针对轨道交通基础设施传统人工巡检方式效率低、安全性差、既有轨道依附型检测装备仍受限于维修天窗，存在巡检盲区且覆盖范围有限等问题，构建了“端-边-云-监”一体化的轨道交通自主无人机智能巡检体系框架.首先，端侧融合可见光、红外、激光雷达等多源感知与视觉-惯性等状态估计，形成自主感知与任务级导航能力；其次，边侧构建超视距稳定通信与安全高效的数据传输机制，并部署轻量化机载推理以实现缺陷与风险隐患的实时检测；最后，云侧与低空监视开展跨场景多目标的巡检应用与全局数据分析，建立“协作监视+非协作监视”的低空监视体系以保障全流程合规与安全.研究结果表明，本文系统凝练了轨道交通场景的独有难点与特性，从全链路视角统一轨道交通无人机巡检场景下的“端-边-云-监”框架，为未来自主无人机在轨道交通巡检领域的发展应用提供通用框架与借鉴参考.

针对城市轨道交通节能运行优化问题，现有研究可沿经典方法与新技术驱动两条主线加以归纳.本文回顾了列车速度曲线优化、列车时刻表优化及二者协同优化等经典方法，并进一步总结了新技术驱动下的研究进展，从供能、控制与运营3个方面阐述了新兴技术对节能运行的推动与挑战：在供能层面，推进“源-网-储-车”一体化，开展可逆变流、储能与可再生能源接入的联合调度，实现能流时移与峰值抑制；在控制层面，列车自主运行与虚拟编组使节能问题转向了多点协同下的动态视角；在运营层面，通过跨线直通、多交路分段与灵活编组等策略升级运能供给模式，减少低效牵引.研究结果表明：经典方法已形成成熟的建模与求解框架，能够在保障安全服务的前提下降低能耗并抑制功率峰值，而新技术驱动的方法则突破了列车层面的离线优化范式，推动研究向涵盖供能、控制与运营的系统级协同演进.未来研究的重点在于构建统一的基准与评测体系，并推动多层次的协同优化与综合集成等.

针对路上突发障碍物下自动驾驶车辆换道避障问题，提出基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的车辆控制算法SafeLC-DelayDDPG.首先，将该问题建模为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP），构建了结构化混合状态空间，融合局部观测、车道语义信息和自车全局状态，提高环境感知与风险敏感性.动作空间采用连续的前轮转向角与纵向加速度.奖励函数以二维碰撞时间（Two-dimensional time-to-collision，2D-TTC）指标为核心，兼顾安全、效率、舒适和规则，并采用条件化动态权重机制，引导策略在高风险时优先安全、在低风险时提升效率.然后，引入延迟策略更新与目标策略平滑机制，改进Critic网络损失函数，缓解深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）算法训练不稳定及Q值过估计问题.最后，通过不同场景下的交通仿真验证了所提方法的有效性.仿真结果表明：与多个基线算法相比，该算法安全性与效率更优，训练期首次和连续避障成功率分别最多提升约17.9%和60.5%，安全性指标值最多提升约7.6%，平均速度最多提升约2.1%；在不同场景测试中，首次和连续避障成功率分别最多提升约25.9%和44.1%，安全性指标值最多提升约9.8%，平均速度最多提升约0.6%.

动态交通场景因目标动态交互、环境剧烈变化及多传感器异构数据等复杂要素，对智能系统的感知鲁棒性与决策可靠性提出极高要求.多模态学习通过融合视觉、射频、声学等异构数据可实现信息互补，成为突破动态场景理解瓶颈的核心技术.本文针对面向动态交通场景的多模态鲁棒学习技术进行系统研究.首先，界定多模态动态交通场景的定义与内涵，分析光学、射频、声学等多源数据的类型及动态性特征；其次，阐述多模态学习基础，重点剖析数据层面、模型架构及训练策略的鲁棒增强关键技术；最后，深入探讨当前多模态学习面临的核心挑战及未来研究方向.研究结果表明：目前动态交通场景的多模态鲁棒学习仍存在数据缺陷、模型局限及评估基准缺失等关键问题有待解决，并且未来可能沿着技术创新、技术融合与产业协同等方面进行发展.本文旨在为动态交通场景下多模态鲁棒学习的理论研究与工程实践提供系统性参考，推动智能交通系统从“有限场景可用”向“全工况可靠”演进，为智能交通技术大规模实践应用提供关键技术支撑.

视觉智能作为人工智能的核心分支，旨在赋予机器类人视觉的理解与交互能力.本文首先系统性地梳理了自2012年深度学习在计算机视觉领域取得重大突破以来，现代视觉智能所经历的4个环环相扣、层层递进的演进阶段：第一阶段，以AlexNet、VGGNet、ResNet为代表的监督学习范式，在ImageNet规模标注数据集的驱动下，神经网络于封闭域特定任务（如图像分类、目标检测）上取得了突破性进展，但其对标注数据的严重依赖催生了后续变革；第二阶段，以MoCo、DINO、MAE等模型代表的自监督学习兴起，通过对比、蒸馏、掩码重构等方法，从海量无标签数据中学习到了强大的通用视觉表征；第三阶段，基于强大的视觉基础，视觉智能与自然语言处理深度融合，以CLIP、GPT-4V为代表的多模态模型实现了从“识别”到“理解”的飞跃，能够处理开放词汇的视觉概念，并向像素级、意图导向的精细化推理演进；第四阶段，即当前的前沿领域——世界模型，其目标不再局限于理解与描述，而是构建能够模拟、预测物理世界的内部生成模型（如Sora），为实现与真实世界交互的具身智能奠定基础.预测物理世界的内部生成模型（如Sora），为实现与真实世界交互的具身智能奠定基础.这一从对世界的判别式理解到生成式模拟的深刻转变，标志着一个新的领域共识正在形成：生成式建模正成为新的深度学习.然后遵循此发展脉络，深入剖析各阶段核心思想、关键模型与技术范式，揭示其内在的演进逻辑.最后深入探讨视觉智能面临的鲁棒性、推理能力、泛化性等挑战.

针对当前我国道路移动源污染物与碳排放特征时空异质、模式多样化所带来的精准治理挑战，通过机器学习方法构建道路移动源污染物与碳排放特征、驱动因素及减排路径研究框架.首先，集成多源数据信息构建交通-碳-环境数据集，分析道路移动源污染物与碳排放的时空分布特征；然后，建立多元知识约束的非负矩阵分解模型，识别污染物与碳排放模式及其驱动因素；最后，建立多模式集成的多元线性回归模型，分析有效的减污降碳路径.研究结果表明：近年来道路移动源排放颗粒物呈减少趋势，碳排放持续增长，且NO _x 、CO和VOCs排放仍显著；目前我国道路移动源污碳排放存在3种主要模式，碳-颗粒物减排模式分布在边境和沿海，受公路客运、货运及公路行驶里程影响（37.2%），污染物减排模式分布在北京市、天津市、广东省等，受交通生产总值影响（30.1%），碳-氮氧化物污染模式分布在中西部，受铁路及其电气化、小型运输载具等多因素影响（23.6%）；通过分析减排路径可知，加快交通运输行业经济发展对减排最显著，至多使CO₂与NO _x 减排6.7%和4.5%，加快交通能源结构调整、减少公路货运及行驶里程、发展“公转铁”及铁路电气化对减排也较为显著.所提出的研究框架为“双碳”背景下道路移动源减污降碳提供定量评估和策略支持.

铁路运输生产系统的转型升级，是当前铁路运输企业向现代物流企业转型过程中所面临的核心问题与关键挑战.为支持面向现代物流的铁路运输生产系统构建，首先，围绕系统顶层设计、理论架构、关键技术与实施评价指标体系等核心内容展开分析；然后，针对新体系构建中需要突破的关键科学技术问题进行探讨，提出面向现代物流的铁路运输生产系统关键技术架构；最后，基于该架构设计了可实现优化、评估与仿真功能的铁路生产组织仿真原型系统，以验证所提出理论框架与技术路径的可行性与有效性.研究表明：论文工作对提升铁路物流运营效率、服务品质及推动运输生产转型发展具有一定的理论参考价值和实践意义；所研发的原型系统可为后续系统优化与工程应用提供可复用的开发范式与决策支持工具.

针对自动驾驶、工业互联网等新兴应用对网络时延、可靠性及智能化的高标准需求，分析了传统网络架构在异构资源融合、业务适配、智能决策等方面的局限性，提出了以“三层三域”为核心的智算融合网络架构，并探讨了智算融合网络在异构网络深度融合、算力资源调度与网络原生智能等方向的发展前景.研究结果表明：提出的智算融合网络架构能够通过资源统一表征、算网需求解析与资源敏捷调度等关键技术，支持从“被动连接”到“主动服务”的范式转变，实现算力与网络的全面协同.研究成果可以为构建智能、高效、可靠的新型网络基础设施提供理论参考与技术路径.

现有高速铁路无砟轨道施工质量评价方法多基于传统施工流程建立，随着无砟轨道施工逐渐向智能化方向发展，既有评价方法已难以满足无砟轨道智能施工质量评价的要求.本文以CRTS Ⅲ型板式无砟轨道施工为例，分析了智能施工工艺的质量关键因素，构建了评价指标体系，基于层次分析法和物元可拓评价理论建立了无砟轨道智能施工质量综合评价模型，并以某高铁智能施工试验段开展了现场试验验证.结果表明：本文建立的模型可以客观地评价无砟轨道智能施工质量，与传统工艺相比，指导的智能施工工艺良好率提高32%；在CRTS Ⅲ型板式无砟轨道智能施工中，轨道板施工质量最为重要，自密实混凝土施工质量次之，底座板施工质量影响最小.研究成果可为高速铁路CRTS Ⅲ型板式无砟轨道智能施工质量提供评判依据，为我国高速铁路无砟轨道施工质量管理提供参考.

随着铁路系统智能化发展的不断演进，以北斗时空信息为基础的新型铁路应用备受关注，目前缺乏与具体应用相适配的铁路专用测试体系，难以满足基于北斗的铁路系统全生命周期需求.针对这一问题，本文专注于探讨面向北斗铁路应用开展专用测试评估的需求与发展潜力，探索如何针对铁路行业特殊性，利用有效机制建设专用测试仪器及系统环境，满足基于北斗的铁路系统全生命周期需求.首先，调研总结了现有相关工作，提出了铁路专用北斗定位测试的发展需求与愿景；其次，以“零现场测试”为核心，构建了一套完整的铁路专用北斗定位测试系统总体架构，采用模块化思想与互联协同机制构建一种兼顾北斗卫星定位常规测试范式与铁路行业应用特征的新路径；再次，以特定类型列车运行控制系统的列车定位单元为受测对象实例，介绍了专用测试系统的搭建及测试实施情况；最后，分析归纳了面向逐步发展的北斗铁路应用提供全面、可信的测试评估可能面临的研究挑战，给出了应对思路.研究结果表明：所构建铁路专用北斗定位测试体系能够有效提升测试覆盖度、灵活性、适配性与兼容性，为北斗在铁路行业的深度应用提供有力支撑.

针对铁路信号系统站场图图纸信息难以提取的问题，提出一种基于YOLO11改进的站场图图元检测模型YOLO11-AT，通过构建融合目标检测与关键点检测的检测模型，实现了图元检测与关键点的自动提取.首先，在颈部网络部分引入了注意力尺度序列融合（Attentional Scale Sequence Fusion，ASF）模块，融合不同尺度的特征，增强模型对小目标的检测性能；其次，在检测头部分采用了任务对齐动态检测头（Task Align Dynamic Detect Head，TADDH），通过任务对齐机制改善分类任务和定位任务之间的特征交互，减少特征冲突，提高密集目标检测精度；最后，采用切片辅助超推理（Slicing Aided Hyper Inference，SAHI）技术提高模型在高分辨率站场图像上的检测精度.在构建的多样式站场图数据集上，对提出的方法进行实验验证.实验结果表明：相较于YOLO11s-pose，YOLO11-AT在精确率、召回率、mAP0.5和mAP0.5-kp分别提升了9%、2.2%、4.2%和3.2%，同时参数量下降了4.3%；与现有主流检测模型相比，YOLO11-AT在检测精度与效率之间取得了更优的平衡；研究结果能够适应多种样式的站场图，可以满足实际应用的需求，为站场图图纸的自动化信息提取提供了一种可行的解决方案.

针对当前城轨交通牵引能耗的优化与控制研究多集中单系统的局部改进、难以协调系统间耦合关联实现全局能效最优的问题，提出供电、车辆、行车等多系统协同综合优化方法.通过解析牵引能耗流通路径与决策变量互依赖关系，构建四层全局优化框架：第一层为根据给定区间运行时间进行单车驾驶曲线优化，寻找满足准时、舒适、区间限速等约束条件下的能耗最小列车驾驶曲线；第二层为站间运行时间优化，通过调整列车在每两个相邻车站之间的运行时间，寻找满足列车全周转时间等于给定值且全线路运行能耗最低的最优站间运行时间；第三层为多车节能时刻表运行优化，以多车系统节能为优化目标，优化发车间隔与停站时间，通过多车协同降低总牵引能耗并平衡乘客平均等待时间；第四层为储能与逆变装置阈值优化，基于前三层的列车调度与控制优化结果，为实现储能与逆变装置更精细化的再生能量利用，采用基于网压的控制策略，优化储能与逆变装置阈值.通过实际线路条件进行仿真研究.研究结果表明：采用全局优化后系统牵引能耗降低13.24%，乘客平均等待时间仅增12 s，验证了所提出的耦合节能优化方法的有效性.研究结果可为城轨交通牵引能耗的综合优化与控制提供理论依据.

为揭示地铁运营突发中断下滞留乘客出行方式选择机制，明确关键情境因素的影响，基于情境模拟与陈述性偏好调查（Stated Preference， SP）构建考虑方式自身属性的基准多项Logit模型，采用逐步效用修正方法，量化预计恢复时间、天气、出行时间与目的、剩余行程距离、人群条件及绕行线路可用性对乘客决策影响强度与作用模式，并结合似然比检验（Likelihood Ratio Test， LRT）、赤池信息准则（Akaike Information Criterion， AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion， BIC）与预测误差率评估模型改进效果.研究结果表明：乘客决策表现出强烈的情境依赖与风险厌恶特征；各情境因素作用强度显著不同，其中预计恢复时间影响最大（LR=183.98，预测误差下降1.94%），天气条件次之（LR=102.63，误差下降1.16%），出行目的与剩余行程距离也存在一定影响，周围人群行为与绕行线路可用性则未表现出显著影响；对各公共交通方式的偏好变化具有相似性；而原地等待作为被动选项虽有相当选取率，但在系统风险与情境风险叠加时显著降低；不同交通方式对情境因素敏感度差异明显，确定性高、风险低的方式在突发情境中更具吸引力.

针对铁路轨道异物侵限检测精度偏低、速度偏慢、易出现漏检与误检的问题，提出一种基于浅层特征融合的轻量级铁轨异物侵限检测算法（YOLO Lightweight and Shallow-feature Fusion， YOLO-LSF）.首先，结合YOLOv8n特征提取网络，基于GhostConv改进C2f模块以构建C2f_Ghost模块，从而降低模型的参数量和计算量；其次，在骨干网络尾端引入MLCA注意力机制，增强目标区域的特征信息，优化模型的特征提取效率；再次，利用可变形卷积DCNv2替换YOLOv8n中C2f模块的部分普通卷积，构建了C2f_DCNv2模块，增强模型的特征提取能力；最后，在颈部网络中融入主干网络中的浅层特征信息，较好地解决了经多次卷积操作所导致的细节信息丢失问题，以提升模型对远距离异物（小目标）的检测能力.实验结果表明： 在自建的铁轨异物入侵检测数据集上，相比于原YOLOv8n算法，采用YOLO-LSF算法处理的平均精度提升了5.2%，每秒帧数（Frames Per Second， FPS）提升了3.37%，参数量减少了20.1%，计算量减少了22.2%，有效提升了复杂环境下铁轨异物目标的检测精度与检测速度，降低了漏检与误检的概率.

在全球极端气候事件频发的背景下，城市交通系统正面临结构性脆弱与气候风险双重压力，亟需提升系统的气候适应性与综合韧性.首先，系统梳理了气候变化对城市交通网络结构与居民出行行为的主要影响，揭示了气象灾害导致的网络通达性下降与出行需求时空错配等问题.然后，从物理韧性与社会韧性两方面分析了基础设施抗扰与恢复能力、出行者风险响应行为及治理体系适应机制的演化特征.最后，总结了以低碳出行为导向的可持续交通政策、以抗扰恢复为核心的交通韧性政策框架，探讨了两者融合形成的协同治理路径，并综述了城市交通网络在基础设施优化、运力资源协同配置及交通-能源系统耦合方面的最新研究进展，提出构建多模式协同、低碳韧性一体化的交通系统优化思路.研究结果表明：未来城市交通系统的气候适应性提升应以多模式网络优化和科技赋能为核心，强化社会公平性与政策协同，推动交通治理由基础设施韧性向系统韧性、由单一目标向多目标协调转变；需深度融合交通与能源系统耦合发展，建立覆盖抵御、吸收、恢复、适应的全周期韧性评估体系，填补当前评估聚焦气候灾害滞后、忽视长期演化的短板；需完善物理与社会韧性整合建模，融合网络拓扑、出行行为与治理机制分析，为不同气候特征城市提供定制化的设施优化方案与政策支撑.

为系统性了解当前综合交通系统韧性研究的主要内容、方法与成果，分析当前研究存在的不足，为未来研究方向提供借鉴与参考，对综合交通系统韧性相关的研究进行综述.通过国内外期刊数据库检索得到百余篇相关文献，从研究对象与目的、韧性评价指标、综合交通网络建模方法、破坏恢复场景与韧性提升策略等角度进行了梳理.当前研究主要可分成城市间和城市内两大尺度，研究目的主要有韧性评价、关键组件识别与韧性提升.在韧性评价指标方面，主要采用了基于网络分析、出行者视角两大类指标，也有整合式指标与对综合交通的特殊考虑；在综合交通网络建模方面，按多层网络、破坏恢复场景的设置及网络的动态性3个角度进行整理与分析；在韧性提升策略方面，当前研究主要有破坏前预防、破坏后响应、优化恢复策略3种类型.研究结果表明：韧性指标可更多考虑需求侧、进一步引入综合交通特性；破坏场景与乘客应对行为可进行更准确的建模并充分考虑慢行交通；未来的动态性研究应着重考察信息真实性及其对出行的引导效应；综合交通系统内在的复杂性、不同交通方式的异质性等也需深入探讨.

随着我国高速铁路系统的持续扩展与技术升级，其运行环境中的电磁复杂性显著提升，尤其是外部强电磁干扰源的频繁出现，给系统的稳定运行带来了前所未有的安全隐患.传统以提升设备抗扰度为核心的电磁兼容技术体系，在面对系统外部随机强电磁干扰时表现出响应滞后、适应性差等局限，难以满足当前对系统功能稳定性、任务连续性及快速恢复能力的高要求.针对这些问题，本文系统梳理了我国在高速铁路电磁兼容领域的研究现状，重点分析了干扰源建模、耦合路径识别、关键设备抗干扰性能评估与系统级防护策略等核心技术内容.在此基础上，提出构建以“列车控制能力保持”为核心目标的电磁安全研究框架，旨在实现从“被动抗扰”向“智能防御、自主恢复”的转型，该框架涵盖干扰智能识别与感知、多物理场耦合网络建模、电磁干扰风险传播机理、主动防护技术与试验验证等关键环节.研究结果表明，电磁安全作为对传统电磁兼容体系的拓展，是保障我国高速铁路系统在复杂电磁环境下实现高安全、高可靠运行的关键路径.研究成果可为面向未来的高速铁路系统电磁防护设计与工程应用提供理论依据与技术参考.

为解决当前道路病害检测算法在复杂背景下检测精确性较低、泛化能力欠佳、小目标易漏检等问题，提出基于改进YOLOv8的道路病害检测算法.首先，在骨干网络层加入坐标注意力机制（Coordinate Attention，CA），通过引入坐标信息，使模型能够更好地理解不同位置之间的关系，从而增强在复杂背景下的特征判断能力；其次，在颈部网络层采用加权双向特征金字塔网络（Bi-directional Feature Pyramid Network，BiFPN）替换路径聚合网络（Path Aggregation Network，PANet），通过引入双向连接和可学习权重，允许信息在不同分辨率级别之间双向传播，使低层特征的位置信息和高层特征的语义信息能够更好地融合，增强多尺度特征表达能力；最后，引入小目标特征图，以更准确地捕捉小目标的特征信息，减少对小目标的漏检情况，从而提高检测精度.实验结果表明：在RDD2022道路病害数据集上，改进后算法较改进前算法的平均精度均值提升3.1%，模型参数量减少2.3%，实现了对道路病害更精准、快速的检测.

道岔转辙机的稳定运行是高铁行车安全的关键保障，而高铁系统的智能化发展对其工作状态的精准感知与自主诊断能力提出了更高要求.为克服传统方法在诊断精度、计算实时性及抗干扰能力等方面的局限性，构建了一种融合跨模态特征注意力机制与Transformer-XL递归记忆机制的智能诊断模型，以提升现场复杂运营条件下的故障识别能力与环境适应性.通过引入跨模态注意力机制，实现功率曲线信号与尖轨振动信号的动态特征交互，避免单模态信息缺失导致的判断偏差；采用Transformer-XL的递归记忆机制，动态调整模型对历史信息的感知范围，使模型能够跨时间窗口提取历史状态信息；结合1D-CNN进行短时动态特征提取，优化全局时序建模，在增强抗噪鲁棒性的同时降低计算复杂度.实验结果表明：该模型在跨模态特征表达、长时依赖建模、抗噪鲁棒性和计算效率等方面均具有显著优势，为高铁智能运维提供了一种兼具高效性、低资源消耗与强环境适应性的智能诊断方案，推动故障处置由被动维修向预测性维护转变，提升高铁运行的安全裕度与稳健性.

针对城市轨道交通网络在运营中断情景下的脆弱性问题，提出一种兼顾网络结构、客流作用和乘客行为响应的系统性评估方法.首先，基于累积前景理论（Cumulative Prospect Theory， CPT）与嵌套Logit（Nested Logit，NL）模型，构建可刻画突发事件下乘客有限理性和风险规避特征的出行选择行为CPT-NL模型；然后，设计城市多模式交通网络下的城轨网络脆弱性分析框架，建立反映运营中断和客流作用影响的脆弱性量化指标；最后，以深圳市轨道交通网络为案例，选取高峰小时客流数据，系统模拟区间和换乘站点中断，量化网络性能损失与乘客出行影响.研究结果表明：关键区间或换乘站的失效不仅降低了网络连通性，更会引发大规模的客流拥堵和明显的出行延误，在区间中断下，受影响乘客比例最高达14.78%，网络脆弱性水平最高达12.02%；在换乘站中断时，受影响乘客比例最高达11.73%，网络脆弱性水平最高达5.53%；延误乘客数量明显高于因中断放弃轨道出行的损失乘客，表明大部分乘客选择城轨网络内绕行或组合出行方案.运营管理者应加强高脆弱性节点运维及应急预案，优化多模式交通调度，以提升城市轨道交通系统抗干扰能力与运营稳定性.

为揭示高温环境下简支梁桥上CRTS Ⅲ型板式无砟轨道无缝线路温度场与温度应力变化规律，采用间接热-应力耦合分析方法，建立热-无砟轨道无缝线路结构耦合系统有限元分析模型，分析高温环境下温度场的分布及变化规律，并对高温环境下轨道结构层间纵向力/应力与位移分布规律进行分析.结果表明：无砟轨道各结构层温度随气温呈现波浪式变化；一日之中，轨道结构最高温53.1 ℃和最低温26.4 ℃均出现在轨道板顶部，各轨道结构温度时程曲线幅度随轨道结构垂向深度的增大而减小，温度峰值出现的时间具有滞后性；夏季高温状态下，轨道板温度梯度在约11：00、21：00接近于零，在15：00正温度梯度达到峰值85.5 ℃/m，凌晨3：00负温度梯度达到峰值-43.8 ℃/m，轨道结构深度逐渐增大时，温度梯度会逐渐减小；单日高温条件下，每日18：00前后钢轨纵向力与轨道结构位移达到最大值，为最不利状态，每日14：00~16：00轨道板与自密实混凝土层纵向应力达到最大值.研究结果可为夏季高温地区对轨道结构的监测与养护提供理论参考.

针对固定信号配时在动态交通流环境下适应性不足的问题，提出一种融合元学习机制的改进梯度元学习深度Q网络（Gradient-Based Meta-Learning Deep Q-Network， GBML-DQN）算法，以实现单点交叉口自适应信号控制.首先，基于车道密度构建状态空间，定义信号相位动作空间，并设计多目标加权奖励函数.其次，以DQN为基础架构，利用元梯度策略动态调整折扣因子γ.再次，采用Dueling结构分离状态值与动作优势，以NoisyNet替代传统ε-贪婪策略，分别构建了改进的GBML-DQN-Dueling（Improved GBML-DQN-Dueling， I-GD-D）和改进的GBML-DQN-Noisy（Improved GBML-DQN-Noisy， I-GD-N）算法；最后，在SUMO仿真平台上进行高、中、低3类流量场景的实验验证.实验结果表明：I-GD-N在不同流量场景下均展现出更优的鲁棒性与自适应能力，在中流量且采用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent， SGD）优化器的情况下，平均延误降低至20.55 s，较DQN提升约20%；在中、低流量场景中，DQN因其结构简洁，稳定性高于GBML-DQN，在高流量场景或使用均方根传播（Root Mean Square Propagation， RMSprop）优化器时，DQN出现显著策略退化，其表现甚至低于固定信号配时；动态γ调整机制能依据交通强度自适应优化，在高流量场景下通过降低γ快速响应拥堵，效果显著优于固定γ策略.研究成果可为城市交叉口信号控制提供参考.

针对轨道扣件缺陷特征复杂且多样，传统检测方法存在效率低下和漏检率高的问题，基于YOLOv8s网络提出一种轻量级轨道扣件检测模型FPSI-YOLOv8s.首先，为降低模型复杂度，采用速度更快、参数量更小的FasterNet网络替代YOLOv8s中的CSPDarkNet53主干网络进行扣件缺陷特征提取；其次，采用位置感知循环卷积对YOLOv8s颈部的C2f模块进行重新设计，命名为FasterBlock，以实现多尺度特征融合与模型轻量化；再次，在SPPF层后引入空间分组增强（Spatial Group-wise Enhance，SGE）注意力机制，增强模型对扣件缺陷特征的敏感度，防止检测精度大幅下降；最后，使用Inner-IoU损失函数替代CIoU损失函数，加强模型对不同尺度和形状目标的检测能力，通过精细化的质量评估和梯度增益策略，增强模型的鲁棒性.实验结果表明：改进后的模型在仅损失0.7%检测精度的情况下，模型大小降低了29.78%，计算量和参数量分别减少了29.93%和30.46%，能够在保持较高精度的同时实现轻量化和提升运行效率，在轨道扣件的快速巡检领域具有良好的应用前景.

针对恶劣天气引发的进场航班延误与运行效率下降问题，建立了进场航班运行韧性量化评估指标体系，提出一种基于滚动时域控制（Receding Horizon Control，RHC）框架的贪心算法（Greedy Algorithm，GA）以优化受天气影响的进场航班排序，从而在运行韧性恢复阶段实现关键指标的快速提升，增强整体运行韧性.首先，基于进场航班运行性能的动态演化规律（稳定-破坏-恢复-新稳定4阶段），选取恶劣天气下进场航班延误时间，航班正常率与航班着陆架次作为基础指标，并结合实际运行特点，构建融合系统余量与平均恢复性能补偿的进场航班运行韧性综合度量.其次，根据航班机型及延误等待时间，在兼顾经济性与公平性原则下，建立空中等待代价函数.再次，采用RHC+GA方法，通过时域滚动机制分解动态优化问题规模，以最小化航班空中等待代价为目标，运用贪心算法求解局部最优，据此对受恶劣天气影响的航班进行重新排序.最后，以天津滨海国际机场雷暴降雨场景为例进行验证.研究结果表明：在实际调度顺序下，进场航班运行韧性为1.529；采用RHC+GA方法重新排序后，运行韧性提升至2.791，提升幅度达82.5%，平均每架航班延误时间减少6 min，有效加速了运行性能的恢复.

针对既有研究中对公铁耦合拓扑刻画不足、节点失效下跨系统负载转移与传输时间滞后机理考虑不充分等问题，构建涵盖铁路-公路协同结构的煤炭多模式运输网络拓扑模型，提出考虑容量约束、跨系统转运与时间滞后的公铁联运网络级联效应故障演化机制.面向扰动全过程的功能保持与恢复需求，建立由网络抵抗能力、吸收能力与恢复能力构成的三维韧性评估指标体系，用于量化不同扰动强度与传播范围下网络功能的衰减与回升特征.结合网络结构属性与运力分布特征，设计两类负载重分配策略，比较其在关键节点失效、连锁拥塞与跨方式替代情景中的韧性差异.为刻画蓄意攻击、自然灾害等差异化扰动对系统演化的影响，引入基于灰度信息的动态扰动发生策略，模拟在不同网络结构掌握水平条件下的攻击选择行为与韧性演化路径.最后，以中国典型煤炭运输通道为案例开展仿真验证.研究结果表明：所提出的模型能够有效捕捉关键节点失效特征与网络级联演化规律，负载重分配策略与扰动模式对系统韧性表现差异显著.相关成果可为煤炭运输网络韧性提升、公铁协同运力配置优化与突发事件应对提供理论依据与决策支持.

针对铁路扣件检测任务中转辙机和道岔等复杂场景常出现的扣件误检与漏检问题，提出一种基于改进YOLOv9的铁路扣件检测方法.首先，针对复杂场景下扣件区域特征提取难的问题，融合大核（Large Selective Kernel，LSK）注意力机制和RepNCSPELAN4，以优化特征提取模块的性能，更好地捕捉图像中的扣件区域关键特征信息，提升模型对不同场景和目标的适应能力；其次，针对易混淆的扣件损伤状态细节，建立基于空间深度转换（Space to Depth，SPD）卷积的特征融合网络，在低分辨率和小目标检测中，提高模型精度，确保在复杂背景下也能准确识别扣件的损伤状态；再次，采用Shape IoU作为新的损失函数，以准确衡量预测边界与实际目标之间的重叠程度，使模型具有更强的鲁棒性和精确的目标区域匹配能力；最后，为验证所提方法的有效性，采集并构建一个包含复杂工况的实际线路扣件数据集并进行对比分析实验.实验结果表明：所提方法能够有效进行铁路扣件状态检测，相较于基础模型检测精度提高1.3%，误检率减少0.7%，漏检率减少1.4%，增强了复杂条件下铁路扣件状态检测的可靠性与稳定性.

针对站点失效下铁路客运网络韧性评估及大规模站点失效后的网络韧性恢复问题，提出一种基于服务效率指标的铁路客运网络韧性评估与最优韧性恢复方法.首先，从网络服务能力和实际运营特性的角度出发，构建铁路客运服务网络模型，提出考虑站点间运营列车数目的服务效率指标，并基于韧性曲线和服务效率指标建立网络服务韧性评估模型.然后，以恢复韧性最大化为目标构建最优韧性恢复模型，并设计改进的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），用于求解大规模站点失效下的最优恢复策略.最后，以成渝铁路客运网络为实例进行韧性评估，并对3种干扰情景下不同恢复策略的韧性恢复效果进行对比.研究结果表明：以服务效率为指标能够准确评估站点失效对网络性能的影响，精准识别关键站点；基于韧性恢复模型求解获得的最优恢复策略在3种干扰情景下的恢复效果均优于随机恢复和度值恢复策略；在蓄意攻击情景中，最优恢复策略下网络的恢复韧性比随机恢复和度值恢复策略分别提升69.90%和4.81%.

为探究高速列车运行中突发意外停驶造成线路中断，影响当日正在或计划经过该线路的列车运行这一级联失效现象对高铁网络脆弱性动态变化的影响规律，基于2023年12月15日铁路客运实际运营时刻表，模拟不同攻击方式（随机攻击与蓄意攻击）和攻击强度引发的列车级联失效全过程，分析高铁网络的动态脆弱性.首先，结合高速列车失效的实际特点，构建高铁列车级联失效模型，并解析失效过程；然后，从高铁网络的结构测度和功能测度两个维度设计网络性能指标，并考虑时间维度在级联失效过程中的影响，提出高铁网络脆弱性的静态与动态评估方法；最后，结合中国高铁实际列车时刻表构建拓扑网络，建立高速列车与线路、站点的关系集合，模拟级联失效过程，分析站点、线路的静态特性及列车一日内的动态运行情况，揭示不同时间段内高铁网络脆弱性指标的动态变化规律.研究结果表明：在同时间段同等水平低强度攻击下，蓄意攻击会比随机攻击影响更多列车；当攻击强度提高到一定程度，两类攻击模式的影响趋同性增强；在面对蓄意攻击时，上午时段关键线路上行驶的列车更加脆弱，对当日网络性能的影响最大.因此，重点防范上午时段关键线路的列车，并及时开展救援以恢复线路通行，是保障高铁网络性能、提高其韧性的重要措施.

针对极端事件下大型应急物资运输路径安全性与时效性难以协同优化的问题，开展公铁联运路径规划研究.首先，综合考虑流平衡约束、道路等级约束及灾害导致的路径损毁等约束，构建以安全概率最大化和运输时间最小化为目标的数学规划模型.然后，通过将标号算法（Label Correcting Algorithm， LCA）嵌入非支配排序遗传算法Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ， NSGA-Ⅱ）框架来生成高质量初始种群，设计双节点部分匹配交叉（Dual-Node Partially Mapped Crossover， DNPMX）和弧段删除与修复操作（Segment Deletion and Repair， SDR）算子，并引入自适应交叉变异机制提升搜索效率.最后，以包含104个节点和496条弧段的公铁复合网络为例，通过多次实验进行模型的有效性验证，并对比LCA-NSGA-Ⅱ算法与Gurobi求解器和传统NSGA-Ⅱ算法间的性能差异.研究结果表明：LCA-NSGA-Ⅱ算法在求解效率上较Gurobi求解器提升87.98%；相较于传统NSGA-Ⅱ算法，反世代距离和超体积分别优化76.1%和1.15%；模型能够有效平衡时间与安全目标，为同一起讫点对的不同物资生成差异化路径；灾害等级灵敏度分析显示，随着灾害影响减弱，运输时间最长减少3.33%，安全概率提升4.70%，验证了模型在动态灾害场景下的适应性；所提模型和算法可为极端事件下应急物资运输调度提供有效的决策支持，有助于提升应急物流系统的可靠性与响应能力.

针对城市轨道交通网络因车站失效导致的运营中断风险问题，提出一种基于加权耦合映像格子（Coupled Map Lattice，CML）模型与改进模拟退火算法的系统韧性优化方法.首先，综合考虑车站度值、站间客流与进出站客流，构建加权CML模型以准确模拟车站失效后的城市轨道交通网络的级联失效过程，并基于此过程计算结构性能和服务性能指标以量化系统韧性；然后，分别建立以最小化韧性累积损失为目标的关键车站识别模型和以最大化恢复效率为目标的失效车站恢复顺序优化模型，为提升求解算法的鲁棒性和搜索效率，设计引入动态退火率与混合扰动策略的改进模拟退火算法进行求解.最后，以武汉地铁网络为案例进行优化研究.研究结果表明：相较于传统的基于单一指标（度值、区间客流或进出站客流）识别方法，所提关键车站识别模型与算法识别出的关键车站（多为具有大客流的非换乘站）在失效时引起的网络性能下降幅度高出7%~13%；恢复顺序优化模型和算法可使系统恢复效率提升3%~7%，验证了所提方法在提升网络抗毁性与恢复能力方面的有效性.

针对高速公路交通速度受沿线用地性质、天气、交通流量等多种外部因素共同作用且呈现非线性时空差异性的问题，提出一种融合外部属性与时空特征的交通速度多步短时预测模型WP-STGCN-GRU.首先，基于时空图卷积网络（Spatial-Temporal Graph Convolutional Network， STGCN）与门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）构建时空预测框架，通过加权邻接矩阵刻画高速公路各路段之间的空间关联，以捕捉交通速度的时空依赖关系.其次，引入天气和兴趣点特征（Point of Interest， POI），构建速度属性增强单元，在扩展速度特征维度的基础上强化外部信息对速度变化模式的表达能力，实现交通速度的精准预测.最后，开展包括基线对比和消融实验在内的性能评估.实验结果表明：所提模型动态融入天气、POI等外部属性，可显著提升交通速度的单步和多步预测性能，与基线模型相比，所提模型单步预测平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）分别降低了14.1%和14.8%以上，多步预测MAE和RMSE分别降低了4%和14%以上；在15分钟预测任务中，相较于仅引入单一外部属性，融合两类外部属性后模型的MAE和RMSE分别降低23.0%和17.8%，其中天气信息对预测性能的提升作用更为显著，且二者具有明显的互补性.研究成果可服务于高速公路车速预测任务，为更好保障高速公路行车安全以及提升其智慧管理水平提供参考.

针对城市常规公交与地铁网络孤立分析无法捕捉乘客实际换乘行为和网络间耦合效应的问题，采用Space L建模方法构建常规公交与地铁加权复合网络模型.模型综合考虑节点间实际空间距离，利用地理信息系统（Geographic Information System， GIS）和高德地图接口（Application Programming Interface， API）将耦合半径设定为660 m，并剔除直线距离符合但实际路径过长的站点，将线路载运能力和乘客出行时间作为连边权重，充分兼顾网络供给能力与乘客出行成本.通过Matlab和Gephi软件分析网络拓扑特性，选取平均度、平均路径长度、聚类系数、介数等核心指标，并提出两种新型攻击策略：基于多属性决策理论、紧密及介数中心性的节点中心重要度攻击策略（Centrality Importance Attack Strategy， CIAS）；考虑耦合节点替代效应的度攻击策略（Degree Attack Strategy of Coupling Nodes， DASCN），引入攻击效率评价函数，结合全局效率、最大连通子图相对大小和网络连通率等指标，以哈尔滨市主城区为案例，对比分析传统攻击策略与新型攻击策略的效果.研究结果表明：复合网络在平均度、平均聚类系数、网络效率和连通率等指标上均有显著提升，而平均路径长度和平均介数呈现下降趋势，表明复合网络具有更强的抗扰性；在相同移除规模下，节点中心重要度攻击对网络性能的负面影响大于其他传统策略；考虑耦合节点的度攻击对全局效率、最大连通子图与连通率的影响较小.

针对铁路天窗作业中轨行区提取精度低及风险响应滞后等问题，提出一种基于层次化语义融合的铁路天窗作业安全检测算法.首先，为解决远距离轨道结构细长、易受背景干扰且传统分割网络计算冗余大的问题，构建层次化语义融合的轨道区域分割算法框架，采用层次化特征编码器与轻量化语义融合解码器，显著降低参数量与计算复杂度，在有限硬件资源下实现对轨道区域的高精度、实时分割，为后续风险判定提供可靠的区域基础.然后，为适应不同天窗期作业需求与风险调控，设计基于横向距离度量的层次化安全区域（核心作业区A层、辅助作业区B层、非作业区C层）划分方法，并结合跨阶段特征耦合的超限实时辨识算法，通过融合区域先验信息与多尺度目标特征，完成作业人员检测、工服识别、安全帽检测等多任务分析，实现对安全装备规范情况与超限作业行为的精准判定.最后，在自建的RailScapes铁路天窗作业数据集上验证算法的有效性.研究结果表明，该算法能有效解决传统视频监控盲区覆盖不足、人工依赖度高的问题，并通过分级预警机制实现对违规行为的实时主动报警，为铁路天窗作业提供高精度、低功耗、强韧性的主动安全防护技术支撑.

针对现有方法在交通网络关键社区和关键站点识别中缺乏统一评判标准和系统性分析框架的问题，构建基于Leiden算法的多层次关键要素识别框架.首先，通过构建融合客流与拓扑双重特征的改进模块度函数，将站点客流量和网络拓扑结构特征系统性地纳入Leiden算法的社区划分过程；然后，基于社区检测结果，提出同时考虑功能属性和拓扑属性的多维度评价体系，用以量化评估关键社区与关键站点的重要性；最后，基于北京市公交-地铁复合网络的实际运营数据，通过对比不同日期类型下的社区结构变化与关键节点分布，系统验证所提方法的适用性.研究结果表明：相比非工作日和节假日，工作日的社区数量分别减少了9.05%和8.59%，并且包含150个节点以上的社区数量分别增加16.67%和40%；城市公共交通网络的社区重要性整体上呈现以功能重要性为主导的特征，但工作日网络在功能与拓扑特性之间表现出更为均衡的复合结构；公交站点因其在空间覆盖和服务灵活性方面的固有优势，在各类关键站点中始终占据较高比例.研究成果可为多模式交通网络结构优化与差异化运营策略制定提供理论支持.

针对现有转辙机故障诊断中普遍存在的数据样本稀少、故障诊断正确率低等问题，以S700K转辙机的动作功率曲线这一关键时序数据为研究对象，提出一种基于GAN-BO-BiGRU的故障诊断模型.首先，将信号集中监测系统采集的少量功率数据样本输入生成对抗网络模型（Generative Adversarial Networks，GAN）中，通过生成器与判别器的对抗训练生成更多的样本数据，解决数据样本稀少的问题；其次，建立BO-BiGRU故障诊断算法模型，利用贝叶斯优化算法（Bayesian Optimization，BO）确定双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）模型的隐藏层神经元个数、初始学习率和L2正则化参数的最优值，获得最优超参数组合，利用BiGRU能够双向捕捉信息的特征，更全面地挖掘转辙机的时序功率数据中的模式.最后，以生成的数据和原始数据为样本进行仿真.仿真结果表明：GAN生成的数据与原始数据无明显差异，可以被用作原数据的扩充集进行故障诊断；BO-BiGRU故障诊断模型相较于长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，F1分数提高了约1.77%，证明其能够更好地提取转辙机的故障特征信息，有效提高转辙机故障诊断的正确率.

针对高速列车速度跟踪控制过程中系统易受内外部扰动的影响，导致控制精度低的问题，设计一种基于分数阶积分滑模的高速列车速度跟踪自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control， ADRC）方案.该方案对ADRC中的线性扩张状态观测器（Linear Extended State Observer， LESO）和非线性误差反馈控制律分别进行改进.首先，在LESO设计中，引入总扰动微分状态变量，提高观测器扰动观测能力；其次，采用分数阶积分滑模控制（Fractional Order Integral Sliding Mode Control， FOISMC）改进非线性误差反馈控制律，削弱滑模控制抖振的同时提高系统跟踪精度；最后，设计复合分数阶积分滑模自抗扰控制方案，以CRH3型列车参数进行期望速度曲线仿真跟踪，验证控制方案的跟踪性能，并将该控制方案与其他传统控制方案进行比较分析.研究结果表明：在相同条件和相同外加扰动作用下，所提控制方案较其他控制方案跟踪精度更高，抗干扰能力更强，速度追踪最大误差为0.000 05 m/s.

为探究城市出租汽车系统应对日常扰动的韧性特征，采用动态阈值法识别日常扰动时段，构建包含抵抗性、恢复性与适应性的三维韧性评估框架，并结合行业运营特点设计空车响应效率、空驶冗余度、时空匹配均衡度等9项评价指标.采用熵权法确定指标权重，集成综合韧性指数，以珠海市3周出租汽车订单数据展开实证研究，从日期类型（工作日/非工作日）和时段特征（早高峰/晚高峰/夜间高峰）等多维度解析韧性差异.研究结果表明：系统整体韧性由时段构成与需求结构共同决定，工作日因包含组织化程度高的早高峰时段，其综合韧性显著优于非工作日，其中恢复性指标高出54.75%，适应性指标差异达110.18%；早高峰为工作日韧性表现最优时段，夜间高峰时段最为薄弱，非工作日晚高峰韧性水平接近工作日晚高峰水平；在相同时段构成下（仅含晚高峰与夜间高峰），工作日韧性表现弱于非工作日，揭示出需求模式对韧性水平的关键影响；抵抗性主要依赖空车响应效率与时空匹配均衡度，恢复性受订单完成变化率影响显著，适应性则与单位里程服务效应及跨区域调度效率密切相关.研究构建的评估框架与实证结论可为出租汽车系统韧性优化及日常运营管理提供理论与实践参考.

为解决公路与铁路在货运领域的竞争加剧，铁路货源流失现象日益严峻的问题，对域外仓选址与货流分配协同优化问题进行研究.首先，分析并指出在既有的港口物流组织模式下，具有“散、小、弱”特征的民营企业在铁路整列发运方面存在意愿不足、能力有限的问题；其次，通过对比既有模式下港口货物运输径路与基于域外仓模式的港口货物运输径路，分析基于域外仓的港口物流组织模式，对于需求规模较小、资金实力有限的中小企业在减少其库存压力与运输成本方面优势；再次，聚焦域外仓选址与货流分配协同优化问题，构建基于服务网络的混合整数规划模型，综合考虑运输成本、建设成本等关键因素，以优化域外仓布局，提高公铁联运效率；最后，以天津港有色矿疏港过程为案例进行实证研究，验证该模型的有效性.研究结果表明：基于域外仓的港口物流组织模式相较于既有模式，可以较大程度地降低总运输成本，提升铁路周转量；在单域外仓模式下，总运营成本降低16.63%，铁路周转量占比45.18%；在多域外仓模式下，总运营成本降低30.81%，铁路周转量占比95.41%.

针对不同噪声背景下转辙机振动信号故障特征提取困难的问题，提出一种基于冠豪猪算法（Crested Porcupine Optimization，CPO）优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）联合全变分平稳小波正则化（Stationary Wavelet Transform Total Variation，SWTTV）对转辙机振动信号降噪的方法.首先，通过CPO优化VMD，将转辙机振动信号分解成若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）；其次，采用相关系数与峭度的混合准则筛选IMF；再次，结合SWTTV算法对筛选的IMF实现降噪并重构信号；最后，对仿真测试信号和铁路现场采集的转辙机振动信号进行性能指标评估.实验结果表明：在不同信噪比下，相较VMD-WT算法，所提算法处理后的信号信噪比提高了约1~6 dB，均方根误差降低了约0.03，与原信号的相关系数提高了约0.01；且该算法对不同工况信号降噪后信号特征保存完好，有效避免了信号失真，所提算法具备良好的泛化性与鲁棒性，能够为转辙机振动信号的特征提取和故障诊断提供理论依据.

快速路合流区车辆存在频繁的换道和加减速行为，制约着道路的整体通行效率，影响行车安全，合流区的几何设计关系到合流区的交通运行效果，而加速车道长度是快速路合流区几何设计的重要内容，直接影响着合流区的交通效率和安全.针对合流区通行效率低下和交通事故频发的问题，对加速车道长度进行研究.根据实测数据，使用Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验对合流区主线最外侧车道不同分段的车头时距分布进行分析，应用极大似然法估计车头时距分布函数参数，并在考虑匝道车辆非序贯汇入行为的基础上结合间隙接受理论计算出加速车道长度，最后应用VISSIM对加速车道长度优化前后的合流区交通运行情况进行仿真.研究结果表明：最外侧车道不同分段的车头时距分布呈现异质性；优化后的加速车道，能够满足多数匝道车辆等待主线最外侧车道出现合流间隙所需的时间，提高车辆合流的安全性；在主线三级服务水平条件下，匝道车辆汇入主线交通量提高7.15%~15.11%，交通冲突数降低8.68%~22.16%；在主线四级服务水平条件下，匝道车辆汇入主线交通量提高5.47%~14.22%，交通冲突数降低2.08%~14.74%.优化后的加速车道能够提高合流区通行效率和交通安全，为加速车道长度计算提供新思路.