检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道科学与工程学报 2023年第9期20卷 3287-3297页

作者：李鑫鹏柏赟李峰陈垚刘剑锋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交通研究中心北京100037

轨道交通的跨线运营,将传统的“人换乘”转变为“车跨线”,可为乘客提供直达快速的出行服务,提高乘客服务水平并减小换乘站的客流压力。跨线运营可能涉及多个运营商,不同运营商有着不同的目标组成,因此在多运营商模式下,列车跨线运营的... 详细信息

轨道交通的跨线运营,将传统的“人换乘”转变为“车跨线”,可为乘客提供直达快速的出行服务,提高乘客服务水平并减小换乘站的客流压力。跨线运营可能涉及多个运营商,不同运营商有着不同的目标组成,因此在多运营商模式下,列车跨线运营的行车计划编制需考虑所有运营商的利益,当各方均可获利时,此方案才具备可行性。针对地铁与市郊铁路间进行跨线运营的场景,以地铁公司在跨线运营下增加的经济收益最大化以及乘客节省时间成本最大化为目标函数,通过设置收益率的方式保证跨线运营后市郊铁路公司的经济收益,并考虑线路通过能力、满载率水平以及可用车底数等约束条件,构建地铁向市郊铁路跨线运营的混合整数非线性规划模型,决策最优的各类列车发车频率、跨线运行交路以及轨道使用费费率。采用线性化方法对模型进行处理,将其转化为混合整数线性规划模型,并使用CPLEX软件进行求解。案例结果表明,在政府提供一定的财政补贴下,最优的跨线运营方案可以使地铁公司与市郊铁路公司的经济收益与独立运营时相比分别增加38%与10%;地铁至市郊与市郊至地铁的跨线乘客分别节省92.8%与57.4%的换乘时间。同时,灵活可变的轨道使用费率可以避免地铁公司过多的费用支出并搜索到更多可行的运营方案,从而获得比固定费率下更优的解。研究成果可为涉及不同运营商的计划编制问题提供一种决策方法。

关键词：地铁市郊铁路跨线运营轨道使用费线性化处理

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基于出行数据的城市公交网络可达性研究

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交通运输系统工程与信息 2020年第4期20卷 106-112页

作者：于文涛张可李静孙会君屈云超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 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京市运输管理技术支持中心北京100073 北京市交通运行监测调度中心(TOCC) 北京100073

可达性是评估交通便利程度的有效指标,城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据,提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法;利用换乘时间阈值拼接出行数据,获取起讫车站出行时间... 详细信息

可达性是评估交通便利程度的有效指标,城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据,提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法;利用换乘时间阈值拼接出行数据,获取起讫车站出行时间,建立两阶段机会模型.以北京市为例,评估公交网络实际可达性.研究表明:车站服务可达性和网络可达性均呈现城市中心高、郊区低、沿地铁变化趋势明显的特征,线路越多的车站可达性越高;传统的定值设置方法会低估高可达性车站的可达性水平,考虑流量和线路的等待时间计算方法是有效的.

关键词：城市交通可达性两阶段机会模型公交出行公交线路

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城市轨道交通突发事件风险等级判别方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 427-435页

作者：范博松邵春福中国人民公安大学交通管理学院北京100038 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 新疆大学交通运输工程学院乌鲁木齐830046

为提升风险等级判别的准确性,破解城市轨道交通系统风险实时管控和事件应急处理的关键问题,构建了改进的特征选择算法(Im-F-score+XGB)对突发事件风险因素的特征进行筛选,通过分析城市轨道交通突发事件的基础数据,计算各风险特征的重要... 详细信息

为提升风险等级判别的准确性,破解城市轨道交通系统风险实时管控和事件应急处理的关键问题,构建了改进的特征选择算法(Im-F-score+XGB)对突发事件风险因素的特征进行筛选,通过分析城市轨道交通突发事件的基础数据,计算各风险特征的重要度,挖掘不同特征对突发事件风险等级的影响程度,得到突发事件风险等级判定的重要特征;同时,采用多时间窗循环扫描方法和加权级联残差森林模型相融合的思路,获得突发事件风险等级与风险特征的映射关系,建立了改进的突发事件风险等级判别模型(Im-F-GCF)。通过与RF、HGBDT、GCF、LightGBM 4个代表模型对比分析,显示出本文提出的Im-F-GCF模型的有效性。

关键词：交通运输规划与管理城市轨道交通突发事件风险等级特征选择加权级联残差森林

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面向行驶周期测算的细分速度区间的车辆行驶里程和时间算法

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公路交通科技 2024年第12期41卷 29-38页

作者：臧金蕊焦朋朋宋国华北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心北京100044 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

行驶周期是车辆尾气排放测算的核心参数之一,但传统建立行驶周期所采用的数据收集方法成本高,耗时长,样本代表性不足。为克服传统数据采集方法的缺陷,获取构建准确行驶周期所需的覆盖全路网的交通流参数,构建了面向行驶周期测算的细分... 详细信息

行驶周期是车辆尾气排放测算的核心参数之一,但传统建立行驶周期所采用的数据收集方法成本高,耗时长,样本代表性不足。为克服传统数据采集方法的缺陷,获取构建准确行驶周期所需的覆盖全路网的交通流参数,构建了面向行驶周期测算的细分速度区间的路网动态车辆行驶里程(V_(KT))和车辆行驶时间(V_(HT))算法。首先,基于多城市不同等级道路的多源交通流数据,构建宏观交通流基本图模型,利用路段速度数据推算全路网流量数据;其次,基于C++算法开发细分速度区间的路网动态V_(KT)和V_(HT)算法,研究道路等级和城市规模对V_(KT)和V_(HT)分布特征的影响;最后,构建动态V_(KT)和V_(HT)数据分析系统,对计算结果进行直观展示。结果表明,不同等级道路宏观交通流基本图模型能较好地模拟城市道路交通流,流量测算误差低于10%;细分速度区间V_(KT),V_(HT)分布会受道路等级和城市规模影响,其中道路等级影响更大;有必要针对不同城市规模和道路等级分别建立相应行驶周期;面向行驶周期开发的V_(KT),V_(HT)算法及数据分析系统,可对细分速度区间的动态V_(KT),V_(HT)进行快速计算,并对不同城市计算结果进行直观对比。研究成果提高了细分速度区间的动态车辆行驶里程测算精度,为构建准确刻画车辆行驶状况的行驶周期提供数据支撑。

关键词：交通工程宏观交通流基本图动态流量算法车辆行驶里程车辆行驶时间

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基于Ginigram和CHMR的列车轴箱轴承早期故障自主识别方法

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中国铁道科学 2022年第2期43卷 104-114页

作者：辛格钟槭畑李哲贾利民杨洋李林峰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 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 中车唐山机车车辆有限公司河北唐山063000 北京电子工程总体研究所北京100854

为解决列车轴箱轴承故障诊断技术面临的多信号源混叠和早期故障程度无法量化的问题,首先,将经典Kurtogram方法采用的峭度改用基尼系数(Gini Coefficient),并将1/3-二叉树滤波方法与基尼系数结合形成Ginigram信号预处理方法,从多源混叠... 详细信息

为解决列车轴箱轴承故障诊断技术面临的多信号源混叠和早期故障程度无法量化的问题,首先,将经典Kurtogram方法采用的峭度改用基尼系数(Gini Coefficient),并将1/3-二叉树滤波方法与基尼系数结合形成Ginigram信号预处理方法,从多源混叠的轴承振动信号中快速提取微弱故障特征;然后,基于预处理信号的平方包络谱,提出一种新的统计指标循环谐波中值比(Cyclic Harmonic-to-Median Ratio,CHMR),有效量化轴承故障部位和程度的信息,并根据西格玛原则完成轴承故障程度的自主分级。为验证方法的有效性,通过列车轴箱轴承试验台进行正常轴承与自然磨损轴承的对比试验。结果表明:相比于采用峭度的经典Kurtogram方法,采用Ginigram对多信号源混叠的故障信号处理效果更优;在故障部位识别方面,CHMR能够精准诊断轴承故障部位;在故障程度量化方面,CHMR相较于现有的循环分量比、二阶循环平稳指标和故障出现率,能更清晰地量化区分轴承的故障程度。

关键词：列车轴箱轴承故障诊断基尼系数循环谐波中值比包络谱分析

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城市轨道交通客流与精细尺度建成环境的空间特征分析

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交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 25-32页

作者：高德辉许奇陈培文胡佳俊朱宇婷中国城市建设研究院有限公司北京100120 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 北京工商大学电商与物流学院北京100048

既有研究对城市轨道交通客流与土地利用依赖关系的分析较为充分,然而针对建成环境特征对客流影响的研究仍不够细致。本文采用开发强度、混合用地、慢行交通环境、公共交通可达性和可获得性等变量刻画城市轨道交通TOD(Transit-Oriented D... 详细信息

既有研究对城市轨道交通客流与土地利用依赖关系的分析较为充分,然而针对建成环境特征对客流影响的研究仍不够细致。本文采用开发强度、混合用地、慢行交通环境、公共交通可达性和可获得性等变量刻画城市轨道交通TOD(Transit-Oriented Development,TOD)建成环境的5D特征,基于多源地理大数据提出其计算方法,并利用多尺度地理加权回归研究TOD建成环境对早高峰出站客流影响的空间特征。针对北京的案例研究表明:TOD建成环境特征的空间分布具有显著空间异质性,多尺度地理加权回归能够刻画客流与上述特征变量依赖关系的空间异质性及其影响尺度,其估计结果更为可靠。TOD建成环境对早高峰出站客流的影响效果呈现显著的区域差异特征。两者关系的空间非平稳性表明:不同区域车站的TOD开发应采取差异化发展政策。郊区车站更适合强调规模和强度的发展策略,而中心城区车站则较难通过进一步提高规模和强度以改善客流效果,而应更强调发展的质量。

关键词：城市交通 TOD建成环境车站客流空间特征多尺度地理加权回归

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考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析

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交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 179-187页

作者：王菁董春娇李鹏辉姜文龙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 中国人民公安大学治安与交通管理学院北京100038 新疆大学交通运输工程学院乌鲁木齐830017

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值... 详细信息

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明:事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40,60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。

关键词：交通工程事故严重程度随机参数Logit模型电动自行车建成环境

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混有智能网联车队的交通流基本图模型分析

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东南大学学报（自然科学版） 2020年第4期50卷 782-788页

作者：常鑫李海舰荣建秦伶巧杨艳芳北京工业大学北京市交通工程重点实验室北京100124 Traffic Operations and Safety Laboratory University of Wisconsin-MadisonMadisonWI 53706USA 交通运输部科学研究院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京100029

为了探究高速公路混有智能网联车队交通流特性,构建了混合交通流中不同类型车辆随机分布特性的数学解析表达;考虑期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立了混合交通流中不同类型车辆的跟驰模型.基于此,推导了混有智能网联车队的... 详细信息

为了探究高速公路混有智能网联车队交通流特性,构建了混合交通流中不同类型车辆随机分布特性的数学解析表达;考虑期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立了混合交通流中不同类型车辆的跟驰模型.基于此,推导了混有智能网联车队的交通流基本图模型,并对模型参数渗透率p和最大车队规模的敏感性进行了分析.仿真结果表明,随着p值的增加,道路交通流通行能力随之提升,当p<0.3时,渗透率增加对于混合交通流通行能力提升效果并不显著;而当p>0.5时,混合交通流通行能力随着渗透率增加提升效果显著.另外,随着智能网联车辆的渗透率p增加,车队规模的限制对交通流通行能力的影响越来越明显,当p<0.5时,车队规模宜保持在4~6之间,而p接近1时,车队规模增大对通行能力的提升效果更加显著.

关键词：交通工程混合交通流智能网联车队基本图参数敏感性

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城市轨道交通场站周边土地开发模式的效益分析

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都市快轨交通 2022年第5期35卷 9-15页

作者：童瑞咏毛保华许奇魏润斌黄俊生肖中圣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

按不同开发主体将城市轨道交通场站周边土地开发模式划分为两种:房地产企业为主导和城市轨道交通企业为主导;分别构建了政府视角下的土地开发模式的经济效益测算模型,对比不同模式下的轨道交通线路盈亏、城市轨道交通场站周边土地开发... 详细信息

按不同开发主体将城市轨道交通场站周边土地开发模式划分为两种:房地产企业为主导和城市轨道交通企业为主导;分别构建了政府视角下的土地开发模式的经济效益测算模型,对比不同模式下的轨道交通线路盈亏、城市轨道交通场站周边土地开发收益和政府的效益;最后,以某地铁线为例,设定一次性收益与持续性收益两种土地开发情形进行案例分析。研究结果表明:一次性收益情形下,由轨道交通企业主导开发时,可通过建设用地面积达10.96万m~2的潜力地块的开发收益和部分税收金额反哺运营亏损,年均政府经济效益为2.40亿元。持续性收益情形下,在线路运营初期、近期、远期,轨道交通企业主导开发模式下的年均政府经济效益均优于房地产企业主导开发模式,且轨道交通企业主导开发几乎可实现自负盈亏,政府在线路运营初期、近期、远期分别只需支出23.65%、20.75%、16.74%的税收金额用于补贴。

关键词：城市轨道交通土地开发模式经济效益测算财务可持续

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基于多任务学习的快件送达时间预测方法

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计算机工程 2022年第4期48卷 314-320页

作者：王强林友芳万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 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

快件送货时间预测(即在任何时间预测包裹送达的到达时间)是物流领域中最重要的服务之一。准确地预测快件送达时间可以为用户提供更准时的服务,缓解客户的等待焦虑,提升用户体验,且有利于快递员的路径规划,从而提高派送效率。然而在快递... 详细信息

快件送货时间预测(即在任何时间预测包裹送达的到达时间)是物流领域中最重要的服务之一。准确地预测快件送达时间可以为用户提供更准时的服务,缓解客户的等待焦虑,提升用户体验,且有利于快递员的路径规划,从而提高派送效率。然而在快递派送场景下,多因素、动态性及多目的地等特征给快件投递准确预测送达时间带来巨大挑战。提出一种基于多任务学习的模型MTDTN,从快递员的大量历史时空轨迹中预测快件送达时间。MTDTN建模多种影响送达时间的外部因素,利用地理信息编码、卷积操作以及双向长短时记忆网络来捕获派送行为的时空关系,并运用多任务学习框架,引入顺序预测的辅助任务与送达时间预测的主任务,提高模型预测性能。在真实数据集上的实验结果表明,与基准方法中最优的DeepETA模型相比,该模型的平均绝对误差与平均绝对百分比误差分别降低了16.11%和12.88%,模型效果明显提升。

关键词：送达时间预测时空轨迹卷积神经网络双向长短时记忆多任务学习

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