检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 10-19页

作者：赵建东许慧玲吕行李平安黄诗音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 中公华通(北京)科技发展有限公司北京100088

为有效提升高速公路车辆偷逃通行费稽查效率,基于电子不停车收费(ETC)数据,结合K最近邻(KNN)和集成学习(Adaboost)算法及代价敏感学习机制,提出一种高速公路车辆偷逃费行为识别模型。针对原始ETC收费流水数据量大且冗余的特点,制定数据... 详细信息

为有效提升高速公路车辆偷逃通行费稽查效率,基于电子不停车收费(ETC)数据,结合K最近邻(KNN)和集成学习(Adaboost)算法及代价敏感学习机制,提出一种高速公路车辆偷逃费行为识别模型。针对原始ETC收费流水数据量大且冗余的特点,制定数据离散化和标准化处理规则,修复并规范数据形态后,提取两类逃费特征。通过分析ETC数据集遴选大车小标等7种逃费类型作为主要研究对象。针对逃费数据“高维”特点导致的模型分类效率低问题,通过Pearson与Spearman相关性分析和ReliefF重要性分析选取表现逃费特性的最佳特征子集。针对逃费车辆与正常车辆的类别“不平衡”现象所引发的模型过拟合问题,构建组合分类模型,在Adaboost算法中将KNN作为基分类器,先通过TomekLinks欠采样缓解不同类边界模糊问题,再引入代价敏感学习机制,提高模型对少数类(逃费车)的重视程度来缓解对多数类(正常车)的判别倾向。最后,对比不同分类模型对各类逃费事件的识别效果,验证融合代价敏感学习机制的KNN-Adaboost模型的性能。结果表明,该研究提出的模型识别精确率达0.98,召回率达0.96,F1系数达0.97,Kappa系数达0.95,较其他模型能更好地解决样本类不均衡问题,对少数类样本具有较高识别精度,可为提升高速公路收费稽查效率提供参考。

关键词：公路运输集成学习机器学习代价敏感特征选择

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考虑客流空间分布的地铁列车节能时刻表优化方法

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交通运输系统工程与信息 2020年第3期20卷 103-110页

作者：冉昕晨陈绍宽陈磊贾文峥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 交通运输部科学研究院城市交通研究中心北京100029

客流变化引起的列车质量变化是影响地铁列车能耗与节能运行的重要因素之一.本文考虑地铁线路客流空间分布差异,研究耗散型再生制动能利用方式下的列车节能时刻表优化方法.结合各区间载荷差异和列车运动方程,建立以净能耗最小为目标的时... 详细信息

客流变化引起的列车质量变化是影响地铁列车能耗与节能运行的重要因素之一.本文考虑地铁线路客流空间分布差异,研究耗散型再生制动能利用方式下的列车节能时刻表优化方法.结合各区间载荷差异和列车运动方程,建立以净能耗最小为目标的时刻表优化模型,通过适度优化计划停站时间、区间运行时间和折返时间协同多列车牵引、巡航、惰行和制动过程的时空分布,设计二分法和粒子群算法对模型求解.以北京地铁某线路进行实例研究,结果表明,优化模型能有效协同多列车的节能运行,考虑客流空间分布差异比假定列车载荷为常数能进一步提升节能效果.

关键词：城市交通列车节能协同粒子群算法时刻表客流

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基于深度学习的网约车供需缺口短时预测研究

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交通运输系统工程与信息 2019年第2期19卷 223-230页

作者：谷远利李萌芮小平陆文琦王硕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 河海大学地球科学与工程学院南京211100

城市不同区域网约车供需缺口预测可为车辆调度策略提供支持,从而提高车辆运行效率和乘客服务水平.为实现网约车供需缺口短时预测,提出一种基于时空数据挖掘的深度学习预测模型(Spatio-Temporal Deep Learning Model, S-TDL).该模型由时... 详细信息

城市不同区域网约车供需缺口预测可为车辆调度策略提供支持,从而提高车辆运行效率和乘客服务水平.为实现网约车供需缺口短时预测,提出一种基于时空数据挖掘的深度学习预测模型(Spatio-Temporal Deep Learning Model, S-TDL).该模型由时空变量模型、空间属性变量模型和环境变量模型3个子模型融合而成,可捕捉时空关联性、区域差异性和环境变化对供需缺口的影响.同时,提出特征聚类—最大信息系数两阶段特征选择方法,筛选与供需缺口相关性强的特征变量,提高训练效率,减少过拟合.滴滴出行实例分析证明,特征选择后的STDL模型预测精度显著优于BP神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络.

关键词：城市交通供需缺口预测深度学习网约车时空关联性

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考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

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交通运输系统工程与信息 2020年第2期20卷 188-195页

作者：吴玥琳袁振洲陈秋芳肖清榆王文成魏来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 越南河内交通大学工程学院越南河内100803

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题,提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型.以车辆数最小与总里程最短为目标,基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹.设计两阶段算法求解此NP-hard问题,第1阶段利... 详细信息

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题,提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型.以车辆数最小与总里程最短为目标,基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹.设计两阶段算法求解此NP-hard问题,第1阶段利用kmedoids方法对乘客需求聚类,第2阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径.实测数据实验证明:该方法能较好优化车辆数和总里程,减少乘客等待时间;轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值,满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.

关键词：交通工程枢纽出租车合乘轨迹相似性度量双目标优化蚁群算法聚类

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交通运输网络系统工程

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交通运输系统工程与信息 2020年第6期20卷 9-21页

作者：关伟吴建军高自友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交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

网络化是交通运输系统的自然属性,交通基础设施建设与管理、系统的运营与服务,以及相关配套的政策与管理体制对于系统网络化都有内在需求.本文首先给出了交通运输网络系统工程的定义,并从交通运输网络系统工程中存在的科学问题及未来展... 详细信息

网络化是交通运输系统的自然属性,交通基础设施建设与管理、系统的运营与服务,以及相关配套的政策与管理体制对于系统网络化都有内在需求.本文首先给出了交通运输网络系统工程的定义,并从交通运输网络系统工程中存在的科学问题及未来展望两个角度开展了详细论述.从交通运输系统复杂网络分析、交通运输系统网络化组织运营管理和城市交通系统网络化控制与诱导三个方面介绍了国内外研究与工程实践的最新现状,归纳总结了其中存在且迫切需要解决的科学问题.交通运输系统复杂网络分析的关键科学问题是探索不同交通运输网络拓扑结构与交通动力学时空演化规律、网络承载力、可靠性之间的动态耦合及匹配关系.交通运输系统网络化组织运营管理的关键科学问题是在交通基础设施物理结构为复杂网络的条件下,具有目标异性的多博弈主体(政府、运营企业、乘客等)之间如何实现利益平衡或达到帕累托最优.对于交通运输网络系统工程的未来发展,本文认为重点需要加强对综合交通运输网络系统工程的理论与方法论体系的研究,围绕“综合交通网络的构造演化机理”“城市交通网络供需平衡机理”“多层综合交通网络结构复杂特性及其动力学过程”“出行行为的多样性及可预测性”等问题进行探索.此外,由于新技术环境下的交通系统将出现颠覆性的变革,交通网络运输系统工程的内涵和外延也需要进行根本性的升级改造.具有自驱动、自组织、自决策能力节点的柔性交通运输网络及其共享运行机制,将会是交通运输网络系统工程未来的一个重要研究领域.

关键词：综合运输交通运输网络交通系统工程复杂网络系统复杂性

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基于出行行为分析的地铁通勤票价折扣研究

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北京交通大学学报 2023年第6期47卷 82-88页

作者：姚恩建季钰岷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

针对当前城市交通拥堵问题,对轨道交通票价的合理设定进行研究,以提升公共交通吸引力和缓解财政压力.首先,基于正交设计法设计问卷并开展意向调查(Stated Preference,SP),构建基于巢式Logit(Nested Logit,NL)模型的通勤者出行方式选择模... 详细信息

针对当前城市交通拥堵问题,对轨道交通票价的合理设定进行研究,以提升公共交通吸引力和缓解财政压力.首先,基于正交设计法设计问卷并开展意向调查(Stated Preference,SP),构建基于巢式Logit(Nested Logit,NL)模型的通勤者出行方式选择模型;其次,通过分析通勤通道内地面公交、地铁接驳公交以及地铁等公交票价对小汽车和出租车的分担率的交叉弹性,选用地铁票价作为优惠对象;再次,基于Pareto最优理论,以公共交通分担率和公共交通票务收入的双提升为目标,构建变动需求下的通勤地铁票价折扣模型;最后,以天通苑-北京五环内市辖区通勤通道为例,采用非支配排序算法(Non-dominated Sorting Algorithms,NSA)确定地铁票价的合理折扣范围.研究结果表明:当地铁票价的优惠幅度介于7%~13%之间时,可实现Pareto最优态,当地铁票价的优惠幅度为13%时,通勤通道地铁及地面公交分担率的最大涨幅为6.1%.

关键词：交通工程票价调节 NL模型公共交通弹性

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考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 10-19页

作者：赵建东焦岚馨赵志敏屈云超孙会君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

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为,结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法,提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性,提出了双车道多速度... 详细信息

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为,结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法,提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性,提出了双车道多速度差跟驰模型(FS-MAVD模型),并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型,利用卷积神经网络层(CNN)充分提取前向和侧向车辆交通特征,双向长短期记忆网络层(Bi-LSTM)考虑驾驶员记忆效应,注意力机制层(Attention)用于分配模型权重,并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点,采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据,建立跟驰行为样本集,对所建模型进行训练和测试,并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比,并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明,本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到97.64%,预测均方根误差低至0.027,相比其他模型能更好地预测车辆受侧方车辆换道影响时的加减速情况,更好地分析目标车辆跟驰行为。

关键词：交通流车辆跟驰数据驱动模型组合模型预测深度学习

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碳达峰目标下的汽车电动化碳减排效果研究

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公路交通科技 2023年第2期40卷 238-245页

作者：童瑞咏毛保华魏润斌肖中圣黄俊生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

围绕2030年碳达峰目标,建立了全生命周期下的汽车电动化碳排放测算模型,测算了2021—2035年我国汽车全生命周期的碳排放总量,研究了发电端能源结构、纯电动汽车的综合性能及其投放策略等因素对汽车电动化背景下的碳排放总量水平的影响... 详细信息

围绕2030年碳达峰目标,建立了全生命周期下的汽车电动化碳排放测算模型,测算了2021—2035年我国汽车全生命周期的碳排放总量,研究了发电端能源结构、纯电动汽车的综合性能及其投放策略等因素对汽车电动化背景下的碳排放总量水平的影响。结果表明:随着汽车电动化水平的提升,汽车碳排放总量在2031年达到峰值15.53亿t;此后由于纯电动汽车生产阶段车辆数稳定,行驶阶段车辆规模将不断扩大,发展至2035年时碳排放总量较峰值下降幅度为3.53%;因汽车电动化发展带来的碳减排效果有所体现,发电端能源结构中火电占比下降1%和2%时,汽车碳排放总量峰值较基准情景峰值分别下降0.64%和1.16%,达峰时间提前至2029年;纯电动汽车的百公里电耗水平在2035年降至11.0,9.0 kW·h/(100 km)时,碳排放量峰值均较基准情景有所下降且提前至2029年,2035年的碳排放总量相较于各自的峰值分别下降5.19%和6.47%;如进一步加大电动汽车投放力度,若新增纯电动汽车占比恒为40%,短期内由于生产阶段碳排放量偏高,汽车碳排放总量将高于基准情景0.11~0.31亿t,之后因处于行驶阶段的纯电动汽车数量规模化带来的碳减排效应放大,达峰时间提前至2027年,这意味着降低发电端能源结构中火电占比、提高纯电动汽车综合性能、合理制订纯电动汽车投放策略,将助力汽车的碳减排。

关键词：汽车工程汽车电动化碳排放测算全生命周期投放策略

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基于可控性的城市轨道交通客流控制车站识别方法

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交通运输系统工程与信息 2021年第3期21卷 150-155,162页

作者：肖中圣许奇冯旭杰李佳杰无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 交通运输部科学研究院北京100038

为进一步拓展可控性理论在城市轨道交通客流控制领域的应用,首先根据相邻车站间进出站客流和断面客流的关系,论证城市轨道交通客流网络为线性时不变系统,证明可控性理论在城市轨道交通网络上的适用性。基于严格可控性框架和滞留人数为... 详细信息

为进一步拓展可控性理论在城市轨道交通客流控制领域的应用,首先根据相邻车站间进出站客流和断面客流的关系,论证城市轨道交通客流网络为线性时不变系统,证明可控性理论在城市轨道交通网络上的适用性。基于严格可控性框架和滞留人数为核心的子网生成策略,得到客流控制车站的识别方法。进一步地,引入机器学习领域的相关评价指标评估该方法的效果。研究结果表明:平峰时段北京市城市轨道交通网络的可控性为0.043,意味着该时段的网络状态较为稳定,无需采取客流控制措施;高峰时段,识别方案在拥堵生成到消散的过程中,更加侧重于对线网中心车站的控制。通过识别方法得到的客流控制方案与实际客流控制方案的吻合度最高可达70%。当两种方案控制车站的数量相同时,识别方法得到的客流控制方案更加侧重于对城市西部和中心区域的站点进行控制。

关键词：城市交通客流控制复杂网络严格可控性限流车站

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基于停车预约模式的差异化泊位定价优化

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北京交通大学学报 2023年第3期47卷 79-86页

作者：李思奇安正阳孙迅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 北京交通大学交通运输学院北京100044

为解析驾驶者的预约停车选择行为,设计考虑驾驶者个人属性及出行场景的预约停车选择行为陈述性偏好(Stated Preference, SP)调查问卷,基于SP调查数据,构建预约停车选择行为巢式Logit(Nested Logit, NL)模型,采用Biogeme软件标定模型参... 详细信息

为解析驾驶者的预约停车选择行为,设计考虑驾驶者个人属性及出行场景的预约停车选择行为陈述性偏好(Stated Preference, SP)调查问卷,基于SP调查数据,构建预约停车选择行为巢式Logit(Nested Logit, NL)模型,采用Biogeme软件标定模型参数并分析标定结果 .根据效用理论,构建以停车场运营总收益最大化、用户总效用最大化以及停车场利用率均衡的多目标预约停车场差异化定价优化模型,采用带精英策略的非支配排序算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)算法求解模型,并以北京佑安医院及周边停车场景进行案例分析.研究结果表明:出行者更倾向于选择停车预约,且相较于费用等方案属性变量,出行者更关注停车等待时间;个人特征和出行目的等属性会对停车方案选择产生显著影响;算例中预约停车模式能够转移目的地停车场内约67%的车辆,实现高峰时段区域内停车需求的合理分配,为停车设施管理提供参考.

关键词：交通运输规划与管理预约停车选择行为遗传算法非集计模型多目标优化

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