检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2021年第2期21卷 205-210,250页

作者：薛守强宋瑞安久煜王攸妙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

为研究考虑乘客感知的动态合乘问题,本文提出一种改进的算法框架。基于可行出行对概念,构建乘客满意度最大、出行时间最少的多目标线性规划问题,将合乘问题转化为车辆和乘客间的线性分配问题,并采用基于精英策略的人工蜂群算法(Elitism ... 详细信息

为研究考虑乘客感知的动态合乘问题,本文提出一种改进的算法框架。基于可行出行对概念,构建乘客满意度最大、出行时间最少的多目标线性规划问题,将合乘问题转化为车辆和乘客间的线性分配问题,并采用基于精英策略的人工蜂群算法(Elitism based Multi-Objective Artificial Bee Colony,EMOABC)求解。根据海口市出租车订单数据建立算例,实验结果表明,该算法框架能够实时提供优质动态合乘方案。相比单纯优化出行效率,考虑乘客心理的合乘策略,相对提高12%的乘客满意度,服务率等方面也有较好表现。

关键词：城市交通动态出租车合乘感知乘客心理多目标优化人工蜂群算法

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城际组合出行行为建模及应用研究进展

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第7期62卷 1112-1120页

作者：郇宁姚恩建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

随着城市间交流日益紧密,城际出行需求呈持续增长态势,高质量的城际出行服务对城际方式与市内接驳方式的一体化运行提出了更高的要求,将组合出行的研究视角由城市内拓宽到城市间具有重要的理论价值和现实意义。该文结合近年来国内外的... 详细信息

随着城市间交流日益紧密,城际出行需求呈持续增长态势,高质量的城际出行服务对城际方式与市内接驳方式的一体化运行提出了更高的要求,将组合出行的研究视角由城市内拓宽到城市间具有重要的理论价值和现实意义。该文结合近年来国内外的相关研究,首先对组合出行的关联概念进行辨析,将城际组合出行行为界定为一种对于首端市内接驳方式、城际出行方式以及末端市内接驳方式中2种及以上出行方式的联合选择行为;其次,对代表性的城际组合出行行为模型进行综述,并以多方式运力协同优化为代表,归纳了行为建模研究的主要应用方向;最后,总结了现有研究中的不足,并对该领域未来的研究工作进行了讨论与展望。

关键词：旅客联程运输城际出行需求组合出行方式划分离散选择模型运力协同优化

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双城系统居民职住选址与通勤的社会最优模型

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第7期62卷 1186-1194页

作者：罗斯达李翔宇吴先宇尹志伟徐帅康柳江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

随着中国城市化进程的加快,交通需求迅速向都市圈范围内扩展。该文研究薪资水平、交通拥挤等要素对都市圈居民工作、居住地选择和通勤行为的影响,构建双城(都市圈)系统居民职住选址与通勤的社会最优模型,以反映城市集聚效应(正外部性)... 详细信息

随着中国城市化进程的加快,交通需求迅速向都市圈范围内扩展。该文研究薪资水平、交通拥挤等要素对都市圈居民工作、居住地选择和通勤行为的影响,构建双城(都市圈)系统居民职住选址与通勤的社会最优模型,以反映城市集聚效应(正外部性)和拥挤效应(负外部性)之间的取舍关系。双城系统包括1个大城市和1个小城市,通过解析拥挤条件下的通勤成本,获得城际通勤者空间分布的边界曲线,据此测算市内、城际通勤者共同作用下的系统社会净收入。该社会净收入取决于工资、通勤成本和农业租金等,进而将社会最优写成非线性规划问题,求解得到双城系统中的最优职住分布与通勤人口。上海—嘉兴双城的实证分析结果表明:上海的现状居住、就业人口均偏多,未来应鼓励在上海工作的上班族居住在周边城镇并通过城际铁路通勤,可提高社会净收入。

关键词：双城系统职住选址通勤社会最优非线性规划

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城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

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铁道学报 2020年第5期42卷 19-28页

作者：卢天伟姚恩建刘莎莎周文华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

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对... 详细信息

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。

关键词：客流预测新站模糊聚类 K近邻城市轨道交通

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基于智能网联车辆编队的高速公路协同合流控制方法

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东南大学学报（自然科学版） 2022年第2期52卷 335-343页

作者：高志军王江锋陈磊董佳宽罗冬宇闫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京140044

为解决高速公路合流区在交通需求较高条件下的交通流不稳定和拥堵问题,以提高合流区通行能力和车辆合流过程协调性以及消除合流冲突为切入点,提出了在全智能网联车辆(CAV)环境下基于编队的协同合流(PBCM)策略.在合流区上游匝道路段设置... 详细信息

为解决高速公路合流区在交通需求较高条件下的交通流不稳定和拥堵问题,以提高合流区通行能力和车辆合流过程协调性以及消除合流冲突为切入点,提出了在全智能网联车辆(CAV)环境下基于编队的协同合流(PBCM)策略.在合流区上游匝道路段设置一定长度的编队区,当编队区内的CAV数量满足一定规模后,即触发PBCM策略的执行.策略共包含匝道编队区CAV和主路CAV初始合流时间计算、匝道和主路CAV编队方案制定以及车队头车轨迹规划算法3部分.利用MATLAB构建了高速公路合流仿真环境,实验结果显示,当总交通需求为3100辆/h时,PBCM策略通过合流点的车辆数和主路平均速度最高分别比现有基于单个匝道和主路车辆协同(SVBCM)的策略提高了50.7%和20.0%,延误降低46.7%.仿真结果验证了PBCM策略在解决高交通需求条件下合流区拥堵问题的有效性,在匝道合流率较大的情况下仍可以维持主路上游较高的行驶速度.

关键词：智能网联车辆编队通行能力协同合流轨迹规划高交通需求

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考虑空间异质性的建成环境对通勤方式选择的影响

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吉林大学学报（工学版） 2020年第2期50卷 543-548页

作者：尹超英邵春福王晓全熊志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

为探讨交通小区层面建成环境各因素对居民通勤方式选择的影响,构建了考虑空间异质性的多层logistic模型,以长春市为例开展了实证研究。模型同时考虑了个体层面和交通小区层面变量对通勤行为的影响,并借助HLM软件标定模型参数。结果表明... 详细信息

为探讨交通小区层面建成环境各因素对居民通勤方式选择的影响,构建了考虑空间异质性的多层logistic模型,以长春市为例开展了实证研究。模型同时考虑了个体层面和交通小区层面变量对通勤行为的影响,并借助HLM软件标定模型参数。结果表明:居民通勤方式选择的空间异质性是显著存在的;在控制了空间异质性后,个体层面变量中性别、年龄、教育水平、户口类型、家庭收入、家庭小汽车拥有和出行属性中的通勤距离均对居民通勤方式选择有显著影响;交通小区层面中,居住地土地利用混合度越高、公共交通站点及道路交叉口密度越大,居民选择小汽车通勤的可能性越低,而居住在距离城市中心商务区较远的居民更倾向选择小汽车通勤。

关键词：交通运输系统工程建成环境通勤方式选择空间异质性多层logistic模型

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基于时间序列分解与门控循环单元的地铁换乘客流预测

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第5期50卷 22-31页

作者：赵建东朱丹刘佳欣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

为丰富地铁内部换乘客流预测理论,更好地制定地铁运营计划,提出了一种基于时间序列分解方法(STL)与门控循环单元(GRU)的地铁换乘客流预测模型。该模型将预测过程分为3个阶段,第1阶段为原始地铁刷卡数据预处理,采用基于图的深度优先搜索... 详细信息

为丰富地铁内部换乘客流预测理论,更好地制定地铁运营计划,提出了一种基于时间序列分解方法(STL)与门控循环单元(GRU)的地铁换乘客流预测模型。该模型将预测过程分为3个阶段,第1阶段为原始地铁刷卡数据预处理,采用基于图的深度优先搜索算法识别乘客的出行路径,构建换乘客流时间序列;第2阶段运用STL时间序列分解算法将换乘客流时间序列转化为趋势量、周期量以及余量,并利用3σ原则对余量进行异常值的剔除与填充;第3阶段基于深度学习库Keras,完成GRU模型的搭建、训练及预测。以北京地铁西直门站的换乘客流数据为研究对象,对模型的有效性进行了验证,结果表明:与长短时记忆神经网络(LSTM)、门控循环单元、STL时间序列分解方法与长短时记忆神经网络组合模型(STL-LSTM)相比,STL-GRU组合预测模型可提升工作日(不含周五)、周五、休息日的换乘客流预测精度,预测结果的平均绝对百分比误差至少分别降低了2.3、1.36、6.42个百分点。

关键词：城市交通换乘客流预测门控循环单元地铁时间序列分解深度学习预测精度

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一般树型线条件下的列车开行方案优化研究

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第11期50卷 44-51,81页

作者：魏润斌贾顺平童瑞咏张书婧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

轨道交通成网运行背景下,简单的线路形态和交路组织已难以满足多样化的乘客出行需求;为应对复杂方向上客流出行带来的交通供给与需求不匹配问题,文中借鉴既有对Y型线的研究,提出了一般树型线的轨道交通线路形式,并参照实际运营的线路案... 详细信息

轨道交通成网运行背景下,简单的线路形态和交路组织已难以满足多样化的乘客出行需求;为应对复杂方向上客流出行带来的交通供给与需求不匹配问题,文中借鉴既有对Y型线的研究,提出了一般树型线的轨道交通线路形式,并参照实际运营的线路案例将其分为直径型和半径型两种类型。首先,设计了一般树型线的线路拓扑形态,并以发车频率为决策变量,以乘客出行时间与企业运营成本最小为目标函数,考虑乘客在不同交路列车之间的分配问题,构建了一般树型线条件下的列车开行方案优化模型;然后设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解,并以巴黎RERA线为例对模型与算法进行了验证;最后,将优化方案与分线运营的方案进行了对比。结果表明:算法可求得开行方案的帕累托前沿解,乘客出行时间与企业运营成本呈现明显的负相关性;得到的优化方案与分线方案相比,在乘客出行时间和企业运营成本方面都有显著的减少,可使乘客候车时间减少1.76%~12.90%、乘客换乘时间减少33.63%~34.98%,列车总走行里程减少7.69%~21.67%,上线车底数减少9~19列。

关键词：城市轨道交通树型线列车开行方案 NSGA-Ⅱ算法出行时间运营成本

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基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

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交通运输系统工程与信息 2022年第1期22卷 195-208页

作者：袁振洲郭曼泽彭泳鑫杨洋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

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系,本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori,XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构,通过机器学... 详细信息

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系,本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori,XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构,通过机器学习库scikit-learn中XGBoost(Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而,对Apriori算法设置有序定向约束,得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项,选取频繁项集,总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明,本文采用的SFM功能准确度可达78.31%,关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示,驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中,男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高,女性驾驶员造成的受伤事故频次较高;大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高;位于匝道等道路线型弯曲的坡道中,老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法,为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。

关键词：交通工程事故风险识别 Apriori算法老年行人 XGBoost算法行人交通事故机器学习

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城市轨道交通新建线路对沿线住宅价格增值的时空效应

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交通运输系统工程与信息 2021年第4期21卷 54-62页

作者：张书婧许奇贾顺平廖婧仪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

定量分析城市轨道交通对沿线土地价值的影响,是通过土地价值捕获将外部效益内部化,解决中国新型城镇化过程中城市轨道交通财务可持续的关键问题。本文在开源数据环境下,获取2011—2016年北京市二手房交易数据,采用特征价格模型(HPM)分... 详细信息

定量分析城市轨道交通对沿线土地价值的影响,是通过土地价值捕获将外部效益内部化,解决中国新型城镇化过程中城市轨道交通财务可持续的关键问题。本文在开源数据环境下,获取2011—2016年北京市二手房交易数据,采用特征价格模型(HPM)分析北京城市轨道交通新建线路对沿线住宅价格增值的时空效应。研究表明:与全局常参数的多元线性回归模型(MLR)、空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)相比,局部变参数的地理加权回归模型(GWR)拟合效果更优,可以更好地消除残差的空间效应,刻画轨道交通与土地价值关系的空间异质性。城市轨道交通带来的可达性提升对沿线80%以上住宅小区的房价具有显著的正效应,住宅价格增值比率随地铁站距离递远递减,且具有显著的空间异质性。轨道交通对住宅价格的影响在空间上具有网络化效应,新建线路不仅会改变周边房价,对城轨网络其他位置的住宅也具有影响。城市轨道交通对住宅价格的影响范围为1 km,在该范围内,住宅价格受到的增值效应在2011—2016年基本稳定,约为3%;受新线直接影响区域的住宅价格会产生相对更大的提升(0.02%~0.22%)。

关键词：城市交通城市轨道交通土地价值增值特征价格模型地理加权回归时空效应

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