简介:大城市轨道交通的迅猛发展令轨道客流逐年攀升,换乘站点已成为城市大规模客流的主要集散地,由此带来了客流拥塞的安全隐患.本文旨在研究轨道换乘站客流拥塞风险的识别方法.基于实时回传的AFC数据,提取轨道换乘站客流,并在时变特征分析的基础上将客流划分为3类:进站客流、出站客流和换乘客流,将对应的客流量选取为客流拥塞风险评价指标.将轨道的运营时间(05:00—23:00)以15min为最小单元细分为72个时段,基于灰色聚类构建轨道换乘站客流拥塞风险评价模型,实现对轨道换乘不同时段客流拥塞风险等级的识别.应用该方法对北京市东直门轨道换乘站的客流拥塞风险进行评价,验证了该方法的有效性.
简介:首先提出一种基于交通流量-交通密度的二维空间下的交通状态分类方法,在此基础上,构建对拥堵状态和非拥堵状态识别的支持向量机分类器;其次,设计基于支持向量机的城市快速路交通拥堵识别方法的步骤;最后,以西安市南二环快速路采集的交通参数数据为例,对比验证了在不同支持向量机(SVM)分离器下本文提出的城市快速路交通拥堵识别方法的有效性.研究表明:SVM线性核函数分类器的识别正确率(识别正确率均值为91.65%)高于多项式核函数等其他核函数分类器,说明交通拥堵识别的具有良好的线性可分性;不同核函数分类器的识别正确率均高于90%,说明本文设计城市快速路交通拥堵识别方法具有良好的识别性能.
简介:针对轨道电路故障信息存在大量重复样本和冗余属性,提出一种基于粗糙集和C4.5决策树算法相融合的轨道电路故障诊断方法。轨道电路故障特征数据多为连续量,需要根据模糊集理论对故障样本进行模糊化,形成离散决策表。利用粗糙集处理不完备决策表的能力,去除离散决策表的冗余属性得到约简表,结合决策树c4.5算法对约简决策表进行快速训练提取诊断规则,产生的诊断规则清晰、可解释性强,能够直接运用于轨道电路故障诊断中。最后利用模拟数据仿真验证该方法的有效性,与ID5算法和BP神经网络法进行对比,仿真测试表明该方法具有更高的诊断效率和准确率,对实现轨道电路快速鲁棒故障诊断具有一定意义。