An improved headway-based holding strategy for bus transit

Abstract

This paper presents an improved headway-based holding strategy integrating bus transit travel and dwelling time prediction. A support vector machine-based (SVM) model is developed to predict the baseline travel and dwell times of buses based on recent data. In order to reduce prediction errors, an adaptive algorithm is used together with real-time bus operational information and estimated baseline times from SVM models. The objective of the improved holding strategy is to minimize the total waiting times of passengers at the current stop and at successive stops. Considering the time-varying features of bus running, a ‘forgetting factor’ is introduced to weight the most recent data and reduce the disturbance from unexpected incidents. Finally, the improved holding strategy proposed in this study is illustrated using the microscopic simulation model Paramics and some conclusions are drawn.     

一种提高外显子预测的改进周期3消噪策略

为提高外显子的预测精度，文中用到了一种改进的算法-PPA算法（ post-processing algorithms ）．PPA算法通过比较滤波前后DNA信号N/3处的频谱分量的方法来去除噪声．将PPA算法分别应用到处理离散傅立叶变换（DFT），成对的频谱分析（ PSC）和改进的Gabor小波变换（ MGWT）的周期3系数来实现周期3的去噪．算法的性能在HMR195，Burset/Gui-go570，Asp673个数据库中进行了评估，并把受体工作特征（ ROC）、特异性、灵敏度曲线3个方面作为评测标准．通过实验分析，验证了PPA算法能够有效地提高外显子的预测精度，同时基于小波变换的策略确保了模型的独立性．     

自适应交互式多模型算法改进探讨

交互式多模型算法是一种较为有效的机动目标跟踪算法.介绍交互式多模型算法的设计思想和算法结构,归纳几种自适应交互式多模型算法的特点及相互关系.通过分析自适应交互式多模型算法的不足,探讨自适应交互式多模型算法的改进问题.     

不可行集蚁群算法在铁路放射性物质载运中的应用

研究铁路货物运输中放射性物质的载运问题,目的是把安全运输与车辆的合理利用有机结合.以货物的客户要求期限与铁路运到期限之差的数学期望、铁路车辆的载重量利用率、装载货物的轻重搭配合理程度作为研究问题的3个目标;将装载货物运输指数限制、车辆标记载重限制、车辆载货容积限制、装载加固限制作为研究问题的约束条件,建立多目标规划模型.依据目标的重要性确定权向量,根据运输实际情况确定理想点,利用理想点法将多目标规划问题转化为单目标规划问题.运用基于不可行集的蚁群算法求得多目标规划问题的有效解.本文给出铁路放射性物质载运问题的计算实例,编程计算的结果证明蚁群算法具有较高的效率和可靠性.     

LDPC码量化译码仿真性能分析

主要分析LDPC码在具体实现过程中,改用最小和译码算法,并考虑硬件实现数据的量化级别、迭代过程中的限幅等因素,要求译码器在满足译码误码率的要求下,硬件的复杂度最低.     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明，驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法，不仅对驾驶任务造成一定干扰，且受多种环境因素的制约，误报率较高。基于此，只考虑非侵入式车辆运动特征，提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先，从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段，采用态势感知方法，提取典型的分心驾驶片段，并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集；其次，利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序，得到重要度较高的分心监测指标；最后，采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别，并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%，高于SVM和AdaBoost对应二分类结果；进行多分类任务时，判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%，不同类别分心识别的误报率在15%以下，说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息，有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。     

基于链接图法和遗传算法的航路规划

航迹规划对军用飞行器完成任务具有重要的意义。链接图的特点是简单明了，文章针对链接图法进行航路规划的不足，使用遗传算法进行再次优化，使该航路满足了性能要求。最后给出了仿真，反正结果表明该方法的可行性。     

基于TDOA的列车无线定位方法研究

针对目前铁路列车定位普遍存在的只能点式定位、精度不高、大量设立轨旁设备等问题,结合时差定位法(TDOA)定位精度高、抗多径能力强等特点,提出一种基于TDOA的三基站列车无线定位方法。建立列车位置与基站间距离的非线性方程并利用牛顿迭代法求解。仿真结果表明,该定位方法能满足列车定位的需求,牛顿迭代法对误差较大的定位点优化效果明显,较之经典的CHAN算法有更高的定位精度。此外,无线定位方法可提高运营效率、降低运行成本,是一种比较有效的列车定位方法,可为列车定位提供有益的参考。     

高速无人艇动目标避碰规划方法研究

提出基于蚁群算法(ACA)实现高速无人艇对运动目标避碰规划的方法,该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效.计算机仿真表明:该方法使高速无人艇能够较好的实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性.     

求解带软时间窗的开放式车辆路径问题的遗传算法

通过应用交叉、变异概率的自适应机制和交叉算子A等技术,构造了一个求解带软时间窗的开放式车辆路径问题的遗传算法。用标准测试算例对算法进行测试,并将运算结果与文献中相关算法的运算结果相比较。结果表明,该算法具有较好的性能。