考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

基于语义模型关联规则的局域网数据检索

提出一种基于语义模型关联规则的局域网数据检索方法.首先基于概念树描述语义模型并建立FP-树频集算法,通过概念映射将数据源与语义模型进行语义关联,在此基础上,进行噪声过滤并列出主题关键词,从而提高局域网的数据检索速度和一次查询效率.     

设立中国物流企业互保机制的研究

基于物流企业在经营过程中面临众多风险,依靠商业保险进行风险规避有较大的局限性,因而应创立中国物流企业互保机制。中国物流企业互保机制对于保障物流企业利益,控制经营活动风险,降低企业成本,促进物流业健康发展,为我国现代物流业的持续繁荣发展保驾护航具有重要意义。     

基于合作博弈的保险公司合作利益分配研究

针对合作联盟获得收益的分配问题,对几个保险公司之间相互合作的情况进行研究。先对单个保险公司收益的Markov链进行研究,给出转移矩阵,并确定稳定情况下保险公司各个层次的人数,从而确定保险公司的收益。然后对保险公司之间结成联盟后的收益进行计算,运用合作博弈理论的Shapley值法对联盟收益进行分配。     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口,提出主线分散换道自适应控制方法,依据合流区上游不同车道密度制定换道规则,以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序;对出口匝道存在超长排队,提出主线速度引导自适应控制方法,依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略,以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证,结果表明,所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比,区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%,总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.     

协作体系斜拉桥接头部位构造及抖振响应分析

协作体系斜拉桥是一种跨越能力大、结构新颖的斜拉桥结构形式,该体系的抗风性能及接头部位的处理是设计人员十分关注的问题.文中以金马大桥为实际工程背景,对斜拉桥与T构间接头处的构造形式进行了探讨,对剪力铰和连续截面两种不同的连接方式所形成的协作体系斜拉桥进行了抖振响应分析,比较了两者在变形及受力方面的特性,为今后类似工程的设计提供了一定的参考.     

大型企业信息集成解决方案

针对企业信息集成问题，基于新的通用性企业多元化复杂信息集成模型，提出大型企业信息集成解决方案。该方案已成功应用于青岛港集团有限公司，实施效果证明该方案的可行性和有效性，具有全面推广的价值。     

基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定权方法

为确保基于卫星导航系统的车辆定位性能满足特定交通应用需求,本文针对导航卫星观测量权重分配对复杂动态运行环境的跟踪适配问题,建立基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定位增强总体框架;基于加权最小二乘定位解算模式,设计基于轻量级梯度提升机建模与多车信息综合决策的协同定权方法,提出面向学习建模通道的导航卫星伪距残差轻量级梯度提升机建模方案,面向定权计算通道设计了基于多车信息综合决策的导航卫星观测量权重决策策略。实验结果表明：运用轻量级梯度提升机构建伪距残差模型,相较于支持向量机、随机森林以及仅基于基础卫星观测特征的轻量级梯度提升机,均方根误差分别降低了62.1%,29.9%,60.4%;运用所建立的预测模型协同定权所得水平误差标准差,相对于等权和卫星仰角/信噪比组合定权策略分别降低了48.5%和47.6%。研究结果对于充分发挥车路协同系统模式下,信息交互机制的核心优势和优化车辆卫星定位性能具有重要意义。     

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

从车路协同环境下车辆群体协同决策机制、协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究;针对车辆群体协同决策方法的多样性,以基于优化和基于启发式2类决策方法为主线,对比分析了不同决策方法的优劣;考虑车辆群体协同决策应用场景的不同,全面分析了匝道、路口、路段和路网等多个应用场景下车辆群体协同决策的相关理论与研究;考虑国内外车辆协同决策典型项目进展,分别梳理了中国、美国、日本和欧洲代表性车辆群体协同决策项目任务、建设与实施情况;从系统结构、普适模型和示范场景3个方面提出了未来车路协同环境下车辆群体协同决策的发展趋势。研究结果表明：集中式车辆群体协同决策机制有助于提升局部区域内的车辆通行性能,分布式车辆群体协同决策机制有助于提升全局范围内的交通运行状态;基于优化的车辆群体协同决策方法在特定场景下可最大程度提升决策效果,基于启发式的车辆群体协同决策方法在大多数场景下可获得可行的决策效果;由于不同场景下车辆群体协同决策问题的复杂性有所不同,需要在统一框架下做针对性建模。研究结果可为车路协同环境下新型混合交通系统的管理与控制提供参考。     

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明：在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。