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基于PELT与稳健估计的高速铁路曲线控制点识别方法 认领 引用 被引量：1
1
作者 谢智峰 魏晖 +4 位作者 朱洪涛 杨飞 吴仕凤 赵琳渊 李昌 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第4期40-47,共8页
为能在天窗作业条件下准确掌握高速铁路曲线状态,并为之后的维修作业提供依据,利用部分轨道内部几何参数与曲线控制点存在映射关系,设计了一种基于相对测量数据的高速铁路曲线控制点识别方法。首先,计算并比较不同类型轨道内部几何参数... 为能在天窗作业条件下准确掌握高速铁路曲线状态,并为之后的维修作业提供依据,利用部分轨道内部几何参数与曲线控制点存在映射关系,设计了一种基于相对测量数据的高速铁路曲线控制点识别方法。首先,计算并比较不同类型轨道内部几何参数的信噪比,优选出线形特征较明显的水平(超高)参数作为识别方法的输入数据;其次,依据高速铁路曲线线形类型及输入数据的特征,设置PELT搜索算法的目标函数及识别策略,实现水平(超高)数据的概略分割与曲线控制点初次识别;然后,对概略分割的水平(超高)数据进行分段线性稳健估计,实现变点里程的精确估计与曲线控制点二次识别,以减小异常数据对识别精度影响;最后,基于模拟和某试验线的水平(超高)数据,验证了识别方法在蒙特卡洛仿真实验中的正确性及实测应用中的有效性。仿真实验结果显示,受检信号信噪比不小于40.09 dB时,控制点识别总误差估计为0.26 m;实测实验结果显示,往返数据识别误差≤1.346 m,而单程数据识别误差一般不大于0.2 m,识别结果具有较高的重复性。由于识别数据来源于轨道内部几何参数,避免了外部几何参数的测量,因此具有较高的效率,可用于高铁日常轨道质量评价并为轨道维修作业提供依据。 展开更多
关键词 高速铁路 曲线控制点识别 PELT搜索算法 蒙特卡洛方法 稳健估计
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面向随机需求的高铁列车开行方案与票额分配综合优化方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 徐光明 朱子琪 +1 位作者 钟林环 邓连波 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期551-562,共12页
列车开行方案与票额分配计划共同决定高铁客运市场的运输能力供给,直接影响旅客服务质量和企业运营效益。针对高铁客运系统中旅客需求不确定性对动车组运营组织带来的挑战,研究随机需求下列车开行方案与票额分配综合优化方法,旨在提升... 列车开行方案与票额分配计划共同决定高铁客运市场的运输能力供给,直接影响旅客服务质量和企业运营效益。针对高铁客运系统中旅客需求不确定性对动车组运营组织带来的挑战,研究随机需求下列车开行方案与票额分配综合优化方法,旨在提升客运计划的鲁棒性与可操作性。首先,采用离散场景法刻画旅客需求的不确定性特征,以最大化高铁客运的期望总收益为目标,综合考虑列车停站方案、区间通过能力以及列车容量限制等约束条件,构建两阶段随机规划模型。第1阶段决策与场景无关的列车开行方案;第2阶段依据实际客流水平,决策实际执行的票额分配计划,寻求运输资源与旅客需求的良好匹配,提高旅客服务质量。其次,通过线性化技术将模型转化为等价线性规划问题,并设计基于列生成算法(column generation,CG)的求解方法。最后,以京沪高铁为案例进行数值实验,验证所提出的模型与算法的有效性。实验结果表明:与直接调用GUROBI进行求解相比,CG算法能够在更短时间内获得更优解,具有较高的运算效率和收敛性,适用于大规模高铁网络列车开行方案的设计和优化;相较于基于确定需求获取的列车开行方案和票额分配计划,考虑随机需求的目标值提高了10.57%,验证了随机规划方法在提升收益和适应需求波动方面的显著优势,能够有效兼顾运输企业效益和服务质量。 展开更多
关键词 高速铁路 随机需求 列车开行方案 票额分配 列生成算法
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高速铁路道岔区段轨道不平顺谱研究 认领 引用
3
作者 杨飞 高亮 刁洪宝 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期952-965,共14页
针对当前缺乏高速铁路道岔区段专用轨道谱及既有预处理方法适用性不足的问题,本文依托高速综合检测列车轨道几何动检数据,对不同工况及道岔型号下的高速铁路道岔区段轨道不平顺谱开展研究。首先,提出改进的重叠-相加法(overlap-add,OLA... 针对当前缺乏高速铁路道岔区段专用轨道谱及既有预处理方法适用性不足的问题,本文依托高速综合检测列车轨道几何动检数据,对不同工况及道岔型号下的高速铁路道岔区段轨道不平顺谱开展研究。首先,提出改进的重叠-相加法(overlap-add,OLA)对道岔区段首尾交叉点进行淡化拼接,根据CN型道岔结构特征提出加宽区段识别及设计值剔除算法,确保数据长度满足计算要求及保证其平稳性;其次,对预处理后的道岔不平顺数据进行平稳性检验,验证预处理算法可行性;最后,提出道岔区段轨道谱估计及拟合表征方法,分别给出了适用于速度等级为200~250 km/h有砟、无砟线路及250~350 km/h无砟线路的道岔区段轨道不平顺谱,并根据我国高速铁路轨道谱标准对齐进行了对比分析。研究结果表明:基于异常值及趋势项剔除、OLA拼接及加宽设计值识别剔除的道岔数据预处理算法能够有效保证岔区不平顺样本的平稳性;高速铁路道岔区段各项轨道不平顺谱线均高于对应工况下我国有砟/无砟轨道谱标准,其中,轨距谱线最显著;道岔谱所表征的轨道几何状态更恶劣,能够更真实地反映线路薄弱环节轨道状态。 展开更多
关键词 高速铁路 道岔 轨道不平顺 预处理算法 功率谱密度函数
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面向新增客流的高铁列车停站方案与运行图一体优化研究 认领 引用
4
作者 许琰 王瑞梅 +2 位作者 孙立山 刘婕 李明华 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期294-305,共12页
为提高高铁运输系统的运行效率以及列车运力与旅客需求的适配程度,面向节假日新增客流,综合考虑列车服务频率、列车停站时间、列车安全间隔等约束,以最小化新增列车总旅行时间为目标,构建考虑新增列车运行效率的高铁列车停站方案和运行... 为提高高铁运输系统的运行效率以及列车运力与旅客需求的适配程度,面向节假日新增客流,综合考虑列车服务频率、列车停站时间、列车安全间隔等约束,以最小化新增列车总旅行时间为目标,构建考虑新增列车运行效率的高铁列车停站方案和运行图一体优化模型。针对模型的0-1非线性特征,构建时间-空间二维网络来刻画原有列车的运行轨迹,分别设计遗传算法和鲸鱼算法来求解新增列车停站方案和运行图,并以京沪高铁的部分线路为案例进行验证。研究结果表明,对于同一个方案,与遗传算法相比,鲸鱼算法可优化列车总旅行时间7.18%,提出的模型与鲸鱼算法可在不影响原有列车运行的情况下,得到高效的新增列车停站方案和运行图,满足新增旅客的出行需求,从而为进一步提高高铁系统的运输效率提供参考。 展开更多
关键词 新增客流 高速铁路 停站方案 运行图 鲸鱼算法 遗传算法
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基于双层规划模型的铁路票价动态优化算法研究 认领 引用
5
作者 苏慧敏 《微型电脑应用》 2026年第5期269-271,285,共3页
高速铁路的迅速发展使得客运市场竞争变得愈加激烈,合理的票价制定策略对高速铁路企业提高运营收益和市场竞争力具有重要意义。针对竞争导向下高速铁路弹性需求问题,提出一种基于市场竞争导向的高速铁路客票定价算法,构建改进双层规划模... 高速铁路的迅速发展使得客运市场竞争变得愈加激烈,合理的票价制定策略对高速铁路企业提高运营收益和市场竞争力具有重要意义。针对竞争导向下高速铁路弹性需求问题,提出一种基于市场竞争导向的高速铁路客票定价算法,构建改进双层规划模型,并提出基于灵敏度分析的启发式算法求解双层规划模型的思路和方法。最后以京沪高铁为实证分析对象进行仿真研究,通过上述模型和算法迭代得出,京沪高铁二等座最优票价均低于12306官方售票系统二等座最低执行票价和民航最低票价,通过算例验证了模型的有效性和合理性。 展开更多
关键词 高速铁路 竞争导向 定价算法 双层规划模型 算例仿真
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高速动车组抗蛇行减振器故障诊断方法研究 认领 引用
6
作者 刘源 代亮成 +4 位作者 池茂儒 高红星 黄韬 周荻 谭磊 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1934-1947,共14页
针对高速动车组抗蛇行减振器在强噪声环境下传统故障诊断方法经验依赖性强、精度不高的问题,提出一种多源数据驱动的抗蛇行减振器故障诊断方法。首先,采用小波同步提取变换(wavelet synchroextracting transform,WSET)对多通道振动信号... 针对高速动车组抗蛇行减振器在强噪声环境下传统故障诊断方法经验依赖性强、精度不高的问题,提出一种多源数据驱动的抗蛇行减振器故障诊断方法。首先,采用小波同步提取变换(wavelet synchroextracting transform,WSET)对多通道振动信号进行时频分析,生成高分辨率时频图像并构建数据集;其次,设计混合诊断模型YDFD-NET(yaw damper fault diagnosis network),通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)自适应提取深层特征,并集成黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)实现故障诊断。研究结果表明:在速度为400 km/h的动车新轮工况下,4类典型故障的诊断准确率达100%;四通道融合策略较单通道提升精度43.8%,显著优于双/三通道方案;WSET预处理使诊断精度提升7.8%,并加快训练速度;该诊断模型YDFD-NET跨工况泛化性强,在速度为80~480 km/h及复杂转向架、车轮踏面耦合条件下,其平均准确率达99.23%。 展开更多
关键词 高速动车组 抗蛇行减振器 故障诊断 黑翅鸢算法 卷积神经网络
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高速铁路轨道精调整体优化模型及算法 认领 引用
7
作者 宋占峰 蒋佳灵 +1 位作者 李军 孙晓 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期127-134,共8页
通过精调以维护轨道平顺性是保证高速列车安全、平稳运行的关键。当前轨道精调的主流方法是将轨道划分为具有高重叠度的优化单元,依次在单元内采用线性规划法优化,获得扣件最优调整量,称为高密度单元优化法。针对轨道精调高密度单元优... 通过精调以维护轨道平顺性是保证高速列车安全、平稳运行的关键。当前轨道精调的主流方法是将轨道划分为具有高重叠度的优化单元,依次在单元内采用线性规划法优化,获得扣件最优调整量,称为高密度单元优化法。针对轨道精调高密度单元优化法性能不佳、迭代过程中会产生劣化结果的问题,给出由点号差计算检测弦和基准弦数目的通用公式,基于基准弦的布设定义低密度模型和高密度模型,提出轨道精调低密度整体优化模型及算法。整体优化模型建立平顺性和调整量约束函数,以扣件调整量最小为目标函数,对轨道整体进行线性规划。采用3.7 km共计6218根轨枕的无砟轨道试验验证,结果表明:低密度整体优化结果与轨道初始状态对比,平顺性综合指标提升99.9%;相比高密度单元优化法,平顺性综合指标提升98.9%,同时低密度整体优化法高效稳定,单次迭代涉及的矢距差约束数仅为高密度单元优化法的3‰,每次迭代结果均满足高铁轨道平顺性要求,不会出现劣化结果。 展开更多
关键词 高速铁路 轨道精调 轨道平顺性 整体优化模型 算法
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可售无座票条件下的高铁列车开行方案优化 认领 引用
8
作者 查伟雄 胡佳伟 +1 位作者 李剑 石俊刚 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期22-30,共9页
为提高高铁列车开行方案对日常客流的适应能力,提出可售无座票条件下的高铁列车开行方案优化方法.考虑并非所有旅客都会接受无座票,首先需要明确购买无座票的目标群体,通过建立Logit模型分析当有座票票额售罄时,旅客对无座票的接受程度... 为提高高铁列车开行方案对日常客流的适应能力,提出可售无座票条件下的高铁列车开行方案优化方法.考虑并非所有旅客都会接受无座票,首先需要明确购买无座票的目标群体,通过建立Logit模型分析当有座票票额售罄时,旅客对无座票的接受程度,同时将起点至终点的旅客(Origin-Destination,OD)划分为只接受有座票旅客和可接受无座票旅客,并在后续求解过程中对两类旅客进行分开配流.其次,以旅客广义旅行时间和铁路运营成本最小为目标函数,以两类票型数量满足不同的旅客出行需求、每个区间票额满足列车定员约束等为约束条件建立模型.针对旅客广义旅行时间,为购买无座票的旅客的旅行时间添加时间惩罚系数以减少旅客购买无座票的情形,从而在满足上座率的条件下保障旅客舒适度.由于模型涉及变量众多、决策规模庞大,设计一种遗传算法与Gurobi求解器相结合的算法进行求解,利用Gurobi对有座票旅客和无座票旅客进行分开配流,同时求解出票额分配方案和目标函数值,并将计算结果作为适应度值进行后续遗传算法操作,最后选取北京至上海高速铁路进行案例分析.研究结果表明:考虑无座票的列车开行方案与不考虑无座票的方案对比,旅客的总旅行时间减少了3.15%,铁路运营成本减少了8.71%,同时票额分配方案与客流需求的匹配度较高,验证了模型和算法的有效性. 展开更多
关键词 高速铁路 列车开行方案 无座票 Logit模型 遗传算法
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高速角接触球轴承拟静力学计算软件开发 认领 引用
9
作者 郑昊天 李庆林 +2 位作者 马小梅 季晔 高秋然 《机床与液压》 北大核心 2026年第14期73-82,共10页
为提高高速角接触球轴承的设计研发效率,开发一款针对该类轴承的拟静力学计算软件。该软件以MATLAB为平台,引入迭代修正因子,改进Newton-Raphson迭代算法,并采用内置fsolve函数评判平衡方程的收敛求解结果。针对高转速下的轴承打滑问题... 为提高高速角接触球轴承的设计研发效率,开发一款针对该类轴承的拟静力学计算软件。该软件以MATLAB为平台,引入迭代修正因子,改进Newton-Raphson迭代算法,并采用内置fsolve函数评判平衡方程的收敛求解结果。针对高转速下的轴承打滑问题,引入高速滑移速度分量,为高速轴承的拟静力学分析提供了更精准的计算结果。基于赫兹接触理论,并结合Palmgren经验公式,精确计算轴承接触刚度。软件可实现静态工况下联合载荷的接触角迭代计算、接触刚度计算、最大滚动体载荷计算及轴承变形量计算,同时支持高转速下考虑离心力、陀螺力矩及润滑等因素的动态分析。使用自主开发软件和商业软件Romax分别对7008轴承进行拟静力学计算对比,两者误差均小于3%,且文中软件在高速轴承应用中更具优势。软件具备直观的操作界面,内嵌载荷分布动态修正和参数校验功能,支持图形显示,并可一键自动化输出txt与Doc格式的报告。 展开更多
关键词 高速角接触球轴承 拟静力学 Newton-Raphson迭代算法 软件开发
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山区城市高铁快运末端无人机协同车辆配送优化 认领 引用 被引量：4
10
作者 田志强 王子楷 +3 位作者 宋琦 刘斌 甘海枫 杨向飞 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期361-376,共16页
针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题,创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式,重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型,运用拉格朗日... 针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题,创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式,重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型,运用拉格朗日对偶次梯度算法求解选址方案;同时建立多目标无人机协同车辆配送优化模型,对于小规模节点场景利用Gurobi求解器进行求解并获取Pareto前沿解集,筛选时间、成本最优解,对于大规模节点场景,利用自适应大邻域搜索算法(ALNS)求解。通过设计以重庆北南广场为一级物流中心,周围辐射9个站点的高铁快运末端无人机协同车辆配送物流网络,结果表明,决策出了龙头寺、观音桥、较场口、朝天门4个二级物流中心,找到了车辆、无人机配送的最优路径以及运输时间、成本消耗的最优解,该模式较传统配送方式配送时间缩短约33.5%,成本降低约8.59%,进一步扩大场景节点规模实验表明,构建的模型及算法在100节点的场景下仍能保持稳定的求解性能。为高铁快运“最后一公里”提供了新的快运模式和配送方法,这种将高铁、公路、无人机运输结合的联运模式突破了山区地形对物流效率的限制,显著降低了时间和成本为后续研究高铁快运末端配送模式及方法提供了新的方向。 展开更多
关键词 综合交通运输 高铁快运末端配送 无人机协同车辆 拉格朗日对偶次梯度算法 自适应大邻域搜索算法 Gurobi 多目标优化
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基于深度强化学习的大型高铁站到发线运用方案快速编制方法 认领 引用
11
作者 王岩 周黎 +3 位作者 范家铭 徐辉章 张新 李博 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期3099-3109,共11页
大型高铁站是高铁网络中的关键枢纽节点,其到发线运用方案的合理安排是车站运输组织工作的核心。为实现大型高铁站到发线运用方案的快速编制,将人工智能领域的深度强化学习方法应用于到发线运用问题中。首先,基于列车过站径路的概念来... 大型高铁站是高铁网络中的关键枢纽节点,其到发线运用方案的合理安排是车站运输组织工作的核心。为实现大型高铁站到发线运用方案的快速编制,将人工智能领域的深度强化学习方法应用于到发线运用问题中。首先,基于列车过站径路的概念来实现到发线分配与进路排列的协同优化,将到发线运用问题描述为最大独立集问题,以尽可能安排所有列车为目标,形成整数规划模型。然后,构建基于冲突图的强化学习环境模型,将到发线运用方案数学模型转化为马尔可夫决策过程,定义状态表征、动作空间、状态转移和奖励函数,为智能体提供训练数据的交互采集场所。最后,设计基于GCN(graph convolutional network)的到发线运用智能体神经网络架构,基于PPO(proximal policy optimization)算法实现智能体高效预训练,在决策阶段,设计基于2Imp的决策提升算法进一步优化方案编制质量。以北京南高速场和广州南站为案例场景,对比3种不同方法的求解时间与最终目标函数取值。结果表明,经过4.2 h预训练后智能体完成收敛,决策阶段智能算法可以快速求得最优解,相比于运筹学经典算法,求解质量相同的情况下智能算法求解速度可提升5~16倍,1.2 s即可完成广州南站1133列列车的到发线运用方案编制。此外,该方法具有良好的扩展性和泛化能力,智能体经过一次训练后即可泛化至不同车站、不同规模的场景中进行决策与求解。研究结果可为进一步提升列车运行图整体编制效率提供技术支撑,为铁路运输组织的智能化发展提供方法参考。 展开更多
关键词 大型高铁站 到发线运用 深度强化学习 智能体 PPO算法 神经网络
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基于深度强化学习的高速列车运行节能在线优化 认领 引用 被引量：2
12
作者 黄子凌 石红国 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第5期10-19,34,共10页
【目的】高速列车运行节能优化研究对于铁路经济效益和节能减排均有重大意义。【方法】首先,采用划分子区间的方法对线路进行预处理,然后在考虑再生制动、分相区、长陡坡、变限速等多个因素的基础上构建列车节能操纵模型,并将模型转换... 【目的】高速列车运行节能优化研究对于铁路经济效益和节能减排均有重大意义。【方法】首先,采用划分子区间的方法对线路进行预处理,然后在考虑再生制动、分相区、长陡坡、变限速等多个因素的基础上构建列车节能操纵模型,并将模型转换为基于子区间分步优化的马尔可夫决策过程。为求解马尔可夫决策过程,引入深度强化学习算法,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)算法的在线节能优化方法。【结果】选取实际线路对算法进行有效性验证,结果表明,在满足约束条件的前提下,SAC算法较PPO(Proximal Policy Optimization)算法具有更快的收敛效率,较粒子群算法与PPO算法的节能效果更佳,节能率达到37.4%。同时,选取线路中若干个位置进行仿真试验,结果表明算法均能实时生成剩余路线的节能运行曲线,验证了算法的在线优化能力。【结论】研究成果为高速列车运行节能优化提供依据。 展开更多
关键词 高速列车 节能操纵 深度强化学习 SAC算法 在线优化
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随机需求下高铁快运定价与货流分配协同优化 认领 引用
13
作者 严梦荣 徐光明 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期194-204,共11页
利用高铁客运非高峰期的运能开展高铁快运已成为铁路快捷货运发展新趋势。然而,高铁快运的定价与货流分配相互耦合,共同影响高铁快运系统的运营效率和经济效益。针对运价与需求的弹性关系以及需求不确定性带来的挑战,本文研究高铁快运... 利用高铁客运非高峰期的运能开展高铁快运已成为铁路快捷货运发展新趋势。然而,高铁快运的定价与货流分配相互耦合,共同影响高铁快运系统的运营效率和经济效益。针对运价与需求的弹性关系以及需求不确定性带来的挑战,本文研究高铁快运定价与货流分配协同优化问题,构建考虑弹性需求、随机需求、运价上下界、列车运能和车站装卸能力等约束的两阶段随机非凸非线性规划模型,以最大化高铁快运系统期望净利润。采用外部分段近似线性化和双线性化等技术,将该模型转化为凸二次约束规划模型,并提出结合原始搜索策略的Benders分解算法进行求解。算例结果表明:与确定性模型相比,所提模型在降低运输成本的同时实现更高利润与收益,且各项指标的标准差更低,鲁棒性更强。与求解器的对比实验表明,所提算法在求解效率和质量上具有优越性能:在中小规模的5组算例中,所提算法与求解器的目标函数值之间的相对差值均在1×10-4以内;在大规模算例中,所提算法在683.6 s内获得结果,而求解器无法在规定时间内完成求解。在郑西高铁线路的应用中,所提方法实现期望净利润1465.35万元,验证了所提方法通过吸引更多快递需求,并合理分配快递到运能有限的列车上,实现需求与运输资源的有效匹配,从而显著提高了系统的运营利润。 展开更多
关键词 铁路运输 快递定价 Benders分解算法 高铁快运 货流分配 随机需求
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基于改进SA-ACO算法的多弹协同拦截规划与时序优化方法 认领 引用
14
作者 孙云彬 颜鹏 +3 位作者 李雅君 苗昊春 郑红星 郭继峰 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期269-280,共12页
针对高速机动目标协同拦截中作战资源与时空约束难以兼顾的问题,本文提出一种基于改进SA-ACO算法的协同拦截时序优化方法。首先,构建发射调度双层规划模型:外层依据预设拦截概率阈值确定最少发射数量,内层协同优化各拦截弹的最优发射时... 针对高速机动目标协同拦截中作战资源与时空约束难以兼顾的问题,本文提出一种基于改进SA-ACO算法的协同拦截时序优化方法。首先,构建发射调度双层规划模型:外层依据预设拦截概率阈值确定最少发射数量,内层协同优化各拦截弹的最优发射时间窗口。其次,针对内层连续域寻优难题,设计自适应模拟退火-蚁群(SA-ACO)混合算法作为求解器,融合动态混合调控与经验启发策略,克服传统算法易陷局部最优且收敛慢的缺陷。仿真表明,该方法在保证高拦截概率前提下,能快速输出最少弹量与最优时序组合;其收敛速度、寻优精度及稳定性显著提升,为多弹协同调度提供了高效鲁棒的决策方案。 展开更多
关键词 高速机动目标 时序优化 混合启发式算法 拦截策略
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基于聚类算法的高铁旅客市场细分方法研究 认领 引用
15
作者 范家乐 景云 徐彦 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期63-72,共10页
针对传统聚类算法进行高速铁路旅客市场细分结果不稳定,难以有效提取各类别旅客特征差异等问题,提出基于Halton序列的K-均值-自适应学习粒子群(K-Means-Adaptive Learning Particle Swarm Optimization,KM-ALPSO)算法.该算法基于京沪高... 针对传统聚类算法进行高速铁路旅客市场细分结果不稳定,难以有效提取各类别旅客特征差异等问题,提出基于Halton序列的K-均值-自适应学习粒子群(K-Means-Adaptive Learning Particle Swarm Optimization,KM-ALPSO)算法.该算法基于京沪高铁客票数据研究高铁旅客市场细分.首先,将旅客年龄、提前购票时间、出发时间段作为特征变量,利用近邻传播(Affinity Propagation,AP)算法识别数据集中的样本代表点;然后,基于Halton序列生成初始粒子群,使用KMALPSO算法对样本代表点进行聚类,并与经典的K-均值算法、K-均值-粒子群(K-Means-Particle Swarm Optimization,KM-PSO)算法等进行对比分析,选择轮廓系数(Silhouette Coefficient,SC)、Davies-Bouldin(DB)、Calinski-Harabasz(CH)指标评价算法的聚类效果,确定最终聚类数目;最后,分析不同类别旅客群体的特征差异,应用频繁模式增长(Frequent Pattern-Growth,FP-Growth)算法提取强关联规则.研究结果表明:使用AP算法预处理可使基于Halton序列的KM-ALPSO算法的运行时间缩短至原来的23.26%,同时保持与未预处理时相近的评价指标值;利用Halton序列初始化粒子群位置,可以提升KM-ALPSO算法全局搜索能力;基于Halton序列的KM-ALPSO算法在客票数据分析中的聚类评价指标SC为0.332,DB为0.933,CH为708.5,表明聚类数目为5时性能最佳,且优于其他算法;5类旅客在年龄、提前购票时间和出发时间段上差异显著,表现出不同的出行计划性和出发时间偏好. 展开更多
关键词 铁路运输 市场细分 聚类算法 高铁旅客 强关联规则
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多目标优化的动车传动齿轮修形 认领 引用
16
作者 黄志辉 刘志超 陈丙硕 《交通科技与经济》 2026年第4期1-9,共9页
动车传动齿轮在工作过程中存在啮合冲击问题,且运行时要面临多种工况的变换,加剧齿轮箱的振动和噪声。为此,以CRH3动车为例,在Romax中建立考虑齿轮箱刚度的齿轮传动系统仿真模型。分别选取动车在5 km·h-1牵引、200 km·h^(... 动车传动齿轮在工作过程中存在啮合冲击问题,且运行时要面临多种工况的变换,加剧齿轮箱的振动和噪声。为此,以CRH3动车为例,在Romax中建立考虑齿轮箱刚度的齿轮传动系统仿真模型。分别选取动车在5 km·h-1牵引、200 km·h-1牵引和300 km·h-1制动为分析工况,对齿轮传动系统进行传动误差、齿面接触和箱体表面节点振动加速度分析。以齿向修形斜度、齿端修薄长度和齿端修薄量为输入变量,以齿轮传动误差和载荷分布系数为响应变量,分别基于多层感知机(MLP)、随机森林回归和径向基神经网络(RBFNN)算法针对3种工况建立多任务回归模型,并进行对比选择。最后,采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)调用代理模型,以降低3种工况下的传动误差和载荷分布系数为优化目标,对齿轮修形参数进行寻优计算。最终获得多工况下的Pareto解集,取其一个均衡解:齿向修形斜度为18.50μm、齿端修薄长度为8.90 mm、齿端修薄量为20.60μm进行仿真计算验证,3种工况的传动误差和载荷分布系数相比于修形前都得到不同程度的优化,最大优化程度分别为73.77%和38.23%。5 km·h-1牵引工况下齿轮箱表面振动加速度峰值相对修形前降低64.79%,有效缓解齿轮箱振动。 展开更多
关键词 高速动车 齿轮修形 机器学习 多目标优化 MOGWO算法 径向基神经网络
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复杂风沙环境下基于改进鲸鱼算法列车自动驾驶速度曲线的多目标优化 认领 引用
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作者 孟建军 张鑫 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第2期791-798,共8页
针对复杂风沙环境下高速列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)速度曲线多目标优化问题,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,I-WOA)。首先构建风沙耦合列车动力学模型,引入沙粒粒径参数,综合考虑气动阻... 针对复杂风沙环境下高速列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)速度曲线多目标优化问题,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,I-WOA)。首先构建风沙耦合列车动力学模型,引入沙粒粒径参数,综合考虑气动阻力,建立包含能耗指标、准时性指标和舒适度指标的多目标优化函数。通过多策略上算法改进:改进Tent混沌映射、设计非线性收敛因子a、ε-精英逐维反向学习策略融合Lévy飞行,提升I-WAO的收敛速度,全局搜索能力,跳出区部最优的能力。最后基于CRH3C型列车的仿真实验表明,在沙尘浓度1.0 g/m3、横风风速12.5 km/h工况下,I-WOA多种算法对比后,相较于传统WOA使运行时间缩短6.12%、能耗降低6.63%、舒适度提升0.74%。当增设200 km/h临时限速区后,I-WOA仍出明显的优势。仿真实验结果表明,通过多策略的协同优化,I-WOA可有效解决强扰动环境下的多目标优化问题,为复杂风沙环境下高速列车ATO控制提供了具有工程实用价值的解决方案。 展开更多
关键词 高速列车 ATO速度曲线 多目标优化 改进鲸鱼算法 风沙耦合环境
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区间线路中断后高速铁路列车运行调整研究 认领 引用
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作者 张睿 杨信丰 +1 位作者 刘兰芬 邵国荣 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期2034-2044,共11页
为应对突发的列车延误状况,减少区间线路中断对列车运行的干扰,提出一种针对线路中断后的高速铁路列车运行调整优化方法。首先,通过考虑区间运行时分、车站到发线能力、追踪间隔等约束条件,以列车总到发延误时间最小和中断对列车运行区... 为应对突发的列车延误状况,减少区间线路中断对列车运行的干扰,提出一种针对线路中断后的高速铁路列车运行调整优化方法。首先,通过考虑区间运行时分、车站到发线能力、追踪间隔等约束条件,以列车总到发延误时间最小和中断对列车运行区间影响范围最小为目标,构建列车运行调整模型。其次,在传统蚁群算法的基础上,通过解空间重构将列车到发时刻调整映射为旅行商问题,并优化信息素更新机制,提出改进蚁群算法以增强算法全局搜索能力。最后,以郑西高铁上行方向渭南北—洛阳龙门段为案例,模拟华山北—灵宝西区间中断场景来验证模型的有效性。结果表明,改进蚁群算法能够快速收敛,可获得满意的帕累托非支配解集,从列车总到发延误时间角度考虑,可实现线路总延误时间260 min的调整方案,从列车运行区间影响范围角度考虑,可实现中断对列车运行区间影响范围86 min的调整方案,与传统蚁群算法相比,该算法将列车总到发延误时间和故障影响范围分别减少了5.11%和7.04%。可有效实现区间线路中断后列车运行秩序的恢复,通过采用改变停站方案、区间赶点运行及合理越行等列车运行调整策略,显著缓解了后续列车的连锁延误,保障后续列车恢复正点运行。本研究可为复杂干扰情况下的列车运行调整提供调整处置策略备选方案。 展开更多
关键词 高速铁路 列车运行调整 线路中断 蚁群算法 多目标优化
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基于S波信号的高铁地震预警P波识别修正算法研究 认领 引用
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作者 李慧 慕阳 曾鹏 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第4期77-84,共8页
在中国地震频发、铁路网络遍布全国的背景下,地震灾害对铁路基础设施和高速列车运行安全构成重大威胁。因此,为降低地震带来的潜在损害并提高铁路运输的安全性,提升高速铁路地震预警系统的报警准确性显得尤为重要。针对高速铁路地震监... 在中国地震频发、铁路网络遍布全国的背景下,地震灾害对铁路基础设施和高速列车运行安全构成重大威胁。因此,为降低地震带来的潜在损害并提高铁路运输的安全性,提升高速铁路地震预警系统的报警准确性显得尤为重要。针对高速铁路地震监测系统在复杂外部环境干扰下可靠运行的挑战,尤其是干扰信号混入地震实时监测信号导致地震预警不准确的问题,提出一种基于S波的P波识别修正方法。该方法旨在缓解地震预警过程中出现的P波捡拾错误问题,从而提高预警的准确性。通过综合考虑偏振特征、信噪比特征以及最大振幅比特征等多个识别修正参数,并结合小波分解法与AIC法,对识别错误的P波进行修正。本研究广泛使用国内外多种地震数据集,对不同地域地震数据的识别能力进行全面对比分析,特别关注P波捡拾错误地震数据的特征。实验结果显示,在561次样本数据中,共识别修正230次P波识别错误事件,同时维持判定其余331次P波识别准确事件。研究所述的技术可以作为一个并行处理模块,集成到现有的地震预警系统中,实时接收并处理数据,有效识别P波捡拾错误信号并输出准确的P波信息,确保地震实时监测系统报警信息的高准确性。 展开更多
关键词 高速铁路 地震预警 预警算法 P波识别 S波信号 修正算法
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基于IMOMSA-Kriging的高速列车悬挂参数多目标优化 认领 引用
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作者 王武 李德仓 +1 位作者 李怡璇 王少杰 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第6期2592-2600,共9页
为提高高速列车的动力学性能,改善运行平稳性与安全性,以轨系数、轮重减载率及运行平稳性为优化目标,对列车悬挂系统参数开展了多目标优化设计。基于克里金(Kriging)代理模型理论构建高精度近似模型,开发高速列车动力学性能优化平台。... 为提高高速列车的动力学性能,改善运行平稳性与安全性,以轨系数、轮重减载率及运行平稳性为优化目标,对列车悬挂系统参数开展了多目标优化设计。基于克里金(Kriging)代理模型理论构建高精度近似模型,开发高速列车动力学性能优化平台。通过改进螳螂多目标优化算法(IMOMSA),实现悬挂系统参数的全局优化。优化结果表明:经优化的悬挂参数显著改善了列车动力学性能,其中垂向平稳性指标提升最为显著,优化幅度达14.6%;同时,轮重减载率、横向平稳性及脱轨系数分别实现10.7%、8.4%和5.3%的优化率,有效提升列车的运行品质与安全性能。 展开更多
关键词 高速列车 代理模型 参数优化 改进MOMSA算法
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