基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的城市轨道交通短时客流预测方法研究

消除客流数据随机噪声和确定神经网络超参数是城市轨道交通短时客流预测组合模型需要解决的关键问题。基于弱化客流数据噪声的自适应噪声完全集成经验模式分解算法(CEEMDAN)将客流时序数据分解为若干个频率和复杂度均不同的固有模态函数分量和剩余分量后,利用引入自适应策略的改进粒子群算法(IPSO)动态求解长短期记忆神经网络(LSTM)超参数的最优值,构建CEEMDAN-IPSO-LSTM组合模型预测城市轨道交通短时客流量。以广州地铁杨箕站自动售检票系统采集的历史进(出)站客流数据为例进行实验,研究结果表明：IPSO算法较PSO算法在基准测试函数Sphere,Sum Squars,Sum of Different Power,Rosenbrock,Rastigrin,Ackley,Griewank和Penalized上的最小值、最大值、平均值和标准差均更接近最佳优化值,CEEMDAN-IPSO-LSTM模型较LSTM模型、CEEMDAN-LSTM模型、CEEMDAN-PSO-LSTM模型的全月全日进(出)站的预测误差评价指标SD,RMSE,MAE和MAPE分别降低了12～40人次(13～35人次...     

基于网络可控性的城市轨道交通客流网络限流优化控制方法

城市轨道交通客流网络的可控性决定客流状态密度在时间空间上是否达到均衡。建立城市轨道交通客流网络模型,提出限流车站备选集评价指标。基于系统可控判定理论,将客流分布转化为系统状态方程,提出城市轨道交通客流网可控性判定方法,建立基于驱动节点匹配的路网限流车站优化方法,实现对城市轨道交通客流网络限流车站的优化控制。以北京城市轨道交通客流网络进行实证分析。结果表明,当限流车站达到车站总数25.3%以上时路网达到可控状态,并计算出早高峰时的路网可控状态下的最小限流车站集合。     

基于改进YOLOv3的站口行人检测方法

针对YOLOv3算法在行人检测上准确率低和漏检率高的问题,提出一种改进型YOLOv3的行人检测方法,并将其定义为GA-Wide-YOLOv3。该方法首先以行人头肩小目标为检测对象,进行重构数据集,利用遗传算法重新对目标先验框进行聚类,优化anchor参数,提高先验框与数据集的重合程度;其次改进YOLOv3,通过加宽网络宽度、减少网络深度,获得针对小目标检测的较大视野阈,避免梯度消失;最后,将多尺度检测算法3个yolo层前的1*1,3*3的卷积组各去掉2组,减少头肩小目标在复杂背景下的漏检率。在收集的数据集HS6936上进行对比实验,结果表明,基于遗传算法改进的K-means算法,平均交并比为81.89%,提高了0.8%;改进的YOLOv3算法检测平均准确率(mAP)为75.35%,召回率为81.20%,查准率为99.99%,较原始YOLOv3算法分别提高了2.53%,0.88%和2.75%。     

基于AFC数据的突发事件下城市轨道交通乘客路径决策研究

为了更好地刻画突发事件下城市轨道交通乘客路径决策行为,提出一种基于AFC数据的乘客感知路径决策分析方法。通过突发场景问卷调查数据,构建突发事件下乘客等待时间阶梯函数。依据突发事件下城市轨道交通乘客出行特点,建立突发事件下路径效用函数。考虑乘客出行行为受期望到达时间约束影响,构建乘客感知的路径决策模型,计算各路径选择概率。算例实验结果表明,模型计算结果与真实值相对误差不超过15%。将突发事件下与正常情况下的进出站客流、换乘量和断面客流量进行对比分析,掌握突发事件下路网客流分布规律。     

机械式自动变速器控制系统的研究

机械式自动变速器是一种非常适合我国汽车工业发展现实的自动变速技术.文中分析了换挡时刻、轿车动力传动系统各组成部分的特性及控制方法;采用嵌入式系统开发平台,进行了自动变速器控制系统电子控制单元的软、硬件设计;将CAN总线应用于变速器控制单元和发动机控制单元的通信,实现了换挡过程中离合器与发动机的协调控制.