城市轨道交通车站到达客流时间间隔分布拟合

采用7个常用分布和"通用性与解析性较好"的相位分布(phase-type distribution,PH)稠密子集混合埃尔朗分布(hyper-Erlang distribution,HErD)对多个车站的出入口到达客流时间间隔的统计分布进行拟合,得出HErD的拟合效果最佳,并给出了各种分布的适用性.然后抽取出HErD的拟合参数分析其变化规律,结果惊奇地发现:该分布的参数只与变异系数有关,当变异系数小于1时,该分布由一个指数分布(exponential distribution,ED)和一个4阶埃尔朗分布(Erlang distribution,ErD)混合而成,其中ED的混合比例与变异系数的平方成Power函数关系:当变异系数大于1时,该分布由两个ED混合而成,其中一个的混合比例与变异系数的平方成S函数关系.由此,HErD的参数被简化成两个尺度参数.最后给出了通过易于获取的高峰客流量和超高峰系数确定这两个参数的实用方法.

编组站解体列车到达流及其概率分布

Ⅰ．编组站到达流的基本特点铁路运输的实践证明，编组站的到达流具有以下四项基本特性：1．有限性：即在某段有限的时间之内不可能到达无限个列车。2．普通性：在无限小的时间间隔之内，两个列车并非绝对的同时到达。3．相对的平稳性：在任意两个时刻t1、t2（t2＞t1）之内列车到达数，只和这段时间的长t=t2-t1有关，和t1的选择无关，这种性质称之为平稳性。4．微弱的后效性：如果不相交的时间区间之内，到达列车数是独立的，则到达流具有“无后效性”。但在个别情况下，后效性被破坏，如图1中所示的列车到达情况，选取t1、t2、t3三个间隔。

铁路编组站到达场——驼峰系统排队模型

编组站到达场～驼峰作业过程可以看作两个排队服务系统，如（图1）。列检系统和驼峰系统。前者的输入流为车场衔接各方向改编列车的到达间隔I_到，服务员是列检组，车列技术检查作业时间t_技为服务时间；后者的输入流由上峰作业准备完毕的车列和重复作业车辆组成，用推峰解体间隔I_解表示，服务员是调车驼峰，服务时间为车列解体时间t_解。

无线传感器网络中面向目标流的反应覆盖方法

提出了覆盖质量随时间变化的反应覆盖策略．反应覆盖的主要思想是：当目标流没有到达任务区域时.网络的覆盖强度最低，但是能够检测目标流的到达，以节省能量；当目标流到达时，节点被唤醒，网络为目标流提供高质量的感知覆盖；当目标流离开网络时，节点又进入低能耗的监视状态．因此，反应覆盖比静态覆盖更加能量高效，比事件驱动覆盖的感知延迟要小，从而更适合对目标流的感知覆盖．分析和讨论了反应覆盖策略的基本问题，给出了感知占空比、唤醒邻居数、持续工作时间等理论结果，最后通过仿真实验评估了反应覆盖的初始检测延迟、覆盖质量、网络生存期．仿真实验数据显示，反应覆盖的初始检测延迟对目标流的覆盖质量影响较小，当目标流较大（目标数大于30）时，覆盖质量接近静态覆盖质量，而网络生存期增加了4～7倍．

自相似网络的自适应系统双抽样方法研究

针对网络流量的自相似、重尾分布等特征,对传统的系统抽样进行改进,设计出一种新的抽样方法——自适应系统双抽样。该算法以传统的系统抽样为基础进行改进,充分考虑了网络流量重尾分布的特点,能正确估算Hurst参数,实现简单,参数自适应且能控制资源消耗。通过真实网络数据的实验分析表明,在链路负载估计、包到达时间间隔等方面较传统抽样方法都有明显的改进,提高了测量系统的精确性和实用性。

上海地铁一号线的车站建筑

上海地铁一号工程全长14.57公里,共设12座车站,除新龙华为地面站外,其余均为地下二层岛式车站。一个现代化行车密度高的地下运输系统,其运营的成功有赖于各部分不停地运转,保持较短的列车间隔时间,并提高乘客到达及离开车站的效率。众所周知,车站是乘客搭乘地铁唯一进出的场所。车站建筑好坏,直接影响着整个地铁使用功能的发挥。

有限总体排队模型在装运问题中的应用及其解法

基于实地观察和系统模拟的结果,本文建议用E/E(到达间隔和服务时间均服从欧兰分布)模型来代替M/M(到达时间和服务时间均服从负指数分布),以便较精确地估计系统的参数。文章对计算步骤和若干计算结果作了讨论。