基于OpenStreetMap的城市自行车网建模与多判据路径规划

自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

上海市历史城区震后应急救援路网评价与优化

随着我国城市化进程加快,自然灾害问题也日渐凸显,作为主要自然灾害之一的地震正在严重影响着我国城市的公共安全.城市交通系统是城市重要的生命线,因此研究震后城市应急救援道路网络连通可靠度具有重要的现实意义.历史城区由于其建筑多为老旧平房,抗震性能差,而且城区道路空间局促,在遭遇地震时路网更易堵塞.本文以上海豫园区域路网为例,基于瓦砾堆积模型对震后路段通行概率进行计算,采用蒙特卡洛模拟方法对路网节点连接可靠度进行计算,对震后路网路段单元和节点的可靠性进行评估,并在此基础上判别关键路段和优化应急医疗救援路径.     

考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

带型城市空间形态界定及其干线道路特征

特殊的空间形态、稀缺的贯通性轴向道路资源以及高度混合的内外交通导致带型城市面临独特的交通问题。从城市空间形态角度出发,采用聚类分析法分析中国657个设市城市,据此界定带型城市为建成区长宽比大于3的城市。并对带型城市(组团)的交通需求、路网布局、道路级配进行梳理,发现带型城市贯穿性长轴干线道路的数量、等级、分布对带型城市规模、形态以及交通组织具有重要作用,是带型城市路网规划的核心。最后,提出带型城市常用的三轴干线路网布局模式及相应的道路等级,可作为带型城市路网规划的参考依据。     

基于Elman网络模型的空中目标识别方法

为了准确、迅速识别空中目标类型,建立基于Elman神经网络的空中目标识别模型。该模型降低了以往空中目标识别方法中的人为因素,提高目标识别结果的可信度和快速性。通过实例验证,证明该模型的有效性和正确性。     

国外网络中心战技术的发展动向与分析

国外网络中心战技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。通过介绍网络中心战技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展网络中心战技术的优势和重要性,重点探讨了几种网络中心战技术的性能及其特点,最后论述了网络中心战技术的发展动向与分析。     

基于模糊综合评判的舰艇编队网络效能评估

在分析舰艇编队作战系统网络的复杂性基础上,从信息支援能力、信息进攻能力、信息防御能力三个角度对网络效能进行评估,建立了相应的评估模型,并通过实例分析了该方法的可行性。     

基于神经网络的道路通行能力与交通需求匹配度判别研究

交通的供需是否匹配关系到城市和枢纽的发展前景。文中在探讨道路通行能力与需求匹配特性的基础上,用BP神经网络理论建立一种交通匹配预测模型。该模型发挥神经网络的优势,对数据并行处理和分布存储,通过训练、学习产生一个非线性映射,自适应地对数据进行预测。通过相关数据实验证明,该神经网络模型有较高的精度,并有较好的适用性。