改进模糊聚类方法的物流园交通小区划分

为获取物流园交通小区的最佳分类结果,首先对物流园进行定性划分,然后构造加权模糊相似矩阵,再利用邻接矩阵对加权模糊相似矩阵进行修正,采用改进的模糊聚类方法对小区进行聚类合并,并且基于类内距离和类间距离构造F指标以确定最佳分类数.实验结果表明,基于改进的模糊聚类方法能够较大程度地减少物流园交通小区数量,并且能够快速得到较好的小区分类,还能避免将地理位置不相邻的小区划分为同一类.     

基于时延特性的短时动态交通流预测模型研究

针对传统预测模型存在的预测误差较大等问题,基于时延特性设计了新的短时动态交通流预测模型.采用延迟坐标状态相空间重构法重构交通流时间序列,并结合C-C算法,利用序列的关联积分组成描述非线性时间序列相关性的统计量,确定嵌入维数与时延.根据重构后的时延特性,利用相似性度量方法初步预测的目标断面流量,并建立递归神经网络模型.在递归神经网络模型的链式结构中引入长短时记忆单元,增强预测网络的记忆能力,实现短时动态交通流预测.实验结果表明,上述模型能够有效实现短时动态交通流预测,预测结果与实际之间的误差小,且预测F-measure值高、鲁棒性好,证明其具备较好的交通流量预测效果.     

基于模糊神经网络的公交客流时段预测

公交线路由一系列站点组成,线路客流的形成和变化是各站点共同作用的结果.本文通过相似性分析找到站点客流实时分布与线路客流实时分布之间的相关性,找出影响线路客流分布的关键站点,对这些关键站点的实段分布数据运用模糊神经网络技术预测线路客流的短时分布规律.该方法在广州公交客流数据调研的基础上加以验证,结果表明这种预测方法能够有效的对公交线路客流分布进行短时预测,预测结果满足精度要求.     

公路交通调查数据库软件的研究与设计

公路交通调查数据库软件是一个以SQL Server数据库为基础,在Visual Basic开发环境下开发的数据分析处理软件,结合Cell组件,应用了ADO数据库访问、数据转换服务（DTS）等技术。论述了软件系统的功能需求、模块划分与设计以及技术要点。     

基于联合分析的校区常规公共交通服务质量分析

公共交通服务质量是影响公交出行分担率的重要因素.为确定大学生对校区常规公共交通的服务评价以及对常规公共交通各影响因子的偏好程度,本文利用联合分析模型,对校区间的常规公共交通服务质量进行了研究.通过实测数据分析,得出了高消费群体及低消费群体对于可靠性、车内环境、车辆行驶时间、价格、等车时间等方面属性水平的效用值,给出了公交系统的效用函数,并由此确定了各属性的权重.研究结果表明,大学生的消费水平对大学生的常规公交服务质量评价的影响几乎可以忽略不计;此外,大学生在出行中最为看重车辆内环境,其次才是时间性因素,如可靠性、车辆行驶时间、等车时间等,而对于价格不敏感.     

弯坡路段多模式失效概率与轿车单车事故的关系

为促进可靠性分析(概率几何设计)在公路安全设计及事故预测中的应用,通过建立事故预测模型将轿车多模式失效概率与轿车事故之间建立关系。首先,以多模式失效为切入点,基于单个轿车在弯坡路段可能的3种失效模式(侧滑、侧翻、视距不足)建立多模式失效系统;其次,以华盛顿州10 241起弯坡路段的轿车单车事故为研究对象,通过蒙特卡罗法和宽界限法求解系统的多模式失效概率;最后,将多模式失效概率、公路因素作为解释变量建立负二项模型、随机效应负二项模型、随机参数负二项模型3种事故预测模型,挖掘多模式失效概率与轿车单车事故之间的关系。结果表明：3种事故预测模型中随机参数负二项模型的拟合最优;当考虑多模式失效概率时,公路几何因素对轿车单车事故的影响被削弱;除两个暴露变量外,多模式失效概率对轿车单车事故的影响最大;多模式失效概率与轿车单车事故的拟合曲线近似为线性,且拟合曲线的截距不为0。该研究成果可用于公路的可靠性设计中。     

欠驱动半挂汽车列车的运动建模与跟踪控制

应用车辆系统动力学理论,建立了以车辆参考坐标系和地面坐标系的欠驱动汽车列车动态模型。为了简化验算和求解过程,采用准确线性化方法对建立的系统模型进行线性化。在此基础上,针对小曲率转弯半径的车辆运行轨迹,建立了极坐标下的汽车挂车系统运动学模型,应用滑模变结构控制理论,给出了车辆系统状态变量向超平面收敛的方法。最后,对平滑运动轨迹和小曲率转弯半径的跟踪控制进行了仿真分析。仿真实验结果表明:所设计的反馈控制器能改善汽车列车对行驶路线的跟踪能力,使偏离的车辆快速返回到期望的稳态轨迹上。     

协同车辆路径问题的模糊规划模型和算法*

属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物的协同车辆路径问题是一个热点问题。考虑车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性,建立以车辆配送总费用最小为目标的一类带时间窗协同车辆路径问题模糊规划模型,将其进行清晰化处理使之转换为一类确定性数学模型,采用魏明等人的自适应离散粒子群算法求解该问题。最后通过一个算例得出结论：同普通物流配送情形相比,该模型求解的总配送里程和费用均有效减少,验证了模型的正确性和合理性。