检索结果-内蒙古大学图书馆

都市快轨交通 2022年第2期35卷 73-78页

作者：周琪毛保华(指导) 黄俊生刘颂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 中铁第四勘察设计院集团有限公司武汉430063

跨座式单轨线路给中小城市发展轨道交通提供了一种新的路径选择。通过调研跨座式单轨线路的应用概况,得出跨座式单轨目前在全球范围内尚未得到规模性应用。根据线路的功能定位和运行地理环境特征,将目前运营的跨座式单轨分为观光旅游类... 详细信息

跨座式单轨线路给中小城市发展轨道交通提供了一种新的路径选择。通过调研跨座式单轨线路的应用概况,得出跨座式单轨目前在全球范围内尚未得到规模性应用。根据线路的功能定位和运行地理环境特征,将目前运营的跨座式单轨分为观光旅游类、衔接类、加密类、骨干类4种;从投资效率、运营模式等方面研究了不同功能定位的跨座式单轨建设运营特征,为中国发展跨座式单轨提供经验借鉴:深化跨座式单轨系统与通道客流的适应性研究;促进跨座式单轨线路与城市综合交通网络的融合;结合功能定位与客流特征运用运输组织模式。值得注意的是,在国内技术尚未标准化的背景下采用跨座式单轨可能存在边际成本高的问题。

关键词：城市轨道交通跨座式单轨功能定位线路特征投资效率

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考虑候机区拥挤的机场廊桥再分配优化研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第10期38卷 228-235页

作者：李明捷冯思蓉张文义中国民用航空飞行学院机场学院四川广汉618307 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

为缓解高峰时段机场候机厅内局地过度拥挤现象,对既有廊桥分配方案进行再优化,构建数学优化模型,以最小化各登机口候机区域客流密度最大值为目标,综合考虑停机位预分配方案、前后航班及相邻登机口航班时刻、候机厅面积等约束,在不影响... 详细信息

为缓解高峰时段机场候机厅内局地过度拥挤现象,对既有廊桥分配方案进行再优化,构建数学优化模型,以最小化各登机口候机区域客流密度最大值为目标,综合考虑停机位预分配方案、前后航班及相邻登机口航班时刻、候机厅面积等约束,在不影响廊桥利用率的前提下,优化候机区客流时空分布,避免因局地过度拥挤而诱增潜在的管理风险。鉴于模型的计算复杂性,运用遗传算法进行优化求解。实例计算结果显示:算法收敛性能良好;优化后候机区内局地的客流密度峰值下降近50%,候机厅资源利用均衡性明显改善,对应均方差指标降幅超过51%,表明所提方法实现了预期效果,可提升机场运行管理水平和服务质量。

关键词：机场运行管理机位分配候机楼拥挤整数规划遗传算法

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基于CFSFDP-BP的车辆出行群体分类及识别方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：谢坤董宏辉卢玲玉耿庆桥李鹏辉董春娇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中国城市规划设计研究院深圳分院市政所交通运输部规划研究院公路所

分类定量刻画货车和私家车出行特征，有助于揭示多类别车辆出行群体出行规律。本文以货车和私家车出行轨迹数据为基础，以出行开始时间、出行结束时间、总运行时长等七个出行指标作为特征量，提出基于密度峰值聚类的（CFSFDP）出行群体... 详细信息

分类定量刻画货车和私家车出行特征，有助于揭示多类别车辆出行群体出行规律。本文以货车和私家车出行轨迹数据为基础，以出行开始时间、出行结束时间、总运行时长等七个出行指标作为特征量，提出基于密度峰值聚类的（CFSFDP）出行群体分类方法，将货车和私家车分别划分为三类出行群体。以出行特征指标为输入，密度聚类算法的分类标签为输出，建立基于BP网络的车辆出行群体类别识别模型，实现对同一车型下的不同出行群体的快速识别。研究结果表明：提出的基于CFSFDP-BP的车辆出行群体分类及识别方法预测精度和可靠性较好，对货车出行群体类别的识别准确率为0.991，对私家车出行群体类别识别准确率为0.988，且对货车出行群体的识别效果优于私家车的识别效果。货车出行群体可划分为灵活型-低强度、传统型-中强度以及传统型-高强度三类；私家车出行群体可划分为通勤型-低强度、通勤型-中强度以及灵活型-高强度三类出行特征群体。研究结果能够为交管部门制定精细化的交通管理策略，提高交通运行效率提供支持。

关键词：道路交通货车与私家车出行特征密度峰值聚类算法出行群体识别

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车车通信环境下考虑交通拥堵状态的碰撞时间混合分布建模研究

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交通信息与安全 2022年第2期40卷 53-62页

作者：赖子良王江锋李晔刘兴华同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 同济大学交通运输工程学院上海201804 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

碰撞时间(TTC)是评价车车碰撞风险的有效指标,然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车(V2V)通信环境下不同交通状态的TTC分布规律,通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境,开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加... 详细信息

碰撞时间(TTC)是评价车车碰撞风险的有效指标,然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车(V2V)通信环境下不同交通状态的TTC分布规律,通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境,开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加速度和航向角建立动态冲突辨识模型,计算车辆以任意角度接近时的TTC值;针对TTC值的结果出现多峰值现象,将交通流分为“拥堵、缓行、畅通”这3种状态,构建了考虑交通流状态的高斯混合模型以描述不同交通状态下的TTC分布规律,并采用最大期望(EM)算法进行参数求解。将所建高斯混合模型与负指数分布、对数正态分布、负指数/对数正态混合分布这3种传统的TTC分布模型进行对比,采用校正决定系数R2评价模型的拟合优度,并通过K-S检验验证模型的有效性。在此基础上,将所建高斯混合模型应用于非车车通信条件下不同交通状态的TTC分布拟合描述,进一步验证模型的适用性。结果表明:车车通信环境下“拥堵、缓行、畅通”这3种交通状态下的高斯分布均值逐渐增大,所处交通场景的碰撞风险依次降低;考虑交通状态的TTC高斯混合模型拟合优度为0.950 5,相较于其他TTC混合分布模型,拟合优度提升了0.057 5。

关键词：智能交通碰撞时间高斯混合模型交通状态车车通信 EM算法

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基于改进熵的土地利用混合度对非通勤行为的影响

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北京交通大学学报 2018年第4期42卷 92-97页

作者：尹超英邵春福王晓全熊志华崔文霖北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044 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 甘肃省公路网规划办公室兰州730030

为研究土地利用混合度对非通勤行为的影响,提出改进熵模型定量描述土地利用混合度,并深入分析土地利用混合度对非通勤者出行距离和出行方式选择的影响.结合甘肃省天水市2015年居民出行调查数据,构建土地利用混合度与非通勤者出行距离的... 详细信息

为研究土地利用混合度对非通勤行为的影响,提出改进熵模型定量描述土地利用混合度,并深入分析土地利用混合度对非通勤者出行距离和出行方式选择的影响.结合甘肃省天水市2015年居民出行调查数据,构建土地利用混合度与非通勤者出行距离的关系模型,并利用MNL模型研究土地利用混合度对非通勤者出行方式选择的影响.结果表明:与传统熵指标相比,改进熵指标对非通勤者出行距离的解释性更强;利用STATA软件标定MNL模型参数并进行弹性分析,进一步表明改进熵指标对居民出行行为的解释性优良,合理的土地利用布局有助于引导居民选择非机动化出行方式.研究结果对城市规划和交通政策的制定具有指导意义.

关键词：交通工程土地利用混合度改进熵指标非通勤出行出行行为

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电动自行车不安全骑行决策行为建模

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北京交通大学学报 2021年第1期45卷 105-110页

作者：董春娇薛维洋谢坤诸葛承祥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国家级实验教学示范中心北京100044 卡尔斯鲁厄理工学院交通运输学系卡尔斯鲁厄76131 香港理工大学土地测量及地理资讯学系中国香港999077

大量涌现的电动自行车,既是经济便利的出行方式,也使原本资源紧张的城市道路交通面临新的考验,给交通管理者带来了巨大的挑战.通过开展问卷调查分析电动自行车不安全骑行决策行为特征和致因因素,引入同质性输入变量和异质性模型变量,针... 详细信息

大量涌现的电动自行车,既是经济便利的出行方式,也使原本资源紧张的城市道路交通面临新的考验,给交通管理者带来了巨大的挑战.通过开展问卷调查分析电动自行车不安全骑行决策行为特征和致因因素,引入同质性输入变量和异质性模型变量,针对电动自行车占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行决策行为,建立基于Logistic回归的电动自行车不安全骑行决策行为模型.结果表明:电动自行车不安全骑行决策行为和家庭年收入、回家时间、出行时长和是否为外卖/快递车辆等同质性输入变量,以及非机动车道宽度、机动车流量、公交车占道、路边停车、需要伺机转弯和目的地位置等异质性模型变量显著相关.建立的模型拟合效果较好,预测不安全骑行决策行为的正确率为73.17%.

关键词：城市交通不安全骑行行为电动自行车 Logistic回归

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虚拟编组条件下列车区间解耦和耦合适用性分析

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铁道运输与经济 2024年第8期46卷 198-204,242页

作者：邓澄远王卓陈虹兵苏子贞许如意陈绍宽广州地铁设计研究院股份有限公司交通规划分院广东广州510000 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

列车在区间进行虚拟解耦和耦合作业实现编组数量的动态变化,进一步提高城市轨道交通运营组织的灵活性。将列车区间虚拟解耦和耦合作业与传统快慢车、大小交路和Y型线的运输组织模式相结合,基于相对制动距离的安全防护方法提出虚拟编组... 详细信息

列车在区间进行虚拟解耦和耦合作业实现编组数量的动态变化,进一步提高城市轨道交通运营组织的灵活性。将列车区间虚拟解耦和耦合作业与传统快慢车、大小交路和Y型线的运输组织模式相结合,基于相对制动距离的安全防护方法提出虚拟编组下列车最小安全追踪距离的计算公式,考虑列车参数、区间长度、区间限速和安全间隔等影响因素,分析列车区间虚拟解耦和耦合作业的运动过程及适用性。仿真结果表明,虚拟编组相较于常规移动闭塞情况列车最小安全追踪距离缩短了69%以上;市区线由于站间距较短,区间耦合目标速度需低于30 km/h,宜在车站进行静态作业,而市郊线和城际线站间距较长,区间解耦目标速度和耦合目标速度分别能达到160 km/h和80 km/h,宜在车站和区间进行作业;区间动态作业相比于车站静态作业能力提高了40.9%。

关键词：城市轨道交通虚拟编组安全追踪距离协同运行适用性

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基于路网在途车辆数的拥堵指数短期预测

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交通运输工程与信息学报 2023年第3期21卷 98-107页

作者：孙士宏宋国华孙建平雷雪朱瑞仪范鹏飞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 同济大学数学科学学院上海200092

交通拥堵指数是定量评价路网车辆运行状况的指标,准确预测交通拥堵指数的发展趋势是交通工程师关注的重点。为克服天气、节假日等复杂因素对交通高峰时段拥堵指数预测精度的干扰,本文以预测未来2 h范围内每5 min的拥堵指数为目标,首先,... 详细信息

交通拥堵指数是定量评价路网车辆运行状况的指标,准确预测交通拥堵指数的发展趋势是交通工程师关注的重点。为克服天气、节假日等复杂因素对交通高峰时段拥堵指数预测精度的干扰,本文以预测未来2 h范围内每5 min的拥堵指数为目标,首先,利用交通流基本图和交通波理论,从拥堵蔓延角度分析路网在途车辆数与拥堵指数的峰值滞后现象机理;其次,分析路网在途车辆数与拥堵指数的相关性,结合非线性回归方法,构建基于路网在途车辆数的拥堵指数预测模型(NV-NR模型);最后,利用北京市2018年6~9月工作日的数据集进行验证分析。结果表明,NV-NR模型在验证集中预测精度达91.9%;在拥堵指数达到中度拥堵阈值及以上的范围时效果更优,预测精度达93.8%,平均绝对误差为0.412。该方法能够有效预测交通高峰时段的拥堵指数短期变化趋势,为交通拥堵指数预测提供一种新的思路。

关键词：城市交通拥堵指数短期预测回归模型路网在途车辆数

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不同抑尘模式对道路扬尘控制效率的影响分析

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环境科学与技术 2023年第3期46卷 108-115页

作者：林凡琪刘善文朱健忠李贤芳吴亦政薛占刚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 山东诺方电子科技有限公司山东济南250001 傲蓝得环境科技有限公司河南郑州451482

为评估不同道路积尘负荷和抑尘模式下的道路扬尘控制措施效率,进而高效治理扬尘并节约作业成本,该文以河南省郑州市中心城区部分道路为研究对象,对各抑尘方式实施前后道路积尘负荷和大气污染浓度进行监测对比。结果表明:(1)随着道路积... 详细信息

为评估不同道路积尘负荷和抑尘模式下的道路扬尘控制措施效率,进而高效治理扬尘并节约作业成本,该文以河南省郑州市中心城区部分道路为研究对象,对各抑尘方式实施前后道路积尘负荷和大气污染浓度进行监测对比。结果表明:(1)随着道路积尘等级从优到差,道路扬尘控制效率总体上呈现先升后降的趋势。当积尘等级为良、差时,扬尘控制效率均为高压清洗+洗扫收边>洗扫收边>对冲+洗扫收边,高压清洗+洗扫收边在积尘等级为良时,扬尘控制效率最高(22%~33%)。(2)雾炮的道路扬尘控制效率(11.35%~22.06%)大于洒水作业(2.45%~14.86%)。无论是洒水还是雾炮,PM_(10)的治理效果都优于PM_(2.5)。(3)洒水作业对大气污染颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)改善的维持时间约为30 min,而雾炮的影响时间至少为2 h。以上结论可为环境保护部门应对城市道路扬尘污染的精准、高效及节能治理提供理论依据。

关键词：道路扬尘积尘负荷 PM浓度控尘措施

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基于ASTLSTM的地铁乘客流量短时预测

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郑州大学学报（理学版） 2024年第5期56卷 55-61页

作者：田钊程钰婕张乾钟牛亚杰刘炜杨艳芳郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 郑州市区块链与数据智能重点实验室河南郑州450002 交通运输部科学研究院北京100029 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

地铁乘客流量预测是智能交通系统的重要环节,当前大多数预测模型较少对地铁乘客流量进行时空相关性建模,且未考虑空气质量等天气因素带来的影响,存在地铁乘客流量预测准确度不高的问题。针对以上问题,提出基于注意力机制的时空长短期记... 详细信息

地铁乘客流量预测是智能交通系统的重要环节,当前大多数预测模型较少对地铁乘客流量进行时空相关性建模,且未考虑空气质量等天气因素带来的影响,存在地铁乘客流量预测准确度不高的问题。针对以上问题,提出基于注意力机制的时空长短期记忆(ASTLSTM)网络的地铁乘客流量短时预测模型。首先,对数据进行预处理;然后,利用注意力机制与图卷积网络(GCN)、卷积神经网络(CNN)相融合,挖掘地铁数据中的时空相关性,并通过长短期记忆网络(LSTM)来提取空气质量数据中的外部特征;最后,通过特征融合得到地铁乘客流量预测结果。实验结果表明,ASTLSTM模型与LSTM、Conv LSTM等典型模型相比,在短期的地铁乘客流量预测上都有较高的准确度。

关键词：地铁乘客流量预测时空特征注意力机制图卷积神经网络

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