周洋
- 作品数：3 被引量：9H指数：1
- 供职机构：南京理工大学自动化学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金江苏省研究生培养创新工程项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 突发事件下双重不确定条件的多式联运路径优化被引量：1
- 2022年
- 突发事件的发生,对于多式联运网络中节点中转能力与货运需求,都会造成不确定影响,这对于注重经济性与时效性的物流运输无疑是致命的打击。对此,文章讨论以在突发事件发生概率情景下,节点中转能力及货运需求双重不确定条件的多式联运网络路径优化模型,并设计遗传算法进行求解。根据中日多式联运物流网络,证实模型与算法的可行性,并分析不确定因素的影响。结果表明:突发事件的发生会影响多式联运的运输决策;当突发事件的影响导致节点中转能力低于货运需求量时,运输总成本会大大增加,而影响的进一步加大导致节点能力的再次降低不会再造成成本的明显增加;同时节点中转能力的提高却对运输总成本的影响并不显著。由此,企业在决策线路时需要考虑节点应对突发事件的可靠性与货运需求的波动性,保证运输服务安全与质量。
- 陈知渊郭唐仪周洋
- 关键词：多式联运遗传算法
- 基于手机GPS数据的个体出行链提取方法研究
- 2023年
- 针对现状出行数据存在的人工获取成本高、时空信息不准确及出行链接不完整等问题,开发智能手机居民出行调查系统,研究基于手机GPS数据的全时段、多交通方式且完整链接的个体出行链提取方法。首先,应用时空密度聚类方法,识别个体轨迹中的停驻点,构建随机森林模型,从停驻点中区分出行端点;其次,以空间邻近匹配方法识别居家与工作活动,利用家庭和个人属性、活动时空与活动链等特征,以XGBoost模型推断非家非工作类型的出行目的;最后,采用轨迹微分方法,提取运动特征、出行特征与GIS特征,运用XGBoost模型推断出行方式。利用出行调查系统采集的实验数据,验证出行链提取方法。结果表明:停驻点识别查准率和查全率分别为96.7%和96.4%,出行端点查准率为97.6%,公交换乘点查准率为91.8%;出行目的推断上,“居家/回家”准确率为100%,“上班/上学”准确率为89.8%,非家非工作出行目的综合准确率为87.6%;出行方式推断上,各交通方式准确率均达到90%以上,综合准确率为95.0%。本文提供一种手机GPS轨迹数据的出行链挖掘方法,能够为智能手机居民出行调查现实应用提供支撑。
- 周洋杨超杨超
- 关键词：城市交通出行链GPS数据
- 一种基于自适应去偏转换滤波的机动目标跟踪（英文）被引量：8
- 2017年
- 针对于机动目标的跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型的自适应去偏转换卡尔曼滤波器。该算法利用交互多模型算法来完成不同跟踪模型的相互切换;根据自适应去偏转换测量卡尔曼滤波算法来推导跟踪目标状态,同时自适应因子可以确保不正常测量时的鲁棒性。与传统的去偏转换卡尔曼滤波算法对比,该算法可以很好地改善所获量测信息在雷达被干扰时的目标跟踪精度。仿真结果表明了算法的有效性和可行性,且跟踪精度相对传统的去偏转换卡尔曼滤波算法减少9.38%的位置误差。
- 王超尘吴盘龙薄煜明周洋何山
- 关键词：交互多模型目标跟踪自适应卡尔曼滤波
