检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2020年第4期20卷 187-193页

作者：孙元广汪茜彭磊齐嫣然柏赟广州地铁设计研究院股份有限公司广州510699 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

优化地铁线路纵断面设计方案可降低列车运行能耗与风井建设成本.本文以盾构法施工的地铁地下线为研究对象,考虑地铁设计规范约束与实际施工条件,建立以列车双方向运行能耗与风井成本之和最小为目标的线路纵断面优化模型.采用模拟退火与... 详细信息

优化地铁线路纵断面设计方案可降低列车运行能耗与风井建设成本.本文以盾构法施工的地铁地下线为研究对象,考虑地铁设计规范约束与实际施工条件,建立以列车双方向运行能耗与风井成本之和最小为目标的线路纵断面优化模型.采用模拟退火与遗传算法的组合方法求解.广州地铁14号线案例分析证明,与实际方案相比,本文模型所得优化方案节省2.65%的总成本.与仅考虑站站停模式下的纵断面优化方案相比,本文模型所得方案在快慢车总能耗方面更优,说明考虑停站方案进行纵断面优化的必要性.

关键词：城市交通轨道交通线路纵断面列车能耗风井成本

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基于张量分解理论的车道级交通流数据修复算法

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吉林大学学报（工学版） 2021年第5期51卷 1708-1715页

作者：陆文琦周天谷远利芮一康冉斌东南大学交通学院南京211189 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术行业重点实验室北京100044

为减少数据缺失对交通流量预测、高级驾驶辅助、交通状态估计等应用的影响,提升交通流数据质量,提出一种基于自适应秩Tucker分解的插补方法(ARTDI)用于多车道交通流数据修复。将多车道交通流数据表征为张量模式,以充分利用交通流时空特... 详细信息

为减少数据缺失对交通流量预测、高级驾驶辅助、交通状态估计等应用的影响,提升交通流数据质量,提出一种基于自适应秩Tucker分解的插补方法(ARTDI)用于多车道交通流数据修复。将多车道交通流数据表征为张量模式,以充分利用交通流时空特性。通过张量Tucker分解构建修复目标函数,并利用动量梯度下降法求解。本文采用北京快速路多断面车道交通流速度数据构建完全随机缺失、随机缺失、混合缺失3种缺失模式进行算法验证,实验结果显示,ARTDI算法在3种缺失类型下对3个断面数据修复的平均绝对百分误差(MAPE)分别为11.67%、12.03%、11.89%。此外,随着数据缺失率的增长,ARTDI模型在不同缺失模式下的修复精度均优于对比模型,并且修复误差无显著增长,体现出ARTDI模型良好的稳定性和适用性。

关键词：交通运输系统工程数据修复张量分解理论 Tucker分解车道交通流

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基于随机参数Logit的中小城市居民出行方式选择建模

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吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 461-468页

作者：庄焱董春娇米雪玉张小雨王菁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 华北理工大学唐山市空地智慧交通重点实验室河北唐山063210

为了给中小城市交通规划与管理提供新思路和新方法,分析了中小城市居民出行特征,考虑居民出行方式选择的异质性,构建了基于随机参数Logit的中小城市居民出行选择模型,引入了对交通工具舒适性要求等心理潜变量因素,并采用反映潜变量与指... 详细信息

为了给中小城市交通规划与管理提供新思路和新方法,分析了中小城市居民出行特征,考虑居民出行方式选择的异质性,构建了基于随机参数Logit的中小城市居民出行选择模型,引入了对交通工具舒适性要求等心理潜变量因素,并采用反映潜变量与指标变量之间关系的结构方程模型标定了参数。结果表明,由结构方程标定潜变量的随机参数Logit模型预测准确率均高于95%,说明结构方程模型具有良好的参数标定效果,构建的随机参数Logit模型具有较好的拟合度。模型效用函数中,行车时间的系数为随机参数,与出行者的个人特征变量、出行特征变量和心理潜变量有关。其中,到公交站台的步行时间对出行效用的影响程度最大,每增加1单位,时间价值减少48元。此外,不同出行方式对行车时间的边际效用不同,超过45 min后,公交车的边际效用由增转减。可见,考虑个体心理潜变量等异质性的随机参数Logit模型能够刻画中小城市居民实际出行方式选择行为且对出行特征机理的解释性更强。

关键词：城市交通出行方式选择随机参数中小城市结构方程边际效应

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土地利用视角下城市轨道交通线路分类及其客运量影响因素研究

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地理科学进展 2023年第12期42卷 2337-2349页

作者：张霄宇许奇宋丽英邓进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 北京城建交通设计研究院有限公司北京100037

理解城市轨道交通客流与土地利用的依赖关系有助于合理配置资源以推动TOD(Transit-oriented development)模式的实施。既有研究多以车站客流及其建成环境为研究对象揭示客流的关键影响因素,从全局视角下分析线路客流对其沿线土地利用依... 详细信息

理解城市轨道交通客流与土地利用的依赖关系有助于合理配置资源以推动TOD(Transit-oriented development)模式的实施。既有研究多以车站客流及其建成环境为研究对象揭示客流的关键影响因素,从全局视角下分析线路客流对其沿线土地利用依赖关系的研究不够充分。论文基于2019年中国36座主要城市的多源数据构建包含线路功能和建成环境两方面的土地利用以及交通服务等三类指标,并以线路功能和建成环境两类指标为聚类特征划分线路类型,采用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型分析不同类型线路客运量的影响因素。案例研究表明:根据线路服务范围及城市发展水平的差异,城市轨道交通线路可分为市区线I型、市区线II型和郊区线。3类线路重要度排序前5的解释变量对客运量的贡献至少达到60%,其中就业岗位密度和中心城区线路覆盖率是3类线路共同的重要土地利用变量。重要度排序高的解释变量对客运量的影响具有阈值效应,且相同类型线路重要变量的阈值趋同,而不同类型线路之间的阈值存在显著差异。因此,TOD客流廊道的构建需因地制宜地统筹职住分布及其配套资源。研究结果有助于理解土地利用影响城市轨道交通线路客流的机理,可为促进TOD客流廊道的发展提供参考。

关键词：城市交通土地利用线路客运量机器学习模型阈值效应

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地铁潮汐客流下变编组列车不成对运行图优化

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铁道科学与工程学报 2024年第6期21卷 2183-2193页

作者：苏子贞陈绍宽杨安安王卓明玮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 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044 北京市智慧交通发展中心北京100161

方向不均衡分布的潮汐客流在大城市的地铁系统中较为常见,新兴的变编组技术为应对潮汐客流提供了新方法。为解决潮汐客流下客流需求与运力难以匹配的问题,针对布置双端车辆段的双向线路,考虑车底在线路两端折返线进行在线解编联挂作业,... 详细信息

方向不均衡分布的潮汐客流在大城市的地铁系统中较为常见,新兴的变编组技术为应对潮汐客流提供了新方法。为解决潮汐客流下客流需求与运力难以匹配的问题,针对布置双端车辆段的双向线路,考虑车底在线路两端折返线进行在线解编联挂作业,协调列车时刻表、编组方案与车底周转计划,编制变编组下列车不成对运行图。从列车到发时刻、客流、车底周转和折返线占用4个方面设置约束,以最小化乘客和企业总成本与出入段作业接续占比加权和为目标,构建变编组下的不成对运行图优化模型。综合运用变邻域搜索算法和贪心算法对模型进行求解,前者更新运行图中的车次到发时刻和车底编组,后者求解对应的车底周转计划。为验证模型有效性,对具有潮汐客流特征的北京地铁八通线一期工程线路进行案例分析。研究结果表明:早高峰时段列车解编、联挂作业分别主要发生在大、小客流方向终点站;变编组较单一大编组和多编组分别降低了8.28%和4.82%的乘客和企业双方总成本,在保证服务质量的同时节约了走行车公里和运用车数;变编组较多编组减少了26.02%的出入段作业接续占比和20.51%的车底出入段作业次数,通过在线解编联挂作业有效减少了编组类型对车底接续的影响,提高了车辆利用率。研究成果可为列车编组方案的选择和变编组的运营组织提供依据。

关键词：地铁潮汐客流变编组不成对运行图车底周转

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模块化公交系统车辆单元动态编组方案优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 160-172页

作者：岳昊董显龙王力曲秋莳张旭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 北京交通运输职业学院城市轨道交通学院北京100096 河南工业大学土木建筑学院郑州450007

为研究基于模块化公交系统的车辆单元路段运行动态编组方案优化问题,首先,构建车辆单元方向分配与位置调整的两阶段联合优化模型。第1阶段,构建以乘客换乘次数最少为目标的整数线性规划模型,实现车辆单元最佳方向分配与增补车辆单元数计... 详细信息

为研究基于模块化公交系统的车辆单元路段运行动态编组方案优化问题,首先,构建车辆单元方向分配与位置调整的两阶段联合优化模型。第1阶段,构建以乘客换乘次数最少为目标的整数线性规划模型,实现车辆单元最佳方向分配与增补车辆单元数计算;第2阶段,构建以位置调整时间最小和车内换乘时间最小的双目标混合整数非线性规划模型,实现车辆单元动态编组方案优化。其次,构建模型的求解算法,利用CPLEX求解器求解第1阶段车辆单元分配模型,设计非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解第2阶段车辆编队位置调整模型。最后,算例验证构建模型及求解算法的有效性,并定量探究不同车辆单元容量下的车辆单元动态编组效率与公交载客率变化。算例结果表明:在模块化公交车辆单元容量一定增幅内,模块化公交车辆单元动态编组效率会随着车辆单元容量的增加而提高;而车辆单元容量增幅太大,不仅不会提高动态编组效率,反而会降低车辆编队的载客率,造成模块化公交车辆编队运力过剩。

关键词：城市交通动态编组方案优化两阶段联合优化模型模块化公交车辆单元 NSGA-Ⅱ 车内换乘

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基于非参数回归-粒子滤波模型的公交到站时间预测

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公路交通科技 2020年第4期37卷 118-124页

作者：张孝梅陈旭梅张溪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 北京交通发展研究院北京100073

为进一步提高公交到站时间的预测精度,提出了一种基于非参数回归-粒子滤波模型的组合预测方法。首先利用非参数回归预测方法,对公交站间速度顺序进行了预测。考虑到速度自身的时变特性,采用了扩展欧式距离作为度量相似度大小的准则来预... 详细信息

为进一步提高公交到站时间的预测精度,提出了一种基于非参数回归-粒子滤波模型的组合预测方法。首先利用非参数回归预测方法,对公交站间速度顺序进行了预测。考虑到速度自身的时变特性,采用了扩展欧式距离作为度量相似度大小的准则来预测下一个站间速度,保证了速度曲线的相似性和模型的鲁棒性。然后利用采样-重要性重采样思想,构建了基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测模型。最后以北京市区内3条典型公交线路为例,利用其工作日早高峰时段的历史运行数据检验模型的准确性。结果表明:(1)基于非参数回归方法预测得出的公交站间速度与实际值更为接近,预测精度显著优于加权平均法的预测结果;(2)基于非参数回归-粒子滤波算法得出的公交到站时间预测结果,线路平均绝对误差在1.5 min内,标准误差在3 min内,平均绝对百分误差均小于4%,预测精度也显著高于加权平均法-粒子滤波、非参数回归-卡尔曼滤波和加权平均法-卡尔曼滤波3种组合算法。模型的敏感度分析结果也进一步显示,预测误差会随着粒子数目的增加而逐渐趋于稳定状态,进而证明提出的方法能有效预测公交到站时间。

关键词：智能交通公交到站时间粒子滤波公交车非参数回归扩展欧式距离

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自适应多视图融合图神经网络地铁客流预测模型

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 194-203页

作者：鲁文博张永李培坤王亭丛雅蓉东南大学交通学院南京211189 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 中铁长江交通设计集团有限公司重庆401121

针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model, AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测。在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线... 详细信息

针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model, AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测。在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线路可达性图、空间距离图等多个局部视图,并使用图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)学习每个视图内车站间的动态空间交互;以单视图车站为中心节点,结合其他视图中该车站作为邻居节点构建融合视图,并使用GAT学习多视图间动态交互;在时间维度,使用门控循环单元神经网络学习车站客流的时变特征。以重庆市地铁网络为例,全网出站客流的预测实验结果表明:相较于基线中的物理虚拟结合图网络模型(PVCGN),AMFGNN的平均绝对误差和均方根误差分别降低3.06%和2.49%。多视图内节点间注意力分数可视化结果表明,基于GAT的多视图建模思路能够自适应地融合不同视图中提取到的车站空间信息。此外,AMFGNN模型性能影响因素分析结果表明,以物理拓扑、线路可达性等结构稳定的视图作为中心节点构建融合视图能够获得更准确、稳定的预测模型。

关键词：城市交通地铁客流预测图注意力机制多视图建模图神经网络

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通信中断下考虑行驶状态时空收敛的混合编队稳定性控制算法

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北京交通大学学报 2024年第4期48卷 93-103页

作者：满忠运王江锋王钰罗冬宇董佳宽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 北京交通大学唐山研究院河北唐山100081

针对通信中断下由智能网联车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)与人工驾驶车辆(Manually Driven Vehicles,MDV)所组成的混合编队的稳定性控制问题,考虑基于前车-领航车通信拓扑(Predecessor-Leader Following topology,PLF)和协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)的混合编队,构建通信正常和通信中断状态下的车辆控制器.基于Routh-Hurwitz稳定性判据和频域分析方法设计稳定条件求解算法,计算控制器和MDV跟驰模型的稳定性条件,并提出针对两种控制器的平滑切换策略.案例分析表明:车队能够稳定安全行驶,各车速度标准差变化率均低于1.8%,平均加速度变化量和其平均值均低于0.016 m/s^(2),说明所提出的稳定性控制算法具有良好的有效性,可实现车辆及编队行驶状态的时空收敛;针对加速场景和减速场景,所提出的控制器切换策略能够分别减小车辆加速度波动幅度达37.1%和59.9%,控制器切换过程中的车辆状态稳定性得到显著提升.

关键词：智能交通混合编队通信中断稳定性控制算法

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考虑等待忍耐时间的电动自行车违规行为研判

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吉林大学学报（工学版） 2024年第9期54卷 2540-2546页

作者：董春娇陆育霄马社强李鹏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 中国人民公安大学交通管理学院北京100038

引入生存分析法,将不违规和违规电动自行车骑行者的等待忍耐时间分别作为删失和完全数据,建立了电动自行车违规率函数,估算了单因素影响下的电动自行车违规率。将部分等待忍耐时间做分布形式假设,构建融合了参数方法和非参数方法特征的... 详细信息

引入生存分析法,将不违规和违规电动自行车骑行者的等待忍耐时间分别作为删失和完全数据,建立了电动自行车违规率函数,估算了单因素影响下的电动自行车违规率。将部分等待忍耐时间做分布形式假设,构建融合了参数方法和非参数方法特征的Cox比例风险回归模型,刻画多因素影响下的电动自行车违规行为。提取了1 335辆非机动车的等待行为数据,结合乘积极限法得到性别、年龄和非机动车类型影响下的电动车违规率函数。研究结果表明:中老年电动自行车骑行者违规率始终高于青年;当等待时间少于25 s时,女性电动自行车骑行者的违规率更高;当等待时间少于44 s或者在88~100 s时,电动自行车的违规率高于传统自行车和电动三轮车。与传统自行车违规行为的“从众”效应不同,当非机动车道狭窄或者是组群规模足够大,能够抑制电动自行车违规行为。增设协管员和专用左转相位能有效减少电动自行车违规行为。

关键词：城市交通电动自行车等待忍耐时间违规行为比例风险回归模型

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