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研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.     

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实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

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公交优先是提高城市中心区道路设施利用效率、改善交通环境的有效方法,确定中心区合理干道网密度是满足公交运行、提高运输效率的重要内容. 本文在分析城市中心区交通需求特征和公共交通发展要求的基础上,提出了从宏观系统层、设施、运输组织和交通管理四个方面分析中心区道路网密度影响因素,并探讨了公交优先下公共交通与道路网的关系,考虑公交线网布设和运行的要求,并以公交站点覆盖率和最佳公交线网密度两个主要指标为导向,研究并提出了中心区干道网合理密度和间距推荐值. 该研究提出的干道网密度能够较好地满足中心区公交运行,落实公交优先.     

Non-Linear Combined Prediction Model of Medium and Long-Term Civil Vehicle Population of China

With consideration of the economy development tendency in China, a civil vehicle population prediction model is developed based on the space-time theory. First, with the domestic and international experience on vehicle development, the gray Verhulst model is used to describe the vehicle population development tendency and predict the vehicle population in the next 20 years. Second, several social and economical indexes related to the civil vehicle population are selected by comparing the correlation coefficient value, and then, the principal component method is used to reduce dimension of the selected indexes and obtain some principal indexes. Based on the econometrics theory, a forecasting model is formulated to predict the vehicle population in the next 20 years. Integrating these two forecasting models, a non-liner combination forecasting model is developed based on the BP neural network. The reliability and accuracy of the linear combination forecasting model are tested by the vehicle data from 2003 to 2007. Finally, the civil vehicle population of China in the next 20 years is predicted based on the linear combination forecasting model.     

交通网络两个相邻结点之间有流量约束的最大流分配算法

交通网络最大流的分配是基于容量限制条件和流量守恒条件进行的,但在实际应用中,往往对交通网络中两个相邻结点之间的流量有具体的要求和约束限制。本文对交通网络中两个相邻结点之间的流量约束问题进行了分析,基于寻找增流链的算法,构造了带有上限或下限三种流量约束限制条件下的最大流分配算法,这些算法可以为解决实际的交通问题提供一定的应用基础．     

大型空港枢纽区域集疏运网络优化方法

完善的区域集疏运网络是巩固空港腹地、为区域航空客流提供高效服务的基础。从空港的区域垄断特性、空港对区域经济的作用以及客流组成变化趋势三个方面讨论了大型空港枢纽的区域服务特征,强调空港腹地拓展的重要性。提出区域集疏运网络优化调整方法：确定空港腹地范围,明确客流分布,优化区域综合交通网络与空港的衔接。最后,以重庆市江北机场枢纽为例,对区域城际轨道、高速公路网络进行优化,预计区域航空客流比例将从现状的35%提升至2040年的60%。     

基于BP神经网络的DSS焊接应力和收缩变形预测研究

针对川东造船厂化学品船建造中使用特种钢——2205双相不锈钢(DSS),在其焊接试验的基础上分别建立了双相不锈钢焊接应力和收缩变形的BP神经网络预测模型,并与多元线性回归方法进行比较,较好地模拟了焊接残余应力和变形与板厚、焊接电流、电弧电压、焊接速度等工艺参数之间的非线性关系。预测结果表明,BP神经网络比多元线性回归在预测精度和泛化能力上都有很大的提高。     

基于改进均值模型的汽油机瞬态空燃比控制研究

结合平均值模型(MVEM)和BP网络的优点,对平均值模型进行改进,将BP网络替代均值模型中经典X-τ油膜模型,对喷油脉宽进行辨识。将改进后的均值模型和原均值模型在SIMULNK中建模,研究结果表明,采用改进后的均值模型,发动机瞬态空燃比最大偏离值和偏离时间明显得到改善,具有精度高、跟踪快速的特点,为基于模型的发动机瞬态工况空燃比的控制提供参考。     

柔性防护网在青海西久公路红土山高边坡的应用

西久公路红土山段地处青海三江源,地质构造复杂,褶皱和断裂破碎带较为发育,公路沿线滑坡、崩塌、落石等地质灾害频发,严重威胁公路的运营安全,经常造成公路中断。2007年采用柔性防护网边坡防护技术,较好地解决了传统防护措施难以整治边坡浅层破坏的难题,整片长度为540 m,平均高度33 m,最大高度77 m,总挂网面积18 000 m2。柔性防护网在边坡应用一年多后,格栅后的岩土体上已长出青草,滑塌、掉块等灾害得到了有效控制。     

基于BP神经网络的列车制动控制仿真研究

针对列车制动过程存在的复杂性、非线性、时变性、不确定性等因素,通过分析影响建立BP神经网络模型的主要因素,建立了用于列车制动控制的BP神经网络模型。以货物列车为仿真对象,在Matlab环境中进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法控制安全性好、停车误差小,基于BP神经网络的智能算法运用于列车制动控制是可行的。