检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2022年第1期22卷 282-291页

作者：赵建东陈溱焦彦利张凯丽韩明敏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 河北省交通规划设计院石家庄050000

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车... 详细信息

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。

关键词：智能交通异常驾驶行为识别多尺度卷积神经网络重点营运车辆车辆驾驶行为深度学习

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高铁车站接驳公交灵活线路优化设计研究

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交通运输系统工程与信息 2019年第5期19卷 150-155,176页

作者：安久煜宋瑞毕明凯薛守强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 中交投资有限公司北京100029

目前高铁车站接驳公交仅服务离开高铁站的乘客,在回高铁车站时空车驶回造成极大的资源浪费.本文设计了一种考虑回程的服务去往,以及离开高铁车站乘客的接驳公交服务模式,即"高铁快巴"灵活线路,区别于常规模式的固定线路,根据... 详细信息

目前高铁车站接驳公交仅服务离开高铁站的乘客,在回高铁车站时空车驶回造成极大的资源浪费.本文设计了一种考虑回程的服务去往,以及离开高铁车站乘客的接驳公交服务模式,即"高铁快巴"灵活线路,区别于常规模式的固定线路,根据乘客预先提交的出行需求生成灵活型"伞状"线路,以车辆行驶时间最少为目标,通过站点拆分,构建灵活线路优化设计模型,运用IBM ILOG CPLEX进行求解,通过案例验证了模型的有效性,在合理的时间内求解出车辆的行驶路径.当根据乘客提交的需求设计出车辆行驶路由后,系统会将车辆到站时间发送给乘客,乘客根据到站时间出行,方便了乘客的出行.

关键词：城市交通接驳公交路径优化定制公交 ILOGCPLEX

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考虑代价敏感的高速公路偷逃费行为识别模型

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 10-19页

作者：赵建东许慧玲吕行李平安黄诗音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 中公华通(北京)科技发展有限公司北京100088

为有效提升高速公路车辆偷逃通行费稽查效率,基于电子不停车收费(ETC)数据,结合K最近邻(KNN)和集成学习(Adaboost)算法及代价敏感学习机制,提出一种高速公路车辆偷逃费行为识别模型。针对原始ETC收费流水数据量大且冗余的特点,制定数据... 详细信息

为有效提升高速公路车辆偷逃通行费稽查效率,基于电子不停车收费(ETC)数据,结合K最近邻(KNN)和集成学习(Adaboost)算法及代价敏感学习机制,提出一种高速公路车辆偷逃费行为识别模型。针对原始ETC收费流水数据量大且冗余的特点,制定数据离散化和标准化处理规则,修复并规范数据形态后,提取两类逃费特征。通过分析ETC数据集遴选大车小标等7种逃费类型作为主要研究对象。针对逃费数据“高维”特点导致的模型分类效率低问题,通过Pearson与Spearman相关性分析和ReliefF重要性分析选取表现逃费特性的最佳特征子集。针对逃费车辆与正常车辆的类别“不平衡”现象所引发的模型过拟合问题,构建组合分类模型,在Adaboost算法中将KNN作为基分类器,先通过TomekLinks欠采样缓解不同类边界模糊问题,再引入代价敏感学习机制,提高模型对少数类(逃费车)的重视程度来缓解对多数类(正常车)的判别倾向。最后,对比不同分类模型对各类逃费事件的识别效果,验证融合代价敏感学习机制的KNN-Adaboost模型的性能。结果表明,该研究提出的模型识别精确率达0.98,召回率达0.96,F1系数达0.97,Kappa系数达0.95,较其他模型能更好地解决样本类不均衡问题,对少数类样本具有较高识别精度,可为提升高速公路收费稽查效率提供参考。

关键词：公路运输集成学习机器学习代价敏感特征选择

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考虑出行竞争的网约车能源环境效应不确定性研究

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交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 289-297页

作者：吕莹郭淳孙会君支丹月北京交通大学交通系统科学与工程研究院北京100044 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

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网... 详细信息

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网约车对传统出行方式出行量影响的角度建立网约车能源环境效应评估模型;以北京市为案例城市,运用网约车进入北京之前不同指标的数据,推演近年不考虑网约车影响的传统出行方式出行量;结合推演出行量和建立的能源环境效应评估模型得到网约车带来的净碳排放。结果表明,网约车对公交车和地铁出行量产生一定的抑制作用,其能源环境效应具有不确定性特征,并且随着共乘比例的增大,网约车的负能源环境效应削弱,说明网约车仍然具有节能减排的潜力,相关部门需要合理管理网约车。研究结论揭示了网约车的能源环境效应及发展共乘模式的重要性,对以网约车为代表的共享出行可持续发展具有参考意义,为实现碳中和作贡献。

关键词：城市交通能源环境效应反事实思维网约车出行竞争不确定性

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城市轨道交通碳排放效率与影响因素研究

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交通运输系统工程与信息 2023年第1期23卷 30-38,85页

作者：周琪梁肖黄俊生王海鹏毛保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 交通运输部公路科学研究院北京100088

从静态和动态两方面综合分析我国城市轨道交通的碳排放效率,以探索高效、绿色的城市轨道交通发展路径。首先,利用“自上而下”的方法测算城市轨道交通系统的碳排放量,构建涵盖车辆、人力、能源、环境、运输效益的要素体系;然后,运用考... 详细信息

从静态和动态两方面综合分析我国城市轨道交通的碳排放效率,以探索高效、绿色的城市轨道交通发展路径。首先,利用“自上而下”的方法测算城市轨道交通系统的碳排放量,构建涵盖车辆、人力、能源、环境、运输效益的要素体系;然后,运用考虑非期望产出的超效率SBM(Slack Based Model)模型测度我国23个省会城市轨道交通碳排放效率,利用方向性距离函数构建GML(Global Malmquist-Luenberger)指数分析碳排放效率的动态变化特性;最后,采用面板模型厘清碳排放效率的影响因素。模型计算结果表明:城市轨道交通碳排放效率总体呈现与网络规模正相关的差异化态势,不同类型城市轨道交通碳排放效率GML及其分解指数的变化特征有所差异;规模效率、技术进步对城市轨道交通碳排放效率具有提升作用,规模效率、技术进步指数每上升1%,碳排放效率GML指数分别提高1.906%、2.338%,火力发电比例对碳排放效率的提升有一定的抑制作用;随着城市轨道交通网络的发展,碳排放效率的提升仍需要技术进步的推动。最后,针对不同类型城市轨道交通提出了提升碳排放效率的策略要点。

关键词：城市交通碳排放效率超效率SBM 城市轨道交通面板模型 GML指数

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基于延迟时间的地铁车辆多级维修计划优化模型

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铁道学报 2021年第2期43卷 30-36页

作者：龙翔宇刘葛辉陈绍宽彭宏勤刘爽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 华杰工程咨询有限公司北京100029

现行的地铁车辆维修制度以固定周期维修为主,存在停机时间长、考虑不同子系统的维修需求不足等问题。基于延迟时间理论,以低级维修周期和高级维修可靠度阈值为决策变量、优化更新周期内平均费用为目标,建立车辆系统内单一子系统多级维... 详细信息

现行的地铁车辆维修制度以固定周期维修为主,存在停机时间长、考虑不同子系统的维修需求不足等问题。基于延迟时间理论,以低级维修周期和高级维修可靠度阈值为决策变量、优化更新周期内平均费用为目标,建立车辆系统内单一子系统多级维修计划优化模型,并给出基于实际数据的退化参数估计方法;以整个车辆系统为研究对象,考虑各个子系统间的经济关联性,提出基于子系统退化函数的维修活动调整惩罚函数,建立最大化全局收益的成组维修优化模型,并改进基于滚动时域和动态规划的求解算法。案例研究表明,本文模型可有效减少维修停时、节省维修成本,对运营企业制定维修计划具有一定的指导意义。

关键词：地铁列车车辆延迟时间多级维修成组维修优化模型

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基于免疫机制的网联车队双层信息传播模型研究

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公路交通科技 2024年第5期41卷 161-170页

作者：韩嘉成王江锋罗冬宇王钰张树奥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

恶意信息感染网联车队后,会对跟驰行为产生影响,降低道路利用率或危害车队安全,需要研究恶意信息的感染过程并提出解决策略。基于独立级联模型提出了恶意信息与免疫信息的双向传播模式,根据通信传输差异建立了双层信息传播模型,参考补... 详细信息

恶意信息感染网联车队后,会对跟驰行为产生影响,降低道路利用率或危害车队安全,需要研究恶意信息的感染过程并提出解决策略。基于独立级联模型提出了恶意信息与免疫信息的双向传播模式,根据通信传输差异建立了双层信息传播模型,参考补丁治愈网络病毒的免疫机制提出了观察者车辆治愈车队的方法。以信息功能为分类依据将传播信息分为目标信息、恶意信息和免疫信息,以传播模式差异为依据将传播信息置于相应模型层面。在搭建的仿真平台中,模拟网联车队的跟驰控制场景,通过注入恶意信息以验证所提出双层信息传播模型的可行性,提出愈速比概念作为试验变量,并讨论观察者车辆在网联车队中的最佳设置参数。结果表明:双层信息传播模型能够合理阐释网联车队恶意/免疫信息的传播机理,目标信息定向传输给所需车辆,恶意信息与免疫信息在通信交互层双向传播,实现相应的感染或治愈功能;当免疫信息的治愈时间固定时,观察者车辆的最佳位置是车队中段,可实现车队平均车间距偏差最小;当观察者车辆在车队中段位置时,愈速比存在设置最优值,可同时兼顾治愈成本与治愈效果;提出的观察者车辆策略能够有效抵御恶意信息传播带来的危害。

关键词：智能交通双层信息传播模型独立级联模型恶意信息网络病毒

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考虑机会充电与行程时间可靠性的区域多车型电动公交调度优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 151-165,187页

作者：姚恩建王鑫刘莎莎杨扬李成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 交通运输部科学研究院城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室北京100029

为提高电动公交系统运营效率,降低运营成本,本文提出一种考虑机会充电和行程时间可靠性的电动公交调度优化方法。首先,基于区域调度场景,提出在线路始末站配备快速充电桩,利用车次接续时间进行机会充电的策略;然后,考虑行程时间的随机波... 详细信息

为提高电动公交系统运营效率,降低运营成本,本文提出一种考虑机会充电和行程时间可靠性的电动公交调度优化方法。首先,基于区域调度场景,提出在线路始末站配备快速充电桩,利用车次接续时间进行机会充电的策略;然后,考虑行程时间的随机波动,以表征特定可靠性的预留行程时间作为模型输入生成调度方案,同时,将发车延误成本纳入目标函数中,综合考虑公交企业从规划到运营阶段的整体效益,构建以总成本最小为目标的区域多车型电动公交调度优化模型,针对模型特点,设计自适应大邻域搜索算法进行求解;最后,以北京市大兴区4条公交线路为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:基于本文方法得到的最优调度方案相较于传统单线路单车型调度方案,能使企业日均总成本下降37.93%,平均每辆车的发车延误时长减少5.63 min,说明本文所提方法能有效降低企业成本,提升公交系统可靠性。相较于不考虑机会充电和行程时间可靠性的区域多车型运营模式,本文最优方案能使总成本下降28.67%。此外,通过灵敏度分析,建议公交企业以240 kW的充电功率进行快速充电资源的配置,以90%的行程时间可靠性进行电动公交调度方案的编制。

关键词：城市交通区域调度自适应大邻域搜索电动公交机会充电行程时间可靠性

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考虑接续可靠性的动车组运用计划优化方法

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铁道学报 2020年第4期42卷 27-34页

作者：仝硕陈绍宽刘葛辉刘爽毛保华北京交通发展研究院北京100073 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

提高动车组运用计划的接续可靠性可有效降低运营成本,更好适应不断变化的运营环境。基于动车组运用网络图,考虑动车组初始任务、空车调拨等运用条件和检修里程、检修能力等约束条件,分析任务晚点条件下动车组完成相邻任务的能力,进一步... 详细信息

提高动车组运用计划的接续可靠性可有效降低运营成本,更好适应不断变化的运营环境。基于动车组运用网络图,考虑动车组初始任务、空车调拨等运用条件和检修里程、检修能力等约束条件,分析任务晚点条件下动车组完成相邻任务的能力,进一步提出交路段和整个运用日计划的接续可靠性定量化方法。在此基础上建立以运营总惩罚费用最小为目标,考虑检修和热备任务的动车组运用计划优化模型,设计改进的蚁群算法求解模型,并利用算例验证。算例表明:在不改变基本运营条件下,适当增加接续时间可有效提高动车组运用计划的接续可靠性,且有效降低因接续失效而带来的高风险。

关键词：动车组运用计划运用网络图列车接续可靠性改进蚁群算法

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考虑替代救援可靠度的应急配置优化模型

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浙江大学学报（工学版） 2021年第1期55卷 20-30页

作者：张翕然陈绍宽汪波刘爽王卓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 北京市交通信息中心北京100161

为了合理规划应急设施选址与资源配置方案,分析救援车辆失效对系统覆盖可靠度的影响.通过构建虚拟车辆资源池,考虑实际中存在使用系统内剩余可用车辆替代失效车辆的情景,提出救援覆盖可靠度的计算方法.以系统总成本最小化为目标,考虑设... 详细信息

为了合理规划应急设施选址与资源配置方案,分析救援车辆失效对系统覆盖可靠度的影响.通过构建虚拟车辆资源池,考虑实际中存在使用系统内剩余可用车辆替代失效车辆的情景,提出救援覆盖可靠度的计算方法.以系统总成本最小化为目标,考虑设施分级和2种救援车辆的匹配,建立考虑替代救援的应急配置双层规划模型.上层模型优化设施选址与车辆配置方案,下层模型进行物资需求分配.设计双层启发式算法进行求解.案例分析表明:随着车辆间容量倍数在合理范围内增长,系统总成本呈现先降低后平稳的趋势,该模型可以为最优的车辆种类匹配方案选择提供依据.通过与基于传统可靠度计算方法得到的结果对比表明,使用所提的可靠度计算方法,有助于减少系统总成本,在不同车辆类型匹配方案下的平均优化程度为9.01%.

关键词：应急设施选址与车辆配置集合覆盖车辆资源池救援覆盖可靠度替代救援

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