检索结果-内蒙古大学图书馆

土木工程与管理学报 2025年第1期42卷 66-73页

作者：姚恩建张景淳刘莎莎侯芸张铮朱彦锦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 中国公路工程咨询集团有限公司北京100089 庆阳市高等级公路项目建设管理办公室甘肃庆阳745099

在线性工程施工进度计划研究中,处理施工活动间复杂多样的时空限制是一项挑战。为此,本文从栅格化角度提出一种新的线性工程施工进度计划方法。首先,将活动间时空限制转化为时空占用区域,并对线性计划图进行栅格化,生成时空栅格图。接着... 详细信息

在线性工程施工进度计划研究中,处理施工活动间复杂多样的时空限制是一项挑战。为此,本文从栅格化角度提出一种新的线性工程施工进度计划方法。首先,将活动间时空限制转化为时空占用区域,并对线性计划图进行栅格化,生成时空栅格图。接着,以资源平衡为目标,构建栅格化线性工程施工进度计划模型。然后,改进自适应大邻域搜索算法求解该模型,引入弧一致性检查和基于罚函数的约束松弛提升求解能力。最后,进行案例分析验证。结果表明,针对包含可变速率施工活动的复杂线性工程,该方法能快速生成不同粒度的最优施工进度计划。本文为线性工程施工进度计划编制提供了新视角,为未来研究提供重要支撑。

关键词：工程与项目管理线性工程施工进度计划线性计划方法时空栅格自适应大邻域搜索算法

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考虑出行者选择偏好的出行方式选择模型

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北京交通大学学报 2020年第1期44卷 42-48页

作者：姚恩建陈伟迪卢天伟杨扬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

构建合理的出行方式选择模型是精确预测出行结构的关键.在现实出行条件中,不同出行者对于不同交通方式存在固有选择偏好,从而表现出一种非完全理性的出行方式选择行为.为进一步提高出行方式选择模型的预测结果精度,提出了一种考虑理性... 详细信息

构建合理的出行方式选择模型是精确预测出行结构的关键.在现实出行条件中,不同出行者对于不同交通方式存在固有选择偏好,从而表现出一种非完全理性的出行方式选择行为.为进一步提高出行方式选择模型的预测结果精度,提出了一种考虑理性决策和固有选择偏好共同影响的出行方式选择模型.双因素共同作用决定出行者的出行方式选择结果,两者的影响权重与出行者对于备选方案的心理参考值有关.备选方案的特征变量数值与心理参考值差值绝对值较小时,选择行为更多地受到固有偏好的影响,反之,则更多地受到理性决策的影响.分析对比结果表明,所提出模型在出行方式选择结果的预测命中率上优于以完全理性决策为前提的传统分层Logit模型的预测结果.

关键词：城市交通出行方式选择分层Logit模型固有选择偏好

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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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开放式社区下微循环公交线网设计

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科学技术与工程 2021年第26期21卷 11368-11374页

作者：赵腾菲杜鹏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

公交微循环是“最后一公里”以及交通拥堵问题的有效解决方案之一,微循环公交在街区制条件下更能发挥出本身便捷高效的优势。以街区制条件下的开放式社区为背景,在公共交通能够满足区域内所有出行需求的前提下,建立以运营收入最大化为... 详细信息

公交微循环是“最后一公里”以及交通拥堵问题的有效解决方案之一,微循环公交在街区制条件下更能发挥出本身便捷高效的优势。以街区制条件下的开放式社区为背景,在公共交通能够满足区域内所有出行需求的前提下,建立以运营收入最大化为目标函数,线路长度、发车频率、车辆容量、上座率等为约束条件的微循环公交站点和线路设计模型,并采用遗传算法进行求解。最后,以百子湾社区为例,提出了社区微循环公交线路走向和发车频率的最优设计方案,证明了模型和算法的可行性与优越性。

关键词：微循环公交线路设计遗传算法街区制

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潮汐客流下地铁列车不成对运行图优化模型

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中国铁道科学 2022年第6期43卷 207-218页

作者：李纵然柏赟陈垚明先俊曹耘文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 珠海市规划设计研究院广东珠海519000 上海申通地铁集团有限公司上海轨道交通运营管理中心上海200070

针对具有潮汐客流需求的双车场地铁线路的高峰时段,研究列车不成对运输组织模式在不增加上线车底数的情况下,合理调配双方向运能的方法,提出结合单向车、快慢车模式的不成对运输组织方案。以乘客总出行成本和列车运营成本为目标函数,以... 详细信息

针对具有潮汐客流需求的双车场地铁线路的高峰时段,研究列车不成对运输组织模式在不增加上线车底数的情况下,合理调配双方向运能的方法,提出结合单向车、快慢车模式的不成对运输组织方案。以乘客总出行成本和列车运营成本为目标函数,以行车间隔和列车容量等为约束条件,构建考虑车底周转计划的不成对列车运行图混合整数非线性优化模型;运用改进的遗传算法对模型进行求解,并以某条地铁线路为例验证模型及算法的有效性。结果表明:优化模型求解的不成对方案使乘客总出行成本降低7.1%,列车运营成本下降17.8%,高峰时段上线车底减少6列;与全慢车方案相比,结合快慢车模式的不成对方案使得总目标函数值减少4.2%;灵敏度分析得出不成对运输组织模式适用于客流方向不均衡系数较大、运营高峰时段较短的地铁线路。

关键词：地铁运输组织列车不成对运行图潮汐客流双车场快慢车模式

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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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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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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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电动自行车出行特性及骑行决策行为建模

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吉林大学学报（工学版） 2022年第11期52卷 2618-2625页

作者：董春娇董黛悦诸葛承祥甄理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 浙江省交通运输科学研究院交通发展研究中心杭州310023 香港理工大学土地测量及地理资讯学系中国香港999077

通过开展问卷调查和断面交通流参数调查,分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为,建立了基于Elman神经网络和多元logisti... 详细信息

通过开展问卷调查和断面交通流参数调查,分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为,建立了基于Elman神经网络和多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型。以深圳市福田区为例,进行了实证研究,结果表明:基于Elman神经网络的电动自行骑行决策行为模型的预测效果明显优于基于多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型,平均预测精度为91.62%,相比多元logistic回归模型提高了9.93%;构建的多元logistic回归模型能揭示影响因素和骑行决策行为之间的关联关系,可为制定减少电动自行车不安全骑行决策行为的策略和政策提供理论支撑。

关键词：交通工程城市交通电动自行车骑行决策行为 Elman神经网络多元logistic回归

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基于生成对抗网络的交通流参数实时估计模型

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交通运输系统工程与信息 2022年第3期22卷 158-167页

作者：姚荣涵王荣贇张文松叶劲松孙锋大连理工大学交通运输学院辽宁大连116024 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 山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049

为有效调控道路网时空资源,需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数,应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络,提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型,即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分,生成... 详细信息

为有效调控道路网时空资源,需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数,应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络,提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型,即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分,生成器利用门控卷积神经网络捕捉交通流的动态空间特征,使用基于注意力机制的长短期记忆神经网络分析交通流的动态时间特征;采用门控卷积神经网络与长短期记忆神经网络构建判别器;通过对抗方式训练生成对抗网络的生成器与判别器,实时获得交通流参数估计值。使用中国山东省淄博市12个卡口设备和美国加州洛杉矶市23个线圈检测器获得的交通流量数据,验证TSTGAN模型的可靠性。结果表明,TSTGAN模型引入的时空模块能有效提取交通流的时空特征,所得均方根误差和平均绝对误差比现有模型分别降低2.12%~42.41%和1.66%~40.49%,证明所提TSTGAN模型可以提高交通流参数的估计精度。

关键词：智能交通生成对抗网络深度学习交通流参数时空特征

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