基于LSTM的舰船运动姿态短期预测

舰船的六自由度运动状态形成复杂的非线性过程,运动姿态会受到耦合作用、不定周期、噪声信号以及混沌特性等因素的干扰,因此很难得到精确的预测结果.为了提升舰船运动姿态的预测精度,利用舰船时间序列的特点,建立了基于长短期记忆单元(LSTM)模型,对其进行了舰船姿态预测仿真,将结果与时间序列分析法的结果进行对比.实例分析表明:基于LSTM模型的预测方法具有精确度高、易实现的特点.这为舰船运动短期预测提供了一个新的思路和方法.     

基于自回归模型的船舶姿态运动预报

介绍了自回归时间序列分析法的建模预报原理,并给出了船舶纵摇运动预报应用实例。为检验船舶纵摇运动预报效果,还用船舶纵摇观测数据进行了仿真研究,将真实曲线与预测曲线比较,观察其拟合程度的好坏。实例分析表明,自回归预报算法简单且容易实现,预报精度约为4.6%左右。自回归时间序列分析法亦可用于船舶横摇、首摇等姿态的时间序列预报,该方法在工程中具有很大的实用价值。     

组合预测模型在上海内河港口吞吐量预测中的应用

建立时间序列和二元线性回归的组合预测模型,对上海内河港口2010年、2015年和2020年的货物吞吐量水平进行了预测。研究发现,组合预测模型相比单个预测方法具有较高的精度,能够较准确地预测上海内河港口货物吞吐量。     

黄骅港耙吸船施工周期与装舱时间研究

通过对耙吸船施工周期的研究以及施工参数的分析,确定最佳装舱时间,从而提高耙吸船生产率,降低施工成本。耙吸船最佳装舱时间的确定,使黄骅港综合港区20万吨级航道耙吸船施工生产率进一步提高,节约了施工成本。     

效率评定在客车标准作业时间制定中的应用

介绍效率评定的概念,阐述效率评定在客车标准作业时间制定实践中的应用。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

不同墩柱形式的城市高架桥抗震性能研究

为研究不同墩柱形式对城市高架桥抗震性能的影响,选择合适的城市高架桥墩柱形式,依托3跨连续城市高架桥,采用SAP2000建立有限元模型,通过非线性时程分析结果对4种墩柱形式下城市高架桥的抗震性能进行分析。研究结果表明：城市高架桥双柱式桥墩设置盖梁和系梁会增大桥墩的横向刚度,使结构横向振动周期变小;桥墩设置盖梁和系梁会增大纵向地震作用下桥墩的受力;桥墩设置盖梁和系梁可以改变横向地震作用下桥墩的受力分布,使墩身弯矩变小,但会使剪力增大;盖梁和系梁的设置对摩擦摆支座和墩梁相对位移影响较小。研究成果可为同类型桥梁抗震设计提供参考。     

Optimal stop spacing and headway of congested transit system considering realistic wait times

Abstract

This paper revisits the classical transit scheduling problem and investigates the relationship between stop spacing and headway, considering realistic wait time and operable transit capacity. Headway and stop spacing are important determinants for planning a transit system, which influence the service level as well as the cost of operation. A mathematical model is developed, and the objective function is user travel time which is minimized by the optimized stop spacing and headway, subject to the constraints of operable fleet size and route capacity. Optimal stop spacing and headway solutions are obtained in a numerical example. Sensitivity analysis is conducted, and the effect of model parameters on user travel time is explored.     

基于同步多样性的公交时刻优化方法

分析了现有公交调度方法中大间隔发车、局部收敛与时间不协调等问题,以最大同时到站次数和最大同时到站车辆数量为优化目标,以末车定时、站点允许排队长度、服务质量、线路服务时间跨度为约束条件,建立了公交时刻优化方法,设计了基于网络选点规则和网络同步规则的求解算法。计算结果表明:当公交网络中存在2条线路与2个站点且发车时间在30min内时,应用提出的方法,在2个站点共产生3次同步,线路1的发车时刻分别为第5、15、20、30min,线路2的发车时刻分别为第0、10、30min;与现有方法相比,同步次数减少1次,发车时刻完全分布于规定时间内,消除了剩余时间,获得了非均匀化的发车间隔,体现了同步的多样性。     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.