检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王致远何世伟李光晔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

采用数字孪生技术构建编组站模型准确及时地计算编组站的通过能力,提取调车作业系统的数据用于以车站结构为运行逻辑的编组站模型。把速度从极大值减至零和从零增至极大值的过程作为列车加减速度的研究区间,采用回归分析排除干扰值。仿... 详细信息

采用数字孪生技术构建编组站模型准确及时地计算编组站的通过能力,提取调车作业系统的数据用于以车站结构为运行逻辑的编组站模型。把速度从极大值减至零和从零增至极大值的过程作为列车加减速度的研究区间,采用回归分析排除干扰值。仿真车场中的列车分车种、按去向经由确定范围的某条股道发车,实现到发线小范围活用。调机与本务机在咽喉区的进路交叉采用最短路线与固定平行进路的混合模式提高道岔组的利用率。将仿真结果与分析计算法所得车站通过能力比较,表明方法可行。

关键词：通过能力数字孪生 AnyLogic 编组站

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面向折返能力下降的地铁列车运行调整方法

面向折返能力下降的地铁列车运行调整方法

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2024 世界交通运输大会

作者：刘鑫健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

地铁折返站轨道电路等设备故障会不同程度地影响折返站折返能力和列车运行计划,因此,有必要及时制定适配的列车运行调整方案,以减少对乘客服务质量的影响。本文以单条城市轨道交通线路为研究对象,针对折返站折返能力下降情况,采取小交... 详细信息

地铁折返站轨道电路等设备故障会不同程度地影响折返站折返能力和列车运行计划,因此,有必要及时制定适配的列车运行调整方案,以减少对乘客服务质量的影响。本文以单条城市轨道交通线路为研究对象,针对折返站折返能力下降情况,采取小交路折返、加开列车、运行时分调整组合策略,考虑安全行车间隔、流入流出平衡等约束,以乘客站台总等待时长最小为目标,构建基于事件活动图(Event-activity Network)的列车运行调整优化模型,设计自适应大邻域搜索算法求解模型。以某城市地铁线路为例的分析结果表明:本文模型可有效缓解乘客滞留情况,相较于模型求解得到的固定折返站调整方案,灵活小交路折返与加开列车的组合策略可为乘客减少9.6%以上的等待时间,有效提升线路上列车运行效率,缓解线路因折返能力下降产生的客流压力。

关键词：城市轨道交通列车运行调整事件活动图小交路折返加开列车

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车辆载重对重型货车碳排放的影响

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交通运输研究 2024年第1期10卷 45-57,81页

作者：吴睿中费文鹏范鹏飞宋国华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 交通运输部科学研究院北京100029

现有交通碳排放模型对重型车在实际路况下的载重变化特性考虑不足,尚未从微观排放率角度分析载重对车辆排放的影响,从而造成碳排放测算的不确定性较大。针对此问题,首先采集大规模的实际路况下重型货车运行工况和油耗数据,使用基于油耗... 详细信息

现有交通碳排放模型对重型车在实际路况下的载重变化特性考虑不足,尚未从微观排放率角度分析载重对车辆排放的影响,从而造成碳排放测算的不确定性较大。针对此问题,首先采集大规模的实际路况下重型货车运行工况和油耗数据,使用基于油耗的CO_(2)排放测算模型计算重型货车的CO_(2)排放量;然后对不同类别的货车分类讨论,使用基于VSP的排放模型研究车辆载重对CO_(2)排放的影响,并建立考虑车重的LC-VSP排放模型,再与传统MOVES模型进行排放测算误差的对比。研究结果显示,载重对重型货车CO_(2)排放率、VSP分布都会产生显著影响,进而显著影响CO_(2)排放因子,具体表现为:①当VSP处于较小的正区间时,CO_(2)排放率随载重的增加而线性增大;②在相同速度区间,随着载重的增加,VSP分布的均值和方差都会逐渐减小;③在平均工况下,根据车型的不同,满载相较于空载的CO_(2)排放因子增加了约24%~113%,当车辆速度较低(小于20 km/h)时,载重对CO_(2)排放因子影响显著,车辆满载(49 t)时的CO_(2)排放因子为车辆空载(18 t)时的2.8倍,但随着速度的提高,载重对CO_(2)排放因子的影响逐渐减小;④相较于不考虑车辆实际载重的排放模型,考虑车辆实际载重时CO_(2)排放测算误差可以减小3%~12%。这一结果强调了在排放测算中考虑车辆载重的必要性,为精准的排放建模和评估提供了一定的理论依据。

关键词：碳排放载重比功率分布重型货车排放率排放因子

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基于雷达数据的信号交叉口车辆轨迹重构

基于雷达数据的信号交叉口车辆轨迹重构

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2024 世界交通运输大会

作者：叶萌岳昊洪妍胡洪彬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

交叉口车辆时空轨迹数据近来被广泛运用,交叉口评价指标计算等交通研究都离不开车辆时空运行信息。当前,已有的获取车辆时空轨迹数据的方法难以获得准确全面的轨迹数据。为解决该问题,本文根据相控阵雷达数据集构建车辆轨迹重构模型。首... 详细信息

交叉口车辆时空轨迹数据近来被广泛运用,交叉口评价指标计算等交通研究都离不开车辆时空运行信息。当前,已有的获取车辆时空轨迹数据的方法难以获得准确全面的轨迹数据。为解决该问题,本文根据相控阵雷达数据集构建车辆轨迹重构模型。首先,介绍分析了相控阵雷达数据集,并对数据进行筛选、去噪和补全;然后,根据预处理后的数据构建交叉口重构轨迹数量计算模型,将信号交叉口车辆轨迹根据是否停车进行分类,结合跟驰模型、交通波模型等重构不同类型车辆轨迹;最后,将重构轨迹数据与实际数据进行对比分析验证。结果表明:轨迹重构模型位置较实际雷达数据平均绝对百分比误差为0.3%,速度较实际雷达数据平均绝对百分比误差为3.67%,重构效果较好;三类轨迹中,不经停车通过交叉口车辆位置平均绝对百分比误差较停车车辆约大0.2%。

关键词：信号交叉口跟驰模型交通波理论轨迹重构

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基于时空神经网络的城轨短时OD预测

基于时空神经网络的城轨短时OD预测

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2022世界交通运输大会(WTC2022)

作者：王月姚恩建张永生北京交通大学交通运输学院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

城市轨道交通短时出发地-目的地(OD)预测能够帮助运营者及时了解和推演网络运行状态,是运营管理中的一项重要内容。但是由于乘客出站时间的滞后性,城轨实时OD客流无法被获取,为此本文提出了一种考虑时空关系的城轨短时OD预测方法。本文... 详细信息

城市轨道交通短时出发地-目的地(OD)预测能够帮助运营者及时了解和推演网络运行状态,是运营管理中的一项重要内容。但是由于乘客出站时间的滞后性,城轨实时OD客流无法被获取,为此本文提出了一种考虑时空关系的城轨短时OD预测方法。本文首先结合站点性质分析了客流时空特征;其次,提出了一种时空神经网络OD需求预测模型(STNN-ODDP),以实时进出站和历史OD量作为输入,构建OD需求在时间序列上和站点空间依赖的关系,预测未来一段时间内全网分时OD分布量;最后,以广州市轨道交通客流量数据进行实例验证。结果表明,在预测未来1h时间内,每个15min粒度下,全网OD客流平均绝对误差仅为0.76人,各站点间平均绝对误差不超过20人,模型有效性得到较好的验证。

关键词：交通需求管理与优化 OD需求预测时空神经网络城市轨道交通短时客流预测

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基于轨迹数据的货车自发编队组织优化

基于轨迹数据的货车自发编队组织优化

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2024 世界交通运输大会

作者：王浩溥杨扬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交通大学交通运输学院

货车排列成队的编组行驶模式已经被证实可以在一定程度上降低参与车辆的耗油量。本文针对区域货运自发编队的驾驶情景,为降低大规模路网下车辆编队方案求解的复杂度,提出一种自发编队组织优化方法。首先,基于地理信息数据(GIS),提出了... 详细信息

货车排列成队的编组行驶模式已经被证实可以在一定程度上降低参与车辆的耗油量。本文针对区域货运自发编队的驾驶情景,为降低大规模路网下车辆编队方案求解的复杂度,提出一种自发编队组织优化方法。首先,基于地理信息数据(GIS),提出了二阶时空相交的可行编队方案搜索算法,求解自发编队可行解,挖掘可行的车辆两两编队方案;然后,以编队形成和疏解时间戳,建立编队组织优化的分时段整数规划模型,提出了基于图论的编队方案求解算法;最后,依托河北省唐山市范围内的重型货车轨迹数据开展实例验证,并分析了不同时空阈值下编队情况的节油潜力变化情况。结果表明:相比于空间阈值,增加自发编队的时间阈值更易于形成编队,并且随着时空阈值搜索范围扩大,编队节油量的上升速率会大幅增加。该研究方法可以在更大区域规模中计算车辆自发编队情况,具有较好的应用前景。

关键词：公路运输货车自发编队整数规划图论轨迹数据

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新冠肺炎流行期间高速公路交通流恢复期预测研究

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中国公路 2020年第8期 94-97页

作者：闫明月沈孟如黄世尧邓雯王松波交通运输部路网监测与应急处置中心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

面向新冠肺炎流行期间的公路网运行监测,结合取消高速公路省界收费站、春节及春运、增设检疫站、封闭收费站及国家联防联控相关政策影响,根据新冠肺炎潜伏期相对于交通流变化的滞后系数及历史交通流数据,利用回归及神经网络等方法对未... 详细信息

面向新冠肺炎流行期间的公路网运行监测,结合取消高速公路省界收费站、春节及春运、增设检疫站、封闭收费站及国家联防联控相关政策影响,根据新冠肺炎潜伏期相对于交通流变化的滞后系数及历史交通流数据,利用回归及神经网络等方法对未来交通流恢复情况进行预测,为公路网运行监测分析提供参考,为增强公路网运行管理能力提供技术支持。

关键词：公路网新冠肺炎交通流预测

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高速公路交通流与新冠肺炎的相关性分析研究

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中国公路 2020年第10期 90-93页

针对新冠肺炎流行期间的公路网运行状况,结合疫情的联防联控工作,对比历史交通流数据,分析此前因疫情导致的公众居家隔离等事件对交通流量产生的影响。综合考虑取消高速公路省界收费站、春节及春运、增设检疫站、封闭收费站及国家联防... 详细信息

针对新冠肺炎流行期间的公路网运行状况,结合疫情的联防联控工作,对比历史交通流数据,分析此前因疫情导致的公众居家隔离等事件对交通流量产生的影响。综合考虑取消高速公路省界收费站、春节及春运、增设检疫站、封闭收费站及国家联防联控相关政策等多种因素,开展相关性分析,形成可视化展示结果,为公路网运行监测分析提供参考,为公路网运行管理决策提供技术支持。

关键词：公路网新冠肺炎交通流分析

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基于多源数据的枢纽间联运客流实时辨识

基于多源数据的枢纽间联运客流实时辨识

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2022世界交通运输大会(WTC2022)

作者：李义罡姚恩建杨扬北京交通大学交通运输学院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

针对城市群枢纽间联运客流的时空特性,本文提出了一种基于多因素LSTM的枢纽间联运客流实时辨识模型。首先,利用枢纽间联运客流捕捉从手机信令数据中获取历史联运客流数据;然后,分析联运客流与枢纽进出站通道客流的时空关系,构建基于多因... 详细信息

针对城市群枢纽间联运客流的时空特性,本文提出了一种基于多因素LSTM的枢纽间联运客流实时辨识模型。首先,利用枢纽间联运客流捕捉从手机信令数据中获取历史联运客流数据;然后,分析联运客流与枢纽进出站通道客流的时空关系,构建基于多因素LSTM的枢纽间联运客流实时辨识模型;之后,分别采用FCN模型与多因素LSTM模型对北京南站—天津站—滨海机场通道与北京南站—首都机场通道的联运客流量进行实时辨识,并对辨识结果的误差进行了比较分析。经过对比分析表明,基于多因素LSTM的枢纽间联运客流实时辨识模型在两场景下的MPAE误差分别为9.2%与9.7%,辨识效果优于FCN模型,可为枢纽间运力优化与协同运营提供参考意见。

关键词：交通运输规划与管理联运客流实时辨识多因素LSTM 多源数据

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数据驱动下的传染病大流行期间大城市交通运行状况研究

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现代交通与冶金材料 2024年第2期4卷 33-42页

作者：曾恬罗斯达邵春福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 新疆大学交通运输工程学院新疆乌鲁木齐830049

新型冠状病毒肺炎是近百年来人类遭遇的影响范围最广的全球性大流行病,探究新冠疫情期间不同城市交通运行状况的演变规律,对当前传染病大流行情境下的交通运行至关重要,并对未来类似情形下的城市交通治理具有借鉴作用。城市交通运行状... 详细信息

新型冠状病毒肺炎是近百年来人类遭遇的影响范围最广的全球性大流行病,探究新冠疫情期间不同城市交通运行状况的演变规律,对当前传染病大流行情境下的交通运行至关重要,并对未来类似情形下的城市交通治理具有借鉴作用。城市交通运行状况可由交通健康指数、拥堵延时指数等数据来表征,因此本文收集疫情放开后十个大城市近一个月的拥堵延时指数、平均车速和交通健康指数等数据,通过相关性分析、线性回归、k-means聚类分析等方法,从多个角度探究城市交通健康指数与拥堵延时指数或平均车速之间的关系,据此采用拥堵延时指数来研究各城市交通运行状况。进而基于拥堵延时指数将研究时段划分为疫情影响期、疫情稳定期、复工复产期、春节影响期这四个阶段。并在早晚高峰、疫情、春节以及跨年夜等多种情境下,从工作日和节假日多方面挖掘各城市在疫情放开影响下交通状况变化的异同点。结果表明,在疫情放开和春节假期等多种复杂因素的影响下,交通健康指数仍能由拥堵延时指数或平均车速线性表征,交通健康指数存在一定程度的冗余,用拥堵延时指数等更易获取的数据就能够描述城市的交通运行状况。此外,疫情消退过程中,工作日早晚高峰出行的不均衡性较小,而节假日早晚高峰出行的不均衡性较大,达到40%。

关键词：城市交通交通运行状况聚类分析拥堵延时指数后疫情时代

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