成网条件下高速铁路列车开行方案设计理论与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1334207
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    260.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0809.道路与轨道工程
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

With the sequential construction of high-speed railway network, the service level and operation efficiency had been improved remarkably as the benefit of network operation. The passenger train plan with high quality could provide significant guarantee for enhancing operation efficiency of high-speed railway system. The travel demand in high-speed railway has some core difference with that in the existing railway, which has not only huge volume but also obvious fluctuation feature. Hence, the train plan should adapt to the time-varying demand, which can’t be solved by the traditional optimization method in the existing railway system. This project focuses on the time fluctuation of demand, extends the meaning of train plan, and introduces the concepts of train starting time distribution and train plan sketch. These innovations contribute to conveniently describe and evaluate the fitness degree of train plan with time-varying demand. Because the process of optimizing train plan should reflect the Master-slave game of railway operator and travel passenger, we choose bi-level programming to describe this process and use passenger equilibrium assignment to explain the response of passenger on train plan. We also design the heuristic solution algorithm and present the evaluation method for the train plan. Making use of the sale information of railway ticket system, we could predict the quantity and distribution of travel demand well, which constructs a good fundament for the project research. This project strives to establish the theory and method of optimizing the train plan in high-speed railway network.
随着高速铁路网络逐步形成,网络化运营大幅提升服务水平与运营效率,高质量的旅客列车开行方案是提升高速铁路运营效率的重要保障。高速铁路的出行需求与普速铁路具有本质差异,不仅流量大,还具有明显的时变性,因此,列车开行方案需要与时变需求相适应。然而,普速铁路列车开行方案的传统优化方法难于适应高速铁路的时空客运服务的需要。本项目针对需求的时变性,扩展列车开行方案的内涵,增加列车始发时间分布,引入列车运行方案图,方便地描述和评价列车开行方案与时变需求的吻合程度。由于制定列车开行方案的过程是铁路企业与出行旅客的主从博弈过程,采用双层规划描述这个主从博弈,采用均衡客流分配描述旅客对列车开行方案的响应,设计求解模型的智能算法,并建立列车开行方案的评价方法。利用铁路客票系统中的售票信息,估计出行需求规模和分布,对项目形成良好支撑。本项目力图建立成网条件下高速铁路列车开行方案设计理论与方法。

结项摘要

高密度开行的高铁列车,满足旅客出行时变需求成为可能;高铁网络的不断扩大,开行大量跨线列车是合理组织形式;省、地级车站客流需求的集聚特征,使重要车站之间服务列车数是必要关注。因此,考虑旅客出行时变需求、重要车站之间要求足够的服务列车数,成网条件下优化高铁列车开行方案铁列车运输组织的热点研究问题。. 本项目研究了高铁列车开行方案的系列相关基础问题。借助于引入列车始发时间分布,描述开行方案与旅客出行时间的吻合程度;借助于运用网络路径的非直线系数,描述高铁网络开行跨线列车的径路绕道程度的评价;借助于优化最优停站概率,将重要车站之间的服务列车数转化为车站停车数量。另外,还提出了车站到发列车均匀性,以保证需求稀疏时空区域的服务列车数达到最小间隔。. 本项目研究了基于列车时刻表的高铁客流动态均衡分配方法,用于评价旅客对列车开行方案的反应。认为高速铁路的客流分配过程实际上就是旅客的购票过程,高铁列车没有拥挤费用,旅客在当前剩余能力范围内选择最小费用出行方案,将购票过程描述为连续动态决策,进而将其转化为离散化动态决策,获得旅客的出行径路和各项费用。. 基于上述基础工作,以高铁网络结构、能力和资源条件、运输组织模式、服务水平等为约束,以列车公里数、旅客出行费用等为优化目标,构建优化列车开行方案的双层规划模型。以各通道开行方案并行优化推进网络列车开行方案优化的思想,设计了网络化方案的模拟退火优化算法,形成高铁网络列车开行方案的核心优化方法。. 在传统评价方法基础上,着重增补设计服务类、速度类和网络化指标,基于因子-聚类分析构建了列车开行方案评价方法。另外,还拓展研究了不同需求日高铁列车开行方案协同优化方法等相关内容。. 项目的各项研究工作都针对我国高速铁路实际案例进行了数据分析,获得良好的分析结果。. 本项目建立了成网条件下高速铁路列车开行方案设计理论与方法,可为高速铁路系统网络化组织经营提供必要的理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
高速铁路列车径路的分类及特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    铁道科学与工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡心磊;史峰
  • 通讯作者:
    史峰
京沪、京广高速铁路客流与列车频率关联性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    铁道运输与经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邓连波
  • 通讯作者:
    邓连波
基于策略均衡分配的公交线网规划优化方法
  • DOI:
    10.16097/j.cnki.1009-6744.2015.03.022
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    交通运输系统工程与信息
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐光明;史峰;罗湘;秦进
  • 通讯作者:
    秦进
京沪高速铁路客流空间分布预测方法研究
  • DOI:
    10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2017.06.07
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    铁道运输与经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李丽辉;朱建生;徐彦;王洪业;吕晓艳
  • 通讯作者:
    吕晓艳
基于模糊预测的高速铁路客流OD表的推算方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    交通运输系统工程与信息
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李夏苗;曹尧谦;王慧晶;谢美全;齐杉
  • 通讯作者:
    齐杉

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其他文献

Pd-catalyzed oxidative coupling of monosubstituted sydnones and terminal alkynes
Pd催化单取代苯乙烯和末端炔烃的氧化偶联
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  • 发表时间:
    2011-07
  • 期刊:
    Tetrahedron Letters
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    吴春蕊;Pan Li;Yuesi Fang;Jingjing Zhao;Weichao Xue;Yang Li;Richard C. Larock;史峰
  • 通讯作者:
    史峰
考虑可持续发展的交通网络设计双层模型与算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    交通运输系统工程与信息
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    秦进;董龙云;史峰;倪玲霖;缪立新
  • 通讯作者:
    缪立新
Formation of Acridones by Ethylene Extrusion in the Reaction of Arynes with beta-Lactams and Dihydroquinolinones
芳烃与β-内酰胺和二氢喹啉酮反应中乙烯挤出形成吖啶酮
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Organic Chemistry
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Yuesi Fang;Donald C Rogness;Richard C. Larock;史峰
  • 通讯作者:
    史峰
基于弹性需求的旅客列车开行方案优化研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    铁道学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周文梁;史峰;邓连波;陈彦
  • 通讯作者:
    陈彦
基于商品供需网络的城市物流仓储设施均衡模型及应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨鹏;史峰;YANG Peng~(1,2),SHI Feng~1 (1.School of Traffic an;2.Hunan University of Finance;Economics,Changs
  • 通讯作者:
    Economics,Changs

其他文献

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史峰的其他基金

城市多式公交网络综合优化与协同运行理论研究
  • 批准号:
    71171200
  • 批准年份:
    2011
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  • 项目类别:
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  • 批准号:
    70771116
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目
旅客列车开行方案优化方法与评价的研究
  • 批准号:
    70471047
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    10.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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