检索结果-内蒙古大学图书馆

都市快轨交通 2021年第4期34卷 47-54页

作者：迟居尚何世伟何维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

城市对外枢纽的存在保障了城市内外交通的互联互通,大量乘客选择于城市对外枢纽处接续城轨进入城市,这类乘客通常携带行李较多,相比通勤乘客而言对行程舒适性的要求更高。研究以城轨为主,常规公交为辅的乘客行程路线规划,能够以通过“... 详细信息

城市对外枢纽的存在保障了城市内外交通的互联互通,大量乘客选择于城市对外枢纽处接续城轨进入城市,这类乘客通常携带行李较多,相比通勤乘客而言对行程舒适性的要求更高。研究以城轨为主,常规公交为辅的乘客行程路线规划,能够以通过“规避”拥挤路段、调整交通工具的方式提高乘客行程舒适度、降低路网压力并吸引客流。利用网络爬虫从开放数据源获取乘坐城轨由北京大兴国际机场至北京市内各站点的运行时间及费用,与乘车出行对比分析北京市内城轨出行的可达性及优劣势。基于以上结果,设计针对接续城轨出行乘客的考虑拥挤程度等因素的广义费用,在广义费用的基础上设计通过划分子网络求解最短路的乘客行程路线规划算法。在算例分析中通过与已有路径规划系统提供的路线对比,证明本文算法能够为乘客提供更舒适的出行路线。

关键词：城市轨道交通出行规划广义费用最短路径

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基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别

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交通信息与安全 2019年第1期37卷 72-79页

作者：邵壮壮谷远利姜若琳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

为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息。结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场... 详细信息

为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息。结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场景。采用提出的行为分类方法对试验个体骑行行为进行人工分类标记,得到不同骑行场景下的骑行行为分类数据集。基于卷积神经网络(CNN)建立自行车骑行行为识别模型,考虑模型输入特征特性以及分类任务复杂度对模型结构进行迭代设计选优,调整模型网络组成和卷积参数,得到分类效果显著的模型结构。对比分析多元Logit分类模型、三层全连接层BP神经网络模型,与本文的卷积网络模型在骑行行为分类预测的表现,在20 000次迭代训练之后, 3个模型均得到收敛结果。结果表明,提出的骑行行为分类模型准确率分别高于多元Logit模型20%,高于BP网络模型15%,显著优于对比模型的识别效果。卷积网络模型可有效解析骑行行为与各骑行特征因素之间的关系。

关键词：城市交通骑行行为识别卷积神经网络自行车骑行深度学习

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基于WOA-XGBoost的空闲停车位短期预测方法

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2023年第3期42卷 84-89页

作者：宋瑞程子龙赵日鑫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

为了提高空闲停车位短期预测的准确性,基于停车场空闲停车位数据特性,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合预测模型。首先对空闲停车位的随机性进行分析,同时采用奇异谱分析(SSA)对原始数据进行解构和重... 详细信息

为了提高空闲停车位短期预测的准确性,基于停车场空闲停车位数据特性,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合预测模型。首先对空闲停车位的随机性进行分析,同时采用奇异谱分析(SSA)对原始数据进行解构和重构,从而对实现原始数据主要成分的提取以及噪声的剔除;其次采用鲸鱼优化算法实现对XGBoost预测模型的主要参数进行寻优,找到全局最优参数;最后通过实例对提出的预测模型的准确性进行了验证。实验结果表明:实现参数优化的XGBoost预测模型具有较高的预测精度以及稳定性。

关键词：交通运输工程空闲停车位预测奇异谱分析鲸鱼优化算法 XGBoost

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一种基于D-S证据理论的交通事件检测模型

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控制工程 2020年第6期27卷 934-940页

作者：杜翠丽鹿高娜李晓璐朱广宇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

交通事件检测是城市交通事件管理的核心环节,对道路运营安全起着关键性作用。传统的事件检测算法各有各的适应条件,当现场状况发生变化时,算法的适用性会下降。为提高检测效果,解决检测算法的不确定性问题,提出一种基于D-S证据理论的融... 详细信息

交通事件检测是城市交通事件管理的核心环节,对道路运营安全起着关键性作用。传统的事件检测算法各有各的适应条件,当现场状况发生变化时,算法的适用性会下降。为提高检测效果,解决检测算法的不确定性问题,提出一种基于D-S证据理论的融合事件检测模型。首先分析多参数California算法、断面流量—速度算法和神经网络算法3种算法的原理及流程;然后基于D-S证据理论建立3种算法的决策级融合模型;最后利用城市快速路的实测数据验证模型的有效性。实验结果表明融合模型具有较高的检测性能。

关键词：交通事件检测 D-S证据理论融合检测模型决策融合

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考虑过分相区的高速铁路列车操纵节能优化

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交通信息与安全 2020年第4期38卷 25-33页

作者：樊葱柏赟周雨鹤汪茜文晶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

既有研究在优化高速列车节能操纵方案时忽视了一些实际约束,如很少考虑列车须采用惰行工况通过分相区,所求方案可能不符合列车操纵规范要求。为研究考虑列车过分相区约束、曲线限速以及计划运行时分要求等实际约束的列车节能操纵问题,... 详细信息

既有研究在优化高速列车节能操纵方案时忽视了一些实际约束,如很少考虑列车须采用惰行工况通过分相区,所求方案可能不符合列车操纵规范要求。为研究考虑列车过分相区约束、曲线限速以及计划运行时分要求等实际约束的列车节能操纵问题,将高速列车区间运行过程根据分相区、限速、坡道划分为不同阶段,建立多阶段最优控制模型以最小化列车牵引能耗;采用基于自适应Radau伪谱法的GPOPS Ⅱ求解模型的精确解,结合武广线案例分析多阶段最优控制模型及算法的节能效果。结果表明,模型在不同线路条件下求解得到的列车操纵方案都满足实际约束,且比司机实际操纵方案平均节能10.8%;与考虑列车过分相区约束的标准四阶段模型所求方案相比,模型求得的列车操纵方案平均节能4%。

关键词：轨道交通高速列车列车节能运行伪谱法分相区

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基于时空网络的铁路空车调配动态优化模型

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交通信息与安全 2021年第2期39卷 145-152页

作者：郑可心宋瑞李光晔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

为合理配置空车资源,研究了路局(公司)管内空车调配的动态优化问题。构建区分时段长度的时空网络,以准确描述车站作业能力的变化。借鉴运输问题(TP)的基本思想,通过引入空车供需约束,将动态空车调配问题转化为基于时空网络的多商品网络... 详细信息

为合理配置空车资源,研究了路局(公司)管内空车调配的动态优化问题。构建区分时段长度的时空网络,以准确描述车站作业能力的变化。借鉴运输问题(TP)的基本思想,通过引入空车供需约束,将动态空车调配问题转化为基于时空网络的多商品网络流问题。结合空车调配的特点,设置2组整数决策变量,将分界站排空与局(公司)管内配空分开考虑。设置0-1辅助变量构建车种代用约束。在此基础上,以总费用最小为目标,构建了空车调配动态优化的混合整数规划模型。以中国铁路昆明局集团有限公司管内空车调配为例,验证了模型的可行性与有效性。算例结果表明,与静态空车调配方法相比,构建的动态空车调配模型不仅降低了空车调配总成本,而且调配方案更加贴合实际。与现有动态空车调配方法相比,通过改变时空网络中时段的划分方式,降低了模型求解的复杂度,构建的模型在获取空车调配方案的同时能够更加直观的看出空车在不同时间的作业状态。

关键词：铁路运输空车动态优化时空网络车种代用混合整数线性规划

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基于进出站双重选择的新线接入条件下城轨网络站间客流分布预测方法

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北京交通大学学报 2023年第4期47卷 12-18,109页

作者：姚恩建白珂炎张永生高巍李俊铖何建涛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 广州地铁集团有限公司广州510380

针对城轨新线接入站间(Origin-Destination,OD)客流分布预测的问题,提出新线接入条件下面向运营的基于进、出站双重选择的城轨客流OD分布预测方法,实现对进、出站选择的双重考虑.首先,考虑站点土地利用、起终点进出站量、出行时间、换... 详细信息

针对城轨新线接入站间(Origin-Destination,OD)客流分布预测的问题,提出新线接入条件下面向运营的基于进、出站双重选择的城轨客流OD分布预测方法,实现对进、出站选择的双重考虑.首先,考虑站点土地利用、起终点进出站量、出行时间、换乘次数等因素对城轨乘客出行选择的影响,分别构建基于离散选择理论的进、出站选择模型.其次,融合基于进、出站选择的OD分布预测,建立基于进、出站双重选择的OD分布预测模型.最后,以广州地铁18号线接入既有线网为例进行模型验证.研究结果表明:与既有方法相比,本文所提方法预测精度有较大提升,全网站间客流分布的平均绝对误差降低10%以上、新站间OD量平均绝对误差降低20%以上.

关键词：城市轨道交通新线开通 OD分布车站选择行为

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建成环境对轨道交通客流非线性影响的空间特征

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交通运输系统工程与信息 2023年第3期23卷 187-194页

作者：贺鹏李雯茜李妍许奇北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 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 北京城建设计发展集团股份有限公司北京100037

机器学习模型是研究建成环境对城市轨道交通车站客流影响的非线性方法,但既有的解释工具对该类模型结果空间特征的分析仍不够充分。基于多源位置大数据提出城市轨道交通建成环境的多维度指标及其计算方法,采用极限梯度提升决策树和局部... 详细信息

机器学习模型是研究建成环境对城市轨道交通车站客流影响的非线性方法,但既有的解释工具对该类模型结果空间特征的分析仍不够充分。基于多源位置大数据提出城市轨道交通建成环境的多维度指标及其计算方法,采用极限梯度提升决策树和局部回归分析技术,构建样本的κ指标以分析建成环境对客流非线性影响的空间特征。针对北京地铁的案例研究表明:建成环境对城市轨道交通车站出站客流的非线性影响差异显著,就业密度、公共交通可达性和用地混合度等排序前三的解释变量的重要度高达42.51%。这3个解释变量的κ指标空间分布呈现显著的空间异质性,表明客流对建成环境的依赖关系具有空间非平稳性。上述建成环境对客流非线性影响的空间效应说明:城市轨道交通车站周边用地开发不仅宜采取因地制宜的差异化发展策略,而且还需合理确定不同区域车站资源开发配置的下限值,激活建成环境因素的阈值效应以改善客流效果。

关键词：城市交通建成环境非线性建模空间非平稳性模型解释

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碳中和导向下考虑不确定排放的收费-补贴策略

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系统工程理论与实践 2022年第5期42卷 1303-1313页

作者：吕莹李希杰孙会君王兴蓉北京交通大学交通系统科学与工程研究院/交通运输学院综合交通运输行业大数据应用技术重点实验室北京100044 深圳市城市规划设计研究院有限公司深圳518052

碳中和导向下,交通系统的碳减排备受关注;同时,机动车排放具有不确定性特征.本文考虑排放评估和管理要求的多重不确定性,构建带有模糊和随机特征的不确定性道路排放约束;建立复杂不确定环境下,求解路段收费/补贴方案的两步模糊随机规划... 详细信息

碳中和导向下,交通系统的碳减排备受关注;同时,机动车排放具有不确定性特征.本文考虑排放评估和管理要求的多重不确定性,构建带有模糊和随机特征的不确定性道路排放约束;建立复杂不确定环境下,求解路段收费/补贴方案的两步模糊随机规划模型(two-step fuzzy stochastic programming method,TFSP),并设计了基于分段线性化的模糊随机非线性优化模型求解算法.使用两个不同规模的路网算例对TFSP模型进行验证,并对不同排放容量限值和风险水平下的路网运行效率和系统排放进行了比较分析.研究结果表明,TFSP模型及算法能够有效地求解带有模糊数和随机变量的非线性规划问题,帮助管理者在复杂不确定性环境下决策兼顾路网运行效率和排放管理要求的路段收费、或是收费补贴相结合的方案.

关键词：碳排放收费补贴不确定性分段线性

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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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