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.

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.

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.

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%.

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.

针对高速公路双侧服务区充电负荷时空异质性导致的能量供需时空失配问题，提出基于直流互联技术的双侧服务区多源能流协同调度方法.首先，基于京昆高速韩村河服务区实际交通流、充电负荷及设备配置数据，分析车流量与充电需求的时空分布及耦合特征；然后，构建双侧服务区间双向能量互济通道，在日周期尺度上建立小时级优化模型，以碳排放最小化、经济收益最大化及电网波动量最小化为优化目标，并利用Gurobi求解器求解；最后，设置独立运行、光储充自洽和光-储-直-充三类调度方案开展对比仿真，并针对时间特征和天气条件进行敏感性分析.研究结果表明：车流量与充电需求在日周期尺度上存在显著同步波动关系，在假期及其他高出行强度场景下双侧服务区负荷空间差异更加明显；相较于独立运行方案和光储充自洽方案，光-储-直-充方案综合性能最优，日碳排放量分别降低71.2%和41.8%，经济收益分别提升17.1%和7.6%，电网功率波动量分别减少94.6%和66.7%，综合经济成本分别降低23.4%和9.0%；本方案在不同充电负荷时序分布和光伏出力条件下均表现出较强的适应性，在节假日出京高峰日、进京高峰日和周日等负荷空间分布差异大的典型场景中表现最佳，跨区互济能量分别达到438.5 kWh、236.9 kWh和166.3 kWh.研究结果可为高速公路双侧服务区光储充一体化系统的运行调度与低碳优化提供参考.

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.

针对电气化铁路牵引供电系统的牵引电流易对轨道电路地-车信息传输产生干扰的问题，利用有限元仿真软件建立轨道电路地-车信息传输模型，对轨道电路和轨道电路读取器（Track Circuit Reader， TCR）天线间信息传输过程进行电磁场仿真研究.首先，基于轨道电路系统原理及安装结构建立轨道电路地-车信息传输仿真模型.然后，以轨道电路信号作为激励源输入，通过对比TCR天线感应电压的峰值、载频、调制低频等参数，验证仿真模型的有效性.最后，以实测牵引电流作为激励源输入，研究牵引电流在平衡及不平衡状态下对轨道电路地-车信息传输的电磁干扰效应.仿真结果表明：以实测数据作为激励源，当钢轨中的牵引电流平衡时，TCR天线感应电压峰值约为1 mV，牵引谐波电流不会对轨道电路系统产生干扰；当钢轨中的不平衡电流峰值达到1.1 A时，TCR天线感应电压峰值最大为220 mV，将会在轨道电路工作频段产生干扰信息.研究结果可为电气化铁路信号系统的电磁兼容设计及TCR设备的抗干扰优化提供借鉴和参考.

针对现有铁路轨道异物入侵检测算法易受到复杂环境的影响，导致检测精度低、计算量较大的问题，提出一种改进YOLOv12n的复杂环境下铁路轨道异物入侵检测方法（Railway Lightweighting-YOLO， RL-YOLO），实现轻量级部署.首先，引入高性能骨干网络（High Performance GPU NetV2， HGnetV2）替换原有的网络结构，并使用DWconv和Ghostconv对其进行组合改进，实现空间卷积-通道融合解耦、核心特征-廉价幽灵特征生成的双维度协同优化，在大幅降低模型参数量与浮点运算量的同时提升特征表征完整性.其次，采用轻量级非对称多级压缩检测头（Lightweight Asymmetric Dual-Head， LADH），进而对模型进行轻量化优化.再次，添加自适应细粒度通道注意力机制（Adaptive Fine-Grained Channel Attention， AFGCA），提高模型对复杂场景的理解能力.最后，采取Wise Focaler ShapeIoU（WF-ShapeIoU）损失函数，使模型更多地关注于复杂样本，提升模型的定位能力.研究结果表明：该方法在复杂环境下的平均检测精度mAP_0.5达89.1%，提升2.6%；处理速度达159帧/s，提升21帧/s；模型参数量减少41.7%，GFLOPS减少34.5%，满足实时性与轻量化需求.

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.

为提高高铁列车开行方案对日常客流的适应能力，提出可售无座票条件下的高铁列车开行方案优化方法.考虑并非所有旅客都会接受无座票，首先需要明确购买无座票的目标群体，通过建立Logit模型分析当有座票票额售罄时，旅客对无座票的接受程度，同时将起点至终点的旅客（Origin-Destination，OD）划分为只接受有座票旅客和可接受无座票旅客，并在后续求解过程中对两类旅客进行分开配流.其次，以旅客广义旅行时间和铁路运营成本最小为目标函数，以两类票型数量满足不同的旅客出行需求、每个区间票额满足列车定员约束等为约束条件建立模型.针对旅客广义旅行时间，为购买无座票的旅客的旅行时间添加时间惩罚系数以减少旅客购买无座票的情形，从而在满足上座率的条件下保障旅客舒适度.由于模型涉及变量众多、决策规模庞大，设计一种遗传算法与Gurobi求解器相结合的算法进行求解，利用Gurobi对有座票旅客和无座票旅客进行分开配流，同时求解出票额分配方案和目标函数值，并将计算结果作为适应度值进行后续遗传算法操作，最后选取北京至上海高速铁路进行案例分析.研究结果表明：考虑无座票的列车开行方案与不考虑无座票的方案对比，旅客的总旅行时间减少了3.15%，铁路运营成本减少了8.71%，同时票额分配方案与客流需求的匹配度较高，验证了模型和算法的有效性.

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.

针对重载铁路轨道质量指数预测准确性不高的问题，提出基于机器学习的分析方法.首先，以某大型能源企业重载铁路2015年至2023年2 906个区段的303 381条轨检车检测记录和维修记录为原始数据集进行数据清洗，并按照区段特性将数据集分为无坡无曲线、无坡有曲线、有坡无曲线、有坡有曲线4类；其次，将每类区段数据集处理为连续3个月且期间无维修记录的序列数据集合，利用异常识别方法剔除轨道质量指数（Track Quality Index， TQI）极差过大的序列；再次，以序列中前2个月的TQI及其7个分量（左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑）为输入，使用循环神经网络、长短时记忆、门控循环单元、多层感知机、支持向量机、线性回归6种机器学习模型滚动预测第3个月的TQI；最后，分析对比不同模型对不同类型区段TQI的预测性能.研究结果表明：利用6种机器学习模型对4类区段的TQI进行预测时，真实值与预测值的拟合度R ²均大于0.94，预测结果准确；在6种模型中，循环神经网络表现尤为突出，在不同测试集上的平均R ²为0.967 5，标准差为±0.000 8，针对4个典型区段的TQI进行预测的R ²分别为0.990 1、0.974 3、0.988 3和0.988 9，相比于另外5种模型预测结果更稳定，对不同场景的适应性更强.研究证明机器学习方法能够满足重载铁路TQI预测的需求，研究成果可为科学合理的大机捣固维修作业计划制定和智能化工务维护提供参考.

针对不同速度下轨道谱的不平顺特征进行分析，提出一种结合轨道不平顺分位数谱和轨道质量指数（Track Quality Index，TQI）共同评判轨道质量的方法.首先，基于中国华东地区4条高铁线路的轨道不平顺实测数据，使用改进Welch方法计算不平顺功率谱密度，分析了200、250、300、350 km/h不同速度下轨道不平顺的功率谱结构特征；通过与国内外经典谱进行比较，讨论不同速度等级谱结构的差异性.其次，利用中国规范标准谱公式对4种速度的轨道不平顺数据进行拟合，讨论拟合谱参数对现行标准谱参数的适应性.最后，分析了不同单项标准差与轨道分位数谱之间的关系，通过计算各级轨道分位数谱面积，确定轨道分位数谱与TQI的关系.研究结果表明：各速度等级轨道谱变化趋势与现行规范标准谱相同，但谱参数具有一定的差异性，高低不平顺在波长10 m以上，轨向不平顺在波长22 m以上，谱线相较标准谱明显升高，谱参数也发生较大改变，说明高铁在运营多年后，标准谱参数需要进行相应修订和完善；将分位数谱划分为0~30%、30%~70%、70%~90%、90%~100% 4个区间，分别对应优秀、良好、一般、预警的轨道状态，根据线路实际情况构建合理分位数谱并结合TQI共同进行高铁轨道质量管理.

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.

针对城市轨道交通快慢车协同调度中快车时刻表固定约束条件下运力优化困难的问题，提出一种快慢车运行图协同优化方法.基于实际运营中快车时刻表公开化与客流需求时空动态变化的特征，构建以满足乘客出行需求为约束、以列车运行里程最小化为目标的混合整数规划模型.首先，以区间客流需求刻画乘客出行特征，建立列车到发间隔约束、停站时间约束及折返作业约束等运营约束条件；其次，构建慢车时刻表与车底折返接续方案之间的关联关系，实现运行图与车底接续的一体化建模；再次，针对模型变量规模大、约束耦合性强的特点，设计固定快慢车时刻表的工程应用算法（Fast Solution Algorithm for Engineering-Stop Skip，FSAE-SS），基于模型结构特征对约束进行分解，并通过迭代过程实现运行图与车底接续方案的联合求解；最后，以西南地区某城市轨道交通10号线为案例开展实证分析，对模型与算法的应用效果进行验证.研究结果表明：相较于传统遗传算法，总运营里程降低5.6%，且在大规模约束条件下保持稳定求解性能；相较于实际应用运行图，总运营里程降低8.1%，实现运输供给与客流需求之间的匹配；所构建的协同优化模型能够在固定快车时刻表约束下协调慢车开行方案与车底接续关系，为保障时刻表稳定性条件下的运力优化提供实现路径，并为复杂线网条件下的跨线协同调度提供方法参考.

针对传统单一数据源转辙机故障诊断方法受限于单一形态数据故障特征表征不充分的问题，在应对复杂的故障类型时，存在诊断精度不高，无法精准、细致地定位故障等局限性，难以满足实际应用需求.为提升ZYJ7电液转辙机诊断性能，首先，本文基于现场实测的油压、电流、功率数据，提出了一种基于特征级多源数据融合的深度学习故障诊断方法，对转辙机油压、电流、功率多模态数据进行归一化、降噪和时空特征提取.然后，利用双线性插值统一各模态特征矩阵尺寸，引入注意力机制实现特征矩阵的动态加权融合.最后，将融合特征输入卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）构成的神经网络中进行分类，并与单一数据源、简单表决、简单拼接和固定权重故障诊断模型对比验证.实验结果表明：本文提出的特征级多源数据融合模型相较于单一数据源、简单表决、简单拼接和固定权重模型准确率分别提升7.19%、4.38%、3.13%、1.88%，验证了本文提出的故障诊断方法的有效性，为转辙机故障诊断提供借鉴.

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%.

针对现有城市轨道交通网络关键节点识别方法忽视社区结构及其宏观重要性差异、难以综合刻画节点在网络整体组织与局部连接中的作用问题，开展城市轨道交通网络关键节点识别研究.首先，构建融合社区结构与多尺度节点中心性的关键节点识别模型，采用基于改进共识聚类的Louvain算法对轨道交通网络进行社区划分，并将社区抽象为超级节点，利用加权PageRank算法量化社区宏观重要性；然后，在节点层面选取节点强度与加权介数两个微观中心性指标，运用灰色关联分析确定指标权重，并引入社区重要性对节点初始重要度进行修正，形成节点综合重要度评价模型；最后，以北京市轨道交通网络为例开展实证分析，并结合蓄意攻击对模型识别效果与节点排序合理性进行检验.研究结果表明：北京轨道交通网络具有显著的社区结构特征，不同社区的宏观重要性存在差异；识别得到的关键节点主要集中于多线交会和跨区域连接的枢纽位置，空间分布呈现明显集聚特征，在维持网络连通、跨区联系与网络稳定中发挥重要作用；依据该模型识别结果实施蓄意攻击时，网络性能下降更为迅速，说明该模型能够有效识别对网络稳定性具有关键影响的节点，为城市轨道交通网络关键节点识别、韧性提升与运营管理提供新的分析思路和方法参考.

既有基于深度强化学习的车辆轨迹优化方案在处理网联混行交通时，难以实现车队的动态合并与拆分，而传统的信号配时优化以周期或相位为单位，存在响应滞后问题，二者间的割裂控制限制了交叉口通行效率的进一步提升.针对车辆轨迹灵活控制与信号配时实时响应的协同优化需求，提出一种基于近端策略优化（Proximal Policy Optimization， PPO）的车队轨迹与信号配时协同优化方法（Fleet Trajectory and Signal timing based on Waiting Offsetting， FT-SIWO）.该方法首先将车辆轨迹优化问题构建为一个马尔可夫决策过程，设计了一个融合局部车辆动态与全局交通状态变量的状态空间、一个包含跟车与多种加速度模式的动作空间及一个综合了驾驶舒适度、安全性等多维度的奖励函数，使智能体能够全面感知环境并学习高效策略.然后，采用PPO-clip算法进行策略更新，以提升训练过程的稳定性与样本效率.最后，引入一种基于候时对冲（Waiting Offsetting， WO）的信号配时实时优化机制，通过动态计算并平衡绿灯相位车辆的“时间亏损”与红灯相位车辆的“时间盈余”，实现以秒为粒度的绿灯时长动态调整，从而与车辆轨迹优化形成深度协同.研究结果表明：在SUMO与Matlab联合仿真平台上，相较于无优化的基准方案，FT-SIWO使交叉口车辆平均延误减少28%~32%，平均等待时间降低30%~35%，同时多种污染物（CO₂， CO， HC， NO _x， PM _x ）排放总量降低34%~38%，燃油消耗减少19%；与国内外同类先进的分布式控制或车路协同方案相比，FT-SIWO在控制成效上进一步提升了6%~10%.该方法通过车队智能编组与信号配时的秒级联动，有效提升了绿灯时间利用率和交通流整体运行效率，为智慧城市交通管理系统应对混合交通流、缓解拥堵与降低排放提供了可行的协同优化解决方案.

针对城市快速路入口匝道合流区交通拥堵问题，以徐州市北三环快速路中山北路入口匝道为实证案例，提出集成挤压激励网络（Squeeze-and-Excitation Network， SENet）注意力机制的模块化深度强化学习（Deep Reinforcement Learning， DRL）框架，该框架可以优化匝道信号控制，将动态复杂控制问题建模为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process， MDP）.设计全面状态空间，涵盖合流区网格交通流分布特征、信号相位状态、时间特征及网联自动驾驶车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）实时交通量；构建多目标奖励函数，平衡实时微观反馈与长期系统目标.为确保仿真环境贴近实际交通场景，基于微观交通仿真平台（Simulation of Urban MObility，SUMO）构建路网模型时，采用回归正交法校准交通流模型，使合流区上下游、中段仿真换道比例与现场监测数据误差控制在±10%以内.训练阶段采用双深度Q网络（Double Deep Q-Network， DDQN），结合优先经验回放、渐进式交通流学习策略提升学习效率与稳定性.研究结果表明：所提方法与传统固定配时控制相比，高峰时段平均延误率降低40.5%、排队长度减少29.5%，优于基准DDQN模型；随着CAV渗透率从20%提升至80%，平均延误率进一步降低44.7%，在混合交通环境中展现出较好的拥堵缓解效果与强适应性.

针对缓解航班供给与旅客需求的错配问题，提出了一种考虑旅客选择行为的航班供需适配优化模型.基于519份有效选择实验数据，采用多项Logit（Multinomial Logit， MNL）模型刻画了商务旅客与休闲旅客在时刻选择、票价、机型和飞行时长等因素中的异质性偏好，并将这些偏好转化为时隙层面的差异化航班需求，以精确反映市场对航班供给的行为响应.首先，结合航班时刻、机型配置、飞机维修等多重约束，构建一个双目标优化模型，旨在优化航班时刻分配与机型配置，减少市场需求满足偏差与运营成本.其次，为求解该模型，采用贪婪-遗传混合算法，结合遗传算法的全局搜索能力与贪婪策略的局部修复和优化能力，确保优化过程的高效性与解的质量.最后，以A航空公司某周航班计划的实例进行分析.研究结果表明：优化方案能够显著改善航班供需匹配，减少34.3%的市场需求满足偏差，并降低12.1%的运营成本；优化后的航班资源利用率提高，特别是在高需求时段，航班计划对旅客需求的承接能力得到明显改善；优化模型充分考虑了航班时刻、机型与旅客需求之间的关系，确保了航班计划的经济性和可操作性.结合旅客选择行为的航班供需适配优化模型在提升航班资源的使用效率和市场响应能力方面具有重要应用价值.

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.

为研究建成环境与共享单车碳减排效益之间的关系，提出一种地理加权（Geographically Weighted， GW）机器学习模型，分析建成环境影响的非线性和空间异质性.基于上海市和西安市的共享单车订单数据，结合生命周期核算碳排放，采用“5D”建成环境指标体系，将地理加权引入极致梯度决策提升树（eXtreme Gradient Boosting， XGBoost）模型中，使用双平方核函数计算空间权重，构建GW-XGBoost模型，通过局部加权训练捕捉变量关系的非线性和空间异质性，探讨建成环境对共享单车碳减排效益的非线性影响机理.研究结果表明：上海市与西安市共享单车平均每公里碳减排量分别为51.09 g与44.85 g；两座城市建成环境变量的重要影响程度存在差异且关键建成环境变量均呈现非线性阈值效应，如上海市和西安市人口密度低于阈值4万人/km²时，在两市均呈现正向影响，但高于阈值时变量的影响不显著；空间异质性分析揭示了建成环境变量的影响存在显著空间差异，如上海市中心城区人口密度的边际碳减排效益最高，沙普利加性解释（SHapley Additive exPlanations， SHAP）值为10.01~47.52，但郊区则转为负向作用，SHAP值为-80.25~-50.01，人口每增加1万人/km²，中心城区最多可增加碳减排量47.52 kg，郊区最多可减少碳减排量80.25 kg.研究成果可为共享单车低碳发展政策制定提供理论依据.

行人入侵铁路周界会对列车安全造成严重威胁，为解决基于深度学习的单幅图像行人检测算法在铁路复杂环境下漏报率高的问题，提出一种结合YOLOv5x的单帧检测结果与图像序列行人轨迹协同的铁路周界入侵行人检测算法.首先，利用单帧图像检测到的高置信度行人目标结合轨迹空间关系、轨迹不平顺信息、检测结果与轨迹预测结果的匹配信息3类特征实现高可信行人运动轨迹更新和筛选；其次，基于轨迹协同预测结果进行单帧图像低置信度行人目标置信度重置，从而提升夜间及光线干扰等铁路复杂环境下的行人检测效果；再次，构建5个典型铁路场景下的行人入侵数据集，覆盖夜间及光线干扰条件下的目标遮挡、目标模糊和远处小目标等容易发生漏检的情况；最后，为验证所提算法的有效性，以Faster R-CNN和YOLOv3作为检测器，对检测性能提升情况进行评估.研究结果表明：相较于单幅图像检测算法YOLOv5x，所提出算法在检测精度不显著降低的情况下，召回率提升4.5%，对数平均漏检率降低4.0%，证明了设计的轨迹更新与筛选机制和置信度重置模块的有效性；与Faster R-CNN和YOLOv3相比，召回率分别提升2.3%、3.6%，对数平均漏检率分别降低1.3%、3.5%，验证了算法对不同检测模型的适用性.

针对城市轨道交通客流分配模型中效用函数参数标定缺乏可靠支撑、未考虑乘客出行行为异质性的问题，提出基于客流推算的出行效用函数参数标定方法.首先，结合线网结构与列车时刻表搜索有效路径，依托自动售检票系统（Auto Fare Collection，AFC）数据开展客流路径推算；然后，分析轨道交通出行路径选择影响因素，构建包含出行时间、途经车站数、换乘次数的广义费用函数，建立最优化模型进行效用函数参数标定，并采用Logit模型实现客流分配；最后，分别利用实际调查结果与客流推算结果标定多组参数，对比不同数据来源、不同标定方式下的客流分配效果，同时验证方法在不同客流特征下的适用性.研究结果表明：采用基于AFC数据的客流推算结果标定参数后，客流分配结果的准确性显著优于基于实际调查结果标定的情况；将出行起讫点（Origin-Destination，OD）按出行时长分组标定参数，能有效降低线路双向断面客流和网络换乘量的差异率，案例线路双向断面客流平均差异率由3.79%和2.70%分别降低至3.65%和1.86%，网络换乘量差异率由5.59%降低至5.16%，客流分配模型精度得到提升；该参数标定方法在工作日、节假日不同客流特征和路径选择规律下，均表现出良好的精度与稳定性，能适配不同的轨道交通出行场景.

针对传统聚类算法进行高速铁路旅客市场细分结果不稳定，难以有效提取各类别旅客特征差异等问题，提出基于Halton序列的K-均值-自适应学习粒子群（K-Means-Adaptive Learning Particle Swarm Optimization，KM-ALPSO）算法. 该算法基于京沪高铁客票数据研究高铁旅客市场细分. 首先，将旅客年龄、提前购票时间、出发时间段作为特征变量，利用近邻传播（Affinity Propagation，AP）算法识别数据集中的样本代表点；然后，基于Halton序列生成初始粒子群，使用KM-ALPSO算法对样本代表点进行聚类，并与经典的K-均值算法、K-均值-粒子群（K-Means-Particle Swarm Optimization，KM-PSO）算法等进行对比分析，选择轮廓系数（Silhouette Coefficient，SC）、Davies-Bouldin（DB）、Calinski-Harabasz（CH）指标评价算法的聚类效果，确定最终聚类数目；最后，分析不同类别旅客群体的特征差异，应用频繁模式增长（Frequent Pattern-Growth，FP-Growth）算法提取强关联规则.研究结果表明：使用AP算法预处理可使基于Halton序列的KM-ALPSO算法的运行时间缩短至原来的23.26%，同时保持与未预处理时相近的评价指标值；利用Halton序列初始化粒子群位置，可以提升KM-ALPSO算法全局搜索能力；基于Halton序列的KM-ALPSO算法在客票数据分析中的聚类评价指标SC为0.332，DB为0.933，CH为708.5，表明聚类数目为5时性能最佳，且优于其他算法；5类旅客在年龄、提前购票时间和出发时间段上差异显著，表现出不同的出行计划性和出发时间偏好.

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.