检索结果-内蒙古大学图书馆

交通科技与经济 2021年第2期23卷 13-20页

作者：陈佳惠侯宁李晓璐张彭朱广宇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 中国重型汽车集团有限公司山东济南250101 交通运输部规划研究院信息所北京100028

当前共享单车停放点经常出现供需时空失衡现象,无法满足市民的出行需求,因此,单车投放机构需要进行调度以平衡城市各共享单车投放点的供应量。为保证共享单车的调度效率,需要选择合理的调度路径,针对共享单车的调度路径优化问题开展研究... 详细信息

当前共享单车停放点经常出现供需时空失衡现象,无法满足市民的出行需求,因此,单车投放机构需要进行调度以平衡城市各共享单车投放点的供应量。为保证共享单车的调度效率,需要选择合理的调度路径,针对共享单车的调度路径优化问题开展研究:以调度车辆最少和调度成本最低为目标,构建多车场有时间窗要求的共享单车调度路径优化模型;基于禁忌搜索算法,设计模型的求解算法;以某城市大区内的摩拜单车系统为例进行案例分析。结果表明:利用此模型和算法能有效减少调度成本,提高共享单车的调度效率。

关键词：车辆调度禁忌搜索算法共享单车调度效率

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基于数据驱动的建筑垃圾渣土车行为研究

基于数据驱动的建筑垃圾渣土车行为研究

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2021年工业建筑学术交流会

作者：陈亚坤毕军金典琦吴卓霖北京交通大学交通运输学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深圳市城市公共安全技术研究院

为了解决渣土车运输建筑垃圾时所造成的城市交通安全和环境污染问题,基于大量的渣土车运行信息和节点信息数据,采用数据分析相关方法,建立了渣土车行为模型,旨在挖掘渣土车工作时间行为规律,为加强对渣土车的管控力度提供科学依据。研... 详细信息

为了解决渣土车运输建筑垃圾时所造成的城市交通安全和环境污染问题,基于大量的渣土车运行信息和节点信息数据,采用数据分析相关方法,建立了渣土车行为模型,旨在挖掘渣土车工作时间行为规律,为加强对渣土车的管控力度提供科学依据。研究表明:渣土车开始工作时刻主要集中在5∶00～10∶00和18∶00～21∶00;渣土车结束工作时刻主要集中在5∶45～6∶00和11∶45～12∶00;渣土车主要集中在10∶00～12∶00和20∶00～24∶00进行工作;渣土车在产生源停留时长服从参数为49.2360的指数分布;渣土车在消纳场停留时长服从参数为130.1280的指数分布。通过对渣土车行为的研究,有利于提高对渣土车的管理水平,为管理工作人力物力投入分配和渣土车工作时间安排提供决策支持。

关键词：渣土车建筑垃圾行为研究数据分析工作时间

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基于流量加权的高速公路网络风险点辨识方法

基于流量加权的高速公路网络风险点辨识方法

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世界交通运输工程技术论坛（WTC2021）

作者：高巍姚恩建郇宁代洪娜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山东交通学院交通与物流工程学院

高速公路网络流量时空分布不均衡增加了局部拥堵或中断的几率,对网络的整体运行效率产生潜在风险。本文在考虑高速公路网络流量分布特性的基础上,考虑网络整体运行效率,构建基于流量加权的有向复杂网络模型。首先,通过引入路径选择随机... 详细信息

高速公路网络流量时空分布不均衡增加了局部拥堵或中断的几率,对网络的整体运行效率产生潜在风险。本文在考虑高速公路网络流量分布特性的基础上,考虑网络整体运行效率,构建基于流量加权的有向复杂网络模型。首先,通过引入路径选择随机概率改进节点概率介数的计算方法,以节点处交通量作为评价节点风险的基本特征属性,以节点失效后网络运行效率的损失量作为评价节点风险的全局特征属性。其次,通过熵权法计算特征属性权值,形成高速公路网络风险点辨识评价指标体系。以山东省高速公路局部网络为例进行案例研究。结果表明:高风险节点通常位于交通干线及大型立交枢纽邻近区域,风险点分布呈分段式连续分布,所提出方法能够为应对网络运行风险提供节点管控建议。

关键词：高速公路风险点辨识复杂网络流量加权

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基于免疫算法优化LSSVM的短时交通流预测

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吉林大学学报（工学版） 2019年第6期49卷 1852-1857页

作者：谷远利张源芮小平陆文琦李萌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京210098

为了智能化解决城市道路交通系统存在的问题,提高短时交通流预测的准确性,采用免疫算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立短时交通流量预测模型。利用免疫算法对LSSVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化,得到最优预测模型。以车辆行... 详细信息

为了智能化解决城市道路交通系统存在的问题,提高短时交通流预测的准确性,采用免疫算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立短时交通流量预测模型。利用免疫算法对LSSVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化,得到最优预测模型。以车辆行驶平均速度和占有率作为模型输入,交通流量作为输出进行预测仿真试验。试验结果表明:本文采用的优化LSSVM模型进行仿真试验的预测误差有所减小,输出结果更接近真实值。

关键词：交通运输系统工程交通流预测免疫算法最小二乘支持向量机参数优化

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考虑列控速度防护曲线的高速列车运行仿真系统研究

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黑龙江交通科技 2021年第11期44卷 135-136,140页

作者：杜佳文骆晖杜慎旭肖李蔚宁柏赟中铁第四勘察设计院集团有限公司武汉430063 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

列车运行仿真可为线路设计、列车选型等提供量化评价指标。既有仿真软件由于对列车自动防护系统(ATP)和司机操纵策略考虑不足,使得仿真结果与高速列车实际运行数据存在一定偏差。为此,开发了嵌入ATP模块和考虑司机操纵行为的高速列车运... 详细信息

列车运行仿真可为线路设计、列车选型等提供量化评价指标。既有仿真软件由于对列车自动防护系统(ATP)和司机操纵策略考虑不足,使得仿真结果与高速列车实际运行数据存在一定偏差。为此,开发了嵌入ATP模块和考虑司机操纵行为的高速列车运行仿真系统,并以武广高铁岳阳—咸宁站间为例进行仿真验证。结果表明,本软件仿真结果与列车实际运行时分的误差近乎可以忽略,较既有软件更加贴近高速铁路的实际运行情况。

关键词：高速铁路列车运行仿真列控系统操纵策略牵引计算

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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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考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

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交通运输系统工程与信息 2019年第3期19卷 126-133,148页

作者：柏赟于昭贾文峥冯旭杰陈绍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 交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心北京100029

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和... 详细信息

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.

关键词：城市交通地铁快慢车节能协同操纵遗传算法

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基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法

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北京工业大学学报 2019年第6期45卷 585-592页

作者：谷远利陆文琦邵壮壮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

针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相... 详细信息

针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A^*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10~20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求.

关键词：低频浮动车地图匹配多目标遗传算法动态时间规整 A^*算法

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北京CBD区域共享单车使用规律研究

北京CBD区域共享单车使用规律研究

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世界交通运输工程技术论坛（WTC2021）

作者：潘龙姚恩建陈艳艳北京市交通工程重点实验室北京工业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

共享单车以其灵活的使用特性成为最后一公里的有效解决方案,尤其是在日常通勤出行强度很高的北京CBD区域。相比于以往针对城市级别的共享单车使用规律研究,本文聚焦CBD区域,基于共享单车出行起讫点数据,通过数据清洗,获取研究区域出行... 详细信息

共享单车以其灵活的使用特性成为最后一公里的有效解决方案,尤其是在日常通勤出行强度很高的北京CBD区域。相比于以往针对城市级别的共享单车使用规律研究,本文聚焦CBD区域,基于共享单车出行起讫点数据,通过数据清洗,获取研究区域出行数据。在对比CBD区域和北京市整体共享单车使用规律的基础上,结合公共交通站点、地标性建筑等信息,分别从时间和空间维度剖析了CBD区域共享单车的使用规律。本文的研究结果可以为交通管理部门和共享单车企业掌握共享单车使用规律、提升使用效率提供相应的理论和数据支持。

关键词：共享单车使用规律聚类热图

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智能网联环境下基于混合深度学习的交通流预测模型

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交通运输系统工程与信息 2020年第3期20卷 47-53页

作者：陆文琦芮一康冉斌谷远利东南大学交通学院南京211189 东南大学—威斯康星大学智能网联交通联合研究院南京211189 东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京211189 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

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求,提出一种基于混合深度学习(Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型.模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础,采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为... 详细信息

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求,提出一种基于混合深度学习(Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型.模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础,采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为多个固有模态函数分量和残差分量,并将所得分量重构为模型输入;利用双向长短期记忆神经网络和注意力机制,构建深度学习模型框架;为检验模型预测精度和可靠性,选择北京市二环路多个连续车道断面速度数据进行算法验证.结果表明,HDL模型在不同车道均有理想的预测结果,单步和多步预测精度均显著优于对比模型.

关键词：智能交通速度预测混合深度学习交通流集成经验模态分解

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