【摘 要】
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为尽可能减少由于自然灾害导致铁路运输受阻甚至中断情况下受影响的列车数,提出了对现有列车运行方案以抗毁性优化为目标的量化分析方法。首先基于当前列车运行方案建立列车运行网络模型,该模型以实际铁路站点为节点,以实际铁路线为边,以每条边开行的列车数量为边权重;随后提出了一个称之为度权效应的抗毁性评价指标,并以该评价指标为目标函数,使用改进粒子群算法对网络权重进行优化。仿真结果得出了优化前后列车运行网络的抗
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60804066）,江西省教育厅科技项目（GJJ11115）,华东交通大学研究生创新专项资金资助项目（YC10C009）
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为尽可能减少由于自然灾害导致铁路运输受阻甚至中断情况下受影响的列车数,提出了对现有列车运行方案以抗毁性优化为目标的量化分析方法。首先基于当前列车运行方案建立列车运行网络模型,该模型以实际铁路站点为节点,以实际铁路线为边,以每条边开行的列车数量为边权重;随后提出了一个称之为度权效应的抗毁性评价指标,并以该评价指标为目标函数,使用改进粒子群算法对网络权重进行优化。仿真结果得出了优化前后列车运行网络的抗毁性评价值分别为0.888 1和0.906 3,表明可通过量化分析方法来刻画列车运行网络的抗毁性能。
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针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜
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