城市快速公交与常规公交系统协调评价探讨

通过分析城市快速公交与常规公交系统协调的特征,可知相关研究应从规划协调、运营协调两个方面着手,建立两种公交系统的协调评价指标体系,并确定各指标的权重,这对于快速公交与常规公交的线网规划和运营管理有一定的指导意义。     

列车晚点情况下的地铁运营调整自组织机制研究

在细致梳理他组织模式下的列车运行调整规则与策略基础上,引入智能体概念,借鉴“沙丁鱼群”运动效应,将邻近两列车间的运行时间距离划分为排斥间隔、协同间隔和吸引间隔,继而建立列车间的协同运动关系.运用仿真技术实现了晚点情况下的列车运行调整自组织算例,论证了自组织调整机制的有效性和应用性.     

船舶主机能效模型

根据船、机、桨关系, 以船舶动力装置的能量传递为基础, 基于MATLAB/Simulink仿真平台建立了主机能效模型。以某内河旅游船舶为研究对象, 根据船体与主机参数, 利用回归多项式法得到螺旋桨敞水特性曲线。在船舶上安装了油耗仪等传感器, 采集了主机瞬时油耗、船舶对地航速、对水航速等数据, 并计算了主机的实际能效。针对实船采集数据, 分析了航道水流速度的分布特征。基于仿真模型, 计算了船舶在不同航道水流速度与对水航速下的主机能效, 比较分析了实测数据与仿真结果, 并对模型进行了验证。验证结果表明: 航道水流速度偏度为-0.033, 总体服从正态分布; 船舶实际主机能效与对水航速之间不是一一对应关系, 而是相关系数为0.824的散点分布; 船舶主机能效模型能够精确地表征船舶在航行过程中的主机能效水平及其变化规律, 误差不大于10.5%。     

济南市BRT-1号线行车速度特性分析及改善建议

快速公共交通作为1种新型的公交模式,因其投资少、建设周期短、见效快等特点已被作为解决城市交通拥堵问题的有效方式.济南中央岛封闭站台式BRT-1采用封闭式站台,具有BRT专用车道,相比常规公交具有较高的运输效率,然而BRT-1车辆在运行中也存在诸如运行速度相对低下等问题,采用人工调查及便携式GPS调查数据,从行车速度特性曲线,站间行程速度与全程行程速度以及时变特性,空间特性方面对行车速度进行了分析,并对济南市中央岛封闭站台式BRT-1车辆运行方案提出了几条建议.     

公交专用道选址与公交线网组合优化模型

提出了基于公交走廊的专用道选址和公交线网同步调整的组合优化设计思路, 并构建了双层优化模型, 上层模型以最小化用户出行成本、公交运营成本和最大化线路运营效率为目标, 寻找最优的专用道选址与公交线网优化组合优化方案, 下层模型以最小广义出行成本为目标, 进行小汽车和公交车的客流分配。利用遗传算法对模型进行求解, 通过算例对模型的有效性和实用性进行验证, 并对模型的关键参数进行灵敏性分析。分析结果表明: 优化后线路覆盖站点率为100%, 覆盖63个路段, 路段覆盖率为76%;路网总出行成本为525 147元, 比现有总出行成本655 282元降低了20%;公交线网效率目标值为234人次·h^-1, 比现有公交线网效率179人次·h^-1提高了31%。可见, 基于公交走廊的专用道选址与公交线网组合优化方案明显优于单一优化公交专用道选址与单一调整公交线网方案, 能够更好发挥公交走廊的网络效益。     

基于粒子群算法的城轨列车节能驾驶优化模型

为了降低城市轨道交通中列车在站间运行的能耗, 研究了列车的站间节能驾驶策略, 在考虑线路限速和坡度的情况下, 建立了时间约束下的列车节能优化模型, 采用粒子群算法优化目标速度序列得出了列车节能驾驶策略。节能驾驶优化方法通过2个阶段来实现, 第1阶段在站间运行时间不变的情况下, 采用粒子群算法优化了列车在站间的节能驾驶策略, 得到了运行时间和能耗的关系, 第2阶段在多站间总运行时间不变的前提下, 将运行时间进行重新分配, 得到了列车在全线运行的节能驾驶策略。以北京地铁亦庄线实际线路数据和车辆参数为基础, 对优化方法进行仿真验证。仿真结果表明: 经过第1阶段的优化, 列车在万源街-荣京东街的单站间运行能耗降低了6.15%, 经过第2阶段的优化, 列车在多站间总运行能耗降低了14.77%。可见, 优化模型可以有效降低列车的运行能耗, 为列车时刻表的编制提供依据。     

北京市城市轨道交通通勤大客流特征分析

分析了城市轨道交通通勤大客流的产生原因、特征及其主要表现.结合大客流对线网的影响作用,构建大客流指标体系,提出针对通勤大客流时空分布特征的评价分析方法;定义相对满载率,对大客流时空传播进行量化表征.基于北京市城市轨道交通运营统计数据,对北京市城市轨道交通早高峰通勤大客流的总体特征及时空变化进行分析,定位了发生大客流的线路、车站和断面,获取早高峰通勤大客流在规模、方向、时空分布等方面的基本规律.结果表明,换乘方向客流不均衡对换乘站大客流具有重要影响;最拥堵断面常分布于郊区线与主干线换乘点附近;换乘站较多的线路,拥挤持续时间较短且疏散较快.     

轨道交通中异构智融车载网络发展综述

从蜂窝无线接入技术、非蜂窝无线接入技术、异构智融车载网络接入技术三方面,分析了国内外轨道交通车载网络的研究现状;针对非蜂窝无线接入技术和蜂窝无线接入技术的问题,阐述了协同利用轨道交通周边异构无线资源进行网络融合、协同通信的优越性;从网络模型、网络架构两方面论述了异构智融车载网络的融合方案;结合智能轨道交通业务需求,从可靠性和资源利用率两方面对现有的异构智融车载网络研究进行了系统性的归类梳理;从人工智能、安全性和云边结合三方面提出未来异构智融车载网络的发展趋势。研究结果表明：异构智融车载网络可靠性分为网络架构的可靠性和数据传输的可靠性,其中在网络架构可靠性方面,主要研究了通过冗余网络架构、车云传输架构、软件定义网络构架和智慧协同网络架构4种方式提升可靠性,在数据传输可靠性方面,主要研究了通过多路径传输、网络编码和切换算法降低传输过程中的丢包率;异构智融车载网络资源利用率分为无线接入的资源利用率和链路调度的资源利用率,其中在无线接入资源利用率方面,主要通过信道状态预测、频谱划分、频移补偿3种方式增加网络吞吐量,提高资源利用率,在链路调度的资源利用率方面,主要通过调度算法、接收缓存算法和拥塞控制算法来减少异构链路对数据传输的影响,降低数据重传次数,提高网络资源利用率。     

基于主元分析-概率神经网络的车辆受电弓故障诊断

在城市轨道交通车辆受电弓日常检修过程中,大量检修及故障数据未得到合理利用.针对计划检修已不能满足目前受电弓检修要求的问题,提出了一种基于主元分析和概率神经网络结合的故障诊断方法.该方法运用主元分析法对受电弓日常检修中的初始特征参数进行降维,将降维后特征参数输入到概率神经网络模型中进行故障诊断,判定受电弓故障模式.仿真结...     

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明：相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。