改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

线性需求下铁路客运差别定价模型研究

为提高席位资源利用率,研究了线性需求下我国铁路客运差别定价策略的优化模型。以收益最大化为目标,基于最优化理论和完全价格歧视策略,确定旅客群体最优细分数目以及每个旅客群体的最优票价,得出在客运淡季,铁路旅客最优细分数目为3~5个,各旅客群的最优票价由铁路客运市场细分数目决定。应用该模型为某城际高铁进行差别定价,试验结果表明,该模型可达到调节客流、增加收益的目的。     

需求变动下高铁快运货流分配与组织模式优化

基于高铁快运一地集货和多点发运的开行特点，综合考虑我国未来快递市场的需求变动，提出高铁快运常态化和规模化成网运营后的货流分配与组织模式优化方法，以客运动车组捎带运输货物、预留车厢和高铁快运专列模式下，各OD对间的高铁快运运量为主要决策变量，以总运输成本极小化为目标，构建货流分配混合整数规划模型，计算货流量在高铁快运网络中的分布，得到货流OD运输路线与各高铁快运通道运营组织模式的组合优化方案。通过高铁快运货流OD “三阶段”预测方法，预测城市间的高铁快运需求量作为货流输入，以9个国内快递业务中心城市组成的网络为案例，由Python语言调用Gurobi优化软件求解案例，验证所建模型的有效性。案例结果表明：在运量低谷期使用捎带和预留模式可满足90.7%的运输需求；在运量高峰期部分线路需开行高铁快运专列；运营组织模式可根据OD对间货流量与网络容量的适应性关系进行调整，以充分利用高铁闲置运力，提升运营效益。     

面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。     

基于广义费用函数的城际铁路分时定价策略研究

随着我国城市群的发展,区域内部各城市之间的客流需求不断增长,城际铁路作为城市间出行的主要方式,客流在高峰、低谷时段具有明显的不均衡性。为了更加平稳有序地提供高质量服务,充分发挥票价调节供需匹配关系的作用,对城际铁路分时定价策略进行研究,构建不同时刻、不同运输方式的旅客出行广义费用函数,建立双层规划模型,优化不同时段城际铁路票价,并结合Frank-Wolfe算法和带有惯性权重的粒子群算法,求解双层规划模型。最后,以京津城际铁路为例,验证了分时定价策略可以使客流分布更加均衡,并提高铁路运输部门收益。     

滚装甩挂运输牵引车调度优化及作业模式类比分析

针对滚装甩挂运输新船型可“直进直出”条件下的“边装边卸”作业模式，与传统船型“船艉 进出”条件下的“先卸后装”作业模式对比，建立滚装甩挂码头牵引车调度的混合整数规划模型， 并设计遗传算法求解模型。通过对比不同规模算例下CPLEX与所设计遗传算法的实验结果，验证模型的正确性和算法的有效性。结果表明：相较于传统船型“先卸后装”作业模式，新船型“边装边卸”作业模式在运营成本方面可降低约15%；当装卸任务分布密集时，卸船任务靠近船艏运营成本越高，装卸任务分布稀疏时，卸船任务远离船艏运营成本越高；总体而言，“边装边卸”作业模式的运营成本低于“先卸后装”作业模式。研究结论可为“边装边卸”作业模式下的港口滚装甩 挂作业调度提供决策支持。     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

大跨度上承式铁路钢桁梁桥建设管理与创新

大跨度上承式连续钢桁梁是铁路桥梁结构的创新形式,能有效降低桥墩的建筑高度,降低基础与桥墩的施工难度和工程造价,技术、经济优势突出,在山区铁路桥梁建设中具有较强的适用性.这种新的铁路桥梁结构形式技术标准尚待完善.本文依托新建玉溪至磨憨铁路的重点控制性工程元江特大桥(108.0+151.5+249.0+151.5+108.0)m上承式连续钢桁梁,分析总结大跨度上承式连续钢桁梁在结构设计、加工制造、现场架设等方面的创新成果,为类似桥梁建设提供借鉴.     

沪昆高铁防灾系统改造与优化

通过统计告警分布,对高铁防灾设备电源类和网络类告警的原因、特点进行分析和判断,并给出处理和减少此两类告警的思路和实施方案。