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基于XGBOOST-SHAP的地铁建成环境与站点出行距离的非线性关系研究

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铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1624-1633页

作者：李培坤陈旭梅鲁文博马嘉欣刘屹王昊北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 东南大学交通学院江苏南京214135 重庆市市政设计研究院有限公司重庆400020

相较于传统地铁客流量特征分析,地铁站点平均出行距离的研究可以更加精细化了解地铁网络客流流动性特征。为探究多重建成环境与站点平均出行距离之间的复杂关系,以西安市地铁系统为研究对象,从土地利用、兴趣点分布、周边交通建成环境... 详细信息

相较于传统地铁客流量特征分析,地铁站点平均出行距离的研究可以更加精细化了解地铁网络客流流动性特征。为探究多重建成环境与站点平均出行距离之间的复杂关系,以西安市地铁系统为研究对象,从土地利用、兴趣点分布、周边交通建成环境、站点自身属性等方面构建11种建成环境指标,建立基于极端梯度提升的XGBOOST-SHAP归因分析架构的可解释性机器学习模型,以揭示两者之间的非线性关系。同时,将该模型拟合回归效果与梯度提升决策树(GBDT)及最小二乘回归(OLS)进行比较,以验证XGBOOST模型在拟合回归效果上的优势。结果表明:XGBOOST模型的R方、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)值分别为0.75、0.95、1.36,其拟合效果要优于GBDT与OLS模型。站点平均出行距离呈现出明显的环状分布的空间异质性。SHAP归因分析结果表明:距市中心距离特征贡献最大,路网密度、土地利用混合度、公交线路数量以及住宅数量对出行距离的贡献度也相对较高;POI香农熵指数、餐饮服务点对平均出行距离的正负反馈不明显;其余指标对平均出行距离的影响均呈现出正负反馈机制结合的趋势。研究结果对交通需求分析、线路容量优化、运营效果评估等提供了数据支撑,可有效提高地铁交通便利性,满足不同区域的出行需求并改善整个地铁系统的效率和可持续性。

关键词：地铁站点建成环境出行距离 XGBOOST模型 SHAP归因分析非线性关系

基于DMN的数据影响交互流程变化感知分析方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：郝惠晶方贤文张希为安徽理工大学数学与大数据学院安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室

流程模型的变化挖掘作为业务流程管理的重要内容，是解决业务系统可信管理的关键点之一。已有的研究主要是针对业务流程的控制流进行变化分析，或将控制流与数据流进行融合分析，较少考虑数据变化对跨域交互流程中行为和数据的变化链影... 详细信息

流程模型的变化挖掘作为业务流程管理的重要内容，是解决业务系统可信管理的关键点之一。已有的研究主要是针对业务流程的控制流进行变化分析，或将控制流与数据流进行融合分析，较少考虑数据变化对跨域交互流程中行为和数据的变化链影响。基于此，本文提出了一种基于决策模型和标记（DMN）的数据影响交互流程的变化分析方法，首先提取以数据为中心的BPMN决策模式，将流程上下文数据建模在单独的决策模型中。然后将BPMN与DMN相结合进行控制流与数据流融合建模，并分析生成的数据感知流程模型的合理性。在此基础上，通过数据影响分析识别数据变化对后续的流程执行及数据的联动变化影响，从而综合分析控制流与数据流约束下的变化传播区域。最后利用CPN tools进行仿真模拟并通过比较实验进行评估，实验结果表明数据影响下的交互流程变化传播的一致性度相对较高，并优化了模型结构。

关键词：变化感知决策模型和标记数据影响数据感知合理性跨域交互

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考虑时间价值的中欧班列多级定价与舱位控制

交通运输工程与信息学报 2024年第2期22卷 77-89页

作者：徐如君张小强西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756

中欧班列运输需求高速增长,导致旺季时间偏长,运能供不应求。部分时间敏感型货物无法长时间等待,进而转向了其他运输方式。为满足时间敏感型货物的运输需求,本文考虑货物时间价值并提出多等级定价方案,以班列运营企业收益最大化为目标... 详细信息

中欧班列运输需求高速增长,导致旺季时间偏长,运能供不应求。部分时间敏感型货物无法长时间等待,进而转向了其他运输方式。为满足时间敏感型货物的运输需求,本文考虑货物时间价值并提出多等级定价方案,以班列运营企业收益最大化为目标建立了考虑货主选择行为的动态舱位控制模型。由于多维状态空间模型难以获得精确解,采用值函数近似方法近似求解动态规划模型,利用最小二乘近似策略迭代算法对线性近似、分段线性近似两种形式的近似值函数进行参数标定。应用学习得到的参数进行仿真实验,对比两种值函数近似方法与基准运价下先到先得、多级定价下先到先得方案的收益性能和舱位预订情况。结果表明,在需求旺季供不应求的场景下,本文提出的基于多级定价的舱位控制策略能把有限的运能分配给最需要的客户,同时可以有效提升铁路企业的运输收益,其中分段线性近似方法对收益提升的效果更佳。

关键词：铁路运输多级定价动态舱位控制货物时间价值选择行为

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针对未知攻击的泛化性对抗防御技术综述

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1787-1813页

作者：周大为徐一搏王楠楠刘德成彭春蕾高新波西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安710071 重庆邮电大学重庆市图像认知重点实验室重庆400065

在计算机视觉领域,对抗样本是一种包含攻击者所精心设计的扰动的样本,该样本与其对应的自然样本的差异通常难以被人眼察觉,却极易导致深度学习模型输出错误结果。深度学习模型的这种脆弱性引起了社会各界的广泛关注,与之相对应的对抗防... 详细信息

在计算机视觉领域,对抗样本是一种包含攻击者所精心设计的扰动的样本,该样本与其对应的自然样本的差异通常难以被人眼察觉,却极易导致深度学习模型输出错误结果。深度学习模型的这种脆弱性引起了社会各界的广泛关注,与之相对应的对抗防御技术得到了极大发展。然而,随着攻击技术和应用环境的不断发展变化,仅实现针对特定类型的对抗扰动的鲁棒性显然无法进一步满足深度学习模型的性能要求。由此,在尽可能不依赖对抗样本的情况下,通过更高效的训练方式和更少的训练次数,达到一次性防御任意种类的未知攻击的目标,是当下亟待解决的问题。期望所防御的未知攻击要有尽可能强的未知性,要在原理、性能上尽可能彻底地不同于训练阶段引入的攻击。为进一步了解未知攻击的对抗防御技术的发展现状,本文以上述防御目标为核心,对本领域的研究工作进行全面、系统的总结归纳。首先简要介绍了研究背景,对防御研究所面临的困难与挑战进行了简要说明。将未知对抗攻击的防御工作分为面向训练机制的方法和面向模型架构的方法。对于面向训练机制的方法,根据防御模型所涉及的最基本的训练框架,从对抗训练、自然训练以及对比学习3个角度阐述相关工作。对于面向模型架构的方法,根据模型结构的修改方式从目标模型结构优化、输入数据预处理两个角度分析相关研究。最后,分析了现有未知攻击防御机制的研究规律,同时介绍了其他相关的防御研究方向,揭示了未知攻击防御研究的整体发展趋势。不同于一般对抗防御综述,本文注重在未知性极强的攻击上的防御的调研与分析,对防御机制的泛化性、通用性提出了更高的要求,希望能为未来防御机制的研究提供更多有益的思考。

关键词：对抗防御未知对抗攻击对抗训练数据预处理深度学习

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我国交通运输业碳达峰时间预测

交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 2-13,54页

作者：李宁海陈硕梁肖田佩宁北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

碳达峰战略背景下,交通运输业作为高碳排放行业面临一系列挑战。本文分析我国交通运输客货运碳排放现状。基于统计数据与相关研究成果,推算含私人小汽车的交通运输业碳排放量,并计算各交通方式的碳排放因子。借鉴部分发达国家经验,预测2... 详细信息

碳达峰战略背景下,交通运输业作为高碳排放行业面临一系列挑战。本文分析我国交通运输客货运碳排放现状。基于统计数据与相关研究成果,推算含私人小汽车的交通运输业碳排放量,并计算各交通方式的碳排放因子。借鉴部分发达国家经验,预测2019—2040年我国客货运周转量发展趋势。以2040年为目标年,设计未来交通结构和碳排放因子情景,研究我国交通运输业碳达峰时间和达峰值。结果表明:2020年,含私人小汽车的交通运输业碳排放量为11.1亿t。2040年,我国旅客运输需求规模在8.2万亿~8.7万亿人公里,货物运输需求规模在27.3万亿~28.7万亿吨公里。最后,验证了单纯依赖交通结构改善难以实现2040年前碳达峰,还须结合交通清洁技术升级。情景分析表明,采取“公转铁”“公转水”等交通结构转型,公路运输清洁化等政策措施,交通运输业有望于2031—2034年实现碳达峰。

关键词：综合运输碳达峰情景分析交通运输业碳排放因子

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基于空间衰减自扩散机制的黏菌遗传混合算法

北京大学学报(自然科学版) 2024年

作者：潘家文翟卫欣郭舟胡班韶程承旗吴才聪中国农业大学信息与电气工程学院农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室北京大学时空大数据协同创新中心北京大学工学院

元启发式算法是一类求解多种工程技术领域内优化问题的有效方法。当前，常见的元启发式算法面临着勘探与开发不平衡、优化性能不稳定等缺陷，影响了算法的性能。为此，提出一种基于空间衰减自扩散机制的黏菌遗传混合算法SMAGA，该算法... 详细信息

元启发式算法是一类求解多种工程技术领域内优化问题的有效方法。当前，常见的元启发式算法面临着勘探与开发不平衡、优化性能不稳定等缺陷，影响了算法的性能。为此，提出一种基于空间衰减自扩散机制的黏菌遗传混合算法SMAGA，该算法以遗传算法为基准结构，通过选择、交叉、变异三项操作重组特征引导个体在解空间内搜索。SMAGA首先设计了具有正负反馈和和随机游走特性的振荡收缩机制作为交叉算子以增强算法的全局搜索能力和局部搜索能力。其次，提出一种基于空间衰减的自扩散机制作为算法的变异算子，该机制使用随算法生命周期衰减的空间尺度引导自身进行扩散运动，在算法前期增强了多样性，在算法后期可有效挖掘可行解的邻域信息。最后，提出一种判别式控制策略，可根据群体适应度的分布偏差自适应调整算法的参数，进而平衡算法的勘探能力和开发能力。为验证算法的性能，分别在IEEE进化计算大会公开的IEEE CEC2017和IEEE CEC2021基准测试集上展开实验。两项测试集模拟了现实世界中具有复杂和无偏数学特性的优化问题，可以避免简单模式引起的加速搜索行为。与其他23种不同类型算法对比实验结果表明本文所提算法能够有效平衡算法的两项能力，相比其他算法至少存在1个数量级的优化精度差异，有望高效解决复杂优化问题。

关键词：黏菌算法遗传算法振荡收缩随机游走自扩散混合算法

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基于无人机图像的小麦麦穗计数方法

农业机械学报 2024年

作者：鲍文霞苏彪彪胡根生黄承沛梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题，提出了一种基于FE-P2Pnet（Feature Enhance-Point To Point）的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。首先，对无人机图像进行亮度和对比度增强，增大麦穗目标与... 详细信息

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题，提出了一种基于FE-P2Pnet（Feature Enhance-Point To Point）的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。首先，对无人机图像进行亮度和对比度增强，增大麦穗目标与背景之间的差异度，减少叶、杆等复杂背景因素的影响。其次，引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络，以解决麦穗密集的问题。同时，针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题，在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块，将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息相互交互，使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息；针对麦穗尺寸不一的问题，在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块，使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息；为了更好地对目标进行分类，使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数，该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权，进一步突出特征。实验结果表明，在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat ZWF)上，麦穗计数的Mae（平均绝对误差）、Mse（均方误差）和Acc(平均精确度)分别达到了3.77、5.13和90.87%，相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet（Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等，表现最佳。与基线网络P2Pnet相比，Mae和Mse分别降低了23.2%和16.6%，Acc提高了2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性，对采集的其它4种不同品种的小麦（AK1009、AK1401、AK1706和YKM222）进行了实验，实验结果显示，麦穗计数的平均Mae和Mse值为5.10和6.17，准确率也达到了89.69%，表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。本文的研究可以为小麦麦穗计数相关研究提供一定的支持和帮助。

关键词：无人机图像麦穗计数 FE-P2Pnet FEM Wheat-ZWF数据集

面向无人机遥感图像中茶叶枯病检测的轻量型网络

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农业机械学报 2024年

作者：胡根生谢一帆鲍文霞梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，本研究设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶... 详细信息

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，本研究设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征，减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块，帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征，减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检，同时删除原基线网络最大的特征图，以减少计算量和模型大小。此外，本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量，提高小样本条件下LiTLBNet网络的泛化能力。实验结果表明，利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%，mAP为78.5%，与YOLO v5s接近。然而，LiTLBNet的内存占用量只有2.0MB，只有YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

关键词：茶叶病害目标检测无人机遥感深度学习轻量型网络

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典型优化措施下的瓶颈疏散试验研究

中国安全科学学报 2024年第6期34卷 181-187页

作者：罗琳秦添雨杨高博严政懿傅志坚西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 成都师范学院室内空间布局优化与安全保障四川省高校实验室四川成都611130

为探究典型优化措施对疏散瓶颈通行效率与安全性的影响,开展耦合人员特征因素的疏散试验。试验根据不同优化措施与人员特征分为28种工况,获取所有工况的疏散时间、瞬时速度、瓶颈处局部密度等数据。结果表明:瓶颈优化措施的实施效果受... 详细信息

为探究典型优化措施对疏散瓶颈通行效率与安全性的影响,开展耦合人员特征因素的疏散试验。试验根据不同优化措施与人员特征分为28种工况,获取所有工况的疏散时间、瞬时速度、瓶颈处局部密度等数据。结果表明:瓶颈优化措施的实施效果受到瓶颈宽度、人员是否携带行李以及是否固定疏散方向的影响,工程应用中需要结合人员特征与现场管控策略的需求进行针对性选择;瓶颈中加入立柱的优化措施更适合不携带行李的人员,在瓶颈宽度较低时能提升瓶颈通行的安全性,密度最多可降低15.30%,在瓶颈宽度较宽时能提高疏散效率13.18%;加入栏杆比较适合瓶颈宽度较宽时携带行李的人员,配合固定疏散方向的管控策略,能在保障安全性的同时显著提高疏散效率21.90%;改变瓶颈形状的3种措施中,瓶颈前增加漏斗型通道优化效果较好,既能提高安全性,降低密度9.59%,还能缩短疏散时间9.14%;而加入等宽通道或漏斗型与等宽通道的组合,从疏散安全性和效率2方面看都会产生负面影响。

关键词：疏散瓶颈疏散试验优化措施瞬时速度局部密度