检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2023年第6期47卷 65-73页

作者：董黛悦郑炎熊志华董春娇浙江省交通运输科学研究院杭州310000 东南大学交通学院南京211189 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

研究大型赛事观赛人群出行行为机理,明确观赛人群出行模式演变规律,可为大型赛事组织优化策略的制定提供理论依据和技术支撑.结合行为调查(Revealed Preference,RP)和意向调查(Stated Preference,SP),分析大型赛事观赛人群组合出行行为... 详细信息

研究大型赛事观赛人群出行行为机理,明确观赛人群出行模式演变规律,可为大型赛事组织优化策略的制定提供理论依据和技术支撑.结合行为调查(Revealed Preference,RP)和意向调查(Stated Preference,SP),分析大型赛事观赛人群组合出行行为特征,构建了基于巢式Logit模型的观赛人群“出发时间+出行方式”组合决策行为模型,刻画出行时长、出行费用、同伴数量、小汽车拥有量和公共交通使用频率等因素对组合决策选择行为的影响.研究结果表明:构建的巢式Logit模型拟合性和准确性更优,预测精度为80.4%,比多项Logit模型提高了11.2%,可以更细致地刻画观赛人群组合决策选择机理;大型赛事观赛人群同伴数量越多,小汽车拥有量越大,选择小汽车出行的可能性越大,而公共交通使用频率越频繁的观赛人群选择公共交通出行的可能性越大;出行时长与出行费用直接影响着观赛人群所有决策阶段,且出行费用的影响程度更大.研究结果可为大型赛事交通需求管理政策的制定和实施提供技术支撑和参考.

关键词：城市交通大型赛事组合出行决策行为 Logit模型

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城市轨道交通客流与精细尺度建成环境的空间特征分析

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交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 25-32页

作者：高德辉许奇陈培文胡佳俊朱宇婷中国城市建设研究院有限公司北京100120 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京工商大学电商与物流学院北京100048

既有研究对城市轨道交通客流与土地利用依赖关系的分析较为充分,然而针对建成环境特征对客流影响的研究仍不够细致。本文采用开发强度、混合用地、慢行交通环境、公共交通可达性和可获得性等变量刻画城市轨道交通TOD(Transit-Oriented D... 详细信息

既有研究对城市轨道交通客流与土地利用依赖关系的分析较为充分,然而针对建成环境特征对客流影响的研究仍不够细致。本文采用开发强度、混合用地、慢行交通环境、公共交通可达性和可获得性等变量刻画城市轨道交通TOD(Transit-Oriented Development,TOD)建成环境的5D特征,基于多源地理大数据提出其计算方法,并利用多尺度地理加权回归研究TOD建成环境对早高峰出站客流影响的空间特征。针对北京的案例研究表明:TOD建成环境特征的空间分布具有显著空间异质性,多尺度地理加权回归能够刻画客流与上述特征变量依赖关系的空间异质性及其影响尺度,其估计结果更为可靠。TOD建成环境对早高峰出站客流的影响效果呈现显著的区域差异特征。两者关系的空间非平稳性表明:不同区域车站的TOD开发应采取差异化发展政策。郊区车站更适合强调规模和强度的发展策略,而中心城区车站则较难通过进一步提高规模和强度以改善客流效果,而应更强调发展的质量。

关键词：城市交通 TOD建成环境车站客流空间特征多尺度地理加权回归

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考虑出行者选择偏好的出行方式选择模型

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北京交通大学学报 2020年第1期44卷 42-48页

作者：姚恩建陈伟迪卢天伟杨扬北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

构建合理的出行方式选择模型是精确预测出行结构的关键.在现实出行条件中,不同出行者对于不同交通方式存在固有选择偏好,从而表现出一种非完全理性的出行方式选择行为.为进一步提高出行方式选择模型的预测结果精度,提出了一种考虑理性... 详细信息

构建合理的出行方式选择模型是精确预测出行结构的关键.在现实出行条件中,不同出行者对于不同交通方式存在固有选择偏好,从而表现出一种非完全理性的出行方式选择行为.为进一步提高出行方式选择模型的预测结果精度,提出了一种考虑理性决策和固有选择偏好共同影响的出行方式选择模型.双因素共同作用决定出行者的出行方式选择结果,两者的影响权重与出行者对于备选方案的心理参考值有关.备选方案的特征变量数值与心理参考值差值绝对值较小时,选择行为更多地受到固有偏好的影响,反之,则更多地受到理性决策的影响.分析对比结果表明,所提出模型在出行方式选择结果的预测命中率上优于以完全理性决策为前提的传统分层Logit模型的预测结果.

关键词：城市交通出行方式选择分层Logit模型固有选择偏好

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考虑灵活存车和列位占用的动车所调车作业计划编制

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中国铁道科学 2022年第1期43卷 152-162页

作者：史锦堂黎浩东曹恒郑亚晶北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 陕西交通职业技术学院轨道交通学院陕西西安710018 华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

以适用于不同车场布置类型的动车所为前提,以提升计划编制质量为目标,提出一种动车所调车作业计划编制模型。重点考虑灵活存车和列位占用问题,在统筹各项检修作业先后顺序安排、进路冲突、车场布置类型等现实情况的基础上,建立字典排序... 详细信息

以适用于不同车场布置类型的动车所为前提,以提升计划编制质量为目标,提出一种动车所调车作业计划编制模型。重点考虑灵活存车和列位占用问题,在统筹各项检修作业先后顺序安排、进路冲突、车场布置类型等现实情况的基础上,建立字典排序目标规划二级模型。该模型以最小化关键线区总占用时间为首要目标,以最小化总存车次数为次要目标,以动车所内的所有待开展作业为主要索引,通过决策所有作业的股道占用情况,得出所有待检修动车组的调车作业计划。依托采用纵列式二级二场布置的某动车所设计算例对模型进行验证。结果表明:第一优先级模型生成的作业计划关键线区占用总时长为5880 min,达到理论最小值;第二优先级模型在不降低这一总占用时长的前提下,减少总存车次数达37.5%,降低了调车成本。该模型能够有效压缩关键线区总占用时间和不必要的存车作业次数,达到统筹调度动车所内所有作业任务的目的。

关键词：动车所调车作业计划检修作业存车列位占用车场布置形式

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一种栅格化的线性工程施工进度计划方法

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土木工程与管理学报 2025年第1期42卷 66-73页

作者：姚恩建张景淳刘莎莎侯芸张铮朱彦锦北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 中国公路工程咨询集团有限公司北京100089 庆阳市高等级公路项目建设管理办公室甘肃庆阳745099

在线性工程施工进度计划研究中,处理施工活动间复杂多样的时空限制是一项挑战。为此,本文从栅格化角度提出一种新的线性工程施工进度计划方法。首先,将活动间时空限制转化为时空占用区域,并对线性计划图进行栅格化,生成时空栅格图。接着... 详细信息

在线性工程施工进度计划研究中,处理施工活动间复杂多样的时空限制是一项挑战。为此,本文从栅格化角度提出一种新的线性工程施工进度计划方法。首先,将活动间时空限制转化为时空占用区域,并对线性计划图进行栅格化,生成时空栅格图。接着,以资源平衡为目标,构建栅格化线性工程施工进度计划模型。然后,改进自适应大邻域搜索算法求解该模型,引入弧一致性检查和基于罚函数的约束松弛提升求解能力。最后,进行案例分析验证。结果表明,针对包含可变速率施工活动的复杂线性工程,该方法能快速生成不同粒度的最优施工进度计划。本文为线性工程施工进度计划编制提供了新视角,为未来研究提供重要支撑。

关键词：工程与项目管理线性工程施工进度计划线性计划方法时空栅格自适应大邻域搜索算法

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开放式社区下微循环公交线网设计

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科学技术与工程 2021年第26期21卷 11368-11374页

作者：赵腾菲杜鹏北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

公交微循环是“最后一公里”以及交通拥堵问题的有效解决方案之一,微循环公交在街区制条件下更能发挥出本身便捷高效的优势。以街区制条件下的开放式社区为背景,在公共交通能够满足区域内所有出行需求的前提下,建立以运营收入最大化为... 详细信息

公交微循环是“最后一公里”以及交通拥堵问题的有效解决方案之一,微循环公交在街区制条件下更能发挥出本身便捷高效的优势。以街区制条件下的开放式社区为背景,在公共交通能够满足区域内所有出行需求的前提下,建立以运营收入最大化为目标函数,线路长度、发车频率、车辆容量、上座率等为约束条件的微循环公交站点和线路设计模型,并采用遗传算法进行求解。最后,以百子湾社区为例,提出了社区微循环公交线路走向和发车频率的最优设计方案,证明了模型和算法的可行性与优越性。

关键词：微循环公交线路设计遗传算法街区制

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基于经济驱动和寿命驱动的轻型客车销量预测模型

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公路交通科技 2023年第4期40卷 264-270页

作者：卢淼刘梦涵宋国华北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 交通运输部规划研究院北京100028

传统的汽车销量预测方法多依赖于经济参数的增长,然而近年来我国的经济增长逐渐放缓,单纯依赖经济参数的汽车销量预测模型不再适用,且私家车更新淘汰引起的销量结构变化也不容忽视。基于以上因素,将轻型客车销售分为经济驱动和寿命驱动... 详细信息

传统的汽车销量预测方法多依赖于经济参数的增长,然而近年来我国的经济增长逐渐放缓,单纯依赖经济参数的汽车销量预测模型不再适用,且私家车更新淘汰引起的销量结构变化也不容忽视。基于以上因素,将轻型客车销售分为经济驱动和寿命驱动2种模式。在考虑收入差距的基础上,结合人均收入水平和收入分布曲线,建立了轻型客车保有量预测模型,通过合理设置未来经济参数值,计算得到我国轻型客车保有量预测结果。引入车辆存活概率函数,根据历史数据拟合得到我国轻型客车存活概率曲线,以计算由车辆寿命驱动的销量。利用轻型客车保有量预测结果和车辆报废情况,得到2020至2050年2种模式驱动下的我国轻型客车销量。结果表明:我国正处于汽车增长的中期阶段,且增长拐点位于2030年前后,在此时间点后,汽车保有量增长将逐步放缓;我国目前的汽车销售仍由经济驱动占主体,但在研究时间段内,寿命驱动的销量份额不断增加,并从2025年开始超过经济驱动的销量,逐渐占据销售市场;到2050年,我国的轻型客车保有量将达到约5.4亿辆,销售量达到4821万辆左右,其中94.85%为寿命驱动的购置,经济驱动的购买份额仅占5.15%,这表示我国的汽车市场在2050年将接近成熟,但仍存在经济增长导致的购买潜力。

关键词：运输经济汽车销量预测模型回归分析报废车辆预测轻型客车销量汽车保有量车辆存活概率

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基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

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交通运输系统工程与信息 2020年第1期20卷 183-189页

作者：王海星王翔宇王招贤李学东北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交科公路勘察设计研究院有限公司北京100191 天地科技股份有限公司北京100013

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因.基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚... 详细信息

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因.基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类.结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类.由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.

关键词：公路运输不良驾驶行为模糊C均值聚类算法危险货物运输因子分析

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考虑节能目标的有轨电车时刻表优化

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交通运输工程学报 2019年第6期19卷 171-181页

作者：张桐毛保华许奇冯佳唐继孟北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京1000U 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 湖南工业大学交通工程学院湖南株洲412007

研究了半独立路权下有轨电车时刻表的优化问题,基于运行区间速度限制及区间首、末端节点构成,对有轨电车运行区间进行了分类;考虑有轨电车区间运行过程的复杂性,构建了以减小列车总旅行时间和总能耗为目标的有轨电车区间车速引导节能优... 详细信息

研究了半独立路权下有轨电车时刻表的优化问题,基于运行区间速度限制及区间首、末端节点构成,对有轨电车运行区间进行了分类;考虑有轨电车区间运行过程的复杂性,构建了以减小列车总旅行时间和总能耗为目标的有轨电车区间车速引导节能优化模型;为了使2个优化目标拥有相同的趋优满意程度,提出了采用模糊数学规划的方法将双目标优化问题转化为单目标优化问题;针对节能优化模型非线性特点,设计了基于仿真的遗传算法对优化模型进行求解;为了验证模型的有效性,以南京市麒麟有轨电车1号线实际数据为基础,选取某工作日早高峰7:00~8:00作为研究时段,采用设计优化方法对既有时刻表进行了优化;考虑企业管理者运营服务理念侧重性对优化结果的影响,分别以最小旅行时间、最小能耗为目标的方案与本文模型对比。优化结果表明:采用节能优化模型综合优化后的时刻表与既有运营时刻表相比,其上行方向总旅行时间节省了124.9 s,减少约7.7%,下行方向总旅行时间节省了394.9 s,减少约24.3%,有效提升了有轨电车运行效率;节能优化模型与最小旅行时间方案相比,有轨电车上、下行总能耗分别降低了56.7%和53.5%,与最小能耗方案相比,上、下行有轨电车总旅行时间分别降低了14.9%和14.1%,有效消解了旅行时间目标与能耗目标的冲突。

关键词：城市轨道交通有轨电车时刻表优化遗传算法节能区间车速引导

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基于多任务学习的快件送达时间预测方法

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计算机工程 2022年第4期48卷 314-320页

作者：王强林友芳万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

快件送货时间预测(即在任何时间预测包裹送达的到达时间)是物流领域中最重要的服务之一。准确地预测快件送达时间可以为用户提供更准时的服务,缓解客户的等待焦虑,提升用户体验,且有利于快递员的路径规划,从而提高派送效率。然而在快递... 详细信息

快件送货时间预测(即在任何时间预测包裹送达的到达时间)是物流领域中最重要的服务之一。准确地预测快件送达时间可以为用户提供更准时的服务,缓解客户的等待焦虑,提升用户体验,且有利于快递员的路径规划,从而提高派送效率。然而在快递派送场景下,多因素、动态性及多目的地等特征给快件投递准确预测送达时间带来巨大挑战。提出一种基于多任务学习的模型MTDTN,从快递员的大量历史时空轨迹中预测快件送达时间。MTDTN建模多种影响送达时间的外部因素,利用地理信息编码、卷积操作以及双向长短时记忆网络来捕获派送行为的时空关系,并运用多任务学习框架,引入顺序预测的辅助任务与送达时间预测的主任务,提高模型预测性能。在真实数据集上的实验结果表明,与基准方法中最优的DeepETA模型相比,该模型的平均绝对误差与平均绝对百分比误差分别降低了16.11%和12.88%,模型效果明显提升。

关键词：送达时间预测时空轨迹卷积神经网络双向长短时记忆多任务学习

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