检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆交通大学学报（自然科学版） 2021年第3期40卷 56-63页

作者：王晓潮周鲁金华田梦广州地铁设计研究院股份有限公司广东广州510010 北京交通大学交通运输部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

针对城市轨道交通既有通过能力计算方法较为粗糙的问题,通过合理假设及分类讨论,采用易得参数给出了城市轨道交通快慢车方案下线路通过能力的计算公式。并以福州某地铁线路为背景进行了案例分析,发现由越行站分割所得区段内的慢车站数... 详细信息

针对城市轨道交通既有通过能力计算方法较为粗糙的问题,通过合理假设及分类讨论,采用易得参数给出了城市轨道交通快慢车方案下线路通过能力的计算公式。并以福州某地铁线路为背景进行了案例分析,发现由越行站分割所得区段内的慢车站数量而非越行站间距是线路通过能力的主要影响因素,并给出了越行站设置的相关建议。

关键词：交通工程地铁快慢车列车开行方案通过能力计算越行站设置

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地铁车站客流瓶颈识别与疏解方案优化研究

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交通信息与安全 2019年第2期37卷 128-134页

作者：张瑞李静婧刘葛辉陈绍宽北京交通大学交通运输部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 杭州市地铁集团有限责任公司运营分公司杭州310021

客流瓶颈的疏解对车站日常运营安全有着重要影响。构建了综合考虑M/G/c/c模型和用户均衡理论的乘客网络动态客流分配和瓶颈识别模型,通过多指标比较,有效识别车站瓶颈及其拥堵情况。在识别出的瓶颈点处进一步考虑瓶颈疏解方法,比较了不... 详细信息

客流瓶颈的疏解对车站日常运营安全有着重要影响。构建了综合考虑M/G/c/c模型和用户均衡理论的乘客网络动态客流分配和瓶颈识别模型,通过多指标比较,有效识别车站瓶颈及其拥堵情况。在识别出的瓶颈点处进一步考虑瓶颈疏解方法,比较了不同导流杆设置方法对疏解效果的影响。以宋家庄站为例,对该站的瓶颈点进行识别和疏解,仿真结果表明,导流杆连续设置时对瓶颈的疏解效果较为稳定,案例中最优场景瓶颈区域密度均值和最大值明显下降,间隔设置时疏解效果则不如连续设置时明显。

关键词：交通工程瓶颈识别瓶颈疏解行人仿真地铁车站

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2022年世界城市轨道交通运营统计与分析综述

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都市快轨交通 2023年第1期36卷 1-8页

作者：韩宝明习喆孙亚洁鲁放牛晨祎王晨旭徐凯丽姚一帆北京交通大学交通运输学院北京100044 交通运输部综合交通运输大数据应用技术行业重点实验室北京100044 中国城市轨道交通协会北京100038

参考国际上较为通用的统计标准,将城市轨道交通分为地铁、轻轨和有轨电车三大类,对世界城轨交通运营现状进行统计。分析表明:截至2022年底,全球有78个国家和地区的545座城市开通了城市轨道交通系统,总里程超过41 386.12 km,其中地铁、... 详细信息

参考国际上较为通用的统计标准,将城市轨道交通分为地铁、轻轨和有轨电车三大类,对世界城轨交通运营现状进行统计。分析表明:截至2022年底,全球有78个国家和地区的545座城市开通了城市轨道交通系统,总里程超过41 386.12 km,其中地铁、轻轨、有轨电车分别占48.9%、9.8%和41.3%。截至2022年12月31日,中国(含港澳台)累计有61座城市开通运营轨道交通,运营里程达10 857.17 km,其中中国内地运营里程10 291.96 km。2021年,全球46个国家的157座城市地铁累计运送乘客498.66亿人次,平均负荷强度0.74万人次/(d·km),其中中国(含港澳台)地铁年客流量为256.86亿人次。我国城市轨道交通持续稳步发展,线网规模和客流规模继续稳居全球第一。对中国内地市域(郊)铁路线路进行统计,开通运营里程为2 954.67 km,在建里程为2 826.91 km。市域(郊)铁路将为都市圈、城市群发展提供有力支持,为实现“双碳”愿景做出积极贡献,为交通强国建设奠定基础。

关键词：世界城市轨道交通线网规模客流量市域(郊)铁路统计分析 2022年

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车车通信环境下考虑交通拥堵状态的碰撞时间混合分布建模研究

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交通信息与安全 2022年第2期40卷 53-62页

作者：赖子良王江锋李晔刘兴华同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 同济大学交通运输工程学院上海201804 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

碰撞时间(TTC)是评价车车碰撞风险的有效指标,然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车(V2V)通信环境下不同交通状态的TTC分布规律,通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境,开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加... 详细信息

碰撞时间(TTC)是评价车车碰撞风险的有效指标,然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车(V2V)通信环境下不同交通状态的TTC分布规律,通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境,开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加速度和航向角建立动态冲突辨识模型,计算车辆以任意角度接近时的TTC值;针对TTC值的结果出现多峰值现象,将交通流分为“拥堵、缓行、畅通”这3种状态,构建了考虑交通流状态的高斯混合模型以描述不同交通状态下的TTC分布规律,并采用最大期望(EM)算法进行参数求解。将所建高斯混合模型与负指数分布、对数正态分布、负指数/对数正态混合分布这3种传统的TTC分布模型进行对比,采用校正决定系数R2评价模型的拟合优度,并通过K-S检验验证模型的有效性。在此基础上,将所建高斯混合模型应用于非车车通信条件下不同交通状态的TTC分布拟合描述,进一步验证模型的适用性。结果表明:车车通信环境下“拥堵、缓行、畅通”这3种交通状态下的高斯分布均值逐渐增大,所处交通场景的碰撞风险依次降低;考虑交通状态的TTC高斯混合模型拟合优度为0.950 5,相较于其他TTC混合分布模型,拟合优度提升了0.057 5。

关键词：智能交通碰撞时间高斯混合模型交通状态车车通信 EM算法

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基于CFSFDP-BP的车辆出行群体分类及识别方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：谢坤董宏辉卢玲玉耿庆桥李鹏辉董春娇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中国城市规划设计研究院深圳分院市政所交通运输部规划研究院公路所

分类定量刻画货车和私家车出行特征，有助于揭示多类别车辆出行群体出行规律。本文以货车和私家车出行轨迹数据为基础，以出行开始时间、出行结束时间、总运行时长等七个出行指标作为特征量，提出基于密度峰值聚类的（CFSFDP）出行群体... 详细信息

分类定量刻画货车和私家车出行特征，有助于揭示多类别车辆出行群体出行规律。本文以货车和私家车出行轨迹数据为基础，以出行开始时间、出行结束时间、总运行时长等七个出行指标作为特征量，提出基于密度峰值聚类的（CFSFDP）出行群体分类方法，将货车和私家车分别划分为三类出行群体。以出行特征指标为输入，密度聚类算法的分类标签为输出，建立基于BP网络的车辆出行群体类别识别模型，实现对同一车型下的不同出行群体的快速识别。研究结果表明：提出的基于CFSFDP-BP的车辆出行群体分类及识别方法预测精度和可靠性较好，对货车出行群体类别的识别准确率为0.991，对私家车出行群体类别识别准确率为0.988，且对货车出行群体的识别效果优于私家车的识别效果。货车出行群体可划分为灵活型-低强度、传统型-中强度以及传统型-高强度三类；私家车出行群体可划分为通勤型-低强度、通勤型-中强度以及灵活型-高强度三类出行特征群体。研究结果能够为交管部门制定精细化的交通管理策略，提高交通运行效率提供支持。

关键词：道路交通货车与私家车出行特征密度峰值聚类算法出行群体识别

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基于路网在途车辆数的拥堵指数短期预测

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交通运输工程与信息学报 2023年第3期21卷 98-107页

作者：孙士宏宋国华孙建平雷雪朱瑞仪范鹏飞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 北京交通发展研究院北京100073 同济大学数学科学学院上海200092

交通拥堵指数是定量评价路网车辆运行状况的指标,准确预测交通拥堵指数的发展趋势是交通工程师关注的重点。为克服天气、节假日等复杂因素对交通高峰时段拥堵指数预测精度的干扰,本文以预测未来2 h范围内每5 min的拥堵指数为目标,首先,... 详细信息

交通拥堵指数是定量评价路网车辆运行状况的指标,准确预测交通拥堵指数的发展趋势是交通工程师关注的重点。为克服天气、节假日等复杂因素对交通高峰时段拥堵指数预测精度的干扰,本文以预测未来2 h范围内每5 min的拥堵指数为目标,首先,利用交通流基本图和交通波理论,从拥堵蔓延角度分析路网在途车辆数与拥堵指数的峰值滞后现象机理;其次,分析路网在途车辆数与拥堵指数的相关性,结合非线性回归方法,构建基于路网在途车辆数的拥堵指数预测模型(NV-NR模型);最后,利用北京市2018年6~9月工作日的数据集进行验证分析。结果表明,NV-NR模型在验证集中预测精度达91.9%;在拥堵指数达到中度拥堵阈值及以上的范围时效果更优,预测精度达93.8%,平均绝对误差为0.412。该方法能够有效预测交通高峰时段的拥堵指数短期变化趋势,为交通拥堵指数预测提供一种新的思路。

关键词：城市交通拥堵指数短期预测回归模型路网在途车辆数

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考虑全寿命周期的城市路段交通安全集成评价

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北京交通大学学报 2023年第1期47卷 106-114页

作者：米雪玉邵春福张鹏庄焱张小雨王菁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 华北理工大学唐山市空地智慧交通重点实验室河北唐山063210 北京市政路桥股份有限公司工程总承包二部北京100160

针对城市路段交通安全问题进行评价研究,考虑全寿命周期下“建设、管理、养护、运营”的驱动因素,选取路段几何特征、路面支撑属性、路段控制信号、路段标志标线、路侧照明条件5个大类安全指标,分析其内部小类指标的定性评估与定量评定... 详细信息

针对城市路段交通安全问题进行评价研究,考虑全寿命周期下“建设、管理、养护、运营”的驱动因素,选取路段几何特征、路面支撑属性、路段控制信号、路段标志标线、路侧照明条件5个大类安全指标,分析其内部小类指标的定性评估与定量评定耦合特点.通过模糊多准则折衷决策(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun,VIKOR)解析定性因素,采用最优趋近物元可拓方法计算定量类指标,并将两部分的加权均方根作为路段交通安全指数,构建城市路段交通安全集成评价模型,最后以深圳市福田区道路网为实例进行实证研究.研究结果表明:被评为安全、一般和不安全的路段占比分别为30.77%、53.84%和15.39%,与实际相符.模型所得的路网交通安全指数为71.61%,介于两种参照评价模型结果(74.64%和70.08%)之间.相较于参照模型,本文建立的模型在评价结果均衡性、极值数据偏差等判据上具有明显优势.研究成果可为改进城市道路交通管理提供决策依据,对促进交通基建常态化组织管理,规范交通安全设计元素提供指导.

关键词：交通工程安全评价集成模型城市路段耦合指标最优趋近

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智能网联环境下基于混合深度学习的交通流预测模型

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交通运输系统工程与信息 2020年第3期20卷 47-53页

作者：陆文琦芮一康冉斌谷远利东南大学交通学院南京211189 东南大学—威斯康星大学智能网联交通联合研究院南京211189 东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京211189 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术行业重点实验室北京100044

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求,提出一种基于混合深度学习(Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型.模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础,采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为... 详细信息

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求,提出一种基于混合深度学习(Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型.模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础,采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为多个固有模态函数分量和残差分量,并将所得分量重构为模型输入;利用双向长短期记忆神经网络和注意力机制,构建深度学习模型框架;为检验模型预测精度和可靠性,选择北京市二环路多个连续车道断面速度数据进行算法验证.结果表明,HDL模型在不同车道均有理想的预测结果,单步和多步预测精度均显著优于对比模型.

关键词：智能交通速度预测混合深度学习交通流集成经验模态分解

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不同抑尘模式对道路扬尘控制效率的影响分析

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环境科学与技术 2023年第3期46卷 108-115页

作者：林凡琪刘善文朱健忠李贤芳吴亦政薛占刚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 山东诺方电子科技有限公司山东济南250001 傲蓝得环境科技有限公司河南郑州451482

为评估不同道路积尘负荷和抑尘模式下的道路扬尘控制措施效率,进而高效治理扬尘并节约作业成本,该文以河南省郑州市中心城区部分道路为研究对象,对各抑尘方式实施前后道路积尘负荷和大气污染浓度进行监测对比。结果表明:(1)随着道路积... 详细信息

为评估不同道路积尘负荷和抑尘模式下的道路扬尘控制措施效率,进而高效治理扬尘并节约作业成本,该文以河南省郑州市中心城区部分道路为研究对象,对各抑尘方式实施前后道路积尘负荷和大气污染浓度进行监测对比。结果表明:(1)随着道路积尘等级从优到差,道路扬尘控制效率总体上呈现先升后降的趋势。当积尘等级为良、差时,扬尘控制效率均为高压清洗+洗扫收边>洗扫收边>对冲+洗扫收边,高压清洗+洗扫收边在积尘等级为良时,扬尘控制效率最高(22%~33%)。(2)雾炮的道路扬尘控制效率(11.35%~22.06%)大于洒水作业(2.45%~14.86%)。无论是洒水还是雾炮,PM_(10)的治理效果都优于PM_(2.5)。(3)洒水作业对大气污染颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)改善的维持时间约为30 min,而雾炮的影响时间至少为2 h。以上结论可为环境保护部门应对城市道路扬尘污染的精准、高效及节能治理提供理论依据。

关键词：道路扬尘积尘负荷 PM浓度控尘措施

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电动自行车不安全骑行决策行为建模

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北京交通大学学报 2021年第1期45卷 105-110页

作者：董春娇薛维洋谢坤诸葛承祥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国家级实验教学示范中心北京100044 卡尔斯鲁厄理工学院交通运输学系卡尔斯鲁厄76131 香港理工大学土地测量及地理资讯学系中国香港999077

大量涌现的电动自行车,既是经济便利的出行方式,也使原本资源紧张的城市道路交通面临新的考验,给交通管理者带来了巨大的挑战.通过开展问卷调查分析电动自行车不安全骑行决策行为特征和致因因素,引入同质性输入变量和异质性模型变量,针... 详细信息

大量涌现的电动自行车,既是经济便利的出行方式,也使原本资源紧张的城市道路交通面临新的考验,给交通管理者带来了巨大的挑战.通过开展问卷调查分析电动自行车不安全骑行决策行为特征和致因因素,引入同质性输入变量和异质性模型变量,针对电动自行车占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行决策行为,建立基于Logistic回归的电动自行车不安全骑行决策行为模型.结果表明:电动自行车不安全骑行决策行为和家庭年收入、回家时间、出行时长和是否为外卖/快递车辆等同质性输入变量,以及非机动车道宽度、机动车流量、公交车占道、路边停车、需要伺机转弯和目的地位置等异质性模型变量显著相关.建立的模型拟合效果较好,预测不安全骑行决策行为的正确率为73.17%.

关键词：城市交通不安全骑行行为电动自行车 Logistic回归

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