城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

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。     

基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

高铁站功能区布局优化模型研究

为使高铁站功能区的布局更加科学合理,论文以旅客在高铁站房内的平均走行时间最少和高铁站建造成本最低为目标,综合考虑功能区的面积、长宽比例、功能区禁止重叠、流线等约束条件,构建基于多目标混合规划的高铁站功能区布局优化模型,通过算例验证了模型的有效性。该方法得出的结论可以为高铁站功能区布局的规划设计提供参考。     

大连市常规公交规划思路探讨

城市常规公交系统建设是贯彻公交优先、促进高质量发展的关键。本文从分析大连市常规公交发展现状和面临问题入手,结合城市交通发展趋势,提出常规公交发展目标,在此基础上探讨了新时期常规公交规划要从公交网络、规划目标、服务模式、技术方法等四方面转变思路,强化两网融合和以人为本的思想,增强常规公交的吸引力,促进城市高质量发展。     

基于多目标算法的高速动车组车钩连接板加工参数优化

文章针对高速动车组车钩连接板的加工,以最小化加工时间和最大化刀具寿命为目标建立多目标优化数学模型,然后借助MATLAB遗传算法工具箱对车钩连接板加工参数进行求解。获得Pareto解集后,选取符合车间生产实际的加工参数编程验证,并与传统POCKET4加工时间与质量进行对比,以验证该方法的优越性。     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。