基于GIS的铁路选线系统智能环境建模方法研究

基于GIS的铁路选线系统智能环境建模方法研究

论文摘要

铁路选线设计是整个铁路设计中事关全局的总体性工作,是集创造性、知识性与实践性于一体的多目标决策过程。其基本流程是:从社会经济需求出发,结合项目所处自然、生态环境,大面积着手,逐步细化,确定建设项目的技术标准、空间位置,协调布设各种建筑物。该决策过程受地形、水文、地质、土地利用等因数约束,需满足各种技术规范和运输要求,处理各种字符、数值、图形、图像资料,要考虑各种定性、定量、确定性和不确定的信息,加之评价指标不一致,使得该决策过程异常复杂,难以建立统一的数学模型。以图形交互为主要特征的计算机辅助设计的普及以及铁路勘测勘测设计一体化的推进,选线设计工作的速度、质量都有很大提高,但未能从根本上解决选线设计中方案有限、决策周期长、评价指标单一、设计劳动强度大以及采用方案难以有效论证等问题。铁路选线设计任务的复杂性、创造性、重要性决定对设计方法进行深入研究是必要的,而常规软件方法未能有效解决问题,需要探索智能化方法。因此铁路选线设计的智能化研究对变革铁路选线方法具有重要意义。借鉴国内外人工智能在铁路、公路选线设计中的应用经验,结合铁路选线设计的特点,铁路选线设计智能化的实现应该:1)有效识别和利用空间地理信息;2)协同人和计算机在智能选线中的智能职能;3)联合使用数值和符号的方法;4)从较高抽象层次和领域应用角度统一规划选线设计知识。为此论文提出了基于GIS铁路选线系统智能环境(GBGBRLIE)的综合解决方案,即基于知识工程和GIS技术,构建具备专家级问题求解能力,追求知识综合运用,集辅助性、创造性、教育性于一体,具有沉浸感的人机协同设计复杂智能信息系统。论文主要进行了以下几个方面的工作:1)提出了GBRLIE的本体建模方法并建立了铁路选线设计领域本体。借鉴知识系统开发经验,根据铁路选线对知识模型的共享、交互以及互操作等要求,提出使用本体建立铁路选线知识模型,并分析了本体在GBRLIE的地位和作用;结合GBRLIE特点,提出使用改进迭代法、UML语言和微软的Visio构建本体;提出并详细描述了采用面向对象技术和UML轻量级扩展的领域本体形式化表示方式;最后构建了铁路选线设计的领域本体,包括线路本体、选线地理环境本体和线路评价本体。2)智能环境中人机协同的知识表示、获取与利用技术。a)将选线系统知识分为面向领域人员和面向计算机知识,基于本体构建面向计算机知识模型和概念关系词典,基于概念关系词典建立面向领域人员的知识模型,面向计算机和面向领域人员的知识通过概念关系词典映射。b)面向领域人员知识概念上用语义网络表示,实现时采用面向对象和流文档技术表示为带元知识的知识森林。c)用面向对象技术表示面向计算机知识:一般知识类表示事实知识,规则采用层次模型和双层形式化模型,把问题求解知识表示为推理机控制知识,实现推理机与控制策略的分离。d)提出并实现了提案一目标验证通用嵌入式推理,即通过提出可能方案,经过一系列推理,然后再验证其是否满足目标条件的方式解决问题。e)提出了GBRLIE中符号推理和数值计算的集成方法。通过采用统一的知识模型,利用面向对象技术表示知识对象,并把这些知识内部表示为可执行形式,实现符号推理时直接使用数值方法中的对象;以及推理机按组件形式开发,在常规软件系统中直接调用推理机。3)提出了铁路选线系统智能环境中地理信息相关知识与信息的获取方法。首先讨论GBRLIE中地理信息获取与利用的任务层次,结合人机不同的信息利用方式提出了人机协同的地理信息利用模型。然后阐述基于本体以及遥感图像建立铁路选线地理信息数据库的方法。接着介绍GBRLIE中地形分析与可视化技术以及基于地理信息的线路评价知识获取方法。最后提出了基于知识与栅格路径分析的线路初始平面生成方法:通过采用16单元的骑士邻域单元模式,在费用模型上考虑桥梁、隧道、线路长度相关费用以及线路坡度、速度目标值,改进了Dijkstra算法,在多个控制点间生成栅格最优路径;利用平面设计相关知识和提案一目标验证推理机,实现自动曲线配置;最后通过二分渐进和自动曲线配置,依据最优路径生成线路初始平面。4)构建了基于地理信息系统的铁路选线智能平台。通过统一规划铁路选线设计知识,采用人机协同设计理念,基于地理信息系统,利用人机协同的知识模型,联合软件工程与知识工程的知识建模方法,借助提案——目标验证通用推理,建立了基于地理信息系统的铁路选线智能平台。5)提出了铁路选线系统智能环境的选线方法。a)采用方法本体表示与领域无关的问题求解方法,并用UML和面向对象技术描述方法本体;根据铁路选线设计任务需要,提出并描述了多目标决策问题求解的多目标决策方法本体,提出并描述了采用“生成—筛选—改进”方法解决的,追求在多个目标值上全局最优或最满意的创造性多目标(IMO)设计方法本体。b)通过改造方法本体适应领域本体和应用的方法,把多目标决策和IMO设计方法本体用于解决新建单线铁路局部方案和局部方案纵断面的自动设计问题。c)利用局部方案自动设计方法,借助GBRLIE的地形可视化技术和人机协同地理信息利用模型,基于IMO设计的“生成—筛选—改进”思想,提出了既能发挥传统技术标准选择和技术标准综合优化方法优点,避免各自缺点,又能实现技术标准多目标比选的人机协同技术标准比选方法。6)实现了新线铁路快速方案比选原型系统。为验证所提方法的科学性以及可行性,提出并实现了新线铁路快速方案比选原型系统,描述了其体系结构、实现方法和主要功能,并给出了实验验证结果。结果表明论文理论正确,方法切实可行。论文的研究结果可为铁路选线自动化或智能化的实现提供理论依据和可操作方法。研究是针对新建铁路设计的,研究成果经改进可用于增建二线及既有线改建设计,也可用于公路路线设计系统开发。研究成果还可供其他研究具有铁路选线设计类似特征的空间决策问题或土木工程设计问题的人员参考。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 铁路选线设计的任务和性质
  • 1.1.2 目前铁路选线设计方法的缺陷
  • 1.1.3 计算机辅助设计在选线设计的应用概况及分析
  • 1.2 人工智能在选线设计中的应用现状分析
  • 1.2.1 人工智能发展概况
  • 1.2.2 知识工程与基于知识的工程的概况
  • 1.2.3 国外人工智能在选线领域应用研究的现状
  • 1.2.4 国内人工智能在选线领域应用研究的现状
  • 1.2.5 研究现状分析
  • 1.3 GIS技术为智能化选线创造的技术条件
  • 1.4 论文的研究意义
  • 1.5 论文的组织结构与内容
  • 第二章 铁路选线系统智能环境及其体系结构
  • 2.1 铁路选线设计再认识
  • 2.1.1 选线设计的定义
  • 2.1.2 选线设计的总体流程及知识特性
  • 2.1.3 选线设计状态空间的搜索控制
  • 2.2 铁路选线系统智能环境
  • 2.2.1 智能环境的提出
  • 2.2.2 铁路选线系统智能环境的建立
  • 2.2.3 建立铁路选线系统智能环境的技术条件
  • 2.2.4 铁路选线系统智能环境的关键问题
  • 2.3 GBRLIE体系结构
  • 2.3.1 GBRLIE的任务和组织
  • 2.3.2 GBRLIE的体系结构
  • 第三章 铁路选线系统智能环境本体建模方法
  • 3.1 概述
  • 3.1.1 知识概念
  • 3.1.2 知识的建模方法
  • 3.1.3 GBRLIE知识建模的考虑因素
  • 3.1.4 基于本体论建立GBRLIE知识模型
  • 3.1.5 本体概述
  • 3.1.6 智能环境中本体与数据、知识的关系
  • 3.2 GBRLIE的本体建模方法研究
  • 3.2.1 本体的描述语言——UML
  • 3.2.2 本体的建模方法论——基于迭代的方法
  • 3.2.3 本体开发工具——Visio
  • 3.3 面向对象的领域本体表示方法
  • 3.3.1 选用面向对象技术和UML轻量扩展表示领域本体
  • 3.3.2 面向对象本体的形式化表示
  • 3.4 铁路选线设计领域本体
  • 3.4.1 线路本体
  • 3.4.2 线路地理环境本体
  • 3.4.3 线路评价本体
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 人机协同的知识建模方法
  • 4.1 概述
  • 4.1.1 知识分类
  • 4.1.2 知识表示方法
  • 4.1.3 GBRLIE知识表示要求
  • 4.1.4 GBRLIE知识表示的技术路线
  • 4.1.5 方法实现依赖的基础技术
  • 4.2 面向计算机的知识建模
  • 4.2.1 事实知识模型
  • 4.2.2 规则模型
  • 4.2.3 控制知识模型
  • 4.2.4 知识模型的构建
  • 4.2.5 获取知识
  • 4.2.6 知识存储
  • 4.3 面向领域人员的知识建模
  • 4.3.1 概念模型
  • 4.3.2 逻辑模型
  • 4.3.3 面向领域人员知识的实现
  • 4.3.4 概念关系词典
  • 4.3.5 知识获取
  • 4.3.6 人机知识协同
  • 4.4 提案—目标验证式通用推理
  • 4.4.1 控制机制
  • 4.4.2 模式匹配
  • 4.4.3 知识的组织与执行
  • 4.4.4 事实知识的约束验证与修改
  • 4.4.5 通用推理机的应用
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 选线系统智能环境的地理信息获取与利用技术
  • 5.1 概述
  • 5.1.1 GBRLIE中地理信息的相关任务
  • 5.1.2 GBRLIE中人机协同的地理信息利用模型
  • 5.1.3 本章方法使用到的工具
  • 5.2 基于选线地理环境本体建立地理信息数据库
  • 5.2.1 地理信息数据库建模
  • 5.2.2 通过数字摄影测量获取地理信息
  • 5.2.3 地理信息获取
  • 5.3 GBRLIE中地形分析与可视化
  • 5.3.1 地形分析和地形特征提取
  • 5.3.2 地形可视化
  • 5.4 基于地理信息获取线路评价知识
  • 5.4.1 铁路用地信息
  • 5.4.2 土建工程费
  • 5.4.3 环境影响
  • 5.5.基于栅格路径分析的线路初始平面生成
  • 5.5.1 栅格最优路径生成算法
  • 5.5.2 基于知识的初始平面自动生成
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 基于铁路选线系统智能环境的线路设计技术
  • 6.1 概述
  • 6.1.1 问题求解方法(PSM)与方法本体
  • 6.1.2 基于UML和面向对象技术的方法本体描述
  • 6.1.3 方法本体适应领域本体的应用本体构建方法
  • 6.1.4 GBRLIE的方法与应用本体
  • 6.1.5 应用本体实现时应注意的问题
  • 6.2 多目标决策方法本体
  • 6.3 创造性多目标设计方法本体
  • 6.4 局部方案设计任务求解
  • 6.4.1 局部方案设计的领域本体、知识与事实
  • 6.4.2 局部方案设计的应用本体与知识
  • 6.5 纵断面设计任务求解
  • 6.5.1 纵断面设计的领域本体、事实与知识
  • 6.5.2 纵断面设计的应用本体
  • 6.6 人机协同的主要技术标准选择
  • 6.6.1 人机协同主要技术标准比选方法的提出
  • 6.6.2 主要技术标准比选的领域本体、事实与知识
  • 6.6.3 比选过程
  • 6.6.4 信息显示与人机交互
  • 6.7 本章小结
  • 第七章 新线铁路快速方案比选原型系统
  • 7.1 系统总揽
  • 7.1.1 系统主要功能
  • 7.1.2 系统的开发过程
  • 7.1.3 系统应用范围和前提
  • 7.2 事实与知识
  • 7.2.1 地理环境信息
  • 7.2.2 面向计算机知识
  • 7.2.3 面向领域人员知识
  • 7.3 应用实例
  • 7.3.1 设计资料
  • 7.3.2 线路方案管理
  • 7.3.3 线路平面自动生成
  • 7.3.4 纵断面自动生成与比选
  • 7.3.5 设计方案比选
  • 第八章 结论
  • 8.1 论文的主要工作及结论
  • 8.2 主要创新点
  • 8.3 问题及展望
  • 致谢
  • 【参考文献】
  • 攻读博士学位期间发表的论文及科研情况
  • 相关论文文献

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