检索结果-内蒙古大学图书馆

深圳大学学报（理工版） 2024年第4期41卷 433-443页

作者：唐智慧黄镜入张南西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模... 详细信息

为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模型.以高速公路重特大交通事故为例,对201份高速公路重特大交通事故调查报告进行风险分析.结果表明,基于复杂网络的风险演化模型适用于高速公路的交通事故风险分析;通过高速公路交通事故风险演化模型可对各致因的风险传播特性进行解析与归类,从而制定出针对不同情形致因的控制策略,为高速公路交通事故风险演化研究提供新思路.

关键词：交通运输规划与管理风险动态演化复杂网络风险传播机制交通安全高速公路

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列车延误条件下城市轨道交通跳停方案研究

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2020年第5期44卷 773-778页

作者：户佐安夏一鸣郑磊西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

为制定高效的列车运行调整方案,保证列车延误下城轨的服务水平,在分析列车跳停对乘客出行的相关影响的基础上,以列车到发时刻和跳停与否为决策变量,考虑列车运能约束、运行约束,以及跳停约束,建立以乘客总旅行时间最小为优化目标的0-1... 详细信息

为制定高效的列车运行调整方案,保证列车延误下城轨的服务水平,在分析列车跳停对乘客出行的相关影响的基础上,以列车到发时刻和跳停与否为决策变量,考虑列车运能约束、运行约束,以及跳停约束,建立以乘客总旅行时间最小为优化目标的0-1混合整数规划模型,并根据模型特点设计相应的嵌套式遗传算法进行求解.最后通过算例验证模型及算法的有效性.结果表明:在列车延误条件下,通过建立的列车运行调整模型和算法求解得到的跳停方案,相比传统的站站停调整方案,能够显著降低列车延误给乘客带来的额外旅行时间.

关键词：交通运输工程列车延误跳停方案 0-1混合整数规划嵌套式遗传算法

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考虑出行竞争的网约车能源环境效应不确定性研究

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交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 289-297页

作者：吕莹郭淳孙会君支丹月北京交通大学交通系统科学与工程研究院北京100044 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

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网... 详细信息

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网约车对传统出行方式出行量影响的角度建立网约车能源环境效应评估模型;以北京市为案例城市,运用网约车进入北京之前不同指标的数据,推演近年不考虑网约车影响的传统出行方式出行量;结合推演出行量和建立的能源环境效应评估模型得到网约车带来的净碳排放。结果表明,网约车对公交车和地铁出行量产生一定的抑制作用,其能源环境效应具有不确定性特征,并且随着共乘比例的增大,网约车的负能源环境效应削弱,说明网约车仍然具有节能减排的潜力,相关部门需要合理管理网约车。研究结论揭示了网约车的能源环境效应及发展共乘模式的重要性,对以网约车为代表的共享出行可持续发展具有参考意义,为实现碳中和作贡献。

关键词：城市交通能源环境效应反事实思维网约车出行竞争不确定性

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跨领域文本的可迁移情绪分析方法

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计算机科学 2022年第3期49卷 218-224页

作者：张舒萌余增李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾... 详细信息

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾向进行分析,无法精确、多维度地描述出文本的情绪,为了解决这个问题,文中对文本的情绪分析进行研究。首先针对不同领域文本数据集中情绪标签缺乏的问题,提出了一个基于深度学习的可迁移情绪分类的情感分析模型FMRo-BLA,该模型对通用领域文本进行预训练,然后通过基于参数的迁移学习、特征融合和FGM对抗学习,将预训练模型应用于特定领域的下游情感分析任务中,最后在微博的公开数据集上进行对比实验。结果表明,该方法相比于目前性能最好的RoBERTa预训练语言模型,在目标领域数据集上F1值有5.93%的提升,进一步加入迁移学习后F1值有12.38%的提升。

关键词：情绪分析深度学习特征融合迁移学习

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基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别研究综述

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计算机科学 2024年第1期51卷 72-83页

作者：景叶怡然余增时云潇李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

行人重识别是计算机视觉领域的热点研究课题之一。近年来,为了解决行人重识别实际应用中标签数据稀缺的问题,同时也为了有效地利用现有的标签数据,研究者们提出了基于生成对抗网络以及基于伪标签的领域自适应方法,用于进行跨领域的行人... 详细信息

行人重识别是计算机视觉领域的热点研究课题之一。近年来,为了解决行人重识别实际应用中标签数据稀缺的问题,同时也为了有效地利用现有的标签数据,研究者们提出了基于生成对抗网络以及基于伪标签的领域自适应方法,用于进行跨领域的行人重识别研究。基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别方法由于效果显著而备受研究者的青睐。文中梳理了近7年来基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别的研究成果,将基于伪标签的方法从模型训练角度划分为两个阶段。1)伪标签生成阶段。现有工作的伪标签生成方法大多使用聚类方法,部分工作采用基于图结构学习的图匹配、图卷积网络方法来生成目标域的伪标签。2)伪标签精炼阶段。文中将现有的伪标签精炼方法归纳为基于表征学习的精炼方法以及基于相似度学习的精炼方法,并分别进行模型方法的总结与整理。最后,讨论现阶段基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别面临的挑战并对未来可能的发展方向进行展望。

关键词：行人重识别深度学习伪标签无监督领域自适应

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考虑空间需求不均的模块化公交线路运行方案优化研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 166-175页

作者：易洪波刘昱岗王童语西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 纽约大学阿布扎比分校工程系阿布扎比129188阿拉伯联合酋长国

传统固定容量公交车辆难以应对公交线路上空间分布不均的需求。为解决这一问题,引入模块化公交车辆,通过编组与解编的方式实现车队在运行中的容量动态变化,以更贴合需求在空间上的变化。基于运行时空图重构的方法,建立描述模块化公交线... 详细信息

传统固定容量公交车辆难以应对公交线路上空间分布不均的需求。为解决这一问题,引入模块化公交车辆,通过编组与解编的方式实现车队在运行中的容量动态变化,以更贴合需求在空间上的变化。基于运行时空图重构的方法,建立描述模块化公交线路运行方案的优化模型,所构建模型为混合整数非线性规划(Mixed Integer-Nonlinear Program,MINLP)模型,模型决策变量包括车队的运行方案以及模块化公交单元的运行方案。为方便求解,采用时间离散化手段,通过一系列方法将所构建的MINLP模型转化为易于求解的混合整数线性规划(Mixed Integer-Linear Program,MILP)模型,并基于成都市真实公交线路与乘客需求数据进行案例分析。实验结果表明,与传统容量固定式公交相比,模块化公交的应用能够使乘客成本降低11.44%,运营成本降低31.35%,综合降低20.32%的系统总成本。敏感性分析实验结果分析了系统供给与需求变化对系统成本产生的影响。

关键词：城市交通运行方案优化混合整数非线性优化模型模块化公交时间离散化 Gurobi

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大型高铁车站最高聚集人数计算模型研究

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铁道科学与工程学报 2021年第12期18卷 3102-3109页

作者：米荣伟帅斌许旻昊雷渝西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为了更好地拟合高速铁路车站旅客聚集趋势,提高车站旅客最高聚集人数预测结果的准确性,基于旅客候车时间及检票通道服务速率,对比对数正态分布、威布尔分布、复合负指数分布、有理函数分布等4种函数拟合效果,研究最优拟合分布参数和列... 详细信息

为了更好地拟合高速铁路车站旅客聚集趋势,提高车站旅客最高聚集人数预测结果的准确性,基于旅客候车时间及检票通道服务速率,对比对数正态分布、威布尔分布、复合负指数分布、有理函数分布等4种函数拟合效果,研究最优拟合分布参数和列车乘车人数与车站及列车属性之间的相关性。将相关性较强的属性与最优拟合分布参数、列车乘车人数进行K-means聚类分析,利用Silhouette指数判断聚类效果,最终得到各类属性与最优拟合分布参数和列车乘车人数的检索表。基于检索表建立适用于高速铁路车站的最高聚集人数计算模型,并以成都东站作为算例进行计算和分析。研究结果表明:该最高聚集人数计算模型可以准确模拟旅客聚集趋势,减小预测最高聚集人数与实际最高聚集人数之间的误差。

关键词：高速铁路车站最高聚集人数旅客聚集规律列车乘车人数 K-means聚类

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突发事故条件下道路交通流早发性失效机理研究

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公路交通科技 2021年第8期38卷 140-148页

作者：张锐帅斌黄文成于耀程许旻昊西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为了探究突发事故条件下道路交通流早发性失效机理,采用尖点突变模型建立了交通流早发性失效分析模型。首先,将尖点突变模型变量与交通流参数一一对应,建立了交通流尖点突变模型与实际道路交通运行状态的映射联系,并针对系统状态控制点... 详细信息

为了探究突发事故条件下道路交通流早发性失效机理,采用尖点突变模型建立了交通流早发性失效分析模型。首先,将尖点突变模型变量与交通流参数一一对应,建立了交通流尖点突变模型与实际道路交通运行状态的映射联系,并针对系统状态控制点在平衡曲面上的运动路径与交通流状态演变过程进行了对应分析。随后,引入分叉系数、包围系数及失效阈值边界3个参数定量描述了分叉集,旨在全面、细致地刻画分叉集的特征,揭示分叉集特征对系统状态控制点运动路径的实际影响。基于实测数据,建立了同一路段上有、无事故2种场景下的交通流尖点突变模型,通过最小二乘法拟合得到模型相关参数,并以此为基础推导计算得到2种场景下分叉集的特征参数。采用定量与定性分析相结合的方式对2种场景下交通流系统的演变进行了对比分析,进而揭示了突发事故条件下交通流早发性失效机理,并提出了相应的早发性失效预测方法。最后,结合2种场景下短时交通流参数时序变化路径进行了验证性分析,证明了所采用方法的可行性及合理性。

关键词：智能交通交通流早发性失效尖点突变模型分叉系数包围系数失效阈值边界

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考虑列位合理占用的动车所调车作业计划编制优化

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西南交通大学学报 2022年第1期57卷 65-73页

作者：户佐安郑磊周姝西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 中铁二院工程集团有限责任公司四川成都610031

合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次... 详细信息

合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次序和股道类型为约束,建立考虑股道列位占用的动车所调车作业计划编制优化模型,设计基于调车作业可行路径生成和作业优先次序交换的模拟退火算法,并进行求解;最后以某动车所调车作业计划编制为实例,验证模型和算法的有效性.结果表明:本文提出的方法能够在较短时间内编制动车所调车作业计划,并减少股道占用次数;得到的最优调车作业计划将动车组的转线次数降低为34次,且在需入库的作业动车组中,有80%的动车组实现了入所后的快速入库作业.

关键词：铁路运输动车所调车作业计划列位占用模拟退火算法

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基于3D卷积和LSTM编码解码的出行需求预测

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计算机科学 2021年第12期48卷 195-203页

作者：滕建滕飞李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

可靠的区域出行需求预测能够为交通资源的调度和规划提供合理有效的建议。但是,出行预测是一个非常具有挑战性的问题,面临海量的时空大数据建模问题,如何有效地提取时空大数据中的空间特征和时间特征,成为当前城市计算的研究热点。文中... 详细信息

可靠的区域出行需求预测能够为交通资源的调度和规划提供合理有效的建议。但是,出行预测是一个非常具有挑战性的问题,面临海量的时空大数据建模问题,如何有效地提取时空大数据中的空间特征和时间特征,成为当前城市计算的研究热点。文中提出了一种基于3D卷积和编码-解码注意力机制的需求预测模型(3D Convolution and Encoder-Decoder Attention Demand Forecasting,3D-EDADF),用于同时预测城市区域的出行需求流入量和流出量。3D-EDADF模型首先利用3D卷积来提取时空数据的时空相关性,然后使用LSTM编码解码来对时间依赖性进行捕获,并结合注意力机制来描述流入流出的差异性。3D-EDADF模型对临近依赖性、日常依赖性和周期依赖性这3种时间依赖特征进行混合建模,然后将它们的多维特征进行加权融合得到最终的预测结果。采用真实的出行需求数据集进行了大量的实验,结果表明,与基准模型相比,3D-EDADF模型的整体预测误差较低,具有较好的预测性能。

关键词：出行需求预测时空大数据 3D卷积编码-解码注意力机制

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