考虑公交换乘的地铁常态化限流站点识别方法研究

目前地铁常态化限流站点选择的研究,未考虑线路运输能力限制以及客流损失问题,脱离实际运营而难以推广使用。为平衡地铁公司和车站的决策标准,减少常态化限流站点的数量,提出一种考虑公交换乘疏散客流的地铁常态化限流站点识别方法。首先构建由地铁-公交耦合网络拓扑模型,并分别从地铁网络化运营和公交换乘减少客流损失2个角度设计7个地铁站关键程度量化指标;验证系统的线性时不变特性,基于子网生成策略设计站点识别算法;最后以2018年1月某工作日北京市的乘客出行链数据为例,验证指标和算法设计的合理性,研究每10 min时变客流分布规律,对比2018年的实际方案,结果表明:初始网络可控性为0.057 5,识别准确度趋近于80%,准确率高且误判率低的限流站数量分别为67,70,73,78。将常态化限流站分为固定和备选2类,并提出了结合公交换乘引导、分批次限流的措施,从而为大城市地铁车站高峰时段的常态化限流方案决策提供参考。

大型编组站作业仿真实验平台建设与实验教学

编组站具有车场多、区域广、设备种类及数量庞大、工种多、作业流程复杂及多岗位协同作业等特点。编组站综合自动化系统在我国编组站广泛应用,对人才培养和行业从业人员提出更新更高要求。编组站作业仿真实验平台以大型编组站作业流程为原型,构建了高度仿真编组站到达、解体、集结、编组、出发全流程全环节的实验实训环境。以强化学生知识理解应用和技能培养、创新能力提升为导向,依托实验平台,设计层次化、多元化实验项目,按照递进贯通式教学模式,实现对编组站作业的单环节单岗位、多环节多岗位、全环节全流程的综合训练,有效提升学生专业技能、专业素养和创新实践能力。

基于SPA-TOPSIS方法的编组站运输态势表征与评估

伴随铁路大数据、云计算等高新技术的不断发展,以信息技术为支撑推动铁路运输智能化转型成为新的时代课题。为更好地开展编组站调度指挥工作、提高编组站运输生产效率,以编组站作业流程为基础,将编组站运输态势划分为到达、解体、集结、编组、出发5个子系统运输态势及系统之间运输态势,剖析其运输态势要素,建立编组站运输态势表征指标体系,并给出相应数学量化方法;通过熵权法计算表征指标的客观权重;建立基于集对分析(SPA)与理想点法(TOPSIS)相结合的评估方法的编组站运输态势评估模型;通过案例分析验证模型的可行性。结果表明,该方法能合理表征编组站运输态势,与传统TOPSIS方法相比能够更灵敏地反映运输态势变化,从而为编组站的运输组织决策提供参考。

基于运到期限的技术站动态配流优化研究

技术站配流作为货物运输的重要环节,影响着货物运输的时间和效率。为实现运到期限的兑现,以考虑运到期限的技术站动态配流为研究对象,将运到期限利用蒙特卡洛法分配到技术站转化为最大在站停留时间约束,引入优先级来评价货物的紧急程度,以优先级加权的货物总在站停留时间最小和发出总车辆数最多为双目标,为避免列车不合理停运,考虑不同满轴约束条件及摘挂、小运转列车可欠轴发出等车站实际,构建了混合整数规划模型,设计遗传模拟退火算法并采用软件求解。算例表明:与既有方法相比,研究的模型与算法能充分配流使得所有出发列车正点发出,优先处理优先级高的货物以减少其在站停留时间,且能保障所有货物不同运到期限的要求。

区间中断下给定调整图的高速铁路动车组运用调整优化

综合考虑动车组检修要求,以及列车停运、动车组空驶调拨/回送、热备动车组启用等措施,研究高速铁路在干扰导致区间中断情况下调整图已确定后的动车组运用调整问题。根据动车组在车型和时间上的接续规则,为各动车组创建1个接续网络,描述从其发车到收车的运用全过程。利用多商品网络流点-弧模型框架建模动车组接续约束,利用调整图中各区间相邻列车运行线间的空隙建模动车组空驶运行线约束,将原问题构建为1个整数线性规划模型,可采用商业优化软件有效求解。以郑州动车段实际数据构造1组算例测试模型,结果表明,CPLEX使用所构建模型最多耗时60 s可获得各算例的最优动车组交路和空驶运行线,验证了模型的可行性和有效性。

城轨线路夜间全线单线双向行车模式下行车能力计算

为满足城市轨道交通线路夜间行车需求,提出了全线单线双向行车模式,即全线2条正线中一线双向行车一线维修;研究了全线单线双向行车模式下列车在站交会方式及区间运行线铺画方式的特点,提出了在各运行线铺画方式下各区间的运行图周期通式;构建了确定线路最小区间运行图周期的0-1非线性规划模型,并改写为0-1线性规划模型以方便求解;研究了城市轨道交通站站停线路的夜间行车能力计算问题;选择一条在建城市轨道交通线路,应用0-1线性规划模型计算了全线单线双向行车模式下,线路在前一天23:00至第二天05:00时间段共6 h的夜间行车能力,对比分析了不同配线条件下线路夜间行车能力。结果表明:全线单线双向行车模式下线路夜间6 h总行车能力为10对,在站增设配线可实现夜间行车能力提升;所提出的0-1线性规划模型计算简洁、结果可靠,可用于不同配线条件线路夜间行车能力计算。

中国人群刺激性感官感受差异的遗传因素研究

口味偏好已被证明在一定程度上与相关味觉基因的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)相关,但是中国不同地区的人群对刺激性感官感受差异是否与区域饮食偏好一样也受内在遗传因素影响还不清楚。本文采用刺激性感官感受较典型的一类特殊消费品卷烟为研究对象,旨在研究中国不同省份汉族人群刺激性感官感受的差异是否有遗传因素影响,并进一步解析其遗传机制。本文对10个不同省份汉族吸烟人群的烟气刺激性敏感频率和已报道的味觉相关基因的SNP多态位点频率之间进行Spearman相关性分析。结果发现位于3个已知味觉相关基因(TAS2R43、ASIC2和CA6)内或附近的6个风险SNP位点与卷烟烟气刺激性敏感差异相关。本文进一步通过功能注释、报告基因分析和CRISPR-Cas9介导的基因组编辑验证了其中4个位于增强子区域的非编码SNPs(rs8081813、rs6505360、rs7222908和rs6688840)的调控作用。这些发现第一次表明了中国不同省份汉族吸烟人群对卷烟烟气敏感性差异一定程度上受遗传因素影响,这为探讨中国不同地区人群的遗传差异和对刺激性的感官差异之间的内在联系提供了新的思路。

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性.结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低.预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定.将SARIMA模型预测效果与随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、梯度提升算法(gradient boosting,GB)、K最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)模型或方法的预测效果进行对比,预测步长为1时,SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型,5种预测模型预测精度差距较小;预测步长大于1时,RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加,预测误差为SARIMA模型的数倍.SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.

基于到发线运用方案的列车到达追踪间隔时间压缩方法及仿真研究

利用高速铁路车站列车到达进路冲突关系和进路分段解锁原理,研究基于到发线运用优化方案的列车到达追踪间隔时间压缩方法。首先分析分段解锁条件下列车到达追踪间隔时间的计算方法,随后建立无损精度的铁路路网拓扑模型和多智能体列车连续追踪运行仿真模型;在此基础上设计基于信号补偿时间的列车最小到达追踪间隔时间求解算法,求解不同到发线运用方案的列车到达追踪间隔时间。以上海虹桥站高速场为例,对所有到发线组合方案进行仿真实验。结果表明:股道组合方案对应的关联道岔越少,列车到达追踪间隔时间越短;当关联道岔相同时,后车接车进路越短,前车接车进路越长,到达追踪间隔时间越短;当前车股道确定时,最优的后车股道方案比最劣方案可压缩列车到达追踪间隔时间30s以上。

高速铁路故障分类及其影响列车数模型

准确衡量高速铁路(HSR)系统故障的影响,对于提高高速铁路行车调度指挥水平和运营管理质量具有重要意义。基于武汉—广州高速铁路列车运行实际数据,提取故障影响晚点列车运行序列;运用K-Means聚类算法根据故障自身及运行图特征将其聚为4个不同类别,利用5类常见分布模型对训练集影响列车数分布进行拟合;以柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(K-S)检验结果为模型拟合优度的比选依据,建立高速铁路故障影响列车数分布模型。测试集数据对拟合模型校验结果表明:测试数据集分布与拟合的最优模型分布一致,所建模型可以用于高速铁路实时调度指挥过程中故障影响列车数的估计。

基于时空资源的铁路客运站到发线运用调整

从离散化的到发线时空资源的微观描述出发,研究列车加权总晚点时间与到发线使用费用之和最小为优化目标的客运站到发线运用方案调整方法,以保证列车运行安全、满足列车在站到发作业要求为约束条件,建立了求解客运站到发线运用方案调整问题的线性0-1规划模型,并设计了求解模型的遗传模拟退火算法,以快速得到问题的满意解.同时,以某一客运站为例对模型和算法进行验证,结果表明,该模型较好地描述了实际问题,并能在较短时间内获得满意解,实现了客运站到发线运用的实时调整,并为列车调度员随后的列车运行调整工作提供依据.

大型高铁客运站到发线运用调整模型及算法

大型高速铁路客运站常衔接多条高速铁路线路,其车站作业需要考虑多方向列车的到发线合理安排与进路冲突疏解。当车站作业受到干扰时,快速制定合理的到发线运用调整方案,对于保障所衔接各线路上列车的正常运行具有重要作用。大型高铁客运站到发线运用调整问题的决策需要满足实时性、可执行性和安全性要求。在考虑到发线与咽喉区进路综合运用优化的前提下,以列车运行晚点和车站作业秩序影响双方面最小化为目标,建立了混合整数线性规划模型。将该问题分解为到发线运用方案编制子问题和列车到发时刻调整子问题,并设计了基于分支定界的算法框架。在12条到发线、84列列车的算例实验中耗时1.33s获得测试干扰场景下的最佳调整方案,验证了模型及算法的有效性。

城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量评估

为评估区间通过能力下降对城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量的影响,首先,以区间通过能力下降前后乘客的相对广义出行费用确定乘客的出行是否可靠,并以出行可靠的乘客占比评估网络的可靠性;其次,以乘客的平均广义出行费用评估网络的运输服务质量,采用基于改进Logit模型的随机用户均衡配流模型计算乘客的广义出行费用,并通过MSWA(method of successive weighted averages)算法求解该模型;然后,通过区间影响的乘客占比、区间介数分别识别网络的重要区间;最后,以武汉地铁为例分析重要区间通过能力下降后的网络可靠性和运输服务质量.仿真结果表明:受区间影响的乘客占比识别的重要区间对城市轨道交通网络的可靠性和运输服务质量产生重要影响;重要区间多与换乘站直接相连,并且各重要区间能影响网络中12.24%~13.96%的乘客;为保证武汉地铁网络可靠性高于0.95,网络最多能容忍区间介数识别的3个重要区间的能力下降20%,或区间影响的乘客占比识别的1个重要区间的能力下降20%;随着下降区间数目和下降比例的升高,网络的可靠性持续下降,但网络的运输服务质量下降的情况会有所减弱.

基于预警文本信息的调度命令智能生成模型

提出调度命令智能生成模型,该模型由神经网络和调度命令修正模块两部分组成。基于长短时记忆(LSTM)网络构建序列‒序列(seq2seq)模型,将预警文本信息作为模型的输入进行训练,提出五种调度命令修正策略并分别对五种易错信息进行修正,最终得到调度命令。结果表明:该模型具有利用预警文本信息生成调度命令的能力,引入的调度命令修正模块能够有效提升调度命令生成质量。

基于区间速度控制的列车到达追踪间隔时间压缩方法研究

大型车站的到达追踪间隔时间是列车追踪间隔的限制要素。以压缩列车到达间隔时间为目的,在接近车站的指定闭塞分区实施速度控制,引导列车通过分段制动的方式,平衡其区间和到达间隔时间,从而优化列车追踪间隔时间。在速度控制条件下列车到达间隔时间计算公式推导的基础上,分析速度控制值和速度控制位置对到达间隔时间的影响,并总结相关规律。以京沪高速铁路上海虹桥站为例进行仿真实验,分析了一、二、三接近闭塞分区速度控制下列车区间、到达间隔时间以及区间运行时间的变化情况,研究了较优的区间速度控制策略,实验结果表明合理的速度控制方案能够显著优化列车到达间隔时间,在仿真试验中最多可压缩到达间隔时间近80 s。

基于并行C4.5的铁路零散白货客户流失预测研究

为了提高铁路零散白货客户流失预测的准确性和高效性,根据铁路零散白货客户的流失特征,提出了基于CDL模型的客户流失识别方法;在此基础上,针对数据量大的问题,提出了基于Hadoop并行框架的C4. 5决策树客户流失预测模型。通过仿真实验证明,该模型具有较好的准确性和预测能力,并且随着样本数量的增加,Hadoop并行框架的效率得到了明显的提升,且不影响客户流失预测模型的准确性和预测能力。

高铁调度系统信息传递及拓扑结构分析

根据图论将高速铁路调度系统抽象为一个有权无向网络,利用信息熵理论将系统中传递的信息量化为连接节点的边的权重,并利用复杂网络定义网络中各节点的信息度和延伸度,建立关联矩阵及边的功能矩阵来描述节点和边在网络中相互作用关系,分别建立节点重要度、边的重要度和节点关联度的计算模型,并设计分析问题的求解过程及算法复杂度。以高铁区域调度台为例,得出分析系统以列调为中心,CTC主机、供电调度、维修调度、计划调度、客服调度以及动车调度为次核心圈的三环辐射的混合网络布局,为保障系统的稳定性,预防干扰明确保护对象。

实验教学示范中心与虚仿中心的一体化建设与管理

交通运输国家级实验教学示范中心与虚拟仿真实验教学中心按照一体化的建设和管理模式,创新教学理念,改革教学模式,构建“五层次、六模块、一平台”的能力贯通式递进培养实验教学体系,从实验教学资源、实验教学队伍、虚拟仿真实验项目建设等方面综合发力,以实验教学、个性化实验、工程实践、课外创新竞赛活动为载体,有效提高学生创新能力和综合素质,在人才培养、社会化服务、示范辐射和优质实验教学资源开放共享等方面取得显著成效。

铁路货运流失客户挽留价值研究

面对日趋激烈的货运市场竞争,为了更好地提供铁路货运客户流失管理,从而为铁路货运部门提供精准高效的货运流失客户挽留策略,结合铁路货运行业特征,在货运客户细分和货运客户流失预测的基础上,提出货运流失客户挽留价值的研究方法,从而为货运流失客户挽留策略的制定提供支撑。结合铁路货运特征,提出货运客户的可期货运价值;其次对铁路货运流失客户挽留策略的执行效果进行研究,提出货运流失客户挽留效果模型;之后提出货运流失客户挽留成本的计算方法;最后提出流失客户挽留价值模型。仿真实验结果表明:通过对挽留价值进行计算,可以校验挽留策略的执行效率;并且为货运流失客户挽留优先级的确定提供依据;针对具体细分类别的货运流失客户制定挽留策略具有更好的挽留效果和高成功率。

高速铁路网络动车组运用优化分解算法

针对高速铁路网络化运营背景下带维修约束的多车种、多动车所的动车组运用优化问题,提出一个新颖的2阶段优化分解算法。第1阶段基于多商品网络流理论(MCFP),建立不考虑维修约束的动车组交路计划混合整数线性规划模型(MILP),以获得多种动车组备选交路计划方案;第2阶段将获得的备选交路计划方案中的交路转换为单个动车组单元的可行路径集合,建立带维修约束的动车组单元指派模型来检验其维修可行性。结果表明:所提出的算法相比于现场人工方法节省4个8编组的动车组、减少38.4%的总空驶距离并降低3%的运营成本;通过更加灵活的编组方式进一步提高了动车组的运用效率。