检索结果-内蒙古大学图书馆

地理学报 2025年第4期80卷 1089-1102页

作者：王月姚恩建郝赫李义罡史佳柠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

随着城市群的快速发展，在城市出行的基础上城际出行日渐规模化、常态化。为深入分析城市群出行特征，支持城市与城际交通一体化发展，本文构建了一套城市群总体出行与城际出行特征对比分析框架，基于2023年5月京津冀地区手机信令数据... 详细信息

随着城市群的快速发展，在城市出行的基础上城际出行日渐规模化、常态化。为深入分析城市群出行特征，支持城市与城际交通一体化发展，本文构建了一套城市群总体出行与城际出行特征对比分析框架，基于2023年5月京津冀地区手机信令数据，以区县间出行需求构建城市群出行网络，并拆分城际出行网络聚焦城际出行特征，挖掘城市群总体与城际出行特征异同。结果表明：(1)京津冀城市群呈现“核心—外围”的空间形态，行政边界的限制作用依然明显。总体出行以市域为界形成多个独立的核心—外围结构；城际出行形成以北京为核心，石家庄和天津为中介的放射型结构。(2)出行强度的空间分布不均衡，两级分化严重。总体出行中，各城市中心城区出行强度较高，并对外围产生不同程度的影响；城市副中心、边界和飞地区县是城际出行中的关键区域；而大量边缘区县给城市群出行网络化发展带来阻碍。(3)组团识别结果体现了出行中的行政区效应、溢出效应和邻近效应，并揭示了各中心城区的枢纽功能，其中北京和石家庄兼具了城际枢纽功能。

关键词：城市群出行网络区县出行城际出行空间特征京津冀城市群

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基于Pareto最优的中欧班列运输组织模式优化研究

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铁道学报 2025年第4期47卷 1-11页

作者：赵子琪何世伟王攸妙何维张哲铭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

针对中欧班列直达和中转两种运输组织模式并存情况下的运输模式选择问题,提出一种方法综合优化各地中欧班列货运需求的运输模式、走行路径、中转节点和出境口岸。通过综合考虑班列、节点能力等约束,以货物运输总时间和总费用最小为目标... 详细信息

针对中欧班列直达和中转两种运输组织模式并存情况下的运输模式选择问题,提出一种方法综合优化各地中欧班列货运需求的运输模式、走行路径、中转节点和出境口岸。通过综合考虑班列、节点能力等约束,以货物运输总时间和总费用最小为目标,建立中欧班列运输组织模式多目标优化模型。结合NSGA-Ⅱ算法、LNS算法及并行计算思想,设计并行LNS-NSGA-Ⅱ算法以高效求解模型。选取中欧班列西线国内22个、国外18个节点的算例并求解其Pareto最优解集,同时对中转班列参数进行灵敏度分析,以揭示其对运输模式选择的影响关系。结果表明,该方法能够为中欧班列运营企业提供一组考虑多方面因素的运输方案,以满足其多样化的运输需求。

关键词：中欧班列运输组织优化 NSGA-Ⅱ算法 Pareto最优

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车流-列流协调的铁路日常重车流调整优化研究

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铁道学报 2025年第4期47卷 25-32页

作者：李光晔何世伟吴艺迪王攸妙迟居尚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

为适应日常货物运输需求波动,在提高运输需求兑现率的同时合理利用运力资源,提出考虑车流-列流协调的铁路重车流调整优化方法。以基本运行图为基础构建双层时空网络,以缩短重车停留时间、降低运输成本和提高运输需求兑现率为优化目标,... 详细信息

为适应日常货物运输需求波动,在提高运输需求兑现率的同时合理利用运力资源,提出考虑车流-列流协调的铁路重车流调整优化方法。以基本运行图为基础构建双层时空网络,以缩短重车停留时间、降低运输成本和提高运输需求兑现率为优化目标,在考虑节点流量平衡、列车满轴满重、解编作业时间、车站存车能力、车站接发车能力等约束的同时,完整描述日常车流调整过程中车流和列流的转化过程。为提升模型求解效率,设计拉格朗日松弛算法。以我国中部地区实际路网进行案例分析,该方法平均提升OD兑现8.5支,平均兑现率提升比为12.3%,能够缩短重车停留时间,降低运输成本,提高运输需求兑现率及调整方案的可行性。

关键词：铁路运输重车调整双层时空网络改进的A^(*)算法拉格朗日松弛算法

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基于LSTM-FC模型的充电站短期运行状态预测

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 58-67页

作者：毕军王嘉宁王永兴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

公共充电站可用充电桩数量预测对于制定智能充电推荐策略和减少用户的充电排队时间具有重要意义。现阶段充电站运行状态研究通常集中于充电负荷预测,对于站内充电桩占用情况的研究较少,同时缺乏实际数据支撑。为此,基于充电站实际运行数... 详细信息

公共充电站可用充电桩数量预测对于制定智能充电推荐策略和减少用户的充电排队时间具有重要意义。现阶段充电站运行状态研究通常集中于充电负荷预测,对于站内充电桩占用情况的研究较少,同时缺乏实际数据支撑。为此,基于充电站实际运行数据,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络与全连接(FC)网络结合的充电站内可用充电桩预测模型,有效结合了历史充电状态序列和相关特征。首先,将兰州市某充电站的订单数据转化为可用充电桩数量,并进行数据预处理;其次,提出了基于LSTM-FC的充电站运行状态预测模型;最后,将输入步长、隐藏层神经元数量和输出步长3种参数进行单独测试。为验证LSTM-FC模型的预测效果,将该模型与原始LSTM网络、BP神经网络模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比。结果表明:LSTM-FC模型的平均绝对百分比误差分别降低了0.247、1.161和2.204个百分点,具有较高的预测精度。

关键词： LSTM神经网络全连接网络电动汽车充电站运行状态

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考虑超重超远客户的卡车无人机协同配送研究

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中国公路学报 2024年第3期37卷 395-406页

作者：宋瑞边疆何世伟迟居尚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

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或... 详细信息

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或所处位置超过无人机最大航程覆盖范围的情况,在母船模式基础上,提出考虑超重超远客户的卡车与无人机协同配送模式(Truck-Drone Joint Delivery with Consideration of Customers with Great Demands and at Great Distances, TDJD-CGDGD)。该模式允许卡车服务超重超远客户,并允许无人机起降于不同地点。该模式下待求解的问题为含无人机的旅行商问题。以最小化总配送成本为目标,构建了混合整数线性规划模型。为高效求解大规模算例,提出了一种融合贪婪随机自适应搜索(GRASP)与自适应大邻域搜索(ALNS)的混合算法。算法首先在附加约束条件下,生成车机共同配送路径,该约束可简化车机路径优化过程。随后放松附加约束,针对性地调整一部分无人机路径,进一步降低总成本。试验结果表明:所提算法具有较好的计算性能;本协同配送模式与仅由卡车配送的传统模式相比可平均节约成本19%;允许无人机在超重客户点处起降与不允许情况相比可平均节约成本5%。

关键词：交通工程协同配送自适应大邻域搜索无人机路径规划

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跨线条件下城市轨道交通列车交路计划优化方法

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铁道学报 2024年第8期46卷 21-29页

作者：陈垚柏赟毛保华温芳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

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开... 详细信息

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开行比例与频率为决策变量,并针对跨线交路与本线交路的行车冲突,考虑非等间隔发车,确定列车发车时刻。设计基于交路及开行频率搜索与运行间隔协调的定制分解算法。案例结果表明,列车跨线方向与乘客换乘主方向一致时,跨线交路可同时提升企业运营与乘客出行效益。换乘出行导致的断面客流量差异是跨线交路开行方案设置的主要依据。研究结论可为运营企业制定列车交路计划提供依据,有助于提高网络运输效率。

关键词：城市轨道交通互联互通跨线运行交路方案服务网络

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基于超图卷积的跨交通方式客流联合预测模型

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第11期52卷 83-94页

作者：王江锋丁卫东罗冬宇李云飞齐崇楷董宏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

大城市多种交通方式交织形成了彼此互通的客流网络,而跨交通方式客流之间的时空关联关系错综复杂,需要客流联合预测来解析整体出行规律,这对实现跨交通方式客流无缝衔接出行至关重要。针对跨交通方式客流网络,引入跨交通方式超图关联矩... 详细信息

大城市多种交通方式交织形成了彼此互通的客流网络,而跨交通方式客流之间的时空关联关系错综复杂,需要客流联合预测来解析整体出行规律,这对实现跨交通方式客流无缝衔接出行至关重要。针对跨交通方式客流网络,引入跨交通方式超图关联矩阵刻画公交和地铁的客流超图网络之间关联关系,提出一种基于双模时空超图卷积网络(BSTHCN)的跨交通方式客流联合预测模型。具体来说,模型由3部分组成:输入模块、时空卷积模块(包括时间卷积和空间卷积)和输出模块,可同时捕捉公交、地铁站点和线路的客流特征,以及两种客流网络之间换乘客流特征。最终,模型可识别提取重要信息特征,并进行特征聚合和分配。实证分析结果表明,相对于经典预测模型而言,BSTHCN具有更优的预测精度,以预测1h后的客流为例,在公交和地铁数据集上的平均绝对误差(MAE)指标至少分别减小了8.93%和8.10%,均方根误差(RMSE)指标至少分别降低了10.64%、7.47%。且BSTHCN的参数量和模型运行时间均在合理范围内,相比于时空卷积网络(S-TGCN)和扩散卷积递归神经网络(DCRNN),BSTHCN在实现更精准预测的同时,运行时间仅增加了4.82%。综合来看,BSTHCN显示出较强的竞争力。消融实验结果则进一步表明,BSTHCN在引入超图并考虑跨交通方式关联后,可更好地反映客流网络中的局部与整体特征,提升客流预测的精度。

关键词：客流联合预测跨交通方式时空特征超图卷积

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考虑快慢车的城轨跨线运营开行方案与时刻表优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 172-183页

作者：温芳柏赟陈垚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

跨线运营是城市轨道交通网络化运营的重要方向,跨线与快慢车组合运营可降低乘客出行时间。本文考虑跨线与快慢车组合模式,构建事件活动图刻画列车运行和乘客出行过程;考虑列车安全运行间隔和列车载客能力等约束,建立以乘客出行时间和列... 详细信息

跨线运营是城市轨道交通网络化运营的重要方向,跨线与快慢车组合运营可降低乘客出行时间。本文考虑跨线与快慢车组合模式,构建事件活动图刻画列车运行和乘客出行过程;考虑列车安全运行间隔和列车载客能力等约束,建立以乘客出行时间和列车走行成本最小化为目标的开行方案与时刻表综合优化模型,决策列车运行交路、停站方案、开行频率及各车次在各站的到发时刻;并针对综合优化模型,设计定制的变邻域搜索算法。案例结果表明,在组合模式下,列车走行成本增加了3%,换乘人次降低了82.5%,总乘客和跨线乘客的平均出行时间分别减少了1.3 min和5.3 min,乘客出行效益有明显提升;跨线与快慢车组合模式小幅增加了无需换乘乘客的出行时间,但大幅降低了跨线乘客的出行时间;换乘站换乘走行时间越长,宜开行的跨线列车频率越大,跨线运营降低乘客出行时间的效果越显著。

关键词：城市交通列车运行计划事件活动图跨线运营快慢车

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我国交通运输业碳达峰时间预测

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交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 2-13,54页

作者：李宁海陈硕梁肖田佩宁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

碳达峰战略背景下,交通运输业作为高碳排放行业面临一系列挑战。本文分析我国交通运输客货运碳排放现状。基于统计数据与相关研究成果,推算含私人小汽车的交通运输业碳排放量,并计算各交通方式的碳排放因子。借鉴部分发达国家经验,预测2... 详细信息

碳达峰战略背景下,交通运输业作为高碳排放行业面临一系列挑战。本文分析我国交通运输客货运碳排放现状。基于统计数据与相关研究成果,推算含私人小汽车的交通运输业碳排放量,并计算各交通方式的碳排放因子。借鉴部分发达国家经验,预测2019—2040年我国客货运周转量发展趋势。以2040年为目标年,设计未来交通结构和碳排放因子情景,研究我国交通运输业碳达峰时间和达峰值。结果表明:2020年,含私人小汽车的交通运输业碳排放量为11.1亿t。2040年,我国旅客运输需求规模在8.2万亿~8.7万亿人公里,货物运输需求规模在27.3万亿~28.7万亿吨公里。最后,验证了单纯依赖交通结构改善难以实现2040年前碳达峰,还须结合交通清洁技术升级。情景分析表明,采取“公转铁”“公转水”等交通结构转型,公路运输清洁化等政策措施,交通运输业有望于2031—2034年实现碳达峰。

关键词：综合运输碳达峰情景分析交通运输业碳排放因子

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基于手机信令HMM轨迹映射的交通方式识别算法

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哈尔滨工业大学学报 2024年第11期56卷 45-54页

作者：王江锋杨昊梁艳平张楚瑶综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室(北京交通大学) 北京100044

为解决手机信令数据稀疏性限制和重构轨迹特征提取与融合能力不足问题,提出一种出行轨迹重构与多源特征融合的交通方式精准识别算法。构建刻画基站信号传播路径损耗与信号强度的无线信号损耗模型,利用隐马尔可夫模型(hidden markov mode... 详细信息

为解决手机信令数据稀疏性限制和重构轨迹特征提取与融合能力不足问题,提出一种出行轨迹重构与多源特征融合的交通方式精准识别算法。构建刻画基站信号传播路径损耗与信号强度的无线信号损耗模型,利用隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)将手机信令轨迹由基站序列重构为路段节点序列,提出基于无线信号传播隐马尔可夫模型(wireless signal propagation hidden markov model,WP-HMM)的出行轨迹重构方法,用以描述信号强度与距离作用关系。基于出行重构后的轨迹,结合路段类型特征,提出了时空标准化相似性度量算法,以融合导航轨迹特征,并构建了基于随机森林(random forest,RF)的交通方式识别算法。实证分析表明:通过出行轨迹的重构,模型的平均识别精度提高了8%以上,且对新样本具有优异的泛化能力;相较于现有方法,时空标准化相似性度量算法能更准确捕捉轨迹间的移动模式;在不同环境下的轨迹识别中,模型在郊区区域的表现显著高于城区。所提算法在大规模手机信令数据的出行方式识别领域具有重要的应用价值。

关键词：交通工程交通方式识别手机信令数据路径损耗轨迹相似性

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