铁路地理信息系统研究

铁路地理信息系统是一个利用计算机网络技术,采用分布式数据库系统建立的专业化管理与决策空间信息系统,支持管理和科技人员快速查询全国铁路资源及铁路沿线环境状况,实现政务办公、综合分析、战略决策、信息管理等方面自动化,以及防治铁路灾害决策科学化。本文从我国铁路地理信息系统的需求分析入手,探讨全国铁路地理信息系统的总体设计。     

Driver requirements and road traffic informatics

Initially the driver's role as a link in the driver-vehicle-road-traffic control-chain is discussed in a historical perspective. The gradual changes and the advantages and problems arising from these changes are discussed from behavioural point of view.Then the driver tasks are analyzed. A separation is made between trip planning, navigation, road following, traffic interaction, rule compliance, other than traffic tasks, car handling and speed choice. The relations between and the weights of these subtasks are discussed. Some existing driver behaviour models are reviewed in relation to the above mentioned tasks.Finally an effort is made based on the analyses of driver tasks and driver models to specify some general and some more specific potential advantages and problems with expected future RTI-systems.     

基于黑板体系的CGF智能决策系统的构造

介绍了一种智能决策系统的结构设计，此设计以黑板体系为构架，通过内置的黑板结构、知识源结构及椎理控制策略为CGF提供一个简易、友好的智能决策系统。在决策推理决策中，由于不精确推理算法的使用，使得此智能决策系统决策快速而准确，满足了CGF智能决策的需求。     

基于灰色评价理论的自适应最优路径选择

充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,依据层次分析法和灰色评价理论建立了一种根据驾驶员的偏好自适应选择最优路径的方法,并设计了相应的决策支持系统,为智能交通流诱导系统的进一步发展铺平了道路。     

两级模糊优选模型及非结构性模糊决策理论在桥梁方案比选中的应用

选择桥梁设计方案,涉及诸多因素,这些因素在某些情况下相容,在某些情况下又相斥。为了协调这些复杂关系,并降低人为因素的影响,本文引入两级模糊优选模型及非结构性模糊决策理论。并运用此模型,进行一桥梁的设计选型优化,得到了比较理想的结果,证明了此模型在桥梁方案比选中的实用性。     

基于决策偏好的ETC系统评价指标体系及评价方法

为更好地反映不同决策者对电子收费系统（ETC）评价的偏好,从政府、运营者和付费者三个主要利益主体的角度对ETC系统的评价指标及评价方法进行了研究。根据评价指标体系筛选原则,确定了基于决策偏好的ETC系统评价指标体系;通过综合分析成本-效益法（CBA）和数据包络分析法（DEA）的各自特点,依据基于决策偏好所确定的评价指标,同时引入当前一些比较好的算法来优化CBA,DEA和AHP法,建立数学模型,从而确立了基于决策偏好的综合评价方法。该方法较为全面地对ETC系统社会经济影响进行评价,所建立的指标体系和方法能更直观、更可靠地反映出决策者的决策偏好。     

船载防避台智能决策支持技术研究

以船舶防避台实践经验、典型案例和领域科研成果为基础,用现代科技手段,研究船载防避台智能决策支持技术.它由电子海图、船舶动态管理、台风信息查询和台风路径自动标绘、船-台综合态势实时计算和模拟避台、避台智能决策等5个分支组成.综合运用相似理论、天气图方法、卫星云图分析法、台风数值预报等学科理论,构建船舶防台数据库、模型库、知识库,实现对船舶和台风路径全过程实时跟踪和监控、船-台态势分析、威胁等级判断、台风路径补充改正和航线天气预报、避台智能决策.     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.     

基于 TOPSIS 和隶属函数的灰数决策模型

在实际生活中,某一交通区域道路上行驶的车辆数、车型、车速及行人的影响等客观因素是不确定的,与之相关的指标值是不确定的。对于不确定的指标值在规划方案优劣的评比中采用灰数的形式要比采用清晰值的形式更符合实际。借助传统TOPSIS法、经典灰色理论和模糊隶属度函数的基本思想建立了组合决策模型,该模型通过构造灰数意义上的决策值与论域,定义了指标集的正、负灰数理想解,进而构建了决策值相对于正、负理想解在灰数意义上的正、负隶属度函数,隶属度表明了评价指标值相对于正、负理想解的接近程度,而后用贴近度对方案的优劣进行排序。最后,以交通规划的实例验证了该模型的有效性与实用性。     

城市交通仿真系统设计与开发

依托智能交通系统对交通规划过程提供技术和决策支持,是当前中国大城市ITS建设的一项重要任务.建设面向规划决策的交通信息平台的主要目的,是通过长期、全面的数据采集和信息提炼,实现交通规划建设决策的科学化.首先运用系统分析方法对面向规划决策系统的用户--管理决策者、交通技术人员、公众进行了需求分析,提出系统软件和硬件架构;对系统实现中的关键技术问题进行了详细探讨;最后,介绍了如何应用上述设计方法实现深圳市城市交通仿真系统.城市交通仿真系统的设计理念、系统构架、功能设计和关键技术,将成为提高交通部门决策水平和业务能力的新的途径与模式.