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基于多维空间相似理论的线路方案决策方法研究

发布时间:2024-07-06 07:15
  作为国家的重大基础设施项目,铁路建设一直以其考虑因素多、涉及专业广、安全舒适标准高等特点而倍受关注。实现铁路选线的智能化、一体化、模块化设计是铁路选线科研人员多年的梦想,是实现智能铁路建设的关键环节。其中,选线设计的智能化则需要计算机能够模仿专家思想,从众多设计案例中寻求相似信息,借助相关算法,实现选线设计的各阶段工作。因此,利用现代信息技术,尤其是3S技术,有效获取和管理海量选线数据和案例,研究采用多维空间相似理论,设计基于案例学习的选线智能决策方法,实现铁路选线智能化设计模式,是铁路选线设计技术发展的必然趋势。为此,论文根据影响选线设计的经济、社会、技术等诸多因素,设计多维空间相似理论决策指标体系及相应算法,从路网的时空扩张规律、线路走向决策、线路主要技术标准等方面开展相应的研究工作。主要研究内容包括以下几个方面:(1)适用于智能选线的多维空间相似理论决策指标体系及算法设计根据铁路选线设计的基本要求,分析各阶段的主要考虑因素及其相互影响作用,构建基于多维空间相似理论的选线智能决策指标体系,并设计相应的相似度计算方法,实现线路方案之间的相似度量化计算。(2)铁路路网扩张的时空相似性研...

【文章页数】:91 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究及应用现状
        1.2.1 铁路选线及线路方案设计方法研究
        1.2.2 铁路路网扩张规律研究
    1.3 主要研究方法和内容
    1.4 技术路线
2 适用于铁路选线设计的多维空间相似理论
    2.1 多维空间相似理论概述
    2.2 铁路选线方案设计的内容与原则
        2.2.1 铁路线路设计的内容
        2.2.2 线路方案设计的基本原则
    2.3 GIS空间数据查询与分析
        2.3.1 空间数据查询
        2.3.2 空间数据分析
    2.4 线路方案设计的相似理论
        2.4.1 线路方案设计的相似体系
        2.4.2 影响因子权重计算
        2.4.3 方案综合相似度计算方法
    2.5 本章小结
3 甘肃省铁路路网时空扩张规律分析
    3.1 铁路路网扩张的相似性
        3.1.1 铁路路网的结构相似性
        3.1.2 铁路路网发展的时间相似性
        3.1.3 铁路路网发展的空间相似性
        3.1.4 影响铁路路网发展的相似性因素
    3.2 甘肃省铁路路网的时空演化
        3.2.1 铁路路网密度
        3.2.2 铁路路网与人口的相关性
        3.2.3 铁路路网与GDP的相关性
    3.3 铁路路网规模估算
        3.3.1 函数模型
        3.3.2 未来建设规模的估算
    3.4 铁路路网与区域发展的耦合关系
        3.4.1 指标体系建立
        3.4.2 耦合模型
        3.4.3 时空耦合关系分析
    3.5 未来铁路建设投资的建议
    3.6 本章小结
4 基于多维空间相似理论的线路走向决策方法
    4.1 线路走向比选原则
        4.1.1 线路走向主要影响因素
        4.1.2 线路走向选择要点
    4.2 线路走向决策
        4.2.1 相似理论在线路走向决策中的应用
        4.2.2 选线影响因素数据库
        4.2.3 线路走向方案相似度计算
    4.3 兰州张掖城际铁路走向选择
        4.3.1 工程概况
        4.3.2 走向方案选定
    4.4 本章小结
5 基于多维空间相似理论的线路主要技术标准选择
    5.1 线路主要技术标准的影响因素及机理分析
    5.2 主要技术标准决策体系
        5.2.1 主要技术标准内容
        5.2.2 主要技术标准选定原则
    5.3 Arc GIS地理数据库
        5.3.1 地理数据库概述
        5.3.2 地理数据库特点
        5.3.3 地理数据库的建立
    5.4 建立线路主要技术标准案例库
        5.4.1 属性单元提取
        5.4.2 案例库建立
        5.4.3 相似方案查询
    5.5 实例应用
        5.5.1 工程概况
        5.5.2 方案相似度计算
        5.5.3 主要技术标准推荐意见
    5.6 本章小结
6 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号:4002248

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