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危化品公路运输调度优化与预警技术研究
| 论文题名： | 危化品公路运输调度优化与预警技术研究 |
| 关键词： | 动态车辆路径;混合粒子群优化算法;深度学习;疲劳识别;危化品;公路运输 |
| 摘要： | 随着全球经济的迅猛发展，化工产业链不断延伸，危化品的运输总量日益增加。危化品运输主要通过铁路运输、船舶运输以及汽车运输三种方式，其中汽运具有方便、快捷等特点，是危化品运输的主要方式，但该方式运输成本较高，同时也带来了许多不可预知的风险，危化品公路运输的有效管控已经成为全社会关注的问题。为此，本文以企业实际需求为背景，设计开发了一套危化品运输调度与监管系统，旨在结合调度优化和预警技术来减小危化品的运输开销及风险，以提高运输效率。本文主要研究内容如下： （1）给出了危化品运输调度与监管系统的总体框架，详细阐述了系统的关键技术。 （2）提出了一种多目标动态车辆路径（MODVRP）模型和两阶段求解策略。在分析传统模型的基础上，综合考虑动态需求、路网影响、车辆共享、时间窗以及客户满意度等因素建立新型模型。预优化阶段采用多目标混合粒子群优化算法（MOHPSO）结合自适应网格算子取得Pareto最优解；实时优化阶段根据动态需求进行快速路径调整。实现了更加合理的多目标动态车辆调度，并进行了实验论证。 （3）提出了一种基于深度学习的疲劳状态识别算法。介绍深度学习相关概念，针对疲劳识别的特点设计 FRADL算法，完成疲劳特征的分层自动抽取，实现基于时间窗的视频流图像疲劳状态识别。实验表明，算法对疲劳状态的识别具有实时性、准确性和很高的个体适应性。 （4）实现了危化品运输调度与监管系统，将关键技术应用于系统中，完成系统的设计与开发，给出系统主要运行界面。 |
| 作者： | 周慧 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 周良 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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