时间序列异常检测因数据特性、算法需求和应用场景的复杂性而面临诸多挑战，本文对时间序列异常检测进行系统性综述.首先，从数据特性、算法需求和应用场景3个层面出发，系统分析时间序列异常检测任务的复杂性和挑战.其次，总结时间序列中的点异常、片段异常和变量间关联异常，详细阐述各类异常的定义及检测方法.再次，回顾并分析传统统计方法、机器学习方法及深度学习方法在时间序列异常检测中的应用，讨论它们的适用性与局限性.然后，整理常用时间序列异常检测数据集，分析各数据集的应用场景及特点.最后，从异常定位、异常分类、前兆预测、可解释性、与大模型结合5个方面对时间序列异常检测未来的研究方向进行讨论.研究结果表明，目前时间序列异常检测仍然存在数据稀缺、异常多样、概念漂移等关键问题有待解决，并且未来异常检测任务将会朝着异常定位、异常预测等更加细节领域发展.

针对泥水平衡盾构机掘进参数设计不合理导致的地表沉降超限的问题，提出一种融合机器学习算法的盾构掘进参数智能优化方法.首先，建立包含地质信息编码、工程数据处理、盾构响应参数预测、地表沉降预测及控制参数优化5个流程组成的盾构掘进参数智能优化方法.其次，针对盾构工程数据特征建立数据预处理流程以构建样本数据库.然后，针对盾构响应参数预测、地表沉降预测及控制参数优化3个问题，结合长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）分别建立了求解算法.最后，以北京东六环入地改造工程中的京哈高速-潞苑北大街标段大直径泥水盾构隧道工程为例进行模型验证.研究结果表明：地质编码是一种向机器学习模型中输入非结构化地质信息的有效方式，考虑地质信息的盾构响应参数预测模型和地表沉降预测模型在测试数据上的R ²均可达到0.92，具备良好的预测性能；在-10~5 mm的沉降控制标准下，智能优化方法提供的掘进参数诱发的地表沉降平均值较工程实测数据降低了29%，为其应用于实际工程中提供了重要参考作用.

为优化城市砂层隧道注浆参数，改善注浆效果，依托实际工程砂层隧道注浆问题，自主研制了室内砂层注浆试验系统，试验设计自变量为注浆压力、土体孔隙率和浆液水灰比，因变量为结石体强度、浆液扩散半径和注浆量，通过试验结果回归拟合自变量与因变量之间的相对关系式，进而采用试验所得的线性回归方程优化现场注浆设计参数，并结合优化后的掌子面开挖与浆脉情况、取芯结石体强度、地表沉降进行效果评价.研究结果表明：经方差分析、回归系数与复相关系数检验，所得自变量与因变量之间的关系方程线性回归性强、回归系数显著；注浆压力对注浆量影响最大、浆液扩散半径次之、结石体强度影响最小，土体孔隙率对注浆量影响最大、结石体强度次之、浆液扩散半径影响最小，浆液水灰比对结石体强度影响最大、注浆量次之、浆液扩散半径影响最小；采用优化后的注浆参数进行现场施工，观察到掌子面开挖过程揭露浆脉较多、浆液扩散均匀，掌子面保持直立且无地下水渗出，取样结石体强度满足要求，地表沉降稳定，表明优化后的注浆效果较好，可有效保证依托工程隧道施工的质量与安全.

铁路隧道口墙体裂缝严重危害轨道列车的运行安全，针对隧道口人工巡检周期长、准确性低等问题，提出一种基于无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）巡检和RFA-YOLOv8模型的铁路隧道口墙体裂缝检测方法.首先，通过UAV巡检获取铁路隧道口高清影像数据，对采集到的图像进行预处理，并对隧道口墙体裂缝进行标注，构建墙体裂缝训练数据集；其次，根据隧道口墙体裂缝特征，改进YOLOv8目标检测模型，引入感受野注意力卷积（Receptive Field Attention Convolution，RFAConv）构建全新的C2f_RFA模块，从而替换主干网络中的C2f模块，提高模型对裂缝所在区域的关注度，使用BiFPN结构替换原有的特征融合网络，提高模型对不同尺度目标的检测效果，使用EIoU损失函数替换CIoU，最小化目标预测框和真实框的高度和宽度差异，提高模型的检准率；最后，通过对比试验、消融试验及检测效果可视化3个方面对RFA-YOLOv8进行验证和评价.研究结果表明：RFA-YOLOv8模型相较于YOLOv8原模型，小裂缝漏检情况得到改善，裂缝检测召回率及平均精度均值分别提高了3.8%、2.5%，能够较好地利用无人机巡检采集的隧道口墙体图像数据，实现对隧道口墙体裂缝的准确检测.

随着我国轨道交通网络规模的不断扩大和运行环境的日益复杂，既有的自动化列车运行控制系统在运营效率提升、环境适应性增强等方面面临多样化挑战，难以满足更高密度运行和复杂动态环境下的安全高效运行需求.轨道交通自主运行控制技术有望通过融合感知、低时延高可靠通信、列车自主运行控制和智能调度实现列车在复杂环境下的安全高效运行，助力轨道交通的智能化发展.本文围绕轨道交通自主运行控制技术展开综述，首先，总结了国内外在该领域的研究与应用进展，分析了自主运行的内涵，比较了船舶、道路交通与轨道交通领域的自主概念，系统梳理了由融合感知、低时延高可靠通信、复杂环境下的列车自主运行控制以及列车运行智能调度组成的轨道交通自主运行关键技术体系；其次，分析了自主运行控制关键技术在轨道交通领域的应用与发展前景，并结合典型案例对其应用实践进行了探讨；最后，总结了自主运行控制在实际应用中面临的瓶颈与挑战，展望了未来的发展方向.研究成果可以为轨道交通自主运行控制的理论研究与工程实践提供系统化参考与支撑.

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.

动车组运用计划是高速铁路完成运输任务的关键环节之一，对降低高铁运营成本、提高动车组运用效率具有重要作用，其合理性直接决定了高速铁路运营质量.目前铁路现场编制动车组运用计划高度依赖人工经验，存在运用效率低、编制周期长等问题，如何更高效地利用数学模型和算法提高动车组运用计划编制效率和质量成为学者们持续关注的热点，本文对国内外关于动车组运用计划的研究进行了总结和归纳，首先，界定动车组运用计划的概念，分析动车组交路计划、分配计划和检修计划的区别和联系；其次，从动车组运用条件、交路计划编制的模型及算法、突发情况下动车组运用调整研究3个方面对动车组交路计划研究现状进行梳理；再次，整理阐述动车组分配计划模型构建方法，总结分析动车组高级修计划编制模型与算法研究现状；最后，针对当前动车组交路计划、分配计划和检修计划编制中存在的问题与挑战，对动车组运用问题未来研究方向进行展望.研究结果表明：动车组运用优化研究最初集中于编制交路计划、分配计划，提高动车组运用效率，随着铁路网扩大与动车组保有量的增加，动车组运用调整、高级修计划编制问题成为研究热点.未来研究中可以从运用修与交路计划协同优化、突发事件下列车运行图和交路计划协同调整、高级修送修时间窗口精确预测方法等方向进行改进.

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.

高速铁路热备动车组配置直接影响应急救援效率与运营成本，针对现有配置方法存在的粗放式管理和风险覆盖不足等问题，提出一种基于路网事故风险全覆盖的优化方法.首先，综合考虑应急响应时效性与经济性，以最小化热备动车组应急响应时间和配置成本为双目标，构建多目标规划模型，融合点覆盖与弧段覆盖方法，精确描述接续任务和区间救援场景需求，结合应急救援点需求、响应时间限制及风险点全覆盖约束，有效适应复杂路网和突发事件不确定性；然后，采用ε约束法求解模型，避免传统权重系数法中量纲统一和参数设定的局限，生成多组Pareto最优解，为决策提供灵活选择；最后，以某铁路局管辖的高速铁路网为对象进行案例分析.研究结果表明：模型能根据不同优化目标生成合理配置方案；随热备动车组数量增加，应急响应时间最大降幅达29.3%，且配置成本可有效控制；模型对不同响应时间约束条件和风险点分布特征有较强适应性.本模型可以为热备动车组科学配置提供理论依据和实践指导，助力高铁应急管理体系地完善.

为充分利用高速铁路的运输能力，提高运营效率，提升经济效益，针对高铁快运货物的集装过程，综合考虑捎带、预留车厢、专列动车组3种运输模式与生鲜、紧急文件、电子产品及贵重物品4类不同种类的货物，解决高铁快运车货匹配问题.首先，构建高铁快运车货匹配两阶段随机规划模型，在第1阶段，确定各列车开行的模式及专列动车组是否开行的列车开行计划，第2阶段根据第1阶段得出的列车开行计划，在不同需求场景下，确定车货匹配方案；然后，设计基于混合整数规划的遗传算法（Mixed-Integer Programming-based Genetic Algorithm， MIP-GA）进行求解；最后，以京沪高铁为背景进行算例分析，以4类货物的4种随机需求、5 500个集装容器和24列车共254节车厢为算例数据，进行模型验证，分析随机解的价值，并通过12种规模算例验证算法的有效性.研究结果表明：随机规划模型能够较好地应对需求波动，相较于平均需求模型成本下降3.8%，货物时效满足率提升13%；通过MIP-GA加速模型求解，MIP-GA平均节省时间75.88%，且MIP-GA结果与Gurobi结果平均间隙值为0.20%，能够在保证解的质量前提下，较好地提升求解速率.

针对交通流预测中复杂且多变的时空动态特征，提出一种基于注意力机制的时空UNet图卷积模型（Attention-based Spatio-Temporal UNet with Graph Convolutional Net，AST-UNet-GCN）来应对长时间的交通流预测.首先，在时间建模上引入UNet的特征金字塔架构用于处理多尺度时间特征，通过编码-解码结构有效捕捉不同时间尺度的特征，为增强对突发事件的适用性，设计基于注意力机制的短期时间特征提取模块，并利用可变形注意力机制构建全局时间特征提取模块以捕捉长期的时间依赖关系；然后，构建一种缩放激励（Squeeze-and-Excitation，SE）特征融合模块，通过提升卷积神经网络的特征表达能力，动态调整不同时间尺度特征的权重，提升多尺度时间信息的融合效果，有效突出关键特征并抑制冗余信息；最后，在空间建模上结合图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN），通过构建交通网络的拓扑图结构以捕捉空间依赖关系，并设计基于sigmoid函数的特征融合机制，深入挖掘时空特征之间复杂的动态关系，实现全面的时空动态建模.研究结果表明：与其他主流模型相比，AST-UNet-GCN模型在短期预测的MAE、RMSE指标上分别降低了8.5%和9.4%，在长期预测上分别降低了10.4%和6.5%.实验结果验证了该模型在交通流量预测中具有较好表现，尤其在即时预测能力和长期趋势预测的稳定性方面表现更佳.

针对地铁接驳高铁客流疏散场景中乘客拥挤、候车时间过长及交通资源浪费等问题，提出基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning， MARL）的地铁接驳高铁客流疏散优化方法.该方法通过动态调整地铁时刻表，提高乘客疏散效率，减少拥挤情况，并提高交通资源利用率.首先，根据地铁的时空信息及乘客换乘的时空参数，将地铁接驳高铁客流疏散优化问题建模为马尔可夫博弈过程，并设计通用状态特征、行为空间和奖励函数.然后，采用Actor-Critic（AC）框架建立多智能体的决策模型，并在集中式训练和分布式执行的框架下设计一种异步动作协同机制，以提高方法的训练效率.最后，以天津西站换乘地铁为案例进行优化研究.研究结果表明：优化地铁接驳高铁客流疏散能显著降低乘客候车时间，并提高地铁的运行效率；乘客平均候车时间减少了26.80%，地铁的平均运行效率提高了14.11%.

为解决本线与跨线列车间相互干扰导致的跨线列车“长线短流”和本线列车“有流无车”问题，对本线列车与跨线列车停站方案与客流分配的协同优化问题进行研究，以提升现有开行条件下的车流匹配程度.首先，通过对高速铁路物理网络进行简化，聚焦本线列车与跨线列车同时运营的一条线路，并对线路上的本线列车与跨线列车在不同开行方案下对客流分配的影响进行分析；其次，基于列车运行区段构建服务网络，以最小化铁路运营成本与旅客出行时间损失成本为目标，建立协同优化本线和跨线列车开行方案的混合整数规划模型；再次，为提高大规模实例的计算效率，根据模型结构特征，设计基于拉格朗日松弛的启发式求解算法，通过松弛耦合约束，将原问题分解成更为简单的子问题；最后，以京广高速铁路武广段为例进行实证研究，在较短时间内求得高质量可行解，验证该模型及算法的有效性.研究结果表明：与顺序求解方案相比，协同优化方案可以减少列车开行数量1列；跨线旅客占比和跨线旅客客座率两个指标的分析结果进一步验证了本线列车与跨线列车协同优化后的客流分配效果，本线列车与跨线列车的分工更加明确，提升了现有开行条件下的车流匹配程度.研究结果可以为运营者提供参考.

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.

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%.

为促进公交与地铁之间的有效接驳，针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型，并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制，对涉及两次或更多换乘的情况加以约束，促使系统在设计时尽可能减少不必要的换乘.引入自适应精英保留策略和惯性系数动态调整策略，设计并采用遗传粒子群混合算法来求解模型.研究结果表明：在接驳公交服务能力方面，相较于原有公交线网，优化后的公交载客量提升约23%；在经济性维度，乘客人均出行成本降低约9%；在算法性能上，所设计的混合优化算法较传统遗传算法运行速度提升15.4%.优化模型在换乘吸引力、人均出行成本等多个关键指标上均优于既有公交线路，验证了模型在提升接驳公交网络运营效率和服务质量方面的有效性，可以为城市公共交通系统的精细化管理和智能化升级提供参考.

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.

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.

针对梁桥板式橡胶支座背景复杂、位置深入、难以识别和测量的问题，提出了一种基于YOLOv8-ESF两次语义分割的自动检测支座裂缝并进行参数计算的方法.首先，在骨干网络引入EfficientViT主干，基于此重新构造C2f中Bottleneck结构，建立为C2f-Faster-EMA模块，从而替换YOLOv8n骨干网络的部分C2f模块并增加解耦头，提升支座裂缝多尺度细节特征的获取能力；其次，使用改进YOLOv8n模型分割并提取出整个支座区域；再次，利用改进YOLOv8n模型在分割出的支座区域图像上进一步分割出裂缝区域，利用提取骨架中心线和寻找最大外接矩形法获取裂缝参数信息；最后，从网络结构、裂缝数据、分割精度3个方面对模型进行验证和评价.研究结果表明：YOLOv8-ESF模型对支座区域和支座裂缝的识别在评价指标mPA、DSC和IoU方面，均达到85%以上；在实桥测试中，对采集的支座裂缝图像利用两次语义分割计算方法计算结果与人工实测结果对比，两者最大误差小于0.1 mm，满足工程要求.

针对现有无监督异常检测方法普遍存在特征提取不充分和不能有效关注异常区域导致检测性能下降的问题，提出一种基于通用视觉大模型——视觉变换器（Vision Transformer，ViT）与注意力增强的无监督异常检测方法.首先，利用预训练的通用视觉ViT模型对输入图像进行特征提取.其次，为进一步增强模型对异常区域的关注度，引入通道与空间注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），在特征提取阶段自适应调整特征权重，以更精准地捕捉局部异常信息.最后，本文在MVTec工业数据集与自制钢缆异常数据集上进行了大量实验，全面评估所提方法的检测性能.实验结果表明：所提方法在无监督异常检测任务上优于同期多种主流方法.在钢缆异常数据集上，所提方法的图像级受试者特征曲线下面积（Image-wise Area Under ROC，Image-wise AUROC）和F1-Score平均值分别达到88.1%和80.8%，较基准Fastflow算法提升了11.7%和7.8%.

针对计算轨道交通涡流制动器（Eddy Current Brake，ECB）制动力的问题，提出一种三维电磁模型，并对其制动性能受不同参数的影响进行分析.首先，采用等效磁路法和麦克斯韦方程组推导出静态气隙磁密的表达式.分析横向边缘效应对制动力的影响，推导出导体板电导率修正系数的表达式.建立等效涡流密度模型，推导出气隙磁密和涡流密度的表达式.然后，分析纵向边端效应对制动力的影响，推导出附加气隙磁密的表达式，并结合涡流密度与气隙磁密之间的关系推导出制动力的表达式.最后，根据上海TR-08型高速磁浮列车ECB的设计参数搭建三维有限元模型来验证三维电磁模型的准确性，应用三维电磁模型分析不同参数对制动性能的影响.研究结果表明：三维电磁模型与三维有限元模型计算结果的最大误差为5.18%，平均误差为2.35%，验证了三维电磁模型的准确性；制动力随速度增加而先增大后减小，其变化曲线具备线性、临界、衰减和平缓4种特征，附加制动力随速度增加而增大；适当加宽导体板能有效削弱横向边缘效应的影响；制动力随励磁绕组安匝和初级铁芯宽度增加而增大，随导体板的电导率和磁导率及初级极距的增加而先增大后减小；制动力随气隙厚度增加而减小，峰值制动力对应的速度将增大；导体板厚度减小，制动力增长变缓慢；无论是增加气隙厚度，还是减小导体板厚度，均能使制动性能更平稳.

针对动车组（Electric Multiple Units，EMU）日常运用与高级修协调失衡问题，首先，从自动化编制的角度出发，阐明可变编组模式动车组接续过程，探究动车组运用计划与高级修周期的内在关系，并在此基础上，将动车组高级修均衡性及各项费用综合纳入优化目标，同时考虑检修能力、运行图、接续作业等约束条件，建立考虑可变编组和均衡检修的动车组运用检修一体化优化编制模型.然后，将启发式规则加入可行解生成算法中，结合模拟退火算法的寻优策略，设计出用于求解动车组运用计划的算法，以优化模型的求解过程.最后，以武广线部分运行图数据为背景进行算例验证.研究结果表明：可变编组模式比固定编组模式所需动车组数量减少16.9%，一级修检修次数减少18.7%，有效降低了综合运营成本.在考虑均衡检修条件后，动车组运用方案中动车组高级修均衡度上升了65%，有效缓解了实际运营中动车组集中送修，检修基地检修能力不足的问题，提高了动车组运用的组织水平.

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.

针对混合车型全球定位系统（Global Positioning System，GPS）轨迹数据难以有效支撑精细化交通需求分析建模的问题，构建基于高斯隐马尔可夫模型（Gaussian Hidden Markov Model，Gaussian HMM）的车辆类别研判模型.首先，基于车辆轨迹数据，从时空两个维度提取车辆出行特征指标，对比分析货车与私家车出行差异性，选取车辆车型特征指标.然后，结合鲍姆-韦尔奇（Baum-Welch，BW）算法和维特比（Viterbi）算法训练及测试模型，设计基于出行特征的车辆类别研判模型求解算法.最后，以北京市货车和私家车出行轨迹数据为例，进行了实证研究.研究结果表明：货车与私家车在出行开始时间、出行结束时间、总运行时长、平均停留时长、平均行程时间、出行次数及出行距离7个指标存在明显的差异性；构建的基于Gaussian HMM的车辆类别研判模型对私家车的查准率为83%，货车的查全率为82%，模型的准确率为79%，能够较好地实现车辆类别的研判.研究成果可为精细化碳排放测算、差异化需求管理政策制定及精细化交通管理提供支持.

列车运行速度的不断提高对运行安全提出了更高的要求.针对横风作用下时速350 km及以上高速度列车运行带来的安全问题，对列车在横风作用下的运行响应进行深入研究.首先，基于流体力学及车辆动力学理论，分别采用CFD流体力学软件和UM多体动力学软件，建立高速列车气动模型和高速列车动力学模型.其次，通过将气动载荷作为外部激励施加在车体上，实现横风作用下高速列车直线路段行车全过程计算.最后，综合分析稳态风载模式、风速对高速列车行车安全的影响.研究结果表明：横风作用下，车体横向位移、轮轴横向力、轮轨垂向力、脱轨系数、轮重减载率较无风时均显著增大；当风速5 m/s、车速350~400 km/h时，列车各项安全性指标处于较低水平，增长幅值较平稳且在安全限值范围内；当风速≥10 m/s、车速350~420 km/h时车轮挤压钢轨，轮轨横向相互作用明显，迎风侧轮轨发生瞬时分离，尤其是时速400 km/h以上高速列车更为突出.研究结果可为控制横风作用下高速列车行车安全提供重要参考.

针对当下翻浆冒泥病害识别成本昂贵、周期长和效率低等问题，提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization， GWO）与变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD）相结合的无砟轨道翻浆冒泥病害识别算法.首先，通过对翻浆冒泥病害数量的统计分析，明确无砟轨道翻浆冒泥病害区段长度.其次，基于动检车所测得轨道不平顺数据，比较经验模态分解（Empirical Mode Decomposition， EMD）、小波分解（Wavelet Decomposition， WD）和VMD在无砟轨道翻浆区段不平顺数据分解中效果及麻雀搜索优化算法（Sparrow Search Algorithm， SSA）、人工蜂群优化算法（Artificial Bee Colony， ABC）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm， WOA）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO）和GWO对于VMD关键参数k和 \alpha的自适应选择效果；采用GWO-VMD对测得的轨道不平顺数据进行分解，分析轨道不平顺固有模态分量（Intrinsic Mode Functions， IMF）的特征；将IMF的峭度值作为特征向量，通过计算包络谱熵值的最大似然函数得到病害识别阈值为3.51.最后，通过实例验证GWO-VMD模型的有效性.研究结果表明：利用GWO-VMD分解轨道不平顺数据所得到的每个IMF分量具有不同的频率和幅度特征，对应了不同空间尺度信息；与现场病害资料对比，GWO-VMD识别的结果准确率均达到90%以上，可有效地实现无砟轨道翻浆冒泥病害的定位与检测.研究结果有助于无砟轨道服役状态的精细化管理，为高铁线路“状态修”提供技术支持.

针对精准预测集装箱运输时间的问题，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）和注意力机制（Attention Mechanism，Attention）的混合模型CNN-GRU-Attention（CGA）.筛选出运输距离、是否跨局运输等若干对铁路集装箱运输时间有影响的因素，并利用滑动窗口的方式来划分数据并输入到模型中.模型以CNN-GRU为主体框架，用于提取数据特征和捕捉数据中的长时间依赖关系，并利用注意力模块增强对关键信息的聚焦能力.使用均方误差（Mean Square Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、决定系数（Coefficient of Determination，R ²）和平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）作为评价指标，并选取典型的机器学习和深度学习模型作为对比模型.研究结果表明：CGA模型的预测误差MSE为77.84，RMSE为8.82，MAE为2.72，R ²为0.958，MAPE为4.47%；相较于其他模型，CGA模型对铁路集装箱运输时间具有更高的预测准确度，能够实现较好的预测效果.

为探究建成环境对城市轨道站点客流的非线性影响，以北京市轨道交通站点为研究对象，基于兴趣点（Point of Interest，POI）数据、手机信令数据、路网数据等多源数据，从社会经济与人口、土地利用、多模式衔接及站点特征4方面精细化刻画建成环境，构建梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree， GBDT）模型揭示建成环境对不同时段及不同方向站点客流的相对贡献、非线性影响及阈值效应.研究结果表明：GBDT模型拟合效果优于普通最小二乘（Ordinary Least Squares，OLS）模型、自适应增强（Adaptive Boosting，AdaBoost）算法及随机森林（Random Forest，RF）模型；社会经济与人口属性对高峰时段客流的影响最大，对早晚高峰进出站客流的贡献均超过40%；土地利用属性对平峰进出站客流的影响最大，贡献为33.06%及49.10%；相对重要程度最高的变量对站点客流均表现出明显的非线性影响及阈值效应；距离市中心15~22 km的站点有更高的早高峰进站及晚高峰出站客流；高峰时段私家车接驳轨道交通的比例远大于平峰时段.研究结果可为城市轨道交通线网规划及城市土地利用布局提供理论支撑.

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.

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.

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.

针对现有慢行交通体系不完善与优化策略针对性不足的问题，探讨不同指标对慢行交通体系的影响.首先，通过深入分析居民慢行出行行为，设计调查问卷，并选取南昌红谷滩新区作为案例进行慢行交通满意度调查.其次，基于结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）建立假设并进行持续改进，从安全性、便利性、舒适性和移情性4个维度，构建包含20个三级指标的评价体系，应用标准化路径系数，确定指标的权重.再次，将权重引入灰色聚类模型（Grey Clustering Model，GCM）中进行综合评价，建立基于SEM-GCM居民慢行交通出行满意度评价模型，并进行实证分析.最后，通过分析评价结果构建“重要性-满意度”矩阵，针对“高重要性，低满意度”的指标，提出优化策略.研究结果表明：片区居民慢行交通出行总体满意度为四级（满意），其中影响最大的三级指标分别是换乘便利度（0.058 8）、公交站点覆盖率（0.058 4）和非机动车停放便利度（0.056 9），说明便利性指标最重要，其次是安全性、舒适性和移情性.研究成果可为慢行出行满意度提升提供参考.

针对列车在运行过程中往往受到不可控的因素，导致列车出现延误的问题，探讨在可变编组运营模式下采用不同调整措施列车延误对乘客及后续列车的影响.首先，基于可变编组运营模式建立一个列车延误运行调整模型，模型中包括列车编组约束、到发时刻约束、车底衔接约束、追踪间隔约束及客流计算约束.然后，通过优化列车的编组状态、停站时间、区间运行时间和追踪间隔时间4种决策变量，实现最小化滞留乘客数和最小化实际运行图与计划运行图偏差的目标.最后，以上海地铁16号线为例，设置3种不同延误场景，利用CPLEX求解器对设置的所有延误场景进行求解.研究结果表明：在不同场景下，当延误时长较短时，都不需要采取联挂和解编操作调整策略；当延误时长较长时，将采取联挂和解编调整策略；在同一个场景下，当延误时长较长时，相比于不允许采取联挂和解编操作调整策略，允许采取联挂和解编操作调整策略能够减少对后续列车的影响，同时也能够减少总滞留乘客数.

针对基于自主移动机器人（Autonomous Mobile Robot，AMR）的货到人拣选系统多拣货台场景，研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化，提出多拣货台订单分配与排序问题（Order Allocation and Sequencing Problem，OASP），对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序及如何安排货架的访问顺序进行集成优化决策，并以最小化订单拣选时间为目标建立混合整数规划模型.设计变邻域搜索算法（the Variable Neighborhood Search Algorithm，VNSA），通过订单相似度进行分批分配并生成贪婪初始解，结合货架置换、订单重分配的抖动算子和订单交换/插入、货架序列调整等4种局部优化邻域，采用动态切换机制实现迭代寻优，并将设计的算法与CPLEX求解器进行比较.研究结果表明：VNSA算法在小规模算例中求解速度与精度优于CPLEX求解器；在大规模算例中对初始解的优化能力显著，验证了联合优化订单分配和排序的有效性；订单拣选时间与拣货台数量、容量呈负相关，与负载平衡系数呈正相关.

为保障铁路长期安全稳定运营，利用自制的道砟集料渗透试验装置对道砟集料在不同服役状态下渗透性能进行研究，进而探讨道床渗水性能的演化规律.首先，以符合特级碎石道砟标准的洁净道砟集料为研究对象，分析道砟级配不均匀系数和平均粒径对道砟集料渗透性能的影响；其次，将粉煤灰和细砂作为脏污，根据试验需求将其加入洁净道砟集料的上层、中层和下层，进而模拟既有线路中的道床脏污分布情况，探讨脏污程度、脏污成分及脏污分布形式对道砟集料渗透性能的影响；最后，设置不同初始密度和施加垂向荷载作用，调查密度及垂向荷载对道砟集料渗透性能的影响.研究结果表明：道砟集料内无脏污时，当道砟集料的不均匀系数越小、平均粒径越大，其渗透系数越大，渗透性能越强；道砟集料内存在脏污时，当道砟集料所含脏污程度越高、脏污材质粒径越小、脏污分布越集中，道砟集料的渗透系数越小，渗透性能越弱；当道砟集料的初始密度越小时，洁净道砟集料的渗透系数将越大，渗透性能将逐渐增强，而含脏污道砟集料的渗透系数将越小，渗透性能将逐渐减弱；当道砟集料表面承受的垂向荷载越大时，含脏污道砟集料的渗透性能越差，且在加、卸载过程中，道砟集料会发生塑性变形，卸载后其渗透系数无法恢复到加载前.

网联商用车的比例和规模会影响交通流的速度，进而影响路网车辆的整体排放.为了解决网联商用车编队对路网车辆整体减排影响缺少定量评价手段的问题，基于SUMO模型构建大尺度交通仿真，实现未来编队运输场景下的交通流整体减排量的量化.首先，对照实际高速路，在SUMO模型中建立大尺度高速公路仿真场景.其次，在SUMO和Python联合仿真环境下，设定各车型的跟驰模型、燃油消耗模型并采用MOVES软件计算排放.然后，以编队规模和渗透率为研究对象，在自由流行驶状态下建立2~8辆商用车编队，仿真不同车队渗透率下的燃油消耗和排放.最后，提出在不同渗透率下针对目标路网的最优车队规模.研究结果表明：车队平均瞬时燃油消耗量随车队规模增大而降低，但在车队规模为4、8辆时燃油消耗量最少，其随车队渗透率增加而增大；与基础场景相比，随车队渗透率增加、车队规模增大，商用车编队行驶的总路网最大能够减少22.25%燃油消耗、21.09%CO₂、16.91%HC、19.36%NO_x、15.23%PM_2.5、17.39%PM₁₀、26.06%CO，其排放物、燃油消耗量都随车队渗透率增加而减少，固定车队渗透率下，随车队规模增大而减少；总体上，随车队渗透率、车队规模增加，道路交通流的整体燃油消耗量、排放物排放量均减小.

为降低高速列车转向架区域的气动阻力，提出3种不同结构的导流板设计方案，通过对列车底部的气流进行合理引流，进而实现节能降耗的目的.数值模拟采用基于SST k - \omega模型的改进的延迟分离涡方法（Improved Delayed Detached Eddy Simulation，IDDES），对安装不同结构导流板的高速列车气动减阻效果进行对比研究，并分析导流板对列车底部转向架区域流场和尾涡的影响.研究结果表明：安装导流板后，虽然列车车体阻力增大，但转向架自身气动阻力大幅降低；因导流板的引流作用，列车底部空气流速变缓，转向架突出部件受气流冲击程度减弱；转向架区域的正压面积大幅减小，前后压力差变小是转向架自身气动阻力降低的主要原因；当列车以350 km/h速度运行时，与原型车相比，模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ的整车减阻率分别为8.1%，9.8%和12.1%；受导流板的影响，3种列车模型尾部三维涡旋结构均出现变化，尾车鼻尖附近的湍动能强度也呈现出降低的趋势，说明尾涡对列车的拖拽效果减弱，进而降低了高速列车的气动阻力.

针对区域货运结构优化的关键影响因素及其作用机制不明确的问题，提出一套系统性研究方法.首先，基于潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主题模型，系统挖掘并识别出影响区域货运结构优化的八大主要因素，包括经济社会发展水平、产业结构、自然地理条件、能源结构、环境保护意识、技术经济特性、科技进步和交通运输业政策.然后，基于研究假设，构建结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM），深入分析这些因素对区域货运结构的影响及其相互关系.最后，引入弹性分析方法，量化这些因素对货运结构调整的贡献程度.研究结果表明：八大因素对区域货运结构调整均有显著促进作用，但在不同区域的作用程度和弹性存在差异；东部区域应聚焦优化产业结构，充分利用地理优势，加强环境保护意识，推动绿色货运技术的应用和政策引导，打造绿色高效货运体系；中部区域需注重地理条件的优化利用，推动交通基础设施建设，提升区域货运网络的连通性和效率，并加强投资引导，推动技术经济特性的提升，促进货运结构优化调整；西部区域应加快生态保护与技术发展的结合，注重技术经济特性的提升，推动货运技术创新和成本优化，促进货运结构的绿色创新发展；整体层面则应强化产业结构与技术经济特性的动态适配，提升政策精准性和协同性，推动运输方式和模式的创新升级.

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.