检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工业大学学报 2021年第3期53卷 94-100页

作者：郇宁姚恩建薛飞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) 北京100044

为实现对城市轨道交通突发大客流的及时预警,提出一种基于自动售检票数据的客流异常状态识别方法.首先,确定符合客流时变特性的滑动时间窗口长度以适应动态的数据环境;其次,建立深度置信网络模型以提取窗口内待检样本的客流特征,并实现... 详细信息

为实现对城市轨道交通突发大客流的及时预警,提出一种基于自动售检票数据的客流异常状态识别方法.首先,确定符合客流时变特性的滑动时间窗口长度以适应动态的数据环境;其次,建立深度置信网络模型以提取窗口内待检样本的客流特征,并实现样本特征模式的自适应划分;最后,将待检样本和相同模式的历史样本映射至多维特征空间,进行基于局部异常因子的客流异常状态识别.通过广州地铁的案例分析,结果表明:该方法的模式划分精度为92.5%,异常识别误检率和准确率分别为3.98%和91.9%,识别效果与异常的形式和程度相关,且受识别合格判定条件中反应时效要求的影响,整体上能够在保证较低误检率的情况下,实现对各类客流异常状态的灵敏识别.

关键词：城市轨道交通异常检测深度置信网络客流量滑动时间窗口

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考虑换乘客流的城轨应急接运公交调度优化模型

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东南大学学报（自然科学版） 2021年第1期51卷 161-170页

作者：王佳冬袁振洲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

针对突发运营中断下城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续问题,考虑换乘客流的脉冲性特征,提出应急接运公交时刻表和行车计划综合优化模型.首先,分析城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续关系,引入乘客容忍度判断接续是否有效.然后,... 详细信息

针对突发运营中断下城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续问题,考虑换乘客流的脉冲性特征,提出应急接运公交时刻表和行车计划综合优化模型.首先,分析城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续关系,引入乘客容忍度判断接续是否有效.然后,建立双层规划模型,上层为时刻表优化模型,以换乘等车时间和换乘失败人数最小为目标,下层为行车计划优化模型,以公交运营成本最小为目标,并设计改进的模拟退火算法进行求解.最后,以上海轨道交通10号线进行算例分析.结果表明:与等间隔时刻表相比,提出的模型使总成本减少13.7%,乘客等车时间减少14.1%,换乘失败人数减少54.9%.

关键词：城市轨道交通应急接运换乘客流模拟退火算法

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应对潮汐客流的城市轨道交通列车节能和乘客节时运行图优化模型

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中国铁道科学 2022年第1期43卷 171-181页

作者：冉昕晨陈绍宽柏赟陈垚陈哲轩杨晨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

为应对城市轨道交通客流潮汐现象中因客流断面与客流方向不均衡而引起的列车牵引能耗高和乘客等待时间长的问题,提出一种考虑大小交路和列车放空运行的列车节能和乘客节时运行图优化模型。先通过优化上、下行方向大小交路站站停载客列... 详细信息

为应对城市轨道交通客流潮汐现象中因客流断面与客流方向不均衡而引起的列车牵引能耗高和乘客等待时间长的问题,提出一种考虑大小交路和列车放空运行的列车节能和乘客节时运行图优化模型。先通过优化上、下行方向大小交路站站停载客列车和非站站停放空列车开行序列,设计满足实际运营环境的6项约束条件,实现列车总牵引能耗和乘客总等待时间的双目标最小化;再采用非支配排序遗传算法Ⅱ与熵权法相结合的方法进行求解;最后以具有潮汐客流特征的某地铁线为背景,验证模型的适用性及其优化效果。结果表明:优化后的运行图不仅缩短了大客流方向乘客总等待时间、降低了小客流方向列车总牵引能耗,而且在实际运行图的基础上进一步实现列车节能1.71%和乘客节时2.40%。为保证实际服务水平,采用本模型时应合理控制相邻2列大交路站站停列车之间小交路列车与放空列车的数量。

关键词：城市轨道交通潮汐客流节能时刻表 NSGA-Ⅱ

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考虑超重超远客户的卡车无人机协同配送研究

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中国公路学报 2024年第3期37卷 395-406页

作者：宋瑞边疆何世伟迟居尚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

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或... 详细信息

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或所处位置超过无人机最大航程覆盖范围的情况,在母船模式基础上,提出考虑超重超远客户的卡车与无人机协同配送模式(Truck-Drone Joint Delivery with Consideration of Customers with Great Demands and at Great Distances, TDJD-CGDGD)。该模式允许卡车服务超重超远客户,并允许无人机起降于不同地点。该模式下待求解的问题为含无人机的旅行商问题。以最小化总配送成本为目标,构建了混合整数线性规划模型。为高效求解大规模算例,提出了一种融合贪婪随机自适应搜索(GRASP)与自适应大邻域搜索(ALNS)的混合算法。算法首先在附加约束条件下,生成车机共同配送路径,该约束可简化车机路径优化过程。随后放松附加约束,针对性地调整一部分无人机路径,进一步降低总成本。试验结果表明:所提算法具有较好的计算性能;本协同配送模式与仅由卡车配送的传统模式相比可平均节约成本19%;允许无人机在超重客户点处起降与不允许情况相比可平均节约成本5%。

关键词：交通工程协同配送自适应大邻域搜索无人机路径规划

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跨线条件下城市轨道交通列车交路计划优化方法

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铁道学报 2024年第8期46卷 21-29页

作者：陈垚柏赟毛保华温芳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

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开... 详细信息

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开行比例与频率为决策变量,并针对跨线交路与本线交路的行车冲突,考虑非等间隔发车,确定列车发车时刻。设计基于交路及开行频率搜索与运行间隔协调的定制分解算法。案例结果表明,列车跨线方向与乘客换乘主方向一致时,跨线交路可同时提升企业运营与乘客出行效益。换乘出行导致的断面客流量差异是跨线交路开行方案设置的主要依据。研究结论可为运营企业制定列车交路计划提供依据,有助于提高网络运输效率。

关键词：城市轨道交通互联互通跨线运行交路方案服务网络

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考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

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交通运输系统工程与信息 2022年第5期22卷 125-134页

作者：孙会君代佩伶郭欣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

在城市轨道交通网络化运营条件下,极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度,本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点,通过构建量化换乘差异的协同度指标,建立以列车同步次数... 详细信息

在城市轨道交通网络化运营条件下,极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度,本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点,通过构建量化换乘差异的协同度指标,建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型,优化轨道交通网络线路间成功衔接次数,提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合整数非线性规划模型,本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解,并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明,所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异,利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态;优化后全网列车同步到达次数增加33.86%,乘客平均换乘等待时间减少22.75%;相较于PSO和BAS算法,本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率,为提升城市轨道交通服务质量提供理论参考。

关键词：城市交通协同度天牛须搜索算法列车时刻表

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基于比功率分布的排放因子速度修正误差控制研究

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交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 272-282页

作者：宋国华吕海欧李祖芬黄健畅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

高分辨率的排放因子是进行交通能耗排放测算的重要参数,然而,由于数据采集与质量控制问题,排放因子速度修正曲线常存在异常波动。为提高排放因子速度修正结果的准确性,本文分别从比功率分布和排放率两个角度分析排放因子敏感性和区间容... 详细信息

高分辨率的排放因子是进行交通能耗排放测算的重要参数,然而,由于数据采集与质量控制问题,排放因子速度修正曲线常存在异常波动。为提高排放因子速度修正结果的准确性,本文分别从比功率分布和排放率两个角度分析排放因子敏感性和区间容许误差,建立机动车工况数据和PEMS排放数据需求量计算模型。敏感性分析结果表明,个别比功率区间分布误差是造成排放因子速度修正曲线产生异常波动的重要原因;排放率误差会导致排放因子速度修正结果出现整体性误差。数值模拟计算结果表明,在95%的置信水平下,平均速度在20~120 km·h^(-1)内,控制快速路CO2排放因子速度修正误差不超过1%:需采集40 min的排放数据,细化至1 kW·t^(-1)粒度下各比功率区间数据需求量差异显著;各平均速度下需采集710 min工况数据,相同误差下,80~120 km·h^(-1)内工况数据需求量更低;为进一步消除曲线的异常波动,需大量增加平均速度为64~80 km·h^(-1)范围内的工况数据量。本文的研究结果对工况和排放数据的采集工作有实际指导意义,可有效克服曲线异常波动问题,提高排放因子结果可靠性,为节能减排工作提供支持。

关键词：交通工程排放因子比功率分布排放率容许误差

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车车通信环境下基于驾驶意图共享的车辆避撞预警算法

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中国公路学报 2020年第6期33卷 65-76页

作者：王江锋刘雨桐王梦玉闫学东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

针对传统基于距离或时间的车辆避撞预警算法存在较高误警率的问题,考虑在避撞预警算法中引入驾驶意图共享的概念,提出了基于实际外场复杂车车通信V2V(Vehicle-to-vehicle,V2V)环境下的车辆跟驰避撞预警算法。基于LTE-V构建外场V2V环境,... 详细信息

针对传统基于距离或时间的车辆避撞预警算法存在较高误警率的问题,考虑在避撞预警算法中引入驾驶意图共享的概念,提出了基于实际外场复杂车车通信V2V(Vehicle-to-vehicle,V2V)环境下的车辆跟驰避撞预警算法。基于LTE-V构建外场V2V环境,将车辆行驶过程描述为一个时间序列的隐性马尔可夫随机过程,借助隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建立驾驶人驾驶意图与车辆相对行驶状态序列之间的隐含关系模型,并给出基于Viterbi算法的驾驶意图预判求解方法,将驾驶意图作为特征因子集成到安全距离模型中,提出基于驾驶意图共享的避撞(Driving Intention Based Collision Avoidance,DI-CA)预警算法。利用构建的V2V试验环境,实现了匀速、加速、减速和紧急制动等4种驾驶意图,以及相对速度和相对距离增加、减小、保持不变等9种组合的车辆行驶状态试验数据获取,并利用试验数据对所提出的DI-CA预警算法进行实证分析。结果表明:所提出预警算法能够针对不同驾驶意图提供有效的车辆碰撞预警。在此基础上将4种驾驶意图下的DI-CA预警算法与Mazda预警算法求得的安全距离进行了对比分析,所提出的DI-CA预警算法的平均预警正确率为84%,高于Mazda预警算法的78%,而DI-CA预警算法的平均误警率和漏警率分别为5%和16%,均明显低于Mazda预警算法,说明所提出的DI-CA预警算法在提升预警效果的同时明显降低了误警率和漏警率,可避免行驶过程中因误警而导致的连续刹车,以及因漏警而导致的可能碰撞事故发生。最后,总结并给出了驾驶意图共享理论应用于车辆避撞预警的研究展望。

关键词：交通工程避撞预警隐马尔可夫模型驾驶意图车车通信

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基于深度学习的车辆轨迹重建与异常轨迹识别

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交通运输系统工程与信息 2021年第3期21卷 47-54页

作者：黄士琛邵春福李娟张小雨钱剑培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

车辆移动轨迹的不确定性及异常点段的存在使其在数字交通领域的应用面临挑战。本文构建基于数据增强的LSTM-AE-Attention深度学习模型,进行车辆轨迹重建和异常轨迹识别。首先,使用对抗生成网络和贝塞尔样条曲线从样本量和种类两方面扩... 详细信息

车辆移动轨迹的不确定性及异常点段的存在使其在数字交通领域的应用面临挑战。本文构建基于数据增强的LSTM-AE-Attention深度学习模型,进行车辆轨迹重建和异常轨迹识别。首先,使用对抗生成网络和贝塞尔样条曲线从样本量和种类两方面扩充数据集,实现数据增强;其次,通过自编码网络与长短时记忆神经网络提取轨迹特征并完成轨迹重建;最后,结合自编码网络预训练和注意力机制构建异常识别模型。采用实际车辆轨迹数据测试,模型的评价指标明显优于支持向量机、随机森林和长短时记忆神经网络模型,重建实验中模型的决定系数为0.968,异常识别实验中模型的F1值较对比模型平均提升9.8%。结果表明,本文提出的模型可有效、可靠地运用于平滑车辆轨迹数据和纠正异常车辆轨迹。

关键词：智能交通异常轨迹识别深度学习轨迹数据轨迹重建数据增强

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基于分支定价算法的双层轿运车运输问题

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控制与决策 2022年第1期37卷 185-195页

作者：迟居尚何世伟宋子龙薛守强冯骁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

整车物流中双层轿运车运输问题属于一类需要考虑乘用车装载(vehicle filling problem, VFP)及轿运车路径规划(vehicle routing problem, VRP)的组合优化问题,称此类问题为VFRP(vehicle filling and routing problem).由于VFP和VRP的问题复杂性均为NP完全问题(non-deterministic polynomial complete problem, NPC),且VFRP等组合优化问题模型的目标函数及约束往往具有非凸结构,使得该类问题的线性化处理、精确算法的设计及求解效率的提升一直是该领域的研究难点.对此,以轿运车使用成本最低为目标,构建双层轿运车的VFRP模型,在此基础上提出两种线性化方法并设计改进分支定价算法(branch-and-price algorithm)以求解:在分支定价算法的基础上,提出结合最为分数策略(most-infeasible-branching strategy)和强分支策略(strong-branching strategy)的分支策略,以及在分支过程中降低可行域维度的降维方法以加速收敛.最后,结合实际数据设计多组算例,验证了所提出模型与算法的有效性.

关键词：公路运输整车物流双层轿运车运输模型线性化列生成算法分支定价算法

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