铁路客运站旅客最高聚集人数计算模型

考虑了旅客出行习惯和列车晚点, 建立了铁路客运站旅客最高聚集人数计算模型。在模型中, 在出行时, 乘坐6:00~9:00出发列车的旅客一般在列车出发前5~60 min到达客运站, 乘坐21:00以后出发列车的旅客一般在19:00~21:00达到客运站; 在晚点调整时等级越高的列车具有越高的优先权, 晚点时间与运行时间成正比。计算结果表明: 考虑出行习惯后, 计算的旅客高峰时段与实际调查结果相符, 考虑列车晚点后, 旅客最高聚集人数超出未晚点时的50%, 因此, 建议客运站的最高聚集人数设计系数为1.3~1.8, 并按行车密度从小到大取值。     

单线区段列车运行图的自动化调整方法

介绍了在列车运行情况已知的条件下, 在(t₁, t₂]时间域内对列车运行图的自动化调整方法, 提出了用列车晚点加权总时分作为评价列车运行图调整优劣的指标, 并建立了指标优化的数学模型和简化模型。把简化模型构成网络图, 并使用分支定界法设计了列车运行图调整的算法。通过模拟编程验证, 该算法可行、有效, 能在较短的时间内得出较理想的3~4 h列车运行图。     

基于组合赋权-云模型的水上机场场址评价方法

当水上机场与航道共处于同一片水域时,难免会形成水上飞机与船舶的会遇局面,对水上飞机的起降、滑行安全以及附近水域的船舶航行安全造成影响。为保障水上飞机和船舶的安全,评价水上机场场址的合理性与安全性尤为重要。提出了组合赋权和云模型相结合的水上机场场址评价方法,选取了气象环境、水文环境、通航环境和起降水域空域环境4个一级评价指标和11个二级评价指标,构建了水上机场场址评价指标体系。利用改进层次分析法与熵权法分别求得评价指标的主客观权重,以偏差极小化为目标,引入对策模型计算主客观权重最优的线性组合系数,获得组合权重,结合云模型构建了水上机场场址综合评价模型。以镇江大路水上机场为例进行实例验证,结果表明：镇江大路水上机场场址的评价结果为较好。该机场自建成运营以来未发生安全事故,评价结果与该机场的实际运营情况相符。同时在计算过程中云模型兼顾了数据的随机性和模糊性,可以较好地解决模糊综合评价法在隶属度函数选择时的不确定性问题,进一步增加了评价结果的可靠性。与经典的模糊综合评价法进行对比验证,二者的评价结果一致,验证了该模型的有效性和实用性,该模型可用于拟建水上机场的选址,也可对已建机场的营运安全进行评估分析。     

铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法

针对旅客服务与生产管控平台（简称：管控平台）在传统运营维护（简称：运维）方式下的告警机制不完善、故障定位不明确等问题,设计并研发了管控平台综合监控告警系统（简称：监控告警系统）,阐述了该系统的架构设计、功能设计、关键技术和实际应用情况。应用情况表明,监控告警系统改进了传统运维的基本流程,可及时挖掘潜在异常、预测故障演变态势,提升了管控平台业务数据分析、处理、挖掘的能力,从整体上提升了管控平台的数智化水平。

     

基于DE-EL的城市快速路合流区危险驾驶行为识别方法

为提高快速路合流区行车安全水平,实现合流区危险驾驶行为准确识别与交通事故预防,基于车辆轨迹数据提出了1种合流区驾驶人危险驾驶操作行为辨识方法。依托合流区交通航拍视频轨迹数据,运用风险度量法与四分位差法确定4类合流区驾驶人危险驾驶操作行为特征指标阈值。通过前期建立的合流区危险驾驶行为谱,计算驾驶人危险操作得分G,标记危险驾驶人,实现驾驶人分类。选用ROS、SMOTE、ADASYN数据均衡算法（data equalization,DE）对不平衡数据集中的危险驾驶人样本进行扩充,降低轨迹数据集的不平衡度。联合XGBoost、LGBM、AdaBoost集成学习分类算法（ensemble learning,EL）建立DE-EL模型,以车速、变速、横向操作、位置特征以及时间占比5类特征参数变量作为输入,对合流区驾驶人危险驾驶操作行为进行识别。通过Spearman相关性分析对DE-EL识别模型输入特征参数进行优化,提升合流区危险驾驶操作行为识别模型的性能,最终从模型的精确率、召回率、F1值和AUC值确定最优合流区危险驾驶行为识别模型。研究表明：合流区驾驶人行车风险水平与横向操作关联度最高,与车辆速度关联度较低;不平衡的轨迹数据集通过单一的EL算法难以有效识别危险驾驶操作行为,DE算法可显著提升分类算法的性能;特征优化工程后,DE-EL识别模型的性能得到了提升,结果表明SMOTE-LGBM模型对合流区危险驾驶行为的识别效果最好,精确率为93.4%,召回率为92.1%,F1值为0.927,AUC值为0.933,模型可用于合流区危险驾驶行为识别、预警以及干预。     

高铁运营安全监督系统奖惩机制优化研究

针对我国高速铁路委托运输管理模式下,高铁运营安全监督系统尚未形成有效的奖惩机制等问题,运用演化博弈论来分析国家铁路局、高铁公司和委托路局三方在高铁运营安全监督过程中的决策,通过对系统静态演化博弈模型进行优化,分别建立了基于动态奖励,动态奖惩和优化动态奖惩场景的系统演化博弈模型.通过对模型进行理论证明,结合系统动力学仿真,分析和验证了3种场景下模型存在均衡点的稳定性.结果表明,在优化动态奖惩场景下,国家铁路局的安全监管率下降的同时,高铁公司的安全监督率和委托路局的安全投入率都得到了有效提高,使三方在长期博弈过程中达到最优状态.本文对于完善高铁委托运输管理制度,提高运营安全水平,有很强的参考和借鉴意义.     

基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析

为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素, 采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型, 分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系。鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性, 采用改进离散算法挖掘数据, 提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法。以上海市2005—2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析。结果表明: 对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型; 其中“女性驾驶员”“雪、大风、雾”“中型客车”对事故严重性的权重占比分别为13.5%, 8.8%和5.7%;此外, 驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小; 客车尺寸与安全性非单调关系; 00:00—05:00引发7人以上受伤的概率同比上升9%;季节、天气、时间因素与财产损失无直接关联。模型泛化能力优于对比模型, AUC均值为0.644 588, 命中率达到97.3%。     

高速公路车辆排队尾部交通事故时空分布特征

根据高速公路常发拥堵路段的交通流数据, 采用累计占有率法绘制交通流占有率波动曲线, 用来判断拥堵路段内车辆排队尾部轨迹, 分析了占有率、里程位置、时间间隔的关系, 确定了累计占有率曲线的拐点。分析了排队传播、消散过程中交通事故频数与时间、空间距离的关系, 对分布特征进行了统计分析。分析结果表明: 车辆在时间和空间上接近排队车辆尾部时, 发生交通事故的频数明显增加, 时间距离与空间距离以排队尾部为中心呈现正态分布, 不同行驶方向路段内正态分布曲线不存在显著差异, 但拥堵传播与消散过程的正态分布曲线存在显著差异。建立的事故发生概率的联合正态分布模型, 可用于预测排队车辆尾部附近的交通事故风险, 为实施动态交通控制以提高快速道路交通安全提供理论依据。     

基于DFTA的半潜式钻井平台钻井系统失效风险分析

半潜式钻井平台在海洋油气开采中占有重要地位,其工作运行风险与自身设备状况、外界环境等密切相关,一旦发生事故将导致巨大损失,故对其失效风险的分析工作需要迫切开展。海洋平台系统的失效演化是一个动态的、时变的过程,静态风险分析方法已不能满足准确性要求,故本文采用动态故障树分析法对半潜式钻井平台的钻井系统设备进行失效风险分析。基于系统功能分级思想,选取钻井系统的系统设备部件进行内部逻辑关系梳理,确定故障树定量分析的三类事件和动态逻辑门,并根据已收集的基本事件的失效数据计算得到以钻井系统失效为顶事件的系统失效率为0.0276,最后比对基本事件在顶事件失效中所占的比重,结合故障树计算结果得出敏感性分析下的关键失效因素,并提出以钻井系统大钩失效为重点关注风险规避对象,以钻井绞车的主刹车失效、转盘部件中的方补心失效以及卡瓦失效为主要关注风险规避对象的失效规避路径。     

超高速公路圆曲线半径参数的可靠性分析

为探究超高速公路路线设计确保车辆行车安全的圆曲线最小半径值,引入可靠度理论,以汽车在圆曲线路段行驶时不产生横向滑移为约束条件构建动力学模型,利用该模型对圆曲线半径进行分析,并提出圆曲线半径的可靠度功能函数。对功能函数中的车辆运行速度、路面横向摩擦系数、道路超高值等相关参数进行统计,并分析其分布规律。求解设计速度分别为100,120,140,160 km/h时超高速公路圆曲线的最小半径值,取整后用蒙特卡洛法仿真估计各设计速度对应最小半径的失效概率。结合公众心理承受度,以失效概率小于0.01%为基准,对各设计速度下的圆曲线半径进行可靠性设计,得到超高速公路圆曲线最小半径推荐值在潮湿的路面条件下分别为920,1 000,1 100,1 220 m;在积雪的路面条件下分别为1 380,1 400,1 420,1 450 m。实证结果表明：在事故率较高的路段,各段圆曲线半径对应的失效概率最小值为0.019 5%,大于最小圆曲线半径的失效概率值0.01%。采用0.01%的失效概率设计超高速公路圆曲线半径,可保证其安全性高于现有标准。