基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

基于灰色关联分析的通用机场安全风险影响因素研究

为了提高我国通用机场的安全管理水平,本文首先收集整理了国内2010～2018年348起通用机场事故/事件,结合我国目前通用机场的运行模式和管理体制,统计分析了影响通用机场的5个一级风险指标和15个二级风险指标,建立了通用机场风险指标体系。然后运用灰色关联分析方法对各级指标进行关联顺序分析,最终得出了典型通用机场安全风险的关键影响因素,根据关键风险因素进行针对性的管控,对通用机场监管及安全运行提供一定的借鉴。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

城市快递末端节点规模影响因素探讨

电子商务的发展使得快递末端节点数量不断增加,但是在规划末端节点上大多按照经验设置,造成许多末端节点的规模并不合理。为了明确影响城市末端节点规模的因素,为合理规划末端节点提供依据,本文通过实际调查收集了城市快递末端节点的一手数据,并采用灰色关联度法确定了影响末端节点规模分拣暂存区的主要因素。根据分析结果显示,派件量、快递员数量、快递配送频率和快递到达频率为主要影响因素。根据主要影响因素提出了确定末端节点规模的一般流程和通过将末端节点部分功能转移至上级节点以此降低末端节点成本的建议。     

一种机载LiDAR点云电力线自动提取和重建方法

针对机载激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）铁路电力线点云特性，尤其是水平投影近似重叠的情况，提出一种电力线自动提取的方法。结合直线拟合法、成分分析法和Hough变换法计算电力线在XOY平面走向；利用空间距离聚类方法将水平投影近似重叠的2股点云分离开来；采用Davis-Bouldin指标的最佳聚类数判定方法，自动计算电力线条数；利用K-means聚类方法将单根电力线点云提取出来；并基于二次多项式的最小二乘拟合方法确定电力线模型参数，进行三维重建。实验证明，该方法能够达到较高的拟合精度，尤其对水平投影近似重叠且有中断的点云，拟合效果较好。     

面向问题的交通管理规划研究

在公安部、建设部“畅通工程”的指导和督促下，交通管理规划编制工作目前已在我国(特)大城市全面展开。本文将在实践经验基础上，全新提出面向问题的交通管理规划研究方法，同时归纳交通管理规划的定义，界定交通管理规划在解决城市交通问题中的重要地位。     

长江三角洲地区集装箱生成量的可拓聚类预测

<正> 在酝酿新世纪的各国港口集装箱运输的持续发展中,各界普遍关注的热点问题是沿海集装箱深水港的建设,而对于内河集装箱运输没有得到应有的重视。内河集装箱运输是推动内河流域经济发展的原动力,无数国内外的水运与区域(城市)经济发展相互依存的实例证实了包括内河运输的水运对人类历史和经济发展的重要作用。     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。