交通与车辆工程学院硕士学位论文答辩会安排-山东理工大学-研究生院
2019山东理工大学交通与车辆工程学院考研大纲
【导语】学院前⾝可追溯⾄上世纪五⼗年代成⽴的⼭东农业机械化学院拖拉机专业，历经50多年的建设与发展，已经从当时单⼀的拖拉机专业发展成为以车辆⼯程学科为龙头，以道路交通运输⼯程和能源与动⼒⼯程学科为两翼，以⼒学学科为⽀撑的道路交通运输系统学科群。
以下是⽆忧考为⼤家整理的《2019⼭东理⼯⼤学交通与车辆⼯程学院考研⼤纲》供您查阅。
科⽬代码：911科⽬名称：理论⼒学 考试范围 ⼀、静⼒学基本概念和物体的受⼒分析 静⼒学公理，⼯程中⼏种常见的约束与约束反⼒，物体的受⼒分析。
⼆、⼒学简化和⼒系平衡 平⾯汇交⼒系的合成与平衡；平⾯⼒偶系的合成与平衡；平⾯任意⼒系的简化与平衡；物体系统的平衡；⼒在空间直⾓坐标轴上的投影和⼒对坐标轴的矩；摩擦⾓和⾃锁，考虑滑动摩擦时物体的平衡问题；平⾯简单桁架的内⼒计算。
三、点的运动学和点的合成运动 质点的运动及其数学描述；点的三种速度和加速度，点的科⽒加速度；点的速度和加速度的合成定理。
四、刚体的简单运动和刚体的平⾯运动 刚体的平⾏移动和转动；刚体的平⾯运动。
五、质点运动学的基本⽅程 ⽜顿三定律，质点运动微分⽅程和质点动⼒学问题的求解，质⼼和刚体转动惯量的计算。
六、动量定理 动量和冲量的概念，动量定理和动量守恒。
质⼼运动定理和质⼼运动守恒定律。
七、动量矩定理 动量矩和动量矩定理，刚体绕定轴转动的微分⽅程，质点系相对于质⼼的动量矩定理，刚体平⾯运动微分⽅程。
⼋、动能定理 ⼒的功，质点和质点系的动能，质点和质点系的动能定理，功率和功率⽅程，势⼒场，势能和机械能守恒定律。
九、达朗贝尔原理 惯性⼒的概念和计算，刚体惯性⼒系的简化结果，质点和质点系的达朗贝尔原理。
科⽬代码：912科⽬名称：材料⼒学 考核范围 ⼀、材料⼒学概述：（熟练掌握） 材料⼒学的任务和研究对象、基本假设，应⼒、应变等概念，杆件变形的基本形式。
⼆、轴向拉伸与压缩：（熟练掌握） 轴向拉压杆的内⼒、轴⼒图，横截⾯和斜截⾯上的应⼒，轴向拉压的应⼒、变形，轴向拉压的强度计算，轴向拉压的超静定问题，装配应⼒和热应⼒问题；轴向拉压时材料的⼒学性质；剪切和挤压的实⽤计算。
交通和车辆工程学院
交通与车辆工程学院2018年硕士研究生学院集中答辩安排时间：2018.06.10上午8:00地点：12号教学楼244组长：李国祥（山东大学、教授）成员：王玉海（吉林大学青岛汽车研究院、教授），刘盛强（中国重型汽车集团有限公司、研究员），张洪信（青岛大学、教授），高松（教授），杨先海（教授），郭宗和（教授）秘书：李瑞先（副教授）学生名单：序号姓名论文题目导师备注1 邵明磊端部非等构式斜线型变截面车辆悬架板簧的研究周长城2 魏祥波基于thinkphp框架动力性能计算系统的设计与实现焦学健3 程亚梅汽车振动控制的时滞参数识别研究任传波4 王琳燕复合式空气悬架的性能分析与优化孟宪皆5 刘豪无人机自动捕捉与跟踪动态目标方法研究曹凯6 唐玉龙浮钳盘式制动器动力学分析及制动特性试验研究鲁力群7 范照辉基于LLC谐振变换器的车用永磁发电机稳压技术研究韩加蓬8 孙琛媛船用柴油机铝活塞设计及优化研究刘世英非全日制9 姜景德基于内置径向与切向组合式磁极永磁发电机回收汽车废气余能技术研究张学义非全日制10 马骏单片机同步教学系统开发李军伟非全日制交通与车辆工程学院2018年硕士研究生答辩安排车辆工程专业第一组:时间：2018.06.09上午8:00地点：机械交通实验楼北楼432房间组长：张学义（教授）成员：田宜斌（山东唐骏欧铃汽车制造有限公司、高工），周长城（教授），刘瑞军（副教授），史立伟（副教授），刘从臻（副教授）秘书：石莹（讲师）学生名单：序号姓名论文题目导师备注1 耿慧慧汽车用电磁与内置径向永磁组合式磁极复合励磁稳压发电机研究张学义2 李世征电动汽车用高效铸铜鼠笼式感应电机设计研究张学义3 王凤娟少片抛物线型变截面等应力板簧的研究周长城4 尹舜宇电动公交车复合电源系统的建模及控制策略研究刘瑞军5 丁玲乘用车线控转向系统建模与控制策略研究刘瑞军6 巩合聪电动汽车增程器用高可靠性电励磁发电机容错设计研究史立伟7 董开雷电动汽车径向永磁与凸极电磁混合励磁轮毂驱动电机设计研究张学义非全日制8 冯忠磊汽车用双△绕组交流发电机结构设计与分析史立伟非全日制时间：2018年6月10日（周日）8:00地点：机械与交通实验楼北楼451房间组长：李丽君（教授）成员：孙廷军（山东唐骏欧铃汽车制造有限公司、高工），郭宗和（教授），刚宪约（副教授），石沛林（副教授），焦学健（副教授）秘书：付宏勋（讲师）序号姓名论文题目导师备注1 孙振永板结构隔声分析及在汽车上的应用仿真李丽君2 刘怡然人工周期结构的吸声数值计算及在车内降噪的应用李丽君3 刘德超六支腿柔性平台智能调平系统研制刚宪约4 宋景基于PMWR方法的圆柱滚子轴承修形研究刚宪约5 王海涛轮毂电机驱动系统温度场分析及冷却结构设计苗立东6 裴滨大马力拖拉机后桥壳有限元分析及轻量化研究石沛林7 陈宇铝合金运油半挂车拓扑优化设计及有限元分析焦学健8 郑建强大马力拖拉机变速箱壳有限元分析与结构优化邹广德9 付春雨牵引式房车行驶稳定性研究邹广德10 李建启拖拉机用高低温环境试验仓的关键技术研究石沛林非全日制11 李小朋某载重货车车架有限元结构分析及优化设计刚宪约非全日制时间：2018年6月9日上午8:30地点：机械与交通实验楼北楼465房间组长：李军伟（教授）成员：王玉海（吉林大学青岛汽车研究院、教授），高松（教授），任传波（教授），苗立东（副教授），杨坤（副教授）秘书：马超（讲师）序号姓名论文题目导师备注1 王德诚车用异步电机参数辨识及控制系统开发李军伟2 柳晓东双轴驱动电动车整车控制器开发及硬件在环测试李军伟3 高文敬动力电池SOC估算方法研究与BMS开发高松4 于杰电池管理系统仿真测试系统研究与开发高松5 王庆昌怠速工况下半车模型时滞减振研究及振动试验台的设计任传波6 尹志强电动物流车整车控制器的开发苗立东时间：2018年6月10日上午8:00地点：机械与交通实验楼北楼465房间组长：葛文庆（教授）成员：钱凤琴（山东唐骏欧铃汽车制造有限公司、高工），孟宪皆（副教授），李迪（副教授），徐家川（副教授），李波（副教授）秘书：王翠萍（讲师）序号姓名论文题目导师备注1 刘海涛纯电动力传动系统多同步模式换挡性能研究葛文庆2 邵世磊电动拨叉式AMT换挡系统设计与性能研究葛文庆3 王赓电磁直线驱动装置参数优化与性能研究葛文庆4 俞潇电磁直驱变速系统集成优化设计与性能研究李波5 贾富淳基于动力吸振器的汽车座椅减振研究孟宪皆6 黄志强双相钢车身板的韧性断裂失效判据研究李迪7 胡荣俊车身造型虚拟评价系统关键技术研究李迪8 路艳玲基于模块化的自行式房车内部设计研究徐家川9 高红臣基于知识的车身结构断面设计系统研究与开发徐家川10 于春宝智能电控发动机故障模拟实训台研究与开发李迪非全日制11 贠涛军用特种车辆涂层防护性能评价方法研究孟宪皆非全日制交通运输工程专业第一组：时间：2018年6月9日上午8:00地点：交通实验楼559组长：曲金玉（教授）成员：谭德荣（教授），韩加蓬（副教授），鲁力群（副教授），王吉华（副教授），郭栋（副教授），马寿举（淄博交警支队、高级工程师）秘书：邵金菊（讲师）学生名单：序号姓名论文题目导师备注1 侯秀敏爆胎车辆稳定性智能控制技术研究韩加蓬2 史蕾蕾钳盘式制动器制动活塞密封时变失效机理研究鲁力群3 王战古大型客车环境感知系统设计与前方障碍物检测方法研究高松4 孙宇航动态交通网络乘用车经济环保出行路径规划方法研究谭德荣5 黄江亮智能车定位与路径优化方法研究谭德荣6 马要娟面向智能车的前方车辆识别技术研究及视觉感知系统设计谭德荣7 齐臣电动汽车线控自动变速器及其动力换档元件的研究与开发曲金玉8 张攀电动汽车线控自动变速器线控系统研究与开发曲金玉9 满绪民高速公路自动超车控制研究王吉华10 杨福忠高压共轨柴油机故障诊断专家系统的研究与开发曲金玉非全日制11 王红鲁中棉花铁路物流园区规划研究及设计鲁力群非全日制第二组：时间：2018年6月10日上午8:00地点：机械交通实验楼649组长：王晓原（教授）成员：谭德荣（教授），曹凯（教授），宇仁德（副教授），张敬磊（副教授），李庆印（淄博交警支队、高级工程师）秘书：商强（讲师）学生名单：序号姓名论文题目导师备注1 孔栋基于移动传感数据的智能汽车环境感知技术研究王晓原2 王方基于相场耦合与多人动态博弈的车道选择模型王晓原3 王云云双车道环境汽车驾驶员意图的情感指引机制及辨识方法王晓原4 刘丽萍不同情绪下汽车运动特征的实验研究王晓原5 王光庭基于室内环境的信息融合移动机器人自主导航研究曹凯6 刘秀芳车辆自主决策安全性验证方法曹凯7 潘亭基于体感技术的行人交通安全教育系统研究与关键技术宇仁德8 孙一帆考虑驾驶员倾向性的酒驾辨识方法张敬磊9 袁中玉基于热存储稳定性的SBS改性沥青直投式稳定剂制备研究贾致荣10 焦方通基于多源数据的逆向可变车道动态控制方法孙锋、李庆印11 赵菲考虑下游站点的公交优先配时方法研究李庆印、孙锋力学专业时间：2018.06.07 下午14:00地点：交通机械实验楼346组长：任传波教授成员：王学德（潍坊联兴新材料科技股份有限公司、高级工程师），贾致荣（教授），许英姿（教授），王延遐（教授），陈正发（副教授），韩昌瑞（副教授）秘书：代祥俊（副教授）学生名单：序号姓名论文题目导师备注1 高磊水泥稳定碎石再生集料的强化及配合比设计研究贾致荣2 宋晓轶兰炭炉内气固换热特性的研究王延遐3 李帅时变参数时滞减振控制研究任传波4 崔阳阳多参数联合作用下的海洋立管涡激振动研究陈正发王春光动力机械及工程专业时间：2018年6月9日8：00地点：三机实验室中棚142室组长：刘永启（教授）成员：何芳（教授），刘瑞祥（教授），刘世英（教授），齐晓霓（副教授），郭振杰（淄博职业学院、教授）秘书：王有镗（讲师）学生名单：序号姓名论文题目导师备注1 石月月煤矿乏风瓦斯预热催化氧化流动特性与氧化特性模拟研究刘永启2 杨锦明柴油机活塞顶部阳极氧化处理对结构可靠性的影响刘世英3 梁伟海水循环冷却系统中的液滴碰撞过程研究齐晓霓4 郭岱昌埋管型兰炭余热回收换热器内颗粒流动特性研究郑斌5 梁浩天多区域型兰炭余热回收换热器内颗粒流动特性研究刘瑞祥6 张政清秸秆成型颗粒燃烧过程的模拟和实验何芳。
山东理工大学交通与车辆工程学院
山东理工大学交通与车辆工程学院交通院字〔2018〕4号交通与车辆工程学院推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生实施办法各系（部、室），各科室：根据《山东理工大学推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生管理办法》（鲁理工大政发【2017】139号），为进一步规范和加强学院推荐优秀应届本科生免试攻读硕士学位相关工作、完善研究生招生录取机制，提高研究生选拔质量，鼓励本科生勤奋学习，积极创新和全面发展，培养拔尖创新人才，促进学院教育教学质量的提高，结合学院学科特点，确保学院推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生（以下简称推免）工作顺利进行，特制定本办法。
第一章学院推免工作小组第一条学院推免工作小组名单：组长：高松副组长：郭宗和、王建兴、刚宪约成员：张学义、谭德荣、曲金玉、刘永启联系人：刘秀清第二章 推荐原则第二条 坚持知识、能力、素质综合考查的原则，严格按照学校相关文件要求和学院推免实施办法进行。
第三条 坚持公平、公开、公正的原则，严格按学院推免生推荐程序进行。
第三章 名额分配学院根据各专业应届本科毕业生人数、上一届本科毕业生一次考研录取率，将学校分配给学院的推免生名额分配到各专业，各专业按学生综合评价成绩由高到低的顺序进行推荐。
各专业推免名额按照以下方法确定（所涉及数据均指本科生）：第四条 按照以下公式计算各专业本年度名义分配名额：专业名义分配名额=学校分配学院总名额×()∑⨯⨯率专业上届一次考研录取专业应届生数率专业上届一次考研录取专业应届生数+上年名额尾数 其中：上年名额尾数=上年名义分配名额-上年实际分配名额。
对于首届推免名额的分配，各专业上年名额尾数取为零。
对于名义分配名额少于1的专业，则直接将该专业的名义分配名额定为1；第五条 如果学校分配给学院的名额数不多于本学院专业数，则按照专业名义分配名额由高到低的顺序依次分配1个名额到相关专业。
第六条 如果学校分配给学院的名额数多于本学院专业数，则按照以下办法进行分配：1.各专业分配1个名额；2.将各专业名义分配名额减1得到更新后的名义分配名额，对于更新后的各专业名义分配名额大于0的，将其整数部分直接分配到相关专业，然后再按照小数部分由大到小的排序，将学院剩余推免名额依次追加1个名额到相关专业。
山东理工大学研究生学籍档案表
无××公司（据实填写）
参加工作时间
学籍
变动
记录
情况摘要
批准时间
记录人
由交通运输工程转为车辆工程
韩长江
毕（结肄）业时间
分配去向
（据实填写）
说明
.本表由研究生本人用黑色笔填写，一式两份，一份存个人档案，一份交学校留档；
.“照片”处贴寸照片；
.本表正反面填写，字迹清晰、整洁。
据实填写
学制
年年
籍贯
××省××市××县（区）
家庭住址
（具体到村）
山东省菏泽市*区*路*号（如实填写）
家庭电话
（如实填写）
前置
学历
(指目前在校读研之前取得毕业证的学习经历)
专科（）
毕业于大学（学院）专业，学制年
本科（√）
毕业于山东大学（学院）车辆工程专业，学制年
研究生（）
毕业于大学（学院）学科，学制年
山东理工大学研究生学籍档案表
（正反面打印）
培养单位：交通与车辆工程学院入学时间：学号：
姓名
性别
男（女）
婚否
已婚否（如实填写）
本人照片
（贴最近二寸正面半身脱帽照片）
政治面貌
中共党员(如实填写)
出生日期
××年××月××日
民族
如实填写
导师
×××（副）教工程硕士
学科领域
车辆工程
研究方向
车辆工程专业大学排名
车辆工程专业大学排名车辆工程专业大学排名篇1:2023车辆工程专业研究生院校排名车辆工程专业中哪些大学比较适合考研排名如何下面跟yjbys小编一起来看看车辆工程专业大学排行榜，希望对大家考研择校有所帮助!车辆工程专业的就业前景是相当好的，汽车行业的发展在现在的中国是个啥样子，几乎是可以看的很清楚的，家家都想买车，路上到处都是私家车。
所以说中国的汽车市场就决定了这个专业的就业前景是相当明朗的。
本科生比较理想的，可以到各种车辆研究所，汽车、机车车辆、地铁及轻轨车辆的设计制造企业，参与城市交通系统的规划、设计、建设、运营和管理等工作。
如长春汽车研究所、北京汽车研究所等一些国内著名汽车研究所，长春一汽、武汉二汽、上海通用、上海大众、北京奔驰、广州本田、长安福特等著名汽车生产企业等，都是毕业生的好去处。
2023车辆工程专业研究生院校排名车辆工程专业大学排名大学名称1清华大学2吉林大学3北京理工大学4湖南大学5西安交通大学6山东大学7合肥工业大学8上海交通大学9北京航空航天大学10同济大学11武汉理工大学12重庆交通大学13大连理工大学14华南理工大学15重庆大学16福州大学17西北工业大学18北京科技大学19南京理工大学20燕山大学21浙江工业大学22南京航空航天大学23西南交通大学24江苏大学25石家庄铁道大学26哈尔滨工业大学(威海) 27河南科技大学28西安理工大学2930西华大学31长安大学32辽宁工业大学33兰州交通大学34湖北汽车工业学院35大连交通大学3637沈阳理工大学38广西工学院39东北大学40中国农业大学41中国石油大学(华东) 42南昌大学4344西南大学45南京农业大学46中北大学昆明理工大学47华侨大学48上海理工大学49扬州大学云南农业大学50上海工程技术大学51长沙理工大学52太原科技大学53西安科技大学54沈阳工业大学55华南农业大学56河南工业大学57广东工业大学58山东农业大学59河北工业大学60华东交通大学烟台大学61厦门理工学院62武汉科技大学63山东科技大学64山东交通学院65浙江科技学院66北京信息科技大学67南京工程学院天津工程师范学院68黑龙江工程学院69淮阴工学院70青岛理工大学71邵阳学院72襄樊学院相关文章推荐：1.2023车辆工程专业研究生院校排名2.2023年教育学专业院校排名10强3.2023年爱尔兰留学研究生申请及各大院校专业推荐4.2023年考研调剂必须弄明白的7个问题5.2023中国金融专业大学排名6.2023考研人类学专业院校排名20强7.2023香港大学申请指南8.2023年考研会计硕士院校排名9.2023年中国人民大学考研复试分数线已公布10.2023美国留学研究生政策车辆工程专业大学排名篇2:2023车辆工程专业就业前景分析车辆工程专业主要要求学生系统学习和掌握机械设计与制造的基础理论，学习微电子技术、计算机应用技术和信息处理技术的基本知识，受到现代机械工程的基本训练，具有进行机械和车辆产品设计、制造及设备控制、生产组织管理的基本能力。
教学简讯-山东理工大学教务处
教学简讯第2期山东理工大学教务处主办2005年4月22日本期目录●国家有关教学工作文件中宣部等四部门就进一步加强和改进大学生社会实践提出意见●教学工作信息1、山东省高校学分制教学改革研讨会在我校召开2、韩进宏、沈玉凤两位教师被评为山东理工大学第一届校级教学名师3、学校召开会议，部署近期教学工作4、教学督导员检查毕业设计（论文）情况通报●学院（部）教学工作交流1、美术学院：召开2005届毕业生毕业设计（论文）动员大会2、经济学院积极开展教师教学研讨活动3、工程技术学院：人才培养“双证制”与教师素质“双师型”办学模式的探索●教学论坛1、许绍彭：我对教书育人的理解2、朱秀德：谈教与学的互动3、刘云燕：我在物理教学中的几点体会●国内外教学工作信息1、全国高校生物工程和生物技术专业建设与教学研讨会讯2、调查显示8成大学教材存在错误，3成教材版本过时《教学简讯》电子信箱：jxjx@电话：2786607【国家有关教学工作文件】中宣部等四部门就进一步加强和改进大学生社会实践提出意见为贯彻落实《中共中央国务院关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》精神,中宣部、中央文明办、教育部、共青团中央近日就进一步加强和改进大学生社会实践活动提出意见。
意见指出，要进一步加强以教学实践、专业实习为主要内容的实践教学，把实践教学作为课堂教学的重要组成部分和巩固理论教学成果的重要环节，落实到每一个部门、每一门课程和每一位教师，体现在专业培养计划、课程教学大纲和教师的岗位职责中；把军政训练作为必修课，纳入学校整体教学计划，认真组织实施；组织大学生围绕经济社会发展的重要问题，开展调查研究，提出解决问题的意见和建议，形成调研成果；创造条件，引导大学生参加生产劳动，培养大学生的劳动观念和职业道德；引导大学生在社会实践中参与技术改造、工艺革新、先进适用技术传播；为大学生参加勤工助学创造条件，建立规范有效的勤工助学管理制度，鼓励大学生在完成学业的同时，积极参加勤工助学活动；积极开展“红色之旅”学习参观。
山东理工大学硕士学位论文格式要求
山东理工大学关于硕士研究生学位论文工作的有关规定鲁理工大办发〔2010〕9号四、论文撰写研究生必须认真撰写论文，论文要反映出研究生的学术水平、新见解和创造性的科研成果。
论文的撰写要求结构严谨，条理清楚，文字简洁，数据可靠，理论透彻，立论正确，逻辑性强。
论文篇幅（不包括附录及文献目录）一般控制在3万字以内。
（一）论文的顺序1.题目论文题目是论文全貌的集中体现，应能概括整篇论文最重要的内容。
论文命题必须确切、简明，题目应力求简单，也不应过于笼统，应能看出论文的实质性内容和工作重心。
2.摘要论文摘要分为中、英文摘要两个部分，其中中文摘要约1000字左右，英文摘要约600个单词左右。
论文摘要应具有高度的概括性，应说明研究目的、研究方法、研究成果和主要结论，要突出论文的创造性和新见解，用词应简洁、准确，并附关键词3—5个。
3.目录论文目录应层次清楚，能够反映论文的梗概，一般应按三级目录进行论文的章节顺序编码。
4.正文正文是学位论文的主体，一般包括引言（含文献综述）、主要研究内容、主要结论及研究成果、存在的问题及展望等四方面内容。
（1）引言应独立成章，须简述课题来源及研究意义、国内外研究现状及存在的问题、本文的研究方法及主要研究内容、所取得的主要研究成果及其意义等。
在进行有关文献综述时，必须客观评价他人所做的工作及取得的成就，并注明文献的出处；（2）主要研究内容应按章节撰写，应能反映研究生在课题研究的基本理论方面、分析方法和实验方法方面、解决实际问题方面所做的工作及其贡献。
有关内容的论述要思路清晰、逻辑性强、论证充分并辅以相应的图表，充分体现本人在科研工作中的能力及取得的创造性成果。
论文撰写时，要严格区分自己的研究内容及成果与他人研究内容及成果的界限。
每章结束后应有本章小结，小结应该观点明确、严谨、完整、准确，文字必须简明扼要；（3）主要结论及研究成果应独立成章节。
结论应是最终的、总体的结论，并客观、准确、完整、精练。
全日制专业学位研究生培养质量保证体系刍议
１强化应用性 目 标定位 ，建立适应 自身 发展 的教育培养模式
研 究 生 培 养 的 最 初 目标 是 进 行 学 术 研 究 。但是 ，随 着经 济模式 的 改变 ，以美 国为 首的 高等 教育 开始 与职业 实践 相结 合 ，专业 学位 硕 研 究 生的培 养模 武 最早就 出现 在美 国 ，是 为满足 社会 对工 、商 、农 业所需 的高 层次 专 门人才 而产 生的 。强 调把 实习 经验和 住校 研究 结合 起来 ，通过 系统教 学和 实践训 练学 会解 决实 际 问题 ，但 从 现实操 作情 况来 看 ，由于从２ ０ 年才开 始招 生 ， 目前 规模还 ０９ 小 ，导致 现行 普遍 的培 养方 式是 搭学 术型硕 十研 究生 的便 车，教学 内容 、培 养模 式 、师 资队 伍都 与学 术 型 ・ 或者 是在 现有 的成 熟 致
４ ２选题 ． 全 Ｅ制 专 业 学 位 论 文 选 题 应 直 接 来 源 ｌ
２优化培养 方案和课程体 系
培 养 方案 制订 要 以 实 际 应 用 为 导 向 ， 以 培 养学生 较 强的解 决实 际 问题 的能 力为核 心 。较 短 的学制 决定 了课 程设 置 不宜 太多 ， 而 月课 程 要突 出理论 和应 用相 结 合。 为了突 ．
从２ ０ 年 开始 ，我 国开始 招收 全 日制专 ０９ 业学 位硕 士研 究生 ，这 是我 国优化 研究 生教
育类 型结 构 ，完善 研究 生教 育培 养体 系的重 大举 措 。相对 于学 术型 硕士研 究 生而言 ，全 日制 硕 土 号业 学 位 研 究 生 以 专 业 实践 为导 向 ， 目的 是 培养 实际 工作需 要的 高层次 应用 型专 『人 。 】 目 ｌ ， 号业 学 位 研 究 生 教 育 已 由 初期 ｉ ｛ 『 的规 模 发展 转 向了以提 高 质量为 主的 内 涵发 展 。处 理好 质量 与规模 的关 系 ，建立 专业 学 位 研究 生培 养质 量保证 体 系 ，确 保专 业学位
招收车辆工程专业硕士生的院校与科研院所
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(51)四川省
(10613)西南交通大学
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(51)四川省
(10615)西南石油大学
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(51)四川省
(10623)西华大学
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(52)贵州省
(10657)贵州大学
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(53)云南省
(10674)昆明理工大学
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(61)陕西省
(10698)西安交通大学
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(61)陕西省
(10699)西北工业大学
是否985 是 否 是 是 否 是 否 否 否 否 是 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否 是 否 否 否 是 否 否 否 是 是 否 否 否 是 是 否 否 否 是 否 否 否 否 否 否 否 否 否 是
(33)浙江省
(10336)杭州电子科技大学
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(34)安徽省
(10359)合肥工业大学
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山东理工大学非全日制研究生管理办法
山东理工大学非全日制研究生管理办法鲁理工大政发〔2010〕57号第一章总则第一条为贯彻国家的教育方针，维护正常的教学秩序，加强和完善非全日制研究生的管理，保证非全日制研究生的培养质量，根据国家有关文件，结合我校实际情况，特制定本办法。
第二条本办法适用于我校按照国务院学位办招生政策和规定录取的、接受非学历教育的在职攻读专业学位（如工程硕士和农业推广硕士等）的硕士研究生。
本办法同时适用于中等职业学校教师在职攻读硕士学位者。
第三条非全日制研究生在校学习期间，应当有坚定正确的政治方向，坚持四项基本原则，遵守校纪校规，有良好的道德品质和文明风尚，勤奋学习，勇于创新，努力掌握现代科学文化知识，成为“面向现代化、面向世界、面向未来”的德、智、体全面发展的高层次、应用型人才。
第四条研究生处负责全校的非全日制研究生教育工作。
全校各级各类研究生层次的非全日制研究生培养都必须报研究生处审核、备案，并接受研究生处的宏观管理与监督。
第二章管理体制第五条山东理工大学非全日制研究生的管理实行学校、学院二级管理。
第六条研究生处负责全校各类非全日制研究生的招生、录取工作；负责制定有关规章制度；负责协调、监督、检查全校非全日制研究生的培养工作；负责学位授予以及核发研究生证、颁发证书、出具学习证明等工作。
第七条学院负责非全日制研究生生源组织与培养工作的具体实施，包括非全日制研究生的报到与注册、制定培养方案和教学计划、建立质量保证体系、确定校内导师、审核企业导师资格、选派授课教师、建立研究生业务档案、组织开题报告与论文答辩、指派专人负责校内外教学点的日常管理和教学管理以及成绩管理、招生考试科目命题与阅卷等工作。
各学院必须明确分管院长，负责本学院的非全日制研究生工作。
第三章新生入学第八条被我校正式录取的非全日制研究生，须持我校录取通知书在规定时间内报到，并按时交纳学费。
无故逾期2周而未报到注册者取消入学资格，并通知其所在单位。
（一）我校录取的非全日制研究生，均应在报到入学时办妥学校规定的交费手续（交费后方可办理注册手续）。
山东理工研究生院
山东理工研究生院山东理工研究生院是山东理工大学独立设置的研究生教育部属单位，下设有材料科学与工程、机械工程、化学工程与工艺、控制科学与工程、信息与通信工程等专业学位硕士（工程硕士）学位授权领域。
山东理工研究生院共有16个硕士学位授权一级学科，涵盖了工学、理学、管理学等多个领域。
其中，材料学、机械工程、化学工程与技术、控制科学与工程、电子科学与技术等学科的学位授权一级学科排名在全国前列。
学院拥有一流的师资队伍，现有专职硕士导师172人，其中教授55人，副教授117人。
其中，有享受国务院政府特殊津贴专家3人，山东省泰山学者特聘教授3人，青年拔尖人才计划获得者3人，山东省优秀创新团队带头人2人。
学院以培养高水平、应用型、创新型人才为核心目标，注重研究生培养和科学研究的结合，努力提高研究生的学术水平和创新能力。
学院积极开展学术交流与合作，每年邀请业界知名专家学者来校进行学术报告和学术讲座，搭建学生与企业之间的交流平台。
学院还为学生提供进入实验室、开展科研的平台，提供科研经费和硬件设备的支持。
学院积极引进科研团队和技术领域的项目，加强与企业的合作，为学生提供优质的实践机会。
除了学术科研，学院还重视学生个人发展和素质教育。
学院积极组织学术研讨会、学术竞赛等活动，培养学生的交流和组织能力。
学院还为学生提供心理辅导和职业规划的指导，帮助学生更好地面对学习和未来发展。
综上所述，山东理工研究生院作为山东理工大学研究生教育的重要组成部分，致力于培养具有创新能力和实践能力的高水平人才。
学院的学科设置齐全，师资力量雄厚，为学生提供了良好的学习和科研环境。
学院通过丰富的学科建设、学术交流和科研支持机制，推动学生的学术研究和个人发展。
第六届车辆工程领域工程硕士培养工作交流研讨会纪要
第六届车辆工程领域工程硕士培养工作交流研讨会纪要2009年8月2日第六届全国车辆工程领域工程硕士培养工作交流研讨会于2009年8月1日~2日在青岛召开。
受协作组组长单位吉林大学委托，青岛理工大学负责本次会议的承办工作。
吉林大学、清华大学、北京理工大学、上海交通大学、武汉理工大学、同济大学、西南交通大学、山东理工大学、湖南大学、重庆大学、北京交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学、北京装甲兵工程学院、西华大学、太原理工大学、青岛大学、南京理工大学、东北大学、江苏大学、太原科技大学、青岛理工大学、哈尔滨工业大学、华南理工大学、兰州交通大学、中国石油大学、天津大学、河南科技大学共28所学校的62位代表及清华大学出版社2位代表参加了会议。
大会分别由吉林大学于秀敏教授、青岛理工大学王丰元教授、上海交通大学张建武教授和西南交通大学董大伟教授主持，青岛理工大学张健副校长在开幕式上致欢迎辞；吉林大学研究生院学位办公室主任郭学东教授作了重要讲话；吉林大学汽车学院党委副书记、车辆工程领域工程硕士培养工作协作组组长于秀敏教授传达了上级会议精神。
一、青岛理工大学、吉林大学、山东理工大学分别向大会做工程硕士培养质量自评估报告。
二、同济大学、清华大学、上海交通大学、武汉理工大学、北京理工大学、西南交通大学、兰州交通大学、华南理工大学分别在大会介绍培养工程硕士的经验。
三、会上协作组组长于秀敏教授向各位代表通报了前两届会议已确定并批准立项的三本核心教材的编写情况：《车辆系统动力学》一书已交机械工业出版社付印；《汽车电子控制技术》一书于2009年8月完稿交出版社，交专家审稿；《车辆振动控制与分析》一书预计年底能够交稿。
与会代表还就工程硕士教材需求以及工程硕士培养中存在的问题进行了讨论。
会议确定了将本领域工程硕士教学质量评估作为下一年的工作重点，力争在下一届会议前完成评估工作。
四、8月2日上午全体代表到青岛理工大学汽车与交通学院实地考评工程硕士培养质量软硬件条件，并对其培养质量进行了现场评估。
机械工程学院2021年上半年硕士学位论文预答辩信息暨2019
MZ120180606
刘肖
085201
刘冬稔
微通道两相流流动及传热特性研究
2
MX120180390
张章
080503
王见
Mg-Zn-Ag-Cu-Sr-Ca-RE多元可吸收医用镁合金设计、制备加工及机理研究
3
MZ120180601
童晓剑
085201
郭广明
基于Fluent的圆柱绕流流动特性数值模拟研究
4
学号
姓名
专业代码
导师
论文题目
备注
MX120180378
杨天
080201
张燕军
基于物联网的优质种鹅选育系统研究
1
MZ120180600
吴华昕
085201
张燕军
黄瓜智能采摘机器人关键技术研究
2
MZ120180617
谭红
085201
肖金坤
粉末冶金法制备CoCrFeNi系含碳高熵合金及其摩擦学性能研究
3
MZ120180592
MZ120180607
田峰
085201
高龙琴
基于机器视觉的三联齿轮质量检测
11
MX120180388
赵梦凡
0802Z1
陈健
基于物联网的智能家电人机交互设计研究
12
答辩委员会成员：陈靖芯张善文朱林李大玉
2、第二答辩小组（机械工程学院S317室）：
学号
姓名
专业代码
导师
论文题目
备注
MZ120180610
王涛
4、第四答辩小组（机械工程学院S321室）：
学号
姓名
专业代码
导师
论文题目
基于SSA-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测
山东科学ＳＨＡＮＤＯＮＧＳＣＩＥＮＣＥ第３６卷第５期２０２３年１０月出版Ｖｏｌ.３６Ｎｏ.５Ｏｃｔ.２０２３收稿日期:２０２２￣１２￣２３基金项目:国家自然科学基金项目(５１６０８３１３)ꎻ山东省自然科学基金项目(ＺＲ２０２１ＭＦ１０９)ꎻ山东高速集团科技项目(２０２０￣ＳＤＨＳ￣ＧＳＪＴ￣０２４)作者简介:姜嘉伟(１９９９ )ꎬ男ꎬ硕士研究生ꎬ主要研究方向为交通运输管理与规划ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｊｉａｗｅｉ＿ｊｉａｎｇ＿０６０９＠１６３.ｃｏｍ∗通讯作者ꎬ赵金宝(１９８７ )ꎬ男ꎬ博士ꎬ主要从事城市公共交通规划与管理等方面的研究ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｊｉｎｂａｏ＠ｓｄｕｔ.ｅｄｕ.ｃｎ基于ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型的城市轨道交通短时客流预测姜嘉伟１ꎬ赵金宝１ꎬ２∗ꎬ刘文静１ꎬ徐月娟１ꎬ李明星１(１.山东理工大学交通与车辆工程学院ꎬ山东淄博２５５０００ꎻ２.东南大学交通学院ꎬ江苏南京２１０００９)摘要:随着我国经济的快速增长及城市化水平的不断提高ꎬ轨道交通在居民出行中发挥着越来越重要的作用ꎮ作为影响城市轨道交通运营效益和服务水平的关键因素ꎬ客流精准预测受到运营管理者和研究者的日益重视ꎮ为提高城市轨道交通客流预测精度ꎬ提出了基于麻雀搜索算法(ＳＳＡ)和长短期记忆网络(ＬＳＴＭ)的ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型ꎮ本文以杭州地铁一号线客流量数据为例ꎬ在选取轨道交通客流相关影响因素的基础上ꎬ利用建立的ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型对相关站点进行短时客流预测ꎬ并与ＬＳＴＭ模型㊁遗传算法(ＧＡ)优化的ＬＳＴＭ模型(ＧＡ￣ＬＳＴＭ)以及粒子群算法(ＰＳＯ)优化的ＬＳＴＭ模型(ＰＳＯ￣ＬＳＴＭ)预测结果进行对比分析ꎮ结果表明ꎬ相比于前述参照模型ꎬＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型的预测精度分别提升了１９.１％㊁９.７％和２.４％ꎬ并在均方根误差指标方面有更优异的表现ꎮＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型在城市轨道交通客流预测中具有一定的应用价值ꎬ具有协助运营管理者提高城市轨道交通运营管理效益和提高服务水平的潜力ꎮ关键词:城市轨道交通ꎻ短时客流预测ꎻ麻雀搜索算法ꎻ长短期记忆网络ꎻ组合模型中图分类号:Ｕ２３１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００２￣４０２６(２０２３)０５￣００７５￣１０开放科学(资源服务)标志码(ＯＳＩＤ):Ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＳｐａｒｒｏｗＳｅａｒｃｈＡｌｇｏｒｉｔｈｍ￣ＬｏｎｇＳｈｏｒｔＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌＪＩＡＮＧＪｉａｗｅｉ１ꎬＺＨＡＯＪｉｎｂａｏ１ꎬ２∗ꎬＬＩＵＷｅｎｊｉｎｇ１ꎬＸＵＹｕｅｊｕａｎ１ꎬＬＩＭｉｎｇｘｉｎｇ１(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎａｎｄＶｅｈｉｃｌｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＺｉｂｏ２５５０００ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎꎬＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１０００９ꎬＣｈｉｎａ)ＡｂｓｔｒａｃｔʒＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｇｒｏｗｔｈｏｆＣｈｉｎａᶄｓｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎꎬｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｐｌａｙｓａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓᶄｔｒａｖｅｌ.Ａｓａｋｅｙｆａｃｔｏｒａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌｏｆｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔꎬａｃｃｕｒａｔｅｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｏｐｅｒａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｒｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ.Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｂｉｎｅｓｓｐａｒｒｏｗｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ(ＳＳＡ)ａｎｄｌｏｎｇｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋ(ＬＳＴＭ)ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄａＳＳＡ￣ＬＳＴＭｃｏｍｂｉｎｅｄｍｏｄｅｌ.ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｄａｔａｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｆｏｕｒｓｔａｔｉｏｎｓｏｆＨａｎｇｚｈｏｕＭｅｔｒｏＬｉｎｅ１ａｎｄｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗꎬｗｅｕｓｅｄｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄＳＳＡ￣ＬＳＴＭｍｏｄｅｌｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｏｆｒｅｌｅｖａｎｔｓｔａｔｉｏｎｓ.ＴｈｅｎꎬｗｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｔｈｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙｔｈｅＬＳＴＭꎬＧＡ￣ＬＳＴＭꎬａｎｄＰＳＯ￣ＬＳＴＭｍｏｄｅｌｓ.Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｉｓ１６.０％ꎬ８.８％ꎬａｎｄ２.３％ꎬｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅａｆｏｒｅｍｅｎｔｉｏｎｅｄｍｏｄｅｌｓꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎻｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅꎬｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｅｘｈｉｂｉｔｅｄｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｈｅｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ.Ｔｈｕｓꎬｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｈａｓｐｏｔｅｎｔｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗ.Ｍｏｒｅｏｖｅｒꎬｉｔｃａｎａｓｓｉｓｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｒｓｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌｏｆｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓʒｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔꎻｓｈｏｒｔｔｅｒｍｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｓｐａｒｒｏｗｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻｌｏｎｇｓｈｏｒｔｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋꎻｃｏｍｂｉｎｅｄｍｏｄｅｌ㊀㊀随着经济的快速增长㊁城市化水平的不断提高以及小轿车保有量显著增加ꎬ交通拥堵㊁污染严重等一系列城市交通问题日益凸显ꎮ为引导城市健康㊁可持续发展ꎬ越来越多的城市愈发重视优先发展大容量公共交通尤其是城市轨道交通ꎮ作为影响城市轨道交通运营效益和服务水平的关键因素ꎬ城市轨道交通客流预测尤其是短时客流精准预测受到运营管理者和研究者的日益重视ꎮ城市轨道交通短时客流具有规律性较差㊁非线性特征显著等特点ꎬ传统模型如ＡＲＩＭＡ(ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ)预测时会产生较大误差ꎬ诸多学者通过探索建立新模型以提高预测精度ꎮ施雪蓉等[１]通过对比随机森林㊁ＢＰ(ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ)神经网络㊁长短期记忆神经网络(ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙꎬＬＳＴＭ)在轨道交通流客流精度表现发现ＬＳＴＭ模型拟合结果更好ꎻ吕秋霞等[２]利用双向ＬＳＴＭ模型并通过调整模型步长ꎬ发现双向ＬＳＴＭ模型较ＬＳＴＭ预测精度更高ꎻ赵明伟等[３]建立了改进粒子群优化算法(ＩＰＳＯ)￣ＬＳＴＭ模型(ＩＰＳＯ￣ＬＳＴＭ)ꎬ通过增加动态自适应惯性权重防止陷入局部最优ꎬ结果显示ＩＰＳＯ￣ＬＳＴＭ模型精度更高ꎻＳｈｉｖａｒａｊ等[４]利用城市轨道交通自动售检票系统(ａｕｔｏｍａｔｉｃｆａｒｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍꎬＡＦＣ)系统ꎬ基于ＬＳＴＭ模型使用季节自回归移动平均模型对客流进行预测ꎬ研究结果表明ꎬ该模型可以更好地应用于发展中国家的交通状况ꎻＧｕｏ等[５]针对异常客流预测难度大等问题ꎬ建立了支持向量机(ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅꎬＳＶＭ)￣ＬＳＴＭ(以下简称ＳＶＭ￣ＬＳＴＭ)组合模型ꎬ对比结果表明ꎬＳＶＭ￣ＬＳＴＭ模型具有优异的反应灵敏度和预测精度ꎮ通过查阅相关文献发现ꎬ已有研究主要通过将时间序列及神经网络与其他模型算法相结合等方式提高城市轨道交通短时客流预测精度ꎮ针对城市轨道交通短时客流特点和传统全局寻优算法收敛速度相对较慢的缺陷ꎬ本文将新兴的麻雀搜索算法(ｓｐａｒｒｏｗｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬＳＳＡ)与ＬＳＴＭ相结合ꎬ构建ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型ꎬ结合杭州地铁一号线客流量数据验证该组合模型的可用性和有效性ꎮ１㊀ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型１.１㊀麻雀搜索算法麻雀搜索算法(ＳＳＡ)是受麻雀觅食和反捕食行为启发而提出的新型全局寻优算法[６]ꎮ相比于其他优化算法ꎬＳＳＡ具有更高效的寻优效率以及强大的收敛功能等特性ꎮＳＳＡ的基本建模步骤包括:(１)构建种群ꎮ由ｎ只麻雀组成的种群可表示为Ｘ＝ｘ１ꎬ１ｘ１ꎬ２ ｘ１ꎬｄｘ２ꎬ１ｘ２ꎬ２ ｘ２ꎬｄ⋮⋮⋮⋮ｘｎꎬ１ｘｎꎬ２ｘｎꎬｄéëêêêêêêùûúúúúúúꎬ(１)其中ꎬｎ表示麻雀种群数量ꎬｄ表示待优化问题维度ꎮ㊀㊀(２)计算适应度值ꎮＦＸ＝ｆｘ１ꎬ１ꎬｘ１ꎬ２ꎬ ꎬｘ１ꎬｄ()ｆｘ２ꎬ１ꎬｘ２ꎬ２ꎬ ꎬｘ２ꎬｄ()⋮ｆｘｎꎬ１ꎬｘｎꎬ２ꎬ ꎬｘｎꎬｄ()éëêêêêêêùûúúúúúúꎬ(２)其中ꎬｆ表示每个麻雀的适应度ꎬ适应度函数选取训练集与测试集整体的均方误差平均值ꎮ(３)更新发现者位置ꎮ在ＳＳＡ算法中ꎬ发现者为种群提供觅食方向ꎬ其位置更新描述见式３:ｘｔ＋１ｉꎬｊ＝ｘｔｉꎬｊ ｅｘｐ－ｉα ｔｍæèçöø÷ｉｆＲ２<Ｔ０ｘｔｉꎬｊ＋Ｑ ＬｉｆＲ２>Ｔ０ìîíïïïïꎬ(３)其中ꎬｔ为迭代次数ꎬｘｔｉꎬｊ为ｔ次迭代第ｉ只麻雀ｊ维度值ꎬ可视为待优化问题不同参数ꎮｔｍ为预设最大迭代次数ꎬＱ为标准正态分布随机数ꎬＬ为全１的１ˑｄ矩阵ꎮＲ２和Ｔ０分别为安全阈值和警报阈值ꎮ当Ｒ２<Ｔ０时ꎬ发现者进入搜索模式ꎬ并更新位置ꎮ当Ｒ２>Ｔ０时ꎬ表明种群中警戒者发现危险ꎬ发现者会停止觅食ꎬ飞往安全位置ꎮ(４)更新追随者位置ꎮ在ＳＳＡ算法中ꎬ发现者和追随者的身份会发生转变ꎬ但两种身份比例在种群内固定不变ꎬ每代中适应度高的前ｍ只麻雀作为发现者ꎬｎ－ｍ只麻雀作为追随者ꎮ追随者能量越低ꎬ其觅食位置越差ꎬ甚至会脱离种群ꎮ其位置更新描述见式４:ｙｔ＋１ｉꎬｊ＝Ｑ ｅｘｐｙｔｗｏｒｓｔ－ｙｔｉꎬｊｉ２æèçöø÷ｉｆｉ>ｎ/２ｙｔ＋１ｐ＋ｙｔｉꎬｊ－ｙｔ＋１ｐ Ａ＋ Ｌｏｔｈｅｒｗｉｓｅìîíïïïïꎬ(４)其中ꎬｙｐ是当前时刻种群中最优位置ꎬｙｗｏｒｓｅ是种群中最差位置ꎮＡ＋＝ＡＴＡＡＴ()－１ꎮ其中ꎬＡ表示一个元素随机赋值为１或－１的１ˑｄ的矩阵ꎮ当ｉ>ｎ/２时ꎬ这表明第ｉ个加入者无法获取食物ꎬ它可能会脱离种群ꎬ飞往其他地方觅食ꎮ(５)反捕食行为ꎮ在麻雀种群中ꎬ随机生成所有麻雀初始位置ꎬ假定有小部分麻雀会意识到风险ꎬ并快速向周围同伴靠拢ꎬ降低自身被捕食的风险ꎮ其公式如下:ｚｔ＋１ｉꎬｊ＝ｚｔｂｅｓｔ＋β ｚｔｉꎬｊ－ｚｔｂｅｓｔｉｆｆｉ>ｆｇｚｔｉꎬｊ＋Ｋ ｚｔｉꎬｊ－ｚｔｗｏｒｓｔｆｉ－ｆｗ()＋εæèçöø÷ｉｆｆｉ<ｆｇìîíïïïïꎬ(５)其中ꎬｚｔｂｅｓｔ是ｔ时刻下最优解ꎻｚ为ｘ或ｙꎻｆｉ为适应度值ꎻ当ｆｉ>ｆｇꎬ表明种群边缘的麻雀意识到风险ꎻｚｂｅｓｔ代图１㊀ＬＳＴＭ单元结构Ｆｉｇ１㊀ＣｅｌｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＬＳＴＭ表种群中心位置ꎬ并且在其周围就是安全的ꎻｆｉ<ｆｇ表明处于种群中间的麻雀向同伴靠拢ꎻＫ为常数ꎻ用于控制步长ꎬε为非零小数ꎬ防止分母为零ꎮ１.２㊀长短期记忆网络为优化循环神经网络容易出现梯度消失等问题ꎬ研究学者提出长短期记忆网络(ＬＳＴＭ)ꎬ通过引入 门 的概念ꎬ使得网络可以有选择性保留和遗忘信息[７]ꎬ从而使得ＬＳＴＭ网络更加高效ꎮＬＳＴＭ模型核心在于遗忘门㊁输入门㊁输出门和状态更新ꎬ其原理结构如图１所示ꎮ(１)遗忘门ꎮ决定上一时刻细胞状态Ｃｔ－１有多少保留到当前时刻细胞状态Ｃｔꎬ通过激活函数决定ꎮσｘ()＝１１＋ｅ－ｘꎬ(６)ｆｔ＝σＷｆ ｈｔ－１ꎬｘｔ[]＋ｂｆ()ꎬ(７)其中ꎬＷｆꎬｂｆ分别表示遗忘门的权重和偏差ꎮ[ｈｔ－１ꎬｘｔ]表示上一时刻隐藏状态和当前时刻输入的拼接ꎮ(２)输入门ꎮ决定当前时刻输入ｘｔ有多少保存在当前时刻细胞状态Ｃｔꎬ同时通过ｔａｎｈ函数生成候选细胞状态ꎮｔａｎｈｘ()＝ｅｘ－ｅ－ｘｅｘ＋ｅ－ｘꎬ(８)ｉｔ＝σＷｉ ｈｔ－１ꎬｘｔ[]＋ｂｉ()Ｃ~ｔ＝ｔａｎｈＷｃ ｈｔ－１ꎬｘｔ[]＋ｂｃ(){ꎬ(９)其中ꎬＷｉꎬｂｉ分别表示输入门的权重和偏差ꎮ(３)输出门ꎮ决定与通过ｔａｎｈ层细胞状态逐对点乘的原始输出信息ꎬ最终得到模型输出ꎮｏｔ＝σＷｏｈｔ－１ꎬｘｔ[]＋ｂｏ()ｈｔ＝ｏｔˑｔａｎｈＣｔ(){ꎬ(１０)其中ꎬＷｏꎬｂｏ分别表示输出门的权重和偏差ꎮ(４)状态更新ꎮ包括细胞状态Ｃｔ和隐藏状态ｈｔ更新ꎮＣｔ＝ｆｔ Ｃｔ－１＋ｉｔ Ｃ~ｔꎬ(１１)ｈｔ＝ｏｔ ｔａｎｈＣｔ()ꎮ(１２)１.３㊀ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型实现流程本文设计的基于ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型的城市轨道交通客流短时预测流程见图２ꎮ图２㊀ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ实现流程Ｆｉｇ２㊀ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆＳＳＡ￣ＬＳＴＭ２㊀数据描述及预处理２.１㊀数据描述以杭州市轨道交通一号线２０１９年１月２ ２５日每日６:００ ２３:００的ＡＦＣ进站刷卡数据为原始数据ꎬ其平均每日进站刷卡数据量为６２.９万条ꎬ每条刷卡数据包括用户ＩＤ㊁刷卡时间㊁线路ＩＤ㊁车站ＩＤ㊁进出站状态以及支付类型等ꎮ通过逻辑判断和观察数据是否缺失对原始数据进行清洗ꎬ对数据进行５㊁１０和１５ｍｉｎ重采样作为研究对象ꎮ考虑到模型的泛用性ꎬ选取的轨道交通站点数据应具有代表性ꎮ本文选取杭州地铁一号线有代表性的４个站点ꎬ分别是湘湖站(首发站)㊁城站(２０１９年１月为普通站)㊁近江站(普通换乘站)和火车东站(大型换乘站)作为研究对象(如图３所示)ꎬ验证分析建立模型的可用性和有效性ꎮ图３㊀杭州地铁线路走向示意图(截至２０１９年)Ｆｉｇ.３㊀Ｈａｎｇｚｈｏｕｍｅｔｒｏｌｉｎｅｒｏｕｔｅｍａｐ(ａｓｏｆ２０１９)２.２㊀影响因素选取对未来客流量进行预测ꎬ首先要明确客流量的影响因素ꎮ本文选取５ｍｉｎ前客流㊁１０ｍｉｎ前客流量㊁１５ｍｉｎ前客流量㊁空气污染指数(ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘꎬＡＱＩ)㊁天气状况㊁是否为节假日作为影响因素备选集ꎬ并利用皮尔逊相关性分析确定不同因素对客流量影响的相关程度ꎬ见式１３ꎮｒ＝１ｎ－１ðｎｉ＝１Ｘｉ－ＸσＸæèçöø÷Ｙｉ－ＹσＹæèçöø÷ꎬ(１３)其中ꎬＸｉ和Ｙｉ代表第ｉ时刻下两个研究变量的数值ꎬＸ和Ｙ分别代表两个研究变量平均值ꎬσＸ和σＹ分别代表两个研究变量方差ꎮｒ越接近１ꎬ代表二者越相关ꎮ相关性计算结果如表１所示ꎮ根据表１可知ꎬ每个时刻客流量与历史客流量的相关系数在９０％左右ꎬｐ值均小于０.０１ꎮ由于当前时刻前５ｍｉｎ粒度的客流量与当前时刻客流量相关系数最高ꎬ因此ꎬ本文结合ＡＱＩ与５ｍｉｎ粒度客流量对下一个５ｍｉｎ粒度客流量进行短时客流预测[８]ꎬ本文中ＡＱＩ量化参数如表２所示ꎮ表１㊀客流影响因素１０ｍｉｎ前客流量０.９０５０１５ｍｉｎ前客流量０.８９２０ＡＱＩ０.６０９０.００１天气状况０.３３８０.１０７是否为节假日－０.５８７０.００３表２㊀ＡＱＩ量化指标(５０ꎬ１００]良１(１００ꎬ１５０]轻度污染２(１５０ꎬ２００]中度污染３(２００ꎬ３００]重度污染４>３００严重污染５２.３㊀经验模态分解降噪经验模态分解是一种信号自适应并适用于非线性非平稳时间序列的处理方法[９]ꎮ由于轨道交通客流量具有非线性㊁非平稳特点ꎬ其存在一些高频噪声ꎬ可以通过经验模态分解将其分为有限个本征模函数(ｉｎｔｒｉｎｓｉｃｍｏｄｅｆｕｎｃｔｉｏｎꎬＩＭＦ)ꎬ所分解出来的各个ＩＭＦ分量包含原始客流量全部特征ꎬ剔除其中高频噪声信号ꎬ从而更好地探究客流变化内在规律[１０￣１１]ꎮ本文以一号线湘湖站为例ꎬ进行经验模态分解降噪处理ꎮ湘湖站２０１９年１月２４日原始客流量可以分解为９个ＩＭＦ分量和１个残差趋势项ꎬＩＭＦ１至ＩＭＦ９ꎬ频率依次降低ꎬ结果如图４所示ꎮ图４㊀经验模态分解Ｆｉｇ.４㊀Ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ实践表明ꎬ经验模态分解中信号噪声主要集中在高频部分ꎬ代表某些突发或不稳定客流量ꎬ直接带入模型会降低模型预测精度ꎬ低频部分为信号主要成分ꎬ代表稳定㊁相对固定的客流量ꎬ适合探究客流变化规律ꎮ为防止剔除高频噪声导致原始信号中包含的信息大量缺失ꎬ采用皮尔逊相关系数对原始数据和降噪后数据进行对比ꎬ得到相关系数为０.９６８ꎬｐ值为０ꎬ可以确定降噪后客流数据保留的信息非常完整ꎬ对客流预测结果影响很小ꎬ如图５所示ꎮ图５㊀降噪效果对比图Ｆｉｇ.５㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｄｉａｇｒａｍｏｆｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓ３㊀结果分析３.１㊀模型运行本文所建立模型程序运行环境为ｐｙｔｈｏｎ３.６＋ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ２.４.０＋ｋｅｒａｓ２.４.３ꎬ模型运行所构建的主要流程包括: (１)经验模态分解(ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎꎬＥＭＤ)ꎮ消除一部分原始数据中高频噪声ꎬ防止模型过拟合以及干扰模型训练ꎮ(２)ＳＳＡ参数寻优ꎮ利用ＳＳＡ算法对ＬＳＴＭ模型进行迭代ꎬ对模型参数进行寻优ꎬ从而避免盲目选取参数ꎬ可以有效提高模型精度ꎮ(３)基于ＬＳＴＭ模型预测ꎮ使用步骤(１)处理过的时间序列ꎬ结合量化后ＡＱＩ指标ꎬ分别重构为不同步长的序列数据组合作为模型的输入ꎬ将其代入模型进行多输入单输出短时客流预测ꎮ本文构建的短时客流预测模型(ＳＰＦＦ)为３层结构[１２]ꎬ如图６所示ꎮ模型包括一个ＬＳＴＭ层㊁两个全连接Ｄｅｎｓｅ层ꎬ为防止过拟合问题ꎬ添加Ｄｒｏｐｏｕｔ层ꎬ ? 代表隐藏层神经元个数ꎬ由优化算法确定ꎮ图６㊀ＳＰＦＦ结构图Ｆｉｇ.６㊀ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍｏｆＳＰＦＦ设置ＳＳＡ算法中超参数包括种群数量为６ꎬ最大迭代次数为３ꎬ发现者在种群中比例为２０％ꎮ为了研究模型的收敛速度ꎬＬＳＴＭ模型中ｅｐｏｃｈ设置为３ꎬ批量大小为２５６ꎬ训练集和测试集比例为８:２ꎬ优化器采用Ａｄａｍꎬ损失函数为ＭＳＥ损失函数ꎮ３.２㊀模型评价指标为使评价模型预测结果更加客观ꎬ本文采用均方根误差(δＲＭＳＥ)和决定系数(Ｒ２)对模型进行评价ꎮδＲＭＳＥ反映预测值与真实值的差值ꎬ均方根误差越小ꎬ说明预测效果越好ꎬＲ２反映预测结果对于真实值的拟合程度ꎬ通常来说ꎬＲ２越接近１ꎬ拟合效果越好ꎮδＲＭＳＥ＝１Ｎðｎｉ＝１ｙｉ－ｙ＾ｉ()ꎬ(１４)Ｒ２＝１－ðｎｉ＝１ｙｉ－ｙ＾ｉ()２ðｎｉ＝１ｙｉ－ｙ－ｉ()２ꎬ(１５)其中ꎬｙｉ为第ｉ个时刻实际客流量ꎻｙ＾ｉ为第ｉ个时刻预测客流量ꎻｙ－为平均客流量ꎮ３.３㊀模型结果分析为对比分析ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型的有效性和精准度ꎬ选取ＬＳＴＭ模型㊁ＧＡ￣ＬＳＴＭ模型和ＰＳＯ￣ＬＳＴＭ模型为对比模型ꎮ为保证模型可比性ꎬ各算法中ＬＳＴＭ部分网络拓扑结构㊁优化器等均保持一致ꎮ各模型的客流预测结果如图７所示ꎮ图７㊀不同轨道交通站点预测结果对比分析Ｆｉｇ.７㊀Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｓｔａｔｉｏｎｓ㊀㊀为了更直观观察不同模型以及不同时间步长对于模型精度影响ꎬ将预测结果进行反归一化后ꎬ与真实客流量进行对比ꎬ各个模型以及不同步长预测精度汇总如表３所示ꎮ表３㊀模型结果湘湖站３２３.２３９０.７９０１６.９８６０.８８８１０.６３７０.９５６６.１４９０.９８５１０２０.８３４０.８３２１４.６８０.９１６９.１８８０.９６７３.２９１０.９９６１３４.７０３０.７７１２７.９８２０.８５１１１.５９８０.９７４９.１８７０.９８３近江站３３１.０９００.８１６２７.９８２０.８５１１.２０７０.９７６３.７７００.９９７１０３２.８９８０.７９４２２.０５８０.９０７１２.４３２０.９７０２.４９８０.９９７１３１.９９３０.８０６２１.５２７０.９１３１１.８６７０.９７３９.７１９０.９８２城站３２８.９５００.８４１２５.５３４０.８７６１６.２１４０.９５０３.８７４０.９９７１０２７.０５７０.８６２１９.８８１０.９２５１１.８６６０.９７４９.７１９０.９８２１５２.２９３０.８８５３９.２３５０.９３５２８.４４１０.９６６２３.７１１０.９７６火车东站３５１.４２５０.８８９４８.４５８０.９０１３５.９７６０.９４５１０.５８７０.９９５１０４５.７４４０.９１２４０.６７２０.９３１２８.６９２０.９６５１４.４９８０.９９１㊀㊀由表３可知ꎬ在相同模型方法中ꎬ步长为１时ꎬ其拟合效果最差ꎬ步长为１０时ꎬ拟合效果最优ꎮＬＳＴＭ模型平均均方根误差为３３.７２㊁平均Ｒ２为０.８３１ꎬＧＡ￣ＬＳＴＭ模型平均均方根误差为２６.５４㊁平均Ｒ２为０.９０２ꎬＰＳＯ￣ＬＳＴＭ模型平均均方根误差为１６.３５㊁平均Ｒ２为０.９６６ꎬＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型平均均方根误差为８.５６ꎬ平均Ｒ２为０.９８９ꎮ由此可见ꎬ单一ＬＳＴＭ模型预测效果最差ꎬＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型拟合效果最优ꎬＧＡ￣ＬＳＴＭ和ＰＳＯ￣ＬＳＴＭ模型拟合效果次之ꎮ相比于ＬＳＴＭ㊁ＧＡ￣ＬＳＴＭ和ＰＳＯ￣ＬＳＴＭ预测结果ꎬ本文所建立的ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ的平均均方根误差分别减少了２５.１６㊁１７.９７和７.７８ꎬ平均Ｒ２分别提高了１９.１％㊁９.７％和２.４％ꎮ４㊀结论针对城市轨道交通短时客流规律性较差㊁非线性特征显著等特点ꎬ本文结合ＳＳＡ学习能力强和收敛速度快的优势ꎬ建立了城市轨道交通短时客流预测的ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型ꎮ利用杭州城市轨道交通１号线客流数据进行了模型的有效性和精确度验证ꎮ分析结果表明ꎬ相比于ＬＳＴＭ模型㊁ＧＡ￣ＬＳＴＭ模型和ＰＳＯ￣ＬＳＴＭ模型ꎬＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型预测结果具有更低的ＲＭＳＥ值和更高的Ｒ２值ꎬ证实了ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ组合模型在城市轨道交通客流预测中具有一定的应用价值ꎬ具有协助运营管理者提高城市轨道交通运营管理效益和提高服务水平的潜力ꎮ根据本文模型结果显示ꎬ当步长为１０时预测效果最好ꎬ但其是否可能存在更优步长有待进一步挖掘ꎮ与此同时ꎬ后续可对不同类别轨道交通站点客流影响因素及特征进行深入探究分析ꎬ优化更多模型参数和网络结构ꎬ建立更高效㊁更精准且适用性更强的城市轨道交通短时客流预测模型ꎮ参考文献:[１]施雪蓉ꎬ王宠惠ꎬ刘东杰ꎬ等.基于深度神经网络的轨道交通客流预测及可视化[Ｊ].电子技术与软件工程ꎬ２０２０(１９):１８２￣１８５.[２]吕秋霞ꎬ钟晓情ꎬ任雅思.基于Ｂｉ￣ＬＳＴＭ网络的广珠城际短期客流预测方法[Ｊ].五邑大学学报(自然科学版)ꎬ２０２２ꎬ３６(１):５０￣５６.ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００６￣７３０２.２０２２.０１.００７.[３]赵明伟ꎬ张文胜.基于ＩＰＳＯ￣ＬＳＴＭ组合模型的城市轨道交通短时客流预测[Ｊ].铁道运输与经济ꎬ２０２２ꎬ４４(２):１２３￣１３０.ＤＯＩ:１０.１６６６８/ｊ.ｃｎｋｉ.ｉｓｓｎ.１００３￣１４２１.２０２２.０２.１９.[４]ＨＡＬＹＡＬＳ.Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｉｔｐａｓｓｅｎｇｅｒｄｅｍａｎｄ:ＷｉｔｈｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｕｓｉｎｇＡＰＣｄａｔａ[Ｊ].ＣａｓｅＳｔｕｄｉｅｓｏｎＴｒａｎｓｐｏｒｔＰｏｌｉｃｙꎬ２０２２ꎬ１０(２):９６５￣９７５.ＤＯＩ:１０.１０１６/ｊ.ｃｓｔｐ.２０２２.０３.０１１.[５]ＧＵＯＪＹꎬＸＩＥＺꎬＱＩＮＹꎬｅｔａｌ.Ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍａｂｎｏｒｍａｌｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｓｉｏｎｏｆＳＶＲａｎｄＬＳＴＭ[Ｊ].ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓꎬ２０１９ꎬ７:４２９４６￣４２９５５.ＤＯＩ:１０.１１０９/ＡＣＣＥＳＳ.２０１９.２９０７７３９.[６]赵婧宇ꎬ池越ꎬ周亚同.基于ＳＳＡ￣ＬＳＴＭ模型的短期电力负荷预测[Ｊ].电工电能新技术ꎬ２０２２ꎬ４１(６):７１￣７９.ＤＯＩ:１０.１２０６７/ＡＴＥＥＥ２１０７０５３.[７]吴娟ꎬ何跃齐ꎬ张宁ꎬ等.基于ＶＭＤ￣ＧＲＵ的城市轨道交通短时客流预测[Ｊ].都市快轨交通ꎬ２０２２ꎬ３５(１):７９￣８６.ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７２￣６０７３.２０２２.０１.０１３.[８]马超群ꎬ李培坤ꎬ朱才华ꎬ等.基于不同时间粒度的城市轨道交通短时客流预测[Ｊ].长安大学学报(自然科学版)ꎬ２０２０ꎬ４０(３):７５￣８３.ＤＯＩ:１０.１９７２１/ｊ.ｃｎｋｉ.１６７１￣８８７９.２０２０.０３.００８.[９]何九冉ꎬ四兵锋.ＥＭＤ￣ＲＢＦ组合模型在城市轨道交通客流预测中的应用[Ｊ].铁道运输与经济ꎬ２０１４ꎬ３６(１０):８７￣９２.ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００３￣１４２１.２０１４.１０.０１７.[１０]朱才华ꎬ孙晓黎ꎬ李培坤ꎬ等.融合车站分类和数据降噪的城市轨道交通短时客流预测[Ｊ].铁道科学与工程学报ꎬ２０２２ꎬ１９(８):２１８２￣２１９２.ＤＯＩ:１０.１９７１３/ｊ.ｃｎｋｉ.４３￣１４２３/ｕ.ｔ２０２１１０１８.[１１]谢鑫鑫.基于ＥＭＤ￣ＫＮＮ的城市轨道站点客流预测方法研究[Ｄ].苏州:苏州科技大学ꎬ２０２１.[１２]张惠臻ꎬ高正凯ꎬ李建强ꎬ等.基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测[Ｊ].吉林大学学报(工学版)ꎬ２０２３ꎬ５３(２):４３０￣４３８.ＤＯＩ:１０.１３２２９/ｊ.ｃｎｋｉ.ｊｄｘｂｇｘｂ.２０２１０７２０.(上接第６６页)[１０]ＬＩＵＦꎬＷＡＮＧＭꎬＺＨＡＮＧＭꎬｅｔａｌ.Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｃｒｏｓｅｉｓｍｉｃｅｖｅｎｔｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｆｉｂｅｒ￣ｏｐｔｉｃｍｉｃｒｏｓｅｉｓｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｏｎｅ[Ｊ].ＩＥＥＥＰｈｏｔｏｎｉｃｓＪｏｕｒｎａｌꎬ２０２２ꎬ１４(２):１￣５.ＤＯＩ:１０.１１０９/ＪＰＨＯＴ.２０２２.３１４８３１５. [１１]ＧＥＩＧＥＲＬ.Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｅａｒｔｈｑｕａｋｅｅｐｉｃｅｎｔｅｒｓｆｒｏｍａｒｒｉｖａｌｔｉｍｅｏｎｌｙ[Ｊ].Ｂｕｌｌ.Ｓｔ.Ｌｏｕｉｓ.Ｕｎｉｖ.ꎬ１９１２ꎬ８:６０－７１.[１２]张志斌ꎬ金花ꎬ王晓飞.单纯形定位方法在新疆数字地震台网的测定精度分析[Ｊ].震灾防御技术ꎬ２０１９ꎬ１４(１):２００￣２０９.[１３]李健ꎬ高永涛ꎬ谢玉玲ꎬ等.基于无需测速的单纯形法微地震定位改进研究[Ｊ].岩石力学与工程学报ꎬ２０１４ꎬ３３(７):１３３６￣１３４６.ＤＯＩ:１０.１３７２２/ｊ.ｃｎｋｉ.ｊｒｍｅ.２０１４.０７.００５.[１４]李楠ꎬ王恩元ꎬ孙珍玉ꎬ等.基于Ｌ１范数统计的单纯形微震震源定位方法[Ｊ].煤炭学报ꎬ２０１４ꎬ３９(１２):８.[１５]ＰＲＶＧＧＥＲＡＦꎬＧＥＮＤＺＷＩＬＬＤＪ.Ｍｉｃｒｏｅａｒｔｈｑｕａｋｅｌｏｃａｔｉｏｎ:ａｎｏｎｌｉｎｅａｒａｐｐｒｏａｃｈｔｈａｔｍａｋｅｓｕｓｅｏｆａｓｉｍｐｌｅｘｓｔｅｐｐｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅ[Ｊ].ＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆｔｈｅＳｅｉｓｍｏｌｏｇｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｍｅｒｉｃａꎬ１９９８ꎬ７８(２):７９９￣８１５.ＤＯＩ:１０.１００７/ＢＦ００８１９５５５. [１６]ＰＲＵＧＧＥＲＡＦꎬＧＥＮＤＺＷＩＬＬＤＪ.Ｍｉｃｒｏｅａｒｔｈｑｕａｋｅｌｏｃａｔｉｏｎ:Ａｎｏｎｌｉｎｅａｒａｐｐｒｏａｃｈｔｈａｔｍａｋｅｓｕｓｅｏｆａｓｉｍｐｌｅｘｓｔｅｐｐｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅ[Ｊ].ＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆｔｈｅＳｅｉｓｍｏｌｏｇｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｍｅｒｉｃａꎬ１９８８ꎬ７８(２):７９９￣８１５.ＤＯＩ:１０.１７８５/ｂｓｓａ０７８００２０７９９.。
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交通与车辆工程学院
2018年硕士研究生学院集中答辩安排时间：2018.06.10上午8:00
地点：12号教学楼244
组长：李国祥（山东大学、教授）
成员：王玉海（吉林大学青岛汽车研究院、教授），刘盛强（中国重型汽车集团有限公司、研究员），张洪信（青岛大学、教授），高松（教授），杨先海（教授），郭宗和（教授）
秘书：李瑞先（副教授）
学生名单：
序号姓名论文题目导师备注
1 邵明磊端部非等构式斜线型变截面车辆悬架板簧的研究周长城
2 魏祥波基于thinkphp框架动力性能计算系统的设计与实现焦学健
3 程亚梅汽车振动控制的时滞参数识别研究任传波
4 王琳燕复合式空气悬架的性能分析与优化孟宪皆
5 刘豪无人机自动捕捉与跟踪动态目标方法研究曹凯
6 唐玉龙浮钳盘式制动器动力学分析及制动特性试验研究鲁力群
7 范照辉基于LLC谐振变换器的车用永磁发电机稳压技术研究韩加蓬
8 孙琛媛船用柴油机铝活塞设计及优化研究刘世英非全日制
9 姜景德基于内置径向与切向组合式磁极永磁发电机回收汽车废气
余能技术研究
张学义非全日制
10 马骏单片机同步教学系统开发李军伟非全日制
交通与车辆工程学院2018年硕士研究生答辩安排
车辆工程专业
第一组:
时间：2018.06.09上午8:00
地点：机械交通实验楼北楼432房间
组长：张学义（教授）
成员：田宜斌（山东唐骏欧铃汽车制造有限公司、高工），周长城（教授），刘瑞军（副教授），史立伟（副教授），刘从臻（副教授）
秘书：石莹（讲师）
学生名单：
序号姓名论文题目导师备注
1 耿慧慧汽车用电磁与内置径向永磁组合式磁极复合励磁稳
压发电机研究
张学义
2 李世征电动汽车用高效铸铜鼠笼式感应电机设计研究张学义
3 王凤娟少片抛物线型变截面等应力板簧的研究周长城
4 尹舜宇电动公交车复合电源系统的建模及控制策略研究刘瑞军
5 丁玲乘用车线控转向系统建模与控制策略研究刘瑞军
6 巩合聪电动汽车增程器用高可靠性电励磁发电机容错设计
研究
史立伟
7 董开雷电动汽车径向永磁与凸极电磁混合励磁轮毂驱动电
机设计研究
张学义非全日制
8 冯忠磊汽车用双△绕组交流发电机结构设计与分析史立伟非全日制
时间：2018年6月10日（周日）8:00
地点：机械与交通实验楼北楼451房间
组长：李丽君（教授）
成员：孙廷军（山东唐骏欧铃汽车制造有限公司、高工），郭宗和（教授），刚宪约（副教授），石沛林（副教授），焦学健（副教授）
秘书：付宏勋（讲师）
序号姓名论文题目导师备注
1 孙振永板结构隔声分析及在汽车上的应用仿真李丽君
2 刘怡然人工周期结构的吸声数值计算及在车内降噪的应用李丽君
3 刘德超六支腿柔性平台智能调平系统研制刚宪约
4 宋景基于PMWR方法的圆柱滚子轴承修形研究刚宪约
5 王海涛轮毂电机驱动系统温度场分析及冷却结构设计苗立东
6 裴滨大马力拖拉机后桥壳有限元分析及轻量化研究石沛林
7 陈宇铝合金运油半挂车拓扑优化设计及有限元分析焦学健
8 郑建强大马力拖拉机变速箱壳有限元分析与结构优化邹广德
9 付春雨牵引式房车行驶稳定性研究邹广德
10 李建启拖拉机用高低温环境试验仓的关键技术研究石沛林非全日制
11 李小朋某载重货车车架有限元结构分析及优化设计刚宪约非全日制
时间：2018年6月9日上午8:30
地点：机械与交通实验楼北楼465房间
组长：李军伟（教授）
成员：王玉海（吉林大学青岛汽车研究院、教授），高松（教授），任
传波（教授），苗立东（副教授），杨坤（副教授）
秘书：马超（讲师）
序号姓名论文题目导师备注
1 王德诚车用异步电机参数辨识及控制系统开发李军伟
2 柳晓东双轴驱动电动车整车控制器开发及硬件在环测试李军伟
3 高文敬动力电池SOC估算方法研究与BMS开发高松
4 于杰电池管理系统仿真测试系统研究与开发高松
5 王庆昌怠速工况下半车模型时滞减振研究及振动试验台的
设计
任传波
6 尹志强电动物流车整车控制器的开发苗立东
时间：2018年6月10日上午8:00
地点：机械与交通实验楼北楼465房间
组长：葛文庆（教授）
成员：钱凤琴（山东唐骏欧铃汽车制造有限公司、高工），孟宪皆（副教授），李迪（副教授），徐家川（副教授），李波（副教授）
秘书：王翠萍（讲师）
序号姓名论文题目导师备注
1 刘海涛纯电动力传动系统多同步模式换挡性能研究葛文庆
2 邵世磊电动拨叉式AMT换挡系统设计与性能研究葛文庆
3 王赓电磁直线驱动装置参数优化与性能研究葛文庆
4 俞潇电磁直驱变速系统集成优化设计与性能研究李波
5 贾富淳基于动力吸振器的汽车座椅减振研究孟宪皆
6 黄志强双相钢车身板的韧性断裂失效判据研究李迪
7 胡荣俊车身造型虚拟评价系统关键技术研究李迪
8 路艳玲基于模块化的自行式房车内部设计研究徐家川
9 高红臣基于知识的车身结构断面设计系统研究与开发徐家川
10 于春宝智能电控发动机故障模拟实训台研究与开发李迪非全日制
11 贠涛军用特种车辆涂层防护性能评价方法研究孟宪皆非全日制
交通运输工程专业
第一组：
时间：2018年6月9日上午8:00
地点：交通实验楼559
组长：曲金玉（教授）
成员：谭德荣（教授），韩加蓬（副教授），鲁力群（副教授），王吉华（副教授），郭栋（副教授），马寿举（淄博交警支队、高级工程师）
秘书：邵金菊（讲师）
学生名单：
序号姓名论文题目导师备注
1 侯秀敏爆胎车辆稳定性智能控制技术研究韩加蓬
2 史蕾蕾钳盘式制动器制动活塞密封时变失效机理研究鲁力群
3 王战古大型客车环境感知系统设计与前方障碍物检测方法
研究
高松
4 孙宇航动态交通网络乘用车经济环保出行路径规划方法研
究
谭德荣
5 黄江亮智能车定位与路径优化方法研究谭德荣
6 马要娟面向智能车的前方车辆识别技术研究及视觉感知系
统设计
谭德荣
7 齐臣电动汽车线控自动变速器及其动力换档元件的研究
与开发
曲金玉
8 张攀电动汽车线控自动变速器线控系统研究与开发曲金玉
9 满绪民高速公路自动超车控制研究王吉华
10 杨福忠高压共轨柴油机故障诊断专家系统的研究与开发曲金玉非全日制
11 王红鲁中棉花铁路物流园区规划研究及设计鲁力群非全日制
第二组：
时间：2018年6月10日上午8:00
地点：机械交通实验楼649
组长：王晓原（教授）
成员：谭德荣（教授），曹凯（教授），宇仁德（副教授），张敬磊（副教授），李庆印（淄博交警支队、高级工程师）
秘书：商强（讲师）
学生名单：
序号姓名论文题目导师备注
1 孔栋基于移动传感数据的智能汽车环境感知技术研究王晓原
2 王方基于相场耦合与多人动态博弈的车道选择模型王晓原
3 王云云双车道环境汽车驾驶员意图的情感指引机制及辨识
方法
王晓原
4 刘丽萍不同情绪下汽车运动特征的实验研究王晓原
5 王光庭基于室内环境的信息融合移动机器人自主导航研究曹凯
6 刘秀芳车辆自主决策安全性验证方法曹凯
7 潘亭基于体感技术的行人交通安全教育系统研究与关键
技术
宇仁德
8 孙一帆考虑驾驶员倾向性的酒驾辨识方法张敬磊
9 袁中玉基于热存储稳定性的SBS改性沥青直投式稳定剂制
备研究
贾致荣
10 焦方通基于多源数据的逆向可变车道动态控制方法孙锋、李庆印
11 赵菲考虑下游站点的公交优先配时方法研究李庆印、
孙锋
力学专业
时间：2018.06.07 下午14:00
地点：交通机械实验楼346
组长：任传波教授
成员：王学德（潍坊联兴新材料科技股份有限公司、高级工程师），贾致荣（教授），许英姿（教授），王延遐（教授），陈正发（副教授），韩昌瑞（副教授）秘书：代祥俊（副教授）
学生名单：
序号姓名论文题目导师备注
1 高磊水泥稳定碎石再生集料的强化及配合比设计研究贾致荣
2 宋晓轶兰炭炉内气固换热特性的研究王延遐
3 李帅时变参数时滞减振控制研究任传波
4 崔阳阳多参数联合作用下的海洋立管涡激振动研究陈正发王春光
动力机械及工程专业
时间：2018年6月9日8：00
地点：三机实验室中棚142室
组长：刘永启（教授）
成员：何芳（教授），刘瑞祥（教授），刘世英（教授），齐晓霓（副教授），郭振杰（淄博职业学院、教授）
秘书：王有镗（讲师）
学生名单：
序号姓名论文题目导师备注
1 石月月煤矿乏风瓦斯预热催化氧化流动特性与氧化特性模
拟研究
刘永启
2 杨锦明柴油机活塞顶部阳极氧化处理对结构可靠性的影响刘世英
3 梁伟海水循环冷却系统中的液滴碰撞过程研究齐晓霓
4 郭岱昌埋管型兰炭余热回收换热器内颗粒流动特性研究郑斌
5 梁浩天多区域型兰炭余热回收换热器内颗粒流动特性研究刘瑞祥
6 张政清秸秆成型颗粒燃烧过程的模拟和实验何芳。