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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究 被引量：1
1
作者 张红 巩蕾 +1 位作者 曹洁 张玺君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期764-771,796,共9页
针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性... 针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性,通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征,构建考虑动态时空特征的预测模型,并借助蜉蝣优化算法优化超参数。研究表明:在PeMSD7(M)数据集上,15、30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%、9.06%和10.72%,本文方法具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 交通流预测 动态时空特性 超参数 蜉蝣优化算法 时间卷积网络 门控线性单元 注意力机制 图卷积网络
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基于改进SSA-BPNN的煤层气直井井底流压预测研究
2
作者 余洋 董银涛 +3 位作者 李云波 包宇 张立侠 孙浩 《油气藏评价与开发》 北大核心 2025年第2期250-256,共7页
煤层气资源广泛应用直井开发,采用控压控水的排采制度,井底流压是排采方案设计与设备选型的重要参数,因此,煤层气直井井底流压预测具有重要的意义。为了便捷、准确地预测煤层气直井井底流压,指导煤层气井的控压排采,引入机器学习领域中... 煤层气资源广泛应用直井开发,采用控压控水的排采制度,井底流压是排采方案设计与设备选型的重要参数,因此,煤层气直井井底流压预测具有重要的意义。为了便捷、准确地预测煤层气直井井底流压,指导煤层气井的控压排采,引入机器学习领域中的反向传播神经网络(BPNN)模型,同时对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,耦合构建基于改进麻雀搜索算法-反向传播神经网络(SSA-BPNN)的煤层气直井井底流压预测模型。选取了生产现场常规测量的5个影响井底流压的参数作为井底流压预测模型的输入参数,相对应的井底流压数值作为井底流压预测模型的输出参数。将600组实测数据划分为训练集、验证集与测试集,完成了煤层气直井井底流压预测模型的建立与校验工作。BPNN模型与改进SSA-BPNN模型的验证集平均绝对百分比误差分别为3.10%与0.53%,可以看出利用改进SSA与BPNN的耦合建模,能够解决BPNN易陷于局部最优的问题,提高了煤层气直井井底流压的预测精度。同时将改进SSA-BPNN模型与遗传算法-支持向量回归机(GA-SVR)模型和物理模型解析方法进行对比,结果显示:3种不同模型的平均绝对百分比误差分别为1.318%、4.971%、18.156%,改进SSA-BPNN模型的误差最低,且在井底流压较低时,改进SSA-BPNN模型的预测精度显著提高,展现出较高的准确性与良好的适用性。改进SSA-BPNN模型仅需5个输入参数,减少了输入与计算参数的复杂度,且无须考虑井筒内流体分布情况,可覆盖排采各阶段,在不同压力区间都有较高准确性。 展开更多
关键词 煤层气 麻雀搜索算法 神经网络 井底流压 预测模型
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基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
3
作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) BP神经网络 热式流量测量方法 温度补偿
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测
4
作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统及优化方法
5
作者 汤伟 郑晓虎 +3 位作者 王孟效 王其林 周国庆 高启帆 《中国造纸》 北大核心 2025年第2期16-25,86,共11页
目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等... 目前,大部分制浆造纸厂的减排脱碳效果不佳,信息化水平较低。本研究以碱回收工段为例,提出了基于双网络双服务器架构的碱回收智能控制系统。该系统基于双环以太网双冗余服务器架构,下位机选用西门子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模块等硬件均采用冗余设计,对碱回收蒸发、燃烧和苛化工段进行稳定可靠的分散控制;上位机配备Web服务器、企业办公互联网和远程服务通道,不仅可以增强系统内部的信息共享能力,还可实现对系统的远程诊断与维护;最后,采用高级控制算法对各工段的重要参数进行优化控制。实际应用结果表明,该系统不仅可有效提升黑液的处理效率,还可以减少生产过程的能量损失,并为碱回收工段智能化和信息化转型升级提供依据。 展开更多
关键词 碱回收工艺流程 双网络双服务器架构 高级控制算法 软测量 粒子群优化
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面向YOLO神经网络的数据流架构优化研究 被引量：2
6
作者 穆宇栋 李文明 +5 位作者 范志华 吴萌 吴海彬 安学军 叶笑春 范东睿 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期82-99,共18页
YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行... YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。 展开更多
关键词 YOLO算法 数据流架构 数据流图优化 卷积神经网络 神经网络加速
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考虑交通流的柔性互联配电网电动汽车承载能力计算方法 被引量：1
7
作者 曹佳晨 张沈习 +3 位作者 张璐 刘文亮 曹毅 梁宇 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第5期24-37,共14页
交通流的时空变化会导致电动汽车充电需求分布发生改变,进而影响配电网电动汽车承载能力。为了精细化考虑交通流的影响,提出了计及交通流的柔性互联配电网(FIDN)电动汽车承载能力计算方法。该方法考虑智能软开关的灵活可调能力,以降低... 交通流的时空变化会导致电动汽车充电需求分布发生改变,进而影响配电网电动汽车承载能力。为了精细化考虑交通流的影响,提出了计及交通流的柔性互联配电网(FIDN)电动汽车承载能力计算方法。该方法考虑智能软开关的灵活可调能力,以降低电动汽车规模化接入对配电网的冲击。首先,基于半动态交通流模型,综合考虑多种电动汽车接入模式,建立电动汽车调控模型;其次,计及交通流影响下的电动汽车调控措施,以能够承载的电动汽车数量最大为目标,提出考虑交通流的FIDN电动汽车承载能力计算模型;然后,通过二次凸包络松弛方法、大M法、二阶锥松弛方法等实现模型转化,并提出嵌套收紧松弛算法对模型进行求解,以减小松弛间隙;最后,在改进的标准算例及福建省某实际算例中进行测试分析,验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性互联 配电网 电动汽车 承载能力 交通流 嵌套收紧松弛算法 智能软开关
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基于改进DDPG算法的N-1潮流收敛智能调整方法
8
作者 陈东旭 陈胜硕 +3 位作者 许智光 李岩松 陈兴雷 刘君 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期88-98,共11页
N-1状态下潮流不收敛问题对N-1校验和电网的安全运行造成极大困扰,但当前的潮流收敛研究主要集中于静态潮流,且调整方法不仅动作有效性低,也难以兼顾快速性和成功率。因此提出一种基于BNN-DS的DDPG改进算法,通过深度强化学习对N-1潮流... N-1状态下潮流不收敛问题对N-1校验和电网的安全运行造成极大困扰,但当前的潮流收敛研究主要集中于静态潮流,且调整方法不仅动作有效性低,也难以兼顾快速性和成功率。因此提出一种基于BNN-DS的DDPG改进算法,通过深度强化学习对N-1潮流不收敛网络进行智能调整。首先,根据N-1方案校验元件类型及潮流重载量等指标确定了方案的调整措施,通过广度优先算法确定调整元件组以保证动作的有效性,根据CRITIC权重法计算了多重奖励之和,据此,设计了N-1潮流收敛调整MDP模型。其次对MDP模型中所用DDPG算法进行改进,搭建了轻量BNN网络以降低计算复杂度、提高计算速度,设计了高奖励经验池以及存量判定机制以优化模型的收敛性。最后,在某分部2179节点网络和某分部12732节点网络上对改进算法进行测试验证,结果表明基于BNN-DS的DDPG改进算法比传统方法的成功率提高36.535%,平均用时减少95.01%。 展开更多
关键词 深度强化学习 N-1潮流收敛 神经网络 DDPG算法
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基于WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量 被引量：2
9
作者 梁伟平 薛文雅 +2 位作者 马靖宁 陈联宏 许洪滨 《控制工程》 北大核心 2025年第2期201-207,共7页
主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,... 主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,根据相关性分析筛选相关变量;再通过WOA优化Elman神经网络参数;最后,建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。结果表明,与其他经典软测量模型相比,建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度更高,误差更小,能够有效地应用于主蒸汽流量软测量中。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽流量 软测量 ELMAN神经网络 鲸鱼优化算法
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车流-列流协调的铁路日常重车流调整优化研究
10
作者 李光晔 何世伟 +2 位作者 吴艺迪 王攸妙 迟居尚 《铁道学报》 北大核心 2025年第4期25-32,共8页
为适应日常货物运输需求波动,在提高运输需求兑现率的同时合理利用运力资源,提出考虑车流-列流协调的铁路重车流调整优化方法。以基本运行图为基础构建双层时空网络,以缩短重车停留时间、降低运输成本和提高运输需求兑现率为优化目标,... 为适应日常货物运输需求波动,在提高运输需求兑现率的同时合理利用运力资源,提出考虑车流-列流协调的铁路重车流调整优化方法。以基本运行图为基础构建双层时空网络,以缩短重车停留时间、降低运输成本和提高运输需求兑现率为优化目标,在考虑节点流量平衡、列车满轴满重、解编作业时间、车站存车能力、车站接发车能力等约束的同时,完整描述日常车流调整过程中车流和列流的转化过程。为提升模型求解效率,设计拉格朗日松弛算法。以我国中部地区实际路网进行案例分析,该方法平均提升OD兑现8.5支,平均兑现率提升比为12.3%,能够缩短重车停留时间,降低运输成本,提高运输需求兑现率及调整方案的可行性。 展开更多
关键词 铁路运输 重车调整 双层时空网络 改进的A^(*)算法 拉格朗日松弛算法
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基于局部节点的非稳态天然气管网能量计量赋值算法
11
作者 许飞 胡巍 +3 位作者 杨才浩 高晓燕 包福兵 张亚宁 《计量学报》 北大核心 2025年第5期687-692,共6页
为保证天然气管网能量计量的可靠性,以浙江省天然气管网为研究对象,基于管段压差与流量的水力关系,考虑了天然气管网的局部特性,建立了天然气管网局部能量赋值算法。基于所建立的天然气管网局部能量赋值算法,对浙江省杭州站、永康站及... 为保证天然气管网能量计量的可靠性,以浙江省天然气管网为研究对象,基于管段压差与流量的水力关系,考虑了天然气管网的局部特性,建立了天然气管网局部能量赋值算法。基于所建立的天然气管网局部能量赋值算法,对浙江省杭州站、永康站及下沙站的天然气管能量进行了赋值计算,并将计算结果与测量值进行了对比,计算值与测量值相对误差控制在0.6%以内,符合OIML R140和GB/T 18603-2014中关于计量站赋值发热量的最大允许误差应不超过0.6%的A级规定。 展开更多
关键词 流量计量 非稳态能量计量 赋值算法 天然气管网 多气源
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基于双层动态时空网络的零散整车列车工作计划编制方法研究
12
作者 王曼宁 高翔 +1 位作者 金福才 武旭 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第4期98-107,共10页
随着产业结构调整,研究实现高附加值货物运输的铁路零散整车运输组织关键技术,对指导铁路运输生产具有重要意义。将铁路列车工作计划编制问题抽象为双层动态时空服务网络设计问题,结合铁路运输生产实际,以车辆运输、列车运行和未运输惩... 随着产业结构调整,研究实现高附加值货物运输的铁路零散整车运输组织关键技术,对指导铁路运输生产具有重要意义。将铁路列车工作计划编制问题抽象为双层动态时空服务网络设计问题,结合铁路运输生产实际,以车辆运输、列车运行和未运输惩罚成本最小为优化目标,考虑流量守恒、列车编组、中转改编作业时间等约束,构建了双层动态时空网络的零散整车列车工作计划编制模型,并设计了人工蜂群算法进行求解。以实际路网信息和列车运行图构建案例进行模型与算法验证,结果显示算法可以较好地模拟列车工作计划车流组合与列车运行线选线的2个关键环节,可以为列车工作计划的高效编制提供相关的辅助与决策支持,对提高零散整车运输组织效率具有重要的实际意义。 展开更多
关键词 零散整车 列车工作计划 动态时空网络 人工蜂群算法 车流组合
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深度模糊神经网络的设计和预测
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作者 魏呈彪 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2200-2210,共11页
要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通... 要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通过计算引入的有效性函数确定模型的结构,即规则数和规则的前件参数;后件参数的辨识使用一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO),通过使用指数收敛因子替换GWO中的线性递减策略,并且使用结合动态权重更新的自适应位置更新策略,通过该算法对深度模糊神经网络的后件参数以及自适应模糊均值聚类中的初始化参数进行了优化。将DFNN和相关算法应用于Box-Jenkins燃气炉和短时交通流预测问题中,实验结果证明了提出的模型及算法的可行性。 展开更多
关键词 深度模糊神经网络 自适应聚类 灰狼算法 Box-Jenkins燃气炉 交通流预测
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基于网络流算法和深度神经网络的智能变电站二次系统故障定位方法
14
作者 陶军 钟鸣 +3 位作者 张艺 刘锋 武玉珠 夏振兴 《中国电力》 北大核心 2025年第9期68-78,共11页
现有智能变电站二次系统故障定位方法依赖于特定类型的故障特征量,缺乏对多种故障类型综合处理的能力,在面临电力网络动态变化时,无法快速对方案进行修正。针对该挑战,提出了一种基于网络流算法和深度神经网络(deep neural network,DNN... 现有智能变电站二次系统故障定位方法依赖于特定类型的故障特征量,缺乏对多种故障类型综合处理的能力,在面临电力网络动态变化时,无法快速对方案进行修正。针对该挑战,提出了一种基于网络流算法和深度神经网络(deep neural network,DNN)的故障定位方法。采用新的故障类型分类方法,重新定义简单故障、伪复杂故障和复杂故障。构建故障特征编码与矩阵关系模型,并引入网络流算法,解决复杂故障定位中的链路故障与节点故障定位模糊的问题。将网络流算法与深度神经网络模型深度融合,实现对智能变电站二次系统故障的精准定位。通过仿真算例比较发现,所提方法不仅能够提高复杂故障识别的准确性,缩短故障定位时间,而且可以有效应对电力系统动态变化,提升了故障定位能力。 展开更多
关键词 智能变电站 网络流算法 深度神经网络 故障定位
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分布式一致性算法在水下流场估计中的应用
15
作者 羊云石 徐源 +1 位作者 林彦君 何翌 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第11期68-73,共6页
本文提出一种分布式一致性算法,使多个水下航行器在GPS信号无法覆盖的水下环境中无需直接测量环境流速即可合作估计流场。本文假设航行器能够测量其邻居的相对位置以及上浮到水面时的绝对位置。通过将测量结果转化为相对和绝对运动积分... 本文提出一种分布式一致性算法,使多个水下航行器在GPS信号无法覆盖的水下环境中无需直接测量环境流速即可合作估计流场。本文假设航行器能够测量其邻居的相对位置以及上浮到水面时的绝对位置。通过将测量结果转化为相对和绝对运动积分误差约束,将流场估计问题转换成一个逆问题,以分布式方式解决一组确定的非线性方程,这些方程通过一个分布式一致性算法来求解,其中每个航行器首先与邻居共享其本地流场估计,然后根据局部约束更新估计。所提方法能够在航行器通信网络发生变化时依旧有效,最后通过仿真验证了算法有效性。 展开更多
关键词 分布式算法 合作流场估计 水下航行器网络
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基于数字物联传感技术的智能配电网络故障定位方法
16
作者 刘文周 谭帅 +2 位作者 马腾原 吕林源 杨发 《中国测试》 北大核心 2025年第S1期243-249,共7页
本文提出了一种基于数字物联传感技术的智能配电网络故障定位方法。该方法利用微型同步相量测量装置(microsynchronous Power Management Unit,μPMU)和数据记录器获取的高精度数据,结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO... 本文提出了一种基于数字物联传感技术的智能配电网络故障定位方法。该方法利用微型同步相量测量装置(microsynchronous Power Management Unit,μPMU)和数据记录器获取的高精度数据,结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和前向后向扫频负荷流(Front-to-Back Sweep Frequency Load Flow,FBSLF)技术,实现对配电网络故障位置的精确定位。在完全可观测的网络中,通过μPMU实时数据估算节点负载阻抗,从而提高故障定位的精度;在部分可观测的网络中,通过数据记录器采集的历史数据进行负载估算,并结合PSO和FBSLF进行进一步优化和调整。该方法首先对可能的故障点进行初步筛选,再通过仿真匹配确定实际故障位置。相较于现有技术,本方法在多种故障条件下均显示出更高的精度。实验结果表明,在单相接地故障、两相接地故障以及三相接地故障的测试中,误差百分比分别为0.03%、0.043%和0.03%,明显低于现有技术的平均误差百分比。同时,通过在IEEE 34节点系统和实际电网中的测试验证,证明了该方法的有效性和实用性,表明其在智能配电网络中的广泛应用前景。 展开更多
关键词 物联网 PSO算法 扫频负荷流技术 智能配电网
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城市轨道交通拟动态随机用户均衡分配方法
17
作者 苏焕银 莫尚霖 代慧子 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期273-281,共9页
为准确、快速掌握客流在城市轨道交通网络上的时空分布,本文提出适用于城市轨道交通网络的拟动态随机用户均衡分配模型及算法,将OD客流分配到线路区间上的不同时段内,获得网络上各线路区间在各时段内的客流分布。首先,设计换乘网络描述... 为准确、快速掌握客流在城市轨道交通网络上的时空分布,本文提出适用于城市轨道交通网络的拟动态随机用户均衡分配模型及算法,将OD客流分配到线路区间上的不同时段内,获得网络上各线路区间在各时段内的客流分布。首先,设计换乘网络描述不同出发时段的乘客出行过程,综合考虑候车时间、停站时间、运行时间、拥挤效益、换乘时间和换乘惩罚费用设计路径费用,路径费用随出发时段发生变化。在此基础上,设计拟动态随机用户均衡分配模型,并通过理论推导证明了模型的最优解在各个时段内均达到随机用户均衡状态。设计基于有效路径的动态相继平均算法对模型进行求解,在广州地铁网络上进行实验,算法收敛速度较快,达到了较高的收敛精度要求。分析不同随机性参数下的乘客路径选择情况,多数乘客倾向于选择最小费用有效路径,这些路径换乘次数往往最少,但出行里程不一定最短。分析线路区间上客流的时空分布特征,结果显示,部分线路区间上的客流分布具有显著的早晚高峰特征和潮汐现象,符合线路所在的区域特征和市内乘客的通勤出行习惯,证实了客流分配结果的合理性,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 铁路运输 随机用户均衡 相继平均算法 客流分配 换乘网络
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考虑中转的高铁快运时空路径优化模型及拉格朗日松弛算法
18
作者 万茜 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第3期9-19,共11页
以提升运输方案与时变箱流需求间的耦合度为导向,基于既有载客动车组列车捎带运输模式,旨在对考虑箱流中转情形下的高铁快运方案进行优化。鉴于箱流运输方案对列车时空资源占用的双重依赖性,以列车及快运箱为研究对象,构建由4类节点与5... 以提升运输方案与时变箱流需求间的耦合度为导向,基于既有载客动车组列车捎带运输模式,旨在对考虑箱流中转情形下的高铁快运方案进行优化。鉴于箱流运输方案对列车时空资源占用的双重依赖性,以列车及快运箱为研究对象,构建由4类节点与5类弧段构成的时空网络。在此基础上,以快运箱总运达时间最短为目标,考虑列车装载能力、箱流上车、中转及守恒等约束,构建运输方案时空网络优化模型。针对模型特性,设计拉格朗日松弛算法求解,将原问题分解为求解单个快运箱的最短运输路径子问题,并设计以消解违背列车能力约束冲突为核心的上界可行化算法。最后,以西安—兰州高速铁路为背景进行实例验证,研究结果表明,所提模型及算法可快速获得满意解,有效提升列车满载率。此外,与直达运输情形相比,考虑箱流中转可有效解决快运箱的滞留问题。 展开更多
关键词 高铁快运 运输方案 箱流中转 时空网络 拉格朗日松弛
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识别城市轨道交通关键站点和区段的加权改进介数方法:以北京市轨道交通网络为例
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作者 李航 高致远 +2 位作者 崇熙晓 李佳茹 胡小兵 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10441-10448,共8页
为准确识别城市轨道交通的关键站点和区段,基于改进介数方法,进一步考虑乘客出行路径选择偏好和不同站点区段运输流量特征,对轨道交通网络中所有起点-终点(origin destination, OD)对之间满足给定约束条件的合适路径进一步区分提出了加... 为准确识别城市轨道交通的关键站点和区段,基于改进介数方法,进一步考虑乘客出行路径选择偏好和不同站点区段运输流量特征,对轨道交通网络中所有起点-终点(origin destination, OD)对之间满足给定约束条件的合适路径进一步区分提出了加权改进介数。即,在计算节点或链接出现在网络中所有OD对合适路径的次数时,分别对长度更短、客流量更大的合适路径赋更高的介数权重,克服了改进介数方法等同对待这些合适路径的缺陷。之后,以北京轨道交通网络为例开展仿真案例验证研究。结果表明:加权改进介数方法能够为识别城市轨道交通网络的关键站点和区段提供新的有用信息;为了提高识别的准确性,需运用传统方法和加权改进介数等方法综合分析。可见,该方法使得识别结果更加真实可信。 展开更多
关键词 轨道交通网络 加权介数 路径长度和客流量 关键站点和区段 涟漪扩散算法(RSA)
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基于天气特征的高速公路交通流预测方法研究
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作者 袁辉 谢庆 +3 位作者 计明军 吴炜昌 曾斌 姬生忠 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期164-172,共9页
随着高速公路网络的规模扩展和智能交通系统的不断完善,交通流预测在提高道路资源利用效率和缓解交通拥堵方面起着至关重要的作用。现有的预测方法往往忽视了天气特征动态变化对交通流的影响,故文中旨在运用集成深度学习模型来探索天气... 随着高速公路网络的规模扩展和智能交通系统的不断完善,交通流预测在提高道路资源利用效率和缓解交通拥堵方面起着至关重要的作用。现有的预测方法往往忽视了天气特征动态变化对交通流的影响,故文中旨在运用集成深度学习模型来探索天气特征对高速公路交通流的影响。利用随机森林算法从历史交通流量和天气数据中提取出相关性较高的天气特征,采用粒子群优化算法对长短期记忆神经网络模型的超参数进行优化,构建一个融合天气特征数据的深度学习预测框架,将经过筛选的天气特征序列输入至预测框架模型中进行训练和预测。通过真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性和泛化能力。实验结果表明,所提的集成深度学习方法相比现有的深度学习方法具有更好的拟合度、预测精度和稳定性,能够更准确地捕捉天气特征动态变化对交通流的影响。 展开更多
关键词 智能交通系统 高速公路交通流预测 天气特征 集成深度学习 随机森林算法 粒子群优化算法 长短期记忆神经网络 超参数优化
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