基于集对分析的随机需求接驳公交调度模型

针对需求点的出行客流服从正态分布,基于集对分析理论,利用二元联系数刻画随机客流的确定和不确定部分,将其转化为带联系数的确定性数学模型,研究一类随机需求接驳公交调度模型,将乘客从需求点运输至轨道站点,追求总里程最少.同时,该模型集成了这些乘客的最大容忍在车时间对调度结果的影响.利用Cplex求解模型的精确解,结合实际算例,给出了不同车辆数的最优调度方案,比较了有无乘客在车时间限制的2种方案差异,并分析了客流的不确定程度对调度结果的影响.实验表明,随着客流的不确定程度逐渐增加引起需求点的上车人数变多,受车辆的额定载客量限制,这致使车辆偏好访问较远距离但不超过其额定载客量的需求点,因而总行驶里程也变大;考虑乘客的最大在车时间限制,这引导车辆提供"直达"服务,因而会增加总行使里程,但是满足了乘客的个性化出行需求.     

岩质岸坡岩样力学参数取值方法比较

针对安川公路典型岸坡岩石试样, 分别在天然状态和饱水状态下对其进行轴压试验, 采用随机模糊法、最小二乘法和蒙特卡罗法对岩石变形参数和抗剪强度参数进行抽样取值, 并计算了相应的边坡稳定性系数。计算结果表明: 采用蒙特卡罗法抽样得到的变形参数均值、均方差与变异系数与最小二乘法基本接近, 其中均值相差仅为0.77%;采用随机模糊法抽样得到的变形参数均值、均方差与变异系数最小, 其均值较最小二乘法降低了8.60%;在抗剪强度参数抽样取值时, 利用随机模糊法得到的抗剪强度参数均值、变异系数与对应的边坡安全系数最小, 蒙特卡罗法次之, 最小二乘法最大, 其中采用随机模糊法抽样取值时边坡安全系数均值为1.243, 蒙特卡罗法取值时为1.521。相比于蒙特卡罗法, 采用随机模糊法确定的隶属度函数考虑了样本参数权重因素的影响, 反映了岸坡岩石抗剪强度参数的不确定性, 计算的岩质边坡安全系数更具有工程指导意义。     

柔性接头地铁隧道穿越地裂缝的地震响应

采用振动台模型试验, 模拟地震荷载和地裂缝场地沉降, 分析了穿越地裂缝区域且设置柔性接头的分段地铁隧道的动力响应, 研究了地裂缝场地沉降、裂缝发育特征、地铁隧道加速度响应特征、土压力与隧道各区段不同部位的应变规律。分析结果表明: 由地裂缝场地沉降与地震荷载耦合作用所产生的差异沉降和裂缝多集中于柔性接头部位; 各区段地铁隧道间的运动具有一定独立性, 上盘靠近地裂缝的地铁隧道的加速度峰值是下盘隧道的3.2倍; 距离地裂缝越近土压力越大, 且在耦合荷载作用下, 上盘土压力是下盘土压力的6.7倍; 地铁隧道各区段左右拱腰应变较大, 底板处应变次之, 拱顶部位应变较小; 柔性接头设置后各区段应变增率减小, 在距离地裂缝较近部位未出现明显的应变增加现象。可见, 在地震荷载与地裂缝场地沉降耦合作用下, 柔性接头能够减小地铁隧道地裂缝位置处的集中应力与地裂缝场地的变形。     

飞机防冰腔结构参数的重要性测度

分析了常见的3种飞机防冰腔结构, 应用Gambit软件建立了双蒙皮防冰腔结构网格模型。采用Spalart-Allmaras湍流模型模拟热气在防冰腔内的流动状况, 采用Fluent软件进行传热效率分析, 建立了防冰腔结构参数对传热效率的重要性测度模型。通过随机响应面法建立防冰腔结构参数与传热效率的函数关系, 采用低分散性抽样法求解防冰腔结构参数的重要性测度, 建立了防冰腔结构参数的重要性测度分析流程。分析结果表明: 当笛形管中心到外蒙皮的距离从35.15mm增加到38.85mm时, 传热系数由0.505减小到0.463;当双蒙皮通道高度从2.85mm增加到3.15mm时, 传热系数由0.495减小到0.476;当射流孔孔径从1.90mm增加到2.10mm时, 传热系数从0.505减小到0.494;当射流孔角度从14.25°增加到15.75°时, 传热系数从0.476增加到0.494。防冰腔结构参数的重要性排序依次为射流孔角度、笛形管中心到外蒙皮距离、射流孔孔径、双蒙皮通道高度, 在防冰腔结构加工与装配过程中, 需要重点考虑射流孔角度与笛形管中心到外蒙皮距离这2个参数。     

基于PCA-RF组合模型的隧道交通事故持续时间预测

使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测.主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率.此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合.参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差.用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012—2017年内的2115起事故数据.每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等.结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80 min,误差20 min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果.并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度.且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率.与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高.     

基于随机路径选择的城市轨道交通客流分配悖论

在城市轨道交通网络中,当改善1条已有的轨道线路(包括提高发车频率和降低服务票价等)或者新增1条轨道线路之后,将会发生客流分配悖论.为了分析该交通悖论的特征,基于传统的和改进的Logit模型的随机网络加载结果,采用公式解析和数值计算的方法,研究了悖论的形成条件,推导了悖论边界曲线和悖论区域大小,讨论了不同的Logit模型在预测随机交通悖论方面的差异性,并最终得到了轨道线路的服务质量(包括运行时间和服务票价等)差异、乘客的随机路径选择行为、乘客的出行时间价值和随机感知误差的大小等因素对客流分配悖论产生的作用机理,为避免悖论的发生提供了理论指导.     

考虑多方利益的P&R设施规模与费用优化研究

P&R(停车换乘)设施的规模与费用直接影响着网络整体表现与设施收益。本文考虑了通勤出行者、建设运营者、低碳减排三方利益,基于随机用户均衡理论,构建了多目标双层规划模型,以优化P&R设施规模与费用,并提出了求解pareto解集的方法。数值算例表明,解集中的一些方案能够明显减少碳排放,提高轨道交通分担率,决策者可以权衡出行者与建设运营者的利益,从中选择适当方案。     

重大公共突发事件后复工复产的交通运输政策及启示——以日本311地震为例

日本是一个地震频发的国家,灾后恢复方面有着丰富的经验。新冠疫情作为重大公共突发事件,事件本身在灾害影响力、对交通运输的需求和政策制定等方面,和2011年3月11日日本地震(311地震)有很多相似之处。本文选取日本311地震作为典型案例,重点分析日本311地震后恢复经济过程中实施的交通运输政策,结合新冠疫情,提出相应的政策建议,供行业主管部门决策参考。     

基于随机森林的铁路冷藏运输需求预测

为提升铁路冷藏运输效率和实现铁路冷藏运输资源的合理配置,推进铁路冷藏运输的快速发展,对铁路冷藏运输需求进行预测尤为重要。在分析铁路冷藏运输影响因素基础上,利用Spearman相关性分析进行特征筛选。结合Spearman相关性分析结果,构建基于随机森林的铁路冷藏运输需求预测模型,并与BP神经网络,AdaBoost,Bagging和未经特征筛选的随机森林预测模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明：经Spearman相关性分析进行特征筛选后构建的随机森林回归预测模型的平均绝对误差和拟合优度值均优于其他模型,均方根误差值仅高于BP神经网络。随机森林回归预测模型的泛化能力较好,且特征筛选能够提高模型的预测精度。     

正硅酸乙酯水解反应参数对再生骨料性能强化效果的影响

采用正硅酸乙酯乙醇溶液对再生粗骨料进行化学强化处理,为研究浓度、温度和水解时间等反应参数对强化效果的影响,设计了不同摩尔比浓度(正硅酸乙酯与水的摩尔比分别为1∶12、1∶9、1∶6)、不同温度(20℃、40℃、60℃)、不同水解时间(6、24 h)的18组正硅酸乙酯乙醇溶液对再生骨料进行处理,通过多因素方差法分析了3个反应参数对再生骨料基本性能影响的显著性。结果表明：该处理总体上有利于提高再生骨料的表观相对密度,降低吸水率、压碎值和砂浆附着率。浓度比为1∶9的正硅酸乙酯乙醇溶液在40℃、6 h水解时间下处理的再生骨料有显著改善,表观相对密度提高了3.56%,吸水率、压碎值、砂浆附着率分别降低了31.02%、20.49%、13.24%。溶液浓度和温度对再生骨料性能强化效果的影响显著性要远大于水解时间,反应参数之间具有交叉作用,能够进行等效调控。这些发现为改善再生骨料的性能提供了另一种解决方案。