Daily activity pattern recognition by using support vector machines with multiple classes

The focus of this paper is to learn the daily activity engagement patterns of travelers using Support Vector Machines (SVMs), a modeling approach that is widely used in Artificial intelligence and Machine Learning. It is postulated that an individual’s choice of activities depends not only on socio-demographic characteristics but also on previous activities of individual on the same day. In the paper, Markov Chain models are used to study the sequential choice of activities. The dependencies among activity type, activity sequence and socio-demographic data are captured by employing hidden Markov models. In order to learn model parameters, we use sequential multinomial logit models (MNL) and multiclass Support Vector Machines (K-SVM) with two different dependency structures. In the first dependency structure, it is assumed that type of activity at time ‘t’ depends on the last previous activity and socio-demographic data, whereas in the second structure we assume that activity selection at time ‘t’ depends on all of the individual’s previous activity types on the same day and socio-demographic characteristics. The models are applied to data drawn from a set of California households and a comparison of the accuracy of estimation of activity types and their sequence in the agenda, indicates the superiority of K-SVM models over MNL. Additionally, we show that accuracy in estimating activity patterns increases using different sets of explanatory variables or tuning parameters of the kernel function in K-SVM.     

灾后恢复阶段多期道路交通网络重建规划

灾后路网重建规划可分为应急阶段和全面恢复阶段。文中建立了灾后恢复阶段多期路网重建规划的双层模型，并采用灵敏度分析方法进行求解。上层模型考虑到建设资源的限制，以工程总效益最大为目标建立多期工程效益模型；下层模型是基于出行时间可靠性的用户均衡分配模型。最后结合实际路网进行了算例分析，证明模型和算法是有效的。     

利用光纤应变传感器测试沥青路面结构应变方案设计

利用光纤传感器对3种路面结构形式的应变进行测试,由于无相关的资料可以参考,本次测试从传感器组的设计,配重的选择,荷载的标定,传感器组的埋设方法,传感器组埋设后路面的压实,动、静载的测试方案设计以及轮胎直接加载和承载板加载方案设计等方面进行了尝试,从目前的测试和分析结果来看基本达到了测试要求。同时由初步的对比分析,目前路面结构的力学设计方法的计算结果与测试数据相差较大,无法反映路面的真实受力情况。     

提速改造工程电分相施工方案的探讨

通过分析、研究京秦客运通道提速改造工程中分相绝缘器更换施工的过程,对器件式分相绝缘器更换为空气绝缘分相装置的施工方案进行了探讨,提供了合理的施工方案及详细的施工步骤.施工不影响铁路的正常运营;改造后,满足了电力机车高速过分相的要求,确保了施工质量和安全.     

新的汽车牌照识别系统及其成像技术

介绍了一种高性能的汽车牌照识别系统及其成像技术。系统采用了新的成像控制和闪光灯补光技术，使其成像特别适合牌照区域分割和字符识别，成像质量完全不受实际应用环境中强烈的光线变化的影响，从而达到较高的全天候识别率和实际应用的要求。给出了系统在全天候条件下的成像效果和牌照识别效果．结果显示系统可在全天候条件下获得高质量的图像。     

基于网格量化和区间均值的动态目标识别

动态目标识别中，当摄像机和目标之间相对距离变化时，对于同一目标的多尺度序列图像。虽然目标区域图像大小和清晰度不同，但整体结构分布具有相似性和一致性。根据这一特点，提出基于目标区域网格量化的方法。在目标区域上形成采样网格，通过相对量化提取结构特征矩阵。对于同一目标序列图像中的每一个目标区域，其结构特征矩阵基本不变。结构特征矩阵反映象素分布的自相关性质。进一步，对由干扰引起的灰度值结构分布误差，采用网格区间均值的方法加以解决。目标区域网格量化是对相邻采样点的差值进行量化匹配。区间均值是对少数相邻采样点的进一步匹配。实例表明，本文的方法运算速度快、可靠性高，达到了实用目的。     

接触网系统各部件内部应力概率分布规律

采用有限元并结合改进算法的径向基神经网络RBF,判别接触网系统各部件内部应力的随机分布规律。以兰新线武嘉段接触网腕臂为算例,把安装角度、冰负载、承力索覆冰风负载、接触线覆冰风负载等参量作为基本变量,按各变量的分布规律随机地产生50组样本数据,通过有限元计算出每一组参数对应的内部最大应力,依据随机抽样规律抽取40组,按经验分布计算出对应的应力分布函数值。利用RBF进行模式识别得到应力符合威布尔分布,并用回归分析计算出正态分布、指数分布、威布尔分布、对数正态分布二个变量的相关系数。从相关系数和拟合图可以看出,应力符合威布尔分布最好,服从指数分布的可能性最小,RBF识别的结果与回归分析的结果是一致的。     

建立整数型轨道状态最优综合维修计划模型

为实现高效的轨道不平顺养护维修,建立最优养护维修计划模型和采用大型养路机械进行作业是十分重要的。本文以养护维修时间为决策变量,以年度轨道不平顺平均值最小为目标函数,在考虑了一系列约束函数的情况下,建立了整数型轨道状态最优综合维修计划模型。该模型能有效利用现场的养护资源,从安全和舒适的角度出发来制定养护计划,该模型的建立从理论上解决了轨道不平顺状态计算机辅助决策系统的关键问题。     

基于模拟退火算法和图着色的调车机车安排研究

铁路车站作业计划编制过程中，如何编制调机运用计划是调度指挥的关键问题。通过分析运用调机时区集合特点，构造调机运用安排图论模型，再将调机运用问题转化为图的着色问题。应用模拟退火算法通过解图的k—顶点着色问题来安排调车机计划，最后给出算法实例。     

集装箱班列编组计划相关因素分析

分析集装箱在结点站集结过程中的到达情况,利用随机概率的理论原理,建立计算结点站集装箱班列集结时间的数学模型。分析铁路结点站集装箱作业过程和作业特点,确定集装箱在中转站的停留时间和节省时间的影响规律,得出集装箱班列在结点站消耗的平均集结箱小时与该方向的编成箱数以及在一定时期内到达结点站的箱数和随机到达过程有关;集装箱在中转站的停留时间取决于该中转站的设备配备和作业组织方法;集装箱班列无中转作业通过结点站或支点站时的节省时间主要决定于在站停留时间、装卸作业时间和集结时间长短的结论。