基于改进Jaccard系数的证据间相似性度量方法

合理准确地描述证据之间的相似性,是证据有效合成的前提.针对现有方法在度量证据之间相似性时的不足,提出了一种度量证据间相似性的新方法.首先将Jaccard系数矩阵分块归一化并引入余弦相似度模型,根据证据间相似度对证据源加权平均,最后利用Dempster组合规则进行组合.该方法突出单元素焦元在计算证据间相似度时的重要度,在...     

基于云模型相似性度量的结构不确定性损伤识别

测量噪声、建模误差等不确定性因素会影响损伤识别结果,甚至导致损伤误判的问题。为此,提出基于频响函数和云模型相似性度量的不确定性损伤识别方法。首先基于多次重复测量数据,根据频响函数理论计算结构损伤前后各单元的损伤系数,采用损伤前后云模型期望曲线的相似程度来构造损伤位置识别指标,识别结构的损伤位置。其次,利用单元损伤前后的云模型数字特征变化量来构造损伤程度指标,确定损伤单元的损伤程度。以23杆桁架结构数值算例验证该方法的可行性及可靠性,探讨原始样本个数、噪声程度对识别结果的影响,并研究在无健康工况数据条件下所提方法的识别效果。研究结果表明：与传统的云模型相似性度量方法中的夹角余弦法相比,所提算法可以更好地处理损伤识别过程中的不确定性问题,且仅需少量样本即可准确识别出单元的损伤位置及损伤程度,具有一定的工程应用价值。     

北京与伦敦地铁基于自动售检票数据的客流出行规律对比分析

基于地铁自动售检票系统连续一周的数据,从多粒度、多层次、多角度对比分析了北京与伦敦地铁乘客的出行规律。结果显示:北京与伦敦地铁乘客的出行频次分布相似,但伦敦地铁的高频出行乘客更多,而北京地铁的低频出行乘客更多;伦敦地铁的总体换乘比例略低于北京,更便捷,且伦敦的短距离出行比例远高于北京;北京地铁周末的通勤出行更多,而伦敦市民从周五至周日的夜晚出行更多。地铁乘客的出现规律不仅与城市结构,居民的工作生活状态有关,对城市轨道交通的网络结构及运营管理也有重要的参考价值。     

基于客流调查的地铁票价引导错峰出行的可行性

从上海地铁票价引导错峰出行的需求出发,通过客流调查的方法,分析不同类型乘客对不同票价优惠幅度下错峰出行的接受度.调查结果显示,约25％的乘客愿意接受时段票价优惠选择错峰出行,说明上海地铁选择票价引导错峰出行是可行的.最后从合理优惠时间、合理优惠范围以及合理优惠幅度3个方面,进一步研究错峰出行的票价优惠方案.     

基于地铁售检票系统刷卡数据的乘客出行模式分析

地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,根据其时空信息生成乘客出行链;分析反映乘客时空特性的聚类变量;利用K-means聚类算法对各聚类变量进行乘客聚类;分析潜在的乘客出行模式。以深圳地铁刷卡数据为例,对提出的地铁乘客出行模式分析方法进行了试验验证。     

设计卓越、出行便捷的马德里地铁

通过介绍马德里地铁的线路、车站特色,详细阐述其在车站站台及枢纽设计、运营、票价、节能及安全方面的理念及措施;重点介绍马德里地铁车站设计的独特性和换乘的便捷性,对比分析国内地铁现状,为未来我国地铁的建设及运营提供建议。     

地铁车站站间距对乘客出行影响的探讨

分析了站间距与客流量的关系,讨论了站间距对乘客出行时间的影响,最后给出几点结论和建议。     

地铁对城市公共交通及居民出行的影响分析

为探究地铁开通后对城市公共交通可达性以及居民出行的影响,文章以青岛市中心城区为例,从公共交通、居民出行、街道共享等角度分析地铁开通后带来的影响和变化。结果表明：地铁开通后对城市公共交通站点的服务范围影响较小,仅提高 3.2%,但是能够明显提高交通网络可达性,站点平均可达时间降幅达 16.22%,并且形成“圈层+廊道”的新模式;地铁开通后更加方便居民出行,居民点出行范围平均提高 12.57%,居民点可达时间平均降幅 12.83%;地铁开通能够减少不同街道在可达时间上的差异,各街道可达时间的公平性有所提高。相关研究可为群体出行分析及客流结构优化提供理论支撑。     

基于客流大数据分析和支持向量回归的地铁乘客出行时间预测研究

随着地铁线网规模的扩大,地铁客流大数据不断产生并积累,其中包含大量信息。地铁乘客出行时间是反映地铁系统运行状况和乘客满意度的重要指标。传统的地铁乘客出行时间预测没有充分利用客流大数据,因此有进一步提升空间。文章基于地铁客流大数据,整理了大量乘客出行属性和实际出行时间的数据集,并采用多种回归模型建立地铁乘客出行时间预测模型。结果表明:使用径向基核函数的支持向量回归模型预测效果最好,可较好应用于乘客出行时间预测,为乘客出行规划及运营公司调度提供参考。     

基于机器学习的地铁轨道几何劣化规律个性化建模研究

较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,给出赋值模型,并基于机器学习方法建立轨道质量指数(track quality index,TQI)短时预测前馈神经网络模型。为了验证模型,采集了北京地铁1号线的线路设备数据及2016年8月15日至2019年2月18日间的17次TQI检测数据,形成训练数据集和测试数据集,并采取深度学习技术,利用训练数据集对该模型进行训练。基于测试数据集的模型预测值的可决系数为0.938,平均绝对百分比误差为4.80%,结果表明该模型是有效的且具有较高的预测精度。     

基于现场测试的曲线段地铁地面振动传播规律

在地铁区间为小半径曲线、地面无干扰振源并可以布置高密度测点的珍贵测试条件下,采用高灵敏度数据采集与分析系统,对北京地铁某曲线段进行地面振动测试。根据测试数据,研究地铁列车通过曲线段时引起地面振动加速度的时域和频域内传播规律。结果表明:在距离隧道中心线100m范围之内,地铁运营引起地面振动加速度的时程峰值主要在10-2 m·s-2量级,远大于背景振动下的10-4 m·s-2量级;在距离隧道中心线50m范围之内,水平振动强度是竖向振动强度的2～4倍,建议在涉及曲线段地铁的环评中应同时考虑竖向振动和水平振动的影响;水平振动加速度的主要频率成分为30～120Hz,建议在关于曲线段地铁的试验、测试和模拟中应选取较宽的频率分析范围;地面振动加速度频谱幅值随着与隧道中心线间距离的增加而呈波动性衰减。     

基于网络通信的地铁线路相邻联锁站间闭塞技术研究

为保障地铁线路相邻站间的行车安全,文章提出一种基于网络通信的站间闭塞方式。分析了线路相邻联锁站相互发送的信息和闭塞原理,提出通过设置时间戳、序列号、校验码等安全技术实现闭塞故障导向安全的解决方案,设计了冗余网络以增加系统可靠性,并通过延时解决了非预期进路不解锁故障。通过在长沙地铁4号线信号系统的实际应用表明,不同运营场景下该网络闭塞技术实用、有效。     

基于地铁施工安全事故统计规律的致险因素关系研究

地铁施工中作业环境复杂、风险因素多样,致使地铁施工事故频发.文章通过统计2001年 —2019年的国内地铁施工事故案例,分析事故特征和发生规律.在此基础上,针对不同事故类型采用鱼骨图分析法辨识出潜在致险因素,并研究致险因素之间的关系.     

地铁施工引起的地表沉降规律研究

以地表监测数据为基础，统计了台阶法施工引起的地表沉降规律．分析了隧道覆土厚度（埋深）对地表沉降的影响，拟合了地表沉降随埋深变化的表达式，并根据上述研究提出了区间隧道施工中一些应该注意的事项。     

基于出行时耗的轨道交通功能定位

根据居民全日出行时耗的稳定性特征,提出将平均出行时耗30min作为区分通勤出行和其他出行的时间指标,据此提出基于出行时耗的轨道交通功能定位原则。结合城市轨道、市域铁路、区域铁路及高速铁路的服务特点,提出各层次轨道交通功能定位的要点。针对通勤出行特征明显的城市轨道及市域铁路以及计划出行特征明显的区域铁路及高速铁路,在分析优缺点的基础上提出各层次轨道交通的衔接方式。     

基于出行链的公共交通走廊探讨

在简单出行概念的基础上,探讨基于活动的出行链。通过基于工作、上学、休闲、生活四种活动的出行链,分析研究出行链的时空特征。结合东莞市居民出行调查数据,采用统计分析方法,研究各种出行链的时空变化规律,并探讨了出行链与城市土地利用之间的关系,得到了围绕各种活动的交通走廊,为建设大运能的城市轨道交通体系和制定交通管理措施提供理论依据。     

曲线地段地铁诱发的大地振动规律探讨

以南昌地铁1号线的某标段工程为研究背景,建立曲线地段的轨道—隧道—大地三维有限元模型,同时考虑竖向和水平向轮轨作用力的影响,计算得到了地铁列车通过曲线时诱发的环境振动。计算结果表明:当曲线的半径一定时,地铁在曲线地段运行引起的钢轨、隧道壁和地面振动响应均与列车行驶速度密切相关;曲线地段地面水平向振动加速度级要大于竖向,平均高出5 d B;水平向和竖向振动加速度级均表现出随着与隧道中心线间距离的增加而呈波动性衰减特性,频率越高振动加速度级衰减的速度越快;环境振动在衰减过程中都会出现放大区,竖向和水平向的振动放大区出现的位置有所不同,但振动放大区的主频差别不大。