检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道科学与工程学报 2023年第5期20卷 1587-1597页

作者：黄俊生陈垚张安英周琪柏赟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 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044 广东省交通运输规划研究中心广东广州510101

为顺应城市轨道交通网络列车跨线运营的运输组织发展趋势,从乘客和企业两方面,提出一种互联互通条件下城市轨道交通网络列车开行方案优化模型。模型以网络列车跨线交路组合方案和发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、运用车数量、断... 详细信息

为顺应城市轨道交通网络列车跨线运营的运输组织发展趋势,从乘客和企业两方面,提出一种互联互通条件下城市轨道交通网络列车开行方案优化模型。模型以网络列车跨线交路组合方案和发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、运用车数量、断面运能等约束,以乘客出行成本和企业运营成本的系统成本最小化为目标。针对模型变量多的特点,设计考虑理性乘客客流分配方法的改进邻域搜索算法进行求解。以包含4条线路的某城市地铁网络进行案例分析,研究跨线运营下的最优开行方案,并与分线运营予以比较,验证优化模型的可行性和算法的有效性。研究结果表明:1)改进的邻域搜索算法求解时间较短,且收敛解质量较稳定;2)与分线运营相比,互联互通下,全网系统成本降低了接近4.0%,全网换乘客流量降低了4.8%,同时开行跨线列车能有效降低企业运营成本,最多可降低40%;3)开行跨线列车提高了乘客的直通性,乘客直达路径数量提高了6.4%,多次换乘的行为大幅减少;4)为保证跨线运营的服务水平,应合理设置跨线交路数量。采用本模型时应充分考虑全网实际客流特点和乘客时间价值,当全网小时进站量大于97 314人次且换乘系数大于1.45时,跨线运营比分线运营更具优势。

关键词：城市轨道交通跨线运营开行方案邻域搜索算法客流分配

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城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

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系统仿真学报 2020年第4期32卷 709-717页

作者：张小雨邵春福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

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算... 详细信息

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。

关键词：城乡结合部道路交叉口信号配时车辆排放多目标优化

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多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究

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交通运输系统工程与信息 2023年第1期23卷 77-85页

作者：赵建东贺晓宇余智鑫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研究院有限公司石家庄050000

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles,ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN,MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO(Simulation o... 详细信息

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles,ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN,MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles,HDV)的行驶状态信息。其次,搭建MAQ模型,采用掩码机制和注意力机制方法,实现固定模型输入大小,以及实现置换不变性。第三,为实现车辆间影响程度的数值化,以车辆间相对速度和相对位置为参数,使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后,分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比,并测试ICV在不同网联范围(80~330 m,以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明,以40辆HDV、100 m网联范围为例,MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%;分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%,ICV平均车速提高了4.8%;ICV平均车速随着网联范围的扩大,呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。

关键词：智能交通智能网联车换道决策深度强化学习分子动力学网联范围

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基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测

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北京交通大学学报 2022年第4期46卷 52-59页

作者：董春娇刘晓珂常乃心李林玉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

在对持续性大型活动进行交通需求预测时,会出现因缺失资料而导致预测困难的情况.针对该问题从综合搜索指数,潜在出行人口规模和吸引度3个方面,分析了持续性大型活动客流规模影响因素,根据多项式分布滞后(Polynomial Distributed Lag,PDL... 详细信息

在对持续性大型活动进行交通需求预测时,会出现因缺失资料而导致预测困难的情况.针对该问题从综合搜索指数,潜在出行人口规模和吸引度3个方面,分析了持续性大型活动客流规模影响因素,根据多项式分布滞后(Polynomial Distributed Lag,PDL)模型构建了基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测模型.以2019年北京世界园艺博览会为例,利用北京市2012年至2019年北京客流量对预测模型进行参数标定,预测世园会5月客流规模.结果表明:网络搜索引擎数据与大型活动客流规模存在相关关系.对于无历史数据的持续性大型活动,该预测模型的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)在8%以内,有较高的预测水平,能够为有关部门提供决策依据.

关键词：城市交通大型活动 PDL模型客流预测

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铁路运输态势推演系统架构及关键技术研究

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北京交通大学学报 2021年第4期45卷 28-36页

作者：何世伟宋瑞李玉斌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

在分析国内外铁路运输态势推演系统研究现状的基础上,提出了铁路运输态势推演系统(Railway Transportation Situation Deducing System,RTSDS)架构,探讨了铁路运输生产关键数据实时采集和融合、铁路日常运输综合态势感知指标构建及评价... 详细信息

在分析国内外铁路运输态势推演系统研究现状的基础上,提出了铁路运输态势推演系统(Railway Transportation Situation Deducing System,RTSDS)架构,探讨了铁路运输生产关键数据实时采集和融合、铁路日常运输综合态势感知指标构建及评价、基于大数据的运输日常生产态势演化及预警等关键技术,初步开发了基于实时大数据的铁路货运日常运输生产总体态势推演原型系统,为进一步研发实际生产系统,更精准掌控运输生产演化规律和预见可能出现问题,提升调度生产管理水平和运输效益提供技术支撑.

关键词：铁路运输态势推演态势感知系统架构知识计算

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基于共享单车骑行轨迹的骑行质量识别方法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第4期53卷 1040-1046页

作者：胡莹邵春福王书灵蒋熙孙海瑞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 北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交研都市交通科技有限公司北京100044

基于共享单车骑行轨迹数据,提出了路网匹配以及骑行质量快速识别的方法。首先,以隐马尔科夫模型(HMM)的匹配算法为基础,提出了改进的骑行轨迹数据匹配方法。然后,基于密度聚类算法识别轨迹停驻点集,利用停驻点集的特征以及定位数据规律... 详细信息

基于共享单车骑行轨迹数据,提出了路网匹配以及骑行质量快速识别的方法。首先,以隐马尔科夫模型(HMM)的匹配算法为基础,提出了改进的骑行轨迹数据匹配方法。然后,基于密度聚类算法识别轨迹停驻点集,利用停驻点集的特征以及定位数据规律实现了关键参数的计算,给出了轨迹数据路网匹配的算法流程。最后,利用匹配后的轨迹数据,提出了基于离群检验的路段骑行质量快速识别方法。以北京市某区域为对象进行了案例分析,并通过沉浸式骑行体验和骑行环境调查相结合方式,验证了本文方法的准确性为87.7%。

关键词：交通运输规划与管理共享单车轨迹数据路网匹配骑行质量离群检验

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灵活检修工艺下地铁车辆架大修作业调度优化方法

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交通运输系统工程与信息 2022年第6期22卷 234-243,299页

作者：陈绍宽王丹阳刘致远刘葛辉冯佳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 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044 天津市英贝特航天科技有限公司天津300141

架大修作业调度方案是影响架大修作业效率的关键,其制定的重要依据是车辆检修工艺。首先,分析以人工调度为主的车辆架大修工艺的局限,根据车辆架大修作业的项目分解结构、工艺次序关系和执行对象,建立基于灵活检修工艺的车辆架大修作业... 详细信息

架大修作业调度方案是影响架大修作业效率的关键,其制定的重要依据是车辆检修工艺。首先,分析以人工调度为主的车辆架大修工艺的局限,根据车辆架大修作业的项目分解结构、工艺次序关系和执行对象,建立基于灵活检修工艺的车辆架大修作业调度优化模型,实现列车库内检修作业时间最小化;其次,针对模型中存在复杂次序关系约束的特点,设计改进的遗传算法进行求解;最后,通过对多种场景下车辆架大修作业调度优化方案开展案例研究,验证模型与算法的正确性和有效性。案例研究结果表明:采用灵活检修工艺可有效缩短车辆库内检修时间,显著提高架大修的作业效率,较3种对比检修工艺,架大修平均作业时间分别下降22.3%,15.2%,11.1%;双列同步作业时,采用不同修程混合维修模式,可有效降低维修作业瓶颈的影响。

关键词：城市交通车辆检修维修计划架大修作业灵活检修工艺

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多源数据融合驱动的城市快速路交通状态划分

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 213-220,231页

作者：谷远利杜恒陆文琦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 香港科技大学土木与环境工程系中国香港

为提升交通状态划分效果,本文提出一种基于负激励项的改进模糊C均值聚类(BNITFCM)交通状态划分模型。该模型在原有FCM(Fuzzy C-Means)模型基础上考虑了交通流样本点权重以及交通流参数权重对聚类效果的影响,并引入隶属度负激励项、交通... 详细信息

为提升交通状态划分效果,本文提出一种基于负激励项的改进模糊C均值聚类(BNITFCM)交通状态划分模型。该模型在原有FCM(Fuzzy C-Means)模型基础上考虑了交通流样本点权重以及交通流参数权重对聚类效果的影响,并引入隶属度负激励项、交通流权重负激励项、交通流样本点权重负激励项使聚类结果呈现类内高耦合、类间低耦合的特性。在此基础上,对样本点进行加权处理,用加权欧氏距离描述样本点之间的关系。通过拉格朗日乘子法得出模型的迭代公式并通过该迭代公式对模型进行求解。针对大多交通状态划分方法参数特征维度低的问题,本文以经过多源数据融合获得的速度、速度标准差、流量、密度和道路满载度构建高维特征输入。以数值仿真实验检验了BNIT-FCM模型在分类准确性方面的表现,结果表明,BNIT-FCM模型较FCM模型和改进模糊隶属度FCM模型(IFMD-FCM)的ARI(Adjusted Rand Index)分别提升了4.17%和3.56%。以深圳市北环大道卡口和浮动车数据的交通流为研究对象,实验结果表明,BNIT-FCM模型对比FCM模型以及IFMD-FCM模型的轮廓系数分别提升了4.12%和4.07%;同时,BNIT-FCM模型采用多源融合数据的速度及其标准差比单独采用卡口数据和单独采用浮动车数据的速度及其标准差的轮廓系数分别提升了29.67%和54.13%。

关键词：城市交通交通状态划分改进FCM聚类模型多源数据多维特征

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考虑用户边际成本偏好的逐日交通路径选择模型

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北京交通大学学报 2022年第4期46卷 76-84页

作者：张文义张璇何彦博马继辉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

针对现有逐日交通调整模型在刻画用户边际行为偏好上存在的不足,提出一种适用于路径叠加网络的边际成本计算方法,并构建了能更合理反映用户边际成本偏好(Marginal Cost Preference,MCP)的逐日交通路径调整模型.理论分析证明该模型是一... 详细信息

针对现有逐日交通调整模型在刻画用户边际行为偏好上存在的不足,提出一种适用于路径叠加网络的边际成本计算方法,并构建了能更合理反映用户边际成本偏好(Marginal Cost Preference,MCP)的逐日交通路径调整模型.理论分析证明该模型是一个理性行为调整过程,表明边际成本偏好与理性行为调整规则可相容.数值分析结果表明:边际成本偏好考虑与否以及边际成本的计算方式对于交通流演化过程具有显著影响;基于新边际成本的路径调整模型的流量演化轨迹长度更短,在此基础上开发确定型用户均衡的求解算法有望获得更好效果.

关键词：城市交通逐日交通分配边际成本比例调整过程

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基于GPS轨迹数据的货车交通流量需求预测循环神经网络模型

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北京交通大学学报 2021年第3期45卷 15-23页

作者：王晟由邵春福董春娇黄士琛郑炎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

动力性差、尺寸大是货车影响道路交通流运行效率的重要原因,为提高货车运行效率,对快速路货车流量预测问题进行研究.基于货车GPS轨迹数据,构建长短时循环神经网络(Long Short Term Memory,LSTM),门控神经单元(Gated Recurrent Unit,GRU)... 详细信息

动力性差、尺寸大是货车影响道路交通流运行效率的重要原因,为提高货车运行效率,对快速路货车流量预测问题进行研究.基于货车GPS轨迹数据,构建长短时循环神经网络(Long Short Term Memory,LSTM),门控神经单元(Gated Recurrent Unit,GRU),双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)和双向门控神经单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)四种货车交通流量需求预测循环神经网络模型.研究结果表明:货车交通流量需求预测循环神经网络模型对货车交通流量具有很好的预测能力,平均预测精度为91.55%,较ARIMA高出10.45%;GRU模型对整体货车流量序列预测精度最高;低峰时段平均预测精度高于高峰时段,LSTM在波动较强的高峰时段预测精度最高,为96.83%;Bi-GRU在低峰时段的预测精度最高,为97.66%.研究成果将为政策制定者选用合适的循环神经网络模型,精准预测货车流量,提高货车交通运行效率提供理论和技术支持.

关键词：交通工程货车交通流量预测 LSTM GRU Bi-LSTM Bi-GRU

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