新增卫星厅下机场航班——登机口优化分配问题

考虑机场新增卫星厅这一情形并研究了航班——登机口优化分配问题。首先建立了以被使用登机口数量最少和中转旅客中转流程时间最少的双目标0-1整数规划模型,然后设计了考虑初始状态较优的分层寻优算法,在初始分配最优的状态下,设计逐步动态搜索算法进行航班的再分配,最后进行了案例计算,根据原始数据进行了航班——登机口的分配,并计算分析了登机口使用率情况和中转旅客换乘时间分布。     

考虑高铁客运产品间交叉弹性的动态票价策略

将由特定高铁列车所提供的起讫点间的旅客运输服务定义为单个高铁客运产品。随着高速铁路越来越"公交化",同一起讫点间客运产品间的可替代性越来越强,票价的调整有了更精细化的要求。用经济学中的交叉弹性理论描述客运产品间的可替代程度,用指数需求函数描述客运产品的需求与票价的关系,构建并求解高铁动态票价优化模型,对客运产品间不同可替代程度下的最优动态票价策略进行研究。结果显示:高铁客运产品间的可替代性会影响票价策略的选择,且客运产品间可替代程度的增加是否有利于客票收益的提高与可行折扣票价集合的选取有关。     

基于能量重心定位的水下防护薄板结构撞击识别方法

为弥补传统能量重心定位方法的不足,综合考虑薄板结构上孔的非对称分布,创造性地提出一种基于加权能量重心定位的撞击识别方法.通过有限元模拟验证该方法的有效性和准确性,结果表明,该方法能快速而准确地对非对称、非连续薄板结构的撞击位置和撞击应力进行识别判定.研究成果可为结构撞击识别方法的改进优化提供理论支持,为工程中复杂结构的撞击监测和识别提供技术支撑.     

铁路行车迂回调度命令优化及迂回动态研究

按照中国国家铁路集团有限公司执行承运清算管理办法的要求,为统计部门在承运清算时提供铁路行车迂回调度命令及迂回详细信息。通过分析历史迂回调度命令内容,总结铁路行车迂回运输的主要原因及数据来源,提出调度命令系统与铁路调度计划编制系统之间建立数据共享服务接口及数据联动,实现在发布迂回调度命令时细化列车编组的方案,为承运清算提供迂回调度命令号码及迂回车辆的车号、迂回径路等精细化费用结算依据。目前,该方案已在全国铁路得到广泛应用,为调度生产部门减少了一半以上因为迂回延续而发布的调度命令,并对迂回车辆的动态趋势进行预警,得到了用户的认可和好评。     

基于OpenMV的云台追踪系统设计

为解决传统目标识别过程中目标不能移动、动态追踪等问题,基于OpenMV,采用PID控制、模块识别、颜色识别、图像处理等技术和方法,设计了一种能够自主动态追踪目标物体的云台系统。锥桶的动态追踪识别测试结果表明:系统能够较好地完成动态追踪。     

城市轨道交通网络拥堵易发点的识别及评价

在城市轨道交通物理拓扑层、设施能力层与客流分布层网络模型基础上,构建了多属性网络.阐述了网络拥堵易发点的网络拓扑、网络运输能力及网络客流等特征指标,并采用基于AHP-熵权法的组合权重法对拥堵易发点进行拥堵风险的辨识和评估,探究了网络拓扑结构、运输能力和客流需求之间的关联性.在北京轨道交通的实例中,识别的拥堵易发点多为衔接郊区线与市区线的换乘站.这验证了识别和评价方法的有效性和实用性.     

汽车电子标识技术优势及应用前景分析

汽车电子标识作为汽车的"身份证",是无源射频识别技术在交通物联网领域的应用。《机动车电子标识安全技术要求》等六项国家推荐性标准的正式实施以及国内外广泛的应用试点,使得该技术在我国全面推广、应用变得愈发现实。本文阐述了汽车电子标识的系统构架、工作原理、应用现状,通过技术路线、技术对比两个层面的分析阐述了汽车电子标识的技术优势,并基于此对于汽车电子标识的应用前景进行展望。在感知层,汽车电子标识将与视频检测技术有机结合,构建"射频+视频"等具备更高稳定性、可靠性的信息采集体系。而在应用层,汽车电子标识将提升涉车应用的实现水平,为假、套牌等顽固问题提供了解决方案,为诸多潜在应用的实现提供可能性。     

高速铁路动态定价与票额分配协同优化研究

目前我国高速铁路票价制定还比较缺乏灵活的市场化机制,严重影响铁路运输企业收益和服务水平的提高。基于高速铁路旅客出行规律和收益管理策略,研究高速铁路动态定价与票额分配协同优化方法。在分析旅客出行价格需求弹性的基础上,构建基于Logit模型的客流弹性函数,考虑临近发车客票不涨价和运输能力等约束,建立以期望客票总收入最大化为目标的优化模型,设计一种基于超分方程的分步算法,求解不同时段下不同列车的最优票价与票额分配方案。以京沪高速铁路为例进行计算和分析,与固定费率票价相比,动态票价策略能保证服务水平,系统总客流需求下降0.73%,企业客票总收益提高4.95%。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。