2010年上海世博会行李跟随系统

为缓解世博会期间大量游客给城市交通和宾馆住宿带来的巨大压力,并消除游客由于携带大宗行李带来的旅游不便,采用RFID技术,从信息环境、系统调度、集约运输等方面为2010年上海世博会构建行李跟随系统。研究表明,行李跟随系统可由8个相关子系统构成,在RFID技术支持下形成完整的作业流程,既便于集中管理行李,又方便游客即时查询行李跟随情况,保证行李准时到达。世博会游客通过行李跟随服务,便于安排旅游行程计划,同时将缓解世博会交通压力。     

含随机干扰的车辆跟随系统滑模控制

为验证滑模控制用于含随机干扰的车辆跟随系统的可行性,建立了车辆跟随系统模型和相应的随机车辆动力学模型.用滑模控制法设计了随机车辆跟随系统的控制器.用向量Lyapunov函数法研究了控制系统稳定性,并得到系统指数均方稳定的充分条件.仿真中设置的随机因素为车辆的阻力.仿真结果表明,在5 s内跟随车辆的加速度和速度已接近领头车辆,车间距误差小于0.05 m.      

基于GPS的车辆调度系统

随着物流的发展，越来越多的企业投入这个日益繁荣的行业。对物流公司来说，如何有效的调度所属车辆以满足实时的客户服务需求变得越来越重要。由于客户需求的随机性、易变性和调度问题本身的复杂性，到目前为止，依然没有几个公司能很好的处理这个问题。GPS、互联网技术的发展和车辆路由的研究成果提供了改变这种局面的可能性。本提出了实时车辆调度系统(RTVDS)，利用GPS提供车辆实时信息，根据当前客户提交的服务请求使用交互启发式算法生成调度策略，然后通过短信息发送到车载终端实现调度。该系统可以帮助商用车队有效的处理随机服务请求，可以充分利用在途车辆来为提出服务请求的客户服务，从而提高车辆运行效率和客户满意度。     

基于向量Liapunov函数的时滞车辆跟随系统稳定性分析

为了提高自动化高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性, 建立了关于车辆跟随误差的具有时间滞后的无限维非线性关联大系统模型, 应用向量李雅普诺夫函数对大系统的稳定性进行了分析。以大系统的孤立子系统的稳定性条件为基础, 在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下, 得到了此类大系统指数稳定的充分性判据。该判据是与时间滞后量无关的显式判据, 可方便地应用于车辆纵向跟随控制器的设计。     

物流配送车辆优化调度和管理系统研究

研究物流运输中配送车辆调度运行、管理最优化对于保证物流配送实现、减少物流费用、节省运力、缩短运输时间从而降低产品成本、提高服务质量具有重要意义,是物流及供应链管理研究的一个重点和难点。分析了实际配送中心里进行配送车辆管理、调度的方法和集成的问题,提出了围绕配送作业的车辆实物、技术管理等的车辆综合管理的基本思想和方法,为开发物流配送中运输管理系统打下基础。     

车辆优化调度可视化系统

利用地理信息系统和优化理论,研究了最短路径算法、车辆优化调度算法与日常工作事务管理模型,开发出集图形、图像处理及数据可视化技术于一体的车辆优化调度系统。系统实现了车辆优化调度的可视化及动态调整,可进行日常运输业务管理及车辆调度方案优化,实际应用效果良好。     

基于蚁群算法的车辆调度问题

根据蚁群算法的基本原理和数学模型算法,对实际配送问题进行分析,给出解决方案。选用matlab软件对实例进行仿真,仿真出无返回式的配送最短路径;将最短路径进行分区域优化,实现由路况信息和实际需要调配多辆车配送的动态问题。     

蚁群算法在物流运输车辆调度中的应用

现代物流运输车辆调度过程复杂多变,将蚁群算法引入物流车辆调度,可优化车辆优化调度算法。实践证明,该算法是一个非常有效的解决组合优化问题的工具,在一定程度上加快了进化进程。     

物流配送车辆路线求解算法

为进一步降低日益复杂的物流配送成本, 通过对物流配送网络系统分析, 提出更为接近实际的三层次物流配送网络结构。针对第二层次车辆路线问题(VRP)网络模型, 运用四叉树原理进行客户分区, 使用两阶段启发式算法优化车辆行驶路线, 采用C语言编程实现了算法设计。运用模拟数据通过LINGO程序仿真测试, 显示该算法计算结果与LINGO计算结果相同, 而计算时间大幅度降低, 说明了该算法快速、有效。     

采用分段分形维数识别车牌字符

研究了在小波多尺度分解情况下,采用分形维数描述车牌字符特征,并在分区情况下计算出典型车牌字符的分段分形维数。发现小波变换能获取丰富的车牌字符特征,采用分段分形维数描述车牌解决了单一维数描述车牌字符时,有些字符维数相差太小,导致阈值难以选取的问题。结果表明,小波分形方法是研究车牌字符识别的有效的新方法。     

基于聚类分析的城市交通TOD优化控制方法

为了降低环形线圈车辆检测器故障率, 基于指数平滑异同移动平均线法对缺失历史数据进行修补, 运用Ward最小方差法对历史交通流量数据进行聚类分析, 以改进立方群准则作为聚类终止条件, 确定TOD多方案控制的最优方案数和最佳切换时刻, 利用交通信号配时优化软件Synchro对TOD优化控制方法进行仿真验证。验证结果表明: 优化控制方法能够提供更精细的TOD控制方案, 更能体现对实际交通需求波动的响应, 优化后控制方案的车均延误减少率平均为11.90%, 其中早高峰前时段的车均延误减少率为20.27%, 晚低峰、晚高峰和早高峰的车均延误减少率分别为12.99%、8.07%、6.25%。     

基于最小修正量法的振系物理参数识别方法

在分析振型矩阵关于质量和刚度矩阵加权正交性的基础上, 利用振动频率和振型数据识别系统物理参数的最小修正量, 借助Lagrange乘子法, 求解约束条件下的质量与刚度矩阵误差加权范数为最小的优化问题, 提出了以实测模态参数为基准的振系物理参数识别的计算方法, 推导了完整和非完整2种试验模态参数情形下的物理参数识别计算表达式, 给出了迭代算法, 并对4自由度系统进行了模态试验及数值分析。分析结果表明: 刚度矩阵和质量矩阵与真值非常接近, 最大误差分别为0.086%和0.34%, 因此, 提出的方法具有很高的可靠性。     

基于出行行为的铁路出行信息传递指数模型

为了准确评价铁路出行信息的传递水平, 基于出行链, 分析了铁路旅客出行行为特性, 建立了铁路旅客出行信息搜寻模型。基于出行决策特征, 分析了旅客的出行信息需求, 描述了出行全过程的信息需求强度分布, 利用物元分析方法建立了出行信息传递指数模型, 以评价出行信息传递水平。评价结果表明: 中国铁路客运出行信息传递处于一般水平, 旅客进行出行信息搜寻的便捷性较差, 已对旅客出行满意度造成显著影响, 因此, 必须改进目前的出行信息传递模式, 积极推进公众出行信息服务系统的建设, 以提高出行信息的传递水平。     

基于驾驶人路径选择偏好的OD行程时间预测方法

以广东省深圳市3 000余辆浮动车近300万组数据为基础, 以地理信息系统技术为主要工具, 以最具代表性的深圳市福田区与罗湖区为研究区域, 确定了不同起讫(OD)点扩展半径。以浮动车唯一编号进行地图匹配, 根据确定的研究区域与扩展半径, 获取了浮动车OD路径与行程时间。确定了驾驶人在进行路径选择时的时间与空间偏好, 建立了基于路径选择偏好的OD行程时间预测方法。以平均绝对百分比误差、均方根相对误差与最大相对误差为指标, 对基于最短路径、最快路径与偏好路径的3种行程时间预测方法进行比较。比较结果表明: 与基于最短路径的预测方法相比, 采用提出方法的平均绝对百分比误差、均方根相对误差与最大相对误差分别降低了66.51%、61.24%、61.47%;与基于最快路径的预测方法相比, 采用提出方法的平均绝对百分比误差、均方根相对误差与最大相对误差分别降低了63.64%、59.70%、58.99%, 因此, 采用基于驾驶人路径选择偏好的OD行程时间预测方法可以显著提高OD行程时间的预测精度。     

路段行程时间估计的浮动车数据挖掘方法

基于浮动车数据, 提出一种信号配时信息缺失下的路段行程时间估计方法, 由交叉口范围动态划分、路段影响范围划分、浮动车数据提取与路段行程时间估计4个模块组成, 每个模块的实现均需借助于前一模块的输出。根据交叉口信号控制下的车辆行驶状态, 在交叉口范围动态划分与路段影响范围划分2个模块中, 利用密度法将单元路段划分为不同区域。根据路段行程时间估计原理, 利用浮动车数据提取模块过滤掉受信号控制影响较大的浮动车数据, 提取路段行程时间估计的目标数据。利用路段行程时间估计模块挖掘历史浮动车数据, 根据浮动车目标数据点存在区域的不同, 将浮动车数据分为3类, 并对不同类型数据采取相应的断面通过时刻估计方法, 建立基于不同数据条件下的行程时间估计模型。利用VISSIM软件对路段行程时间估计方法进行仿真验证, 并与直接法和间接法进行对比分析。分析结果表明: 对于粗粒度浮动车数据, 路段行程时间估计方法的平均绝对误差和平均相对误差分别为12 s和8.67%, 优于传统的直接法与间接法。     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明：在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。     

基于数据可视化的区域交通状态特征评价方法

引入交通拥堵时空累积指标对区域交通运行状态进行判别与定量分析, 建立拥堵源与拥堵评价点之间的函数关系以构建可视化模型, 利用梯度方向直方图与主成分分析法对交通运行状态数据进行特征提取, 并利用高斯混合聚类方法对特征数据进行聚类, 划分区域交通拥堵的空间分布模式。选择了广州23 478辆出租车, 得到了509 376个数据样本, 并对交通路网拥堵模式进行识别和划分, 分析和评价了城市交通拥堵分布特性。试验结果表明: 3个样本的拥堵强度平均值分别为0.558、0.559、0.559, 交通拥堵聚集度指标分别为3.518、3.121、2.800, 3个样本的整体路网拥堵强度相同, 但是空间拥堵分布有较大差异; 广州在拥堵等级为6时的3种拥堵模式的主要聚集区域数分别为2、4、3个, 符合实际调查结果。可见, 本文提出的方法能更科学直观地描述区域交通拥堵程度和分布情况以及空间层面上的城市区域交通运行规律。     

基于出行决策的公路网多目标最优路径算法

为使公路网静态最优出行路径能综合表达道路环境影响因素与出行者的路径选择偏好, 研究了GIS环境下的用户-系统最优出行路径决策模式。基于层次分析法, 构建了综合考虑行程时间、舒适安全性与行程费用的公路网路段交通阻抗评价指标体系, 提出了对定性与定量化参评指标进行综合一致性处理的方法。通过用户-系统共同决定的路段交通阻抗的综合评价过程, 将最优路径问题转化为最短路径问题, 采用各路段各出行目标的标准化值之和作为评价指标, 采用Dijkstra算法实现最优路径的搜索。实例验证结果表明: 最优路径比距离最短路径出行距离增加8%, 出行时间减少7%, 舒适安全性提高17%, 出行费用增加13%, 所得最优路径是针对特定用户的多目标路径, 明显异于单目标最短路径, 表明该方法可行。