数学方法在铁路运输中的应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：（苏）B.M.阿库林尼契夫，B.A.库特略夫采夫，п.A.舒力任柯编；杨明伦译
- 出 版 社：北京：中国铁道出版社
- 出版年份：1980
- ISBN：15043·3113
- 页数：192 页
图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：抬撬打捞法下一篇：工地运输先进经验 《数学方法在铁路运输中的应用》目录 标签：明伦 铁路运输 铁路 运输 数学
目 录1
编者的话1
第一章控制论及其技术设备3
§1 基本概念3
§2 控制计算机5
第二章概率论的基本概念8
§1 基本概念和定义8
§2 随机事件的性质9
§3 概率10
§4 概率加法11
§5 独立事件及不独立事件的概率的加法和乘法13
§6 至少出现一个事件的概率15
§7 全概率公式16
§8 反复试验18
§9 事件发生的最大概率数19
§2 离散型随机变量25
§1 定义25
第三章随机变量及其分布规律25
§3 连续随机变量30
§4 大数定律31
§5 离散型随机变量的分布规律33
§6 连续随机变量的分布规律41
第四章试验数据的方程表示56
§1 前言56
§2 线性的与非线性的函数56
§1 统计数据处理68
第五章数理统计基础68
§ 2 统计数列和分布直方图69
§3 统计数列的曲线拟合，适度准则70
§4 相关76
第六章排队论81
§1 概述81
§2 需求流的特征84
§3 服务时间89
§4 排队过程的效率准则91
§5 单通道等待服务系统92
§6 多通道排队系统105
§7 双相排队系统108
§8 有限需求流的闭合系统110
§9 函数（费用函数）的最优化111
第七章数学模拟116
§1 概述116
§2 运输过程的数学模型117
§3 随机事件流的组成120
§4 模拟精度121
§5 实际运输系统的模拟122
第八章线性规划126
§1 概述126
§2 运输问题127
§3 运输问题的分析解法130
§4 建立初始方案的方法135
§5 位势法解运输问题138
§6 运输问题的开模型142
§7 关于分派问题143
§8 分配问题148
第九章动态规划156
§1 概述156
§2 任务的提出159
§3 区段上操纵列车的最优方式161
§4 线路通过能力发展的优化163
1． 函数φ(x)=1/■2π·e-x2/2数值表170
附录170
2． 函数φ(x)=1/■2π·∫e-x2/2 dx数值表172
3． 函数Pm=am/m!·e-a数值表174
4． 指数函数176
5． 按x2准则分布的概率P(x2)表178
6． 爱尔兰格分布函数数值表180
7． 随机数表190
8． 各种人口流参数l和服务时间参数k的192
根值u表192
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摘要：本文以《数学方法在铁路运输中的应用.pdf电子书版文档下载》为研究对象，详细阐述了数学方法在铁路运输领域的应用及其重要性。文章从数学模型构建、优化算法应用、数据分析与预测以及风险管理等方面进行了深入探讨，旨在为铁路运输行业提供有益的参考和借鉴。
1、数学模型构建
数学模型是铁路运输领域的重要工具，通过对实际问题的抽象和简化，可以揭示事物之间的内在联系。在《数学方法在铁路运输中的应用.pdf电子书版文档下载》中，作者详细介绍了多种数学模型在铁路运输中的应用，如线性规划、非线性规划、整数规划等。这些模型在列车运行图编制、运输调度、车辆配置等方面发挥着重要作用。
例如，线性规划模型可以用于优化列车运行图，提高运输效率。通过建立列车运行图模型，可以合理分配列车运行时间、停靠站点和车辆配置，从而降低运输成本，提高运输质量。
此外，非线性规划模型在铁路运输调度中也有广泛应用。如列车编组优化、货物装载优化等问题，都可以通过非线性规划模型进行求解，实现运输资源的合理配置。
2、优化算法应用
优化算法是解决数学模型求解问题的关键。在《数学方法在铁路运输中的应用.pdf电子书版文档下载》中，作者介绍了多种优化算法在铁路运输中的应用，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。这些算法可以有效地解决复杂优化问题，提高铁路运输系统的运行效率。
以遗传算法为例，其在列车运行图优化中的应用取得了显著成效。通过模拟生物进化过程，遗传算法可以快速找到最优列车运行图，降低运输成本，提高运输效率。
此外，粒子群算法在铁路运输调度中也具有广泛的应用前景。该算法通过模拟鸟群觅食过程，可以有效地解决运输调度问题，提高运输系统的运行效率。
3、数据分析与预测
数据分析与预测是铁路运输领域的重要环节。在《数学方法在铁路运输中的应用.pdf电子书版文档下载》中，作者介绍了多种数据分析与预测方法在铁路运输中的应用，如时间序列分析、回归分析、聚类分析等。这些方法可以帮助铁路运输企业了解市场动态，预测运输需求，为运输决策提供有力支持。
以时间序列分析为例，其在铁路客流量预测中的应用具有重要意义。通过对历史客流量数据进行分析，可以预测未来一段时间内的客流量，为铁路运输企业制定合理的运输计划提供依据。
此外，回归分析在铁路运输成本预测中也具有广泛应用。通过建立成本预测模型，可以预测未来一段时间内的运输成本，为铁路运输企业制定合理的成本控制策略提供参考。
4、风险管理
风险管理是铁路运输企业面临的重要挑战。在《数学方法在铁路运输中的应用.pdf电子书版文档下载》中，作者介绍了多种风险管理方法在铁路运输中的应用，如风险识别、风险评估、风险控制等。这些方法可以帮助铁路运输企业识别、评估和控制风险，提高运输系统的安全性和稳定性。
以风险识别为例，其在铁路运输安全中的应用具有重要意义。通过建立风险识别模型，可以识别出潜在的安全风险，为铁路运输企业制定安全防范措施提供依据。
此外，风险评估在铁路运输成本控制中也具有广泛应用。通过建立风险评估模型，可以评估不同风险对运输成本的影响，为铁路运输企业制定合理的成本控制策略提供参考。
总结：
本文从数学模型构建、优化算法应用、数据分析与预测以及风险管理等方面对《数学方法在铁路运输中的应用.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述。这些数学方法在铁路运输领域的应用，为提高运输效率、降低运输成本、保障运输安全提供了有力支持。
本文的研究成果对铁路运输行业具有重要的参考价值，有助于推动铁路运输技术的创新和发展。
本文由nayona.cn整理
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