检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道学报 2023年第4期45卷 8-15页

作者：耿敬春李建新吕苗苗倪少权潘金山西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 中国国家铁路集团有限公司工程设计鉴定中心北京100844 中国铁路经济规划研究院有限公司线路站场咨询部北京100844 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

根据CTCS-3级和CTCS-2级列控车载设备控车原理,提出高速铁路闭塞分区长度设计原则和约束条件。结合现行列控车载设备参数,当线路长大下坡道不大于24‰时,闭塞分区长度设计满足CTCS-3级列控车载顶棚速度350 km/h、CTCS-2级300 km/h正常... 详细信息

根据CTCS-3级和CTCS-2级列控车载设备控车原理,提出高速铁路闭塞分区长度设计原则和约束条件。结合现行列控车载设备参数,当线路长大下坡道不大于24‰时,闭塞分区长度设计满足CTCS-3级列控车载顶棚速度350 km/h、CTCS-2级300 km/h正常运行。当线路长大下坡道大于24‰时,闭塞分区长度按照满足CTCS-3级列控车载顶棚速度350 km/h、CTCS-2级降速至250 km/h设计;或将CTCS-3级列控系统结合轨道电路信息定义的闭塞分区平均长度由3000 m调整为4400 m,以满足CTCS-3级列控车载顶棚速度350 km/h、CTCS-2级300 km/h运行要求。

关键词：高速铁路 CTCS-3/2级列控系统闭塞分区长度设计

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基于组合模型的公路隧道交通安全评价

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公路交通科技 2021年第7期38卷 85-95页

作者：薛锋胡萍黄宇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 成都市交通发展研究院四川成都610017

为找出公路隧道交通安全的关键因素,确定公路隧道交通安全状态,从定性和定量的视角构建公路隧道交通安全评价指标体系。以公路隧道交通安全为顶层目标,提出一种基于AHP-DEMATEL和云模型的公路隧道交通安全的组合评价方法。从交通流、交... 详细信息

为找出公路隧道交通安全的关键因素,确定公路隧道交通安全状态,从定性和定量的视角构建公路隧道交通安全评价指标体系。以公路隧道交通安全为顶层目标,提出一种基于AHP-DEMATEL和云模型的公路隧道交通安全的组合评价方法。从交通流、交通工程设施、隧道条件、气候环境4方面构建公路隧道交通安全评价的初始指标体系,通过德尔菲法和敏感性分析筛选公路隧道交通安全评价指标,在明确定性指标和定量指标的内容后,建立各指标的综合评价等级标准。利用层次分析法(AHP)计算各个安全评价指标的初始权重;考虑到各个安全评价指标间的影响,利用决策与试验评价实验室法(DEMATEL)分析各指标的影响度、被影响度以及中心度,并联合AHP-DEMATEL确定各个安全评价指标的综合影响度;最后采用云模型量化公路隧道交通安全评价指标的随机性和模糊性,生成各个安全评价指标的评价等级云图,得到各个安全评价指标的隶属度及公路隧道交通安全评价的最终结果。结果表明:车辆密度、行驶车速、大型车占比、曲线段长度占比、最大纵坡值、路面抗滑性是影响公路隧道交通安全的关键因素;以四川省二峨山隧道进行实例分析,结果显示,其公路隧道交通安全评价最大隶属度为0.595,隧道交通安全评价等级为II级,符合现场调研结果。

关键词：隧道工程安全评价组合模型公路隧道隶属度关键因素

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基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络

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计算机工程 2022年第9期48卷 269-276,285页

作者：曾雷鸣侯进陈子锐周浩然西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院成都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

针对现有网络在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢、精确度较低等问题,提出一种轻量化交通标志检测网络。在MobileNetv3-Large基础上对YOLOv4网络的骨干部分进行优化,针对数据集的特点舍弃部分耗时层,更改第8层和第14层的输出通道数,... 详细信息

针对现有网络在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢、精确度较低等问题,提出一种轻量化交通标志检测网络。在MobileNetv3-Large基础上对YOLOv4网络的骨干部分进行优化,针对数据集的特点舍弃部分耗时层,更改第8层和第14层的输出通道数,并改进基础模块中通道域注意力网络的注意力机制,使输出的权重数值能更准确地表征特征的重要程度。在检测头前加入基于弱语义分割的动态增强附件,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域,以避免提取能力下降导致误检、漏检问题,最终构成YOLOv4-SLite网络。采用滑窗剪裁的方法对高分辨率图片进行训练和预测,从而减少训练时间及增加样本的多样性。在TT100K交通标志数据集上的实验结果表明,相较于YOLOv4基准网络,YOLOv4-SLite网络的mAP@0.5仅下降了0.2%,但模型大小减少了96.5%,响应速度提升了227%,精确度与速度的平衡效果达到了预期。

关键词：交通标志检测 YOLOv4网络轻量化网络弱语义分割注意力机制

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一种改进的局部多粒度决策理论粗糙集模型

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模糊系统与数学 2022年第6期36卷 40-53页

作者：张鹏飞李天瑞王德贤袁钟王国强西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学) 四川成都611756

局部多粒度决策理论粗糙集要预先获取给定数据集中所有对象的信息颗粒,只需要对特定的目标概念中的对象的信息颗粒进行计算,开创了一种有用的计算范式。然而,传统的局部多粒度决策理论粗糙集在计算三个区域(正域,边界域和负域)时需要主... 详细信息

局部多粒度决策理论粗糙集要预先获取给定数据集中所有对象的信息颗粒,只需要对特定的目标概念中的对象的信息颗粒进行计算,开创了一种有用的计算范式。然而,传统的局部多粒度决策理论粗糙集在计算三个区域(正域,边界域和负域)时需要主观的给定一对概率阈值(α,β)。在实际的决策应用中,该获取阈值的方法可能会造成信息丢失或判断不准确的问题。为了解决这个问题,这篇文章提出了一种改进的局部多粒度决策理论粗糙集模型,叫做广义的局部多粒度决策理论粗糙集。该模型可以通过一个补偿系数ζ,即可自适应的获得相对应的参数α和β.这不仅减少了人为设置参数的个数,还强化了由多个粒度结构所产生损失的语义解释。

关键词：粗糙集局部多粒度决策理论粗糙集自适应补偿系数粒计算

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混有智能网联车队的交通流基本图模型分析

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东南大学学报（自然科学版） 2020年第4期50卷 782-788页

作者：常鑫李海舰荣建秦伶巧杨艳芳北京工业大学北京市交通工程重点实验室北京100124 Traffic Operations and Safety Laboratory University of Wisconsin-MadisonMadisonWI 53706USA 交通运输部科学研究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北京100029

为了探究高速公路混有智能网联车队交通流特性,构建了混合交通流中不同类型车辆随机分布特性的数学解析表达;考虑期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立了混合交通流中不同类型车辆的跟驰模型.基于此,推导了混有智能网联车队的... 详细信息

为了探究高速公路混有智能网联车队交通流特性,构建了混合交通流中不同类型车辆随机分布特性的数学解析表达;考虑期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立了混合交通流中不同类型车辆的跟驰模型.基于此,推导了混有智能网联车队的交通流基本图模型,并对模型参数渗透率p和最大车队规模的敏感性进行了分析.仿真结果表明,随着p值的增加,道路交通流通行能力随之提升,当p<0.3时,渗透率增加对于混合交通流通行能力提升效果并不显著;而当p>0.5时,混合交通流通行能力随着渗透率增加提升效果显著.另外,随着智能网联车辆的渗透率p增加,车队规模的限制对交通流通行能力的影响越来越明显,当p<0.5时,车队规模宜保持在4~6之间,而p接近1时,车队规模增大对通行能力的提升效果更加显著.

关键词：交通工程混合交通流智能网联车队基本图参数敏感性

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轨道交通站点聚类及其对客流预测的影响分析

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交通运输系统工程与信息 2023年第6期23卷 227-238页

作者：户佐安邓锦程杨江浩赵妍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 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 成都信息工程大学资源环境学院成都610225

城市轨道交通站点受多层面因素交互作用而反映出异质性,为实现站点精细化分类,本文统筹考虑地铁刷卡数据、兴趣点数据和地铁网络数据,提取客流、土地利用和网络性质等特征,其中,客流层面考虑工作日、周末和节假日等不同日期类型下客流状... 详细信息

城市轨道交通站点受多层面因素交互作用而反映出异质性,为实现站点精细化分类,本文统筹考虑地铁刷卡数据、兴趣点数据和地铁网络数据,提取客流、土地利用和网络性质等特征,其中,客流层面考虑工作日、周末和节假日等不同日期类型下客流状态,土地利用层面考虑站点辐射区用地强度和均衡性,网络层面考虑节点自身特性和影响能力。构建基于主成分分析与K-means++算法的聚类模型,综合聚类评价指标确定簇数,辨析不同类型站点多维度特性,结合站区土地利用和站点网络特征探讨对出行活动的影响,并设计簇内联合预测和整体联合预测策略,采用3种多元时序预测方法探究站点聚类对预测性能的影响。研究结果表明:考虑全部客流特征时,划分为10簇,考虑工作日进站客流特征时,划分为5簇,充分挖掘客流时变特征能够获得更加精细化的聚类结果;各簇站点客流分布特征与其土地利用及网络特征间存在一定的反馈关系;相比于整体联合预测,通过聚类联合相关性强的站点进行预测,以间接捕获空间相关性的方式能有效提升预测性能,各模型均方根误差平均降低9.04%,平均绝对误差平均降低4.94%。研究结果为站点精细化管理和站区设施建设规划提供依据。

关键词：城市交通站点聚类机器学习轨道交通站点多源数据客流预测

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基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

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计算机工程 2023年第1期49卷 287-294页

作者：窦允冲侯进曾雷鸣陈子锐西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室成都611756 西南交通大学计算机与人工智能学院成都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

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Nec... 详细信息

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。

关键词：小目标检测 YOLOv4算法空洞卷积反馈机制递归特征金字塔

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大客流下城市轨道交通站点韧性评估及划分

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安全与环境学报 2022年第6期22卷 2994-3002页

作者：陈锦渠张帆彭其渊殷勇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 西南交通大学宜宾研究院四川宜宾644000

为量化并提升城市轨道交通站点在大客流下的运营服务水平,以韧性为指标评估并划分了站点应对大客流的能力。首先,通过分析站点的3类乘客出行流线,考虑乘客在站点出行的便利性,提出了基于乘客在站出行时间的站点运营服务水平评价指标;接... 详细信息

为量化并提升城市轨道交通站点在大客流下的运营服务水平,以韧性为指标评估并划分了站点应对大客流的能力。首先,通过分析站点的3类乘客出行流线,考虑乘客在站点出行的便利性,提出了基于乘客在站出行时间的站点运营服务水平评价指标;接着,结合韧性三角理论,构建基于站点剩余运营服务水平的韧性指标评估,并运用模糊聚类分析法实现了站点韧性评估结果的划分;最后,评估了成都地铁各站点在早高峰大客流下的韧性。结果表明:早高峰期间站点的运营服务水平随时间呈3类变化趋势,分别对应于3类客流量分布;站点韧性与客流量及平均延误次数有关,1号线的站点因其客流量最大而拥有最差的韧性;聚类中心数的增加将加剧各类站点的重叠程度,成都地铁站点的韧性处于较低水平,着重关注1、2号线站点的运营有利于提升系统应对大客流的能力。

关键词：安全系统学城市轨道交通站点韧性大客流模糊聚类分析法

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城市智慧公交研究综述与展望

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交通运输系统工程与信息 2022年第2期22卷 91-108页

作者：徐猛刘涛钟绍鹏姜宇北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 西南交通大学交通运输与物流学院综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 大连理工大学交通运输学院辽宁大连116024 丹麦科技大学管理学院Kgs.2800灵比丹麦

以当前城市智慧公交发展为背景,本文从我国城市智慧公交当前发展现状出发,围绕智慧公交客流特征分析、智慧公交运营研究、智慧公交网络设计与优化、智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的研究现状进行了综述并指出现有研究的重点。在... 详细信息

以当前城市智慧公交发展为背景,本文从我国城市智慧公交当前发展现状出发,围绕智慧公交客流特征分析、智慧公交运营研究、智慧公交网络设计与优化、智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的研究现状进行了综述并指出现有研究的重点。在此基础上,对现有研究进一步从智慧公交客流特征分析、智慧公交运营、智慧公交网络设计与优化,以及智慧公共交通服务评估等4个方面进行了评述,并指出每个方面存在的不足。进一步,本文从乘客特征智能识别与预测、复杂场景下的智慧公交运营、智慧公交网络设计与优化,以及智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的未来发展趋势进行研究展望,并分别提出了代表性的研究问题。通过总结当前智慧公交的研究不足以及研究展望,本文进一步指出智慧公交的创新性研究和发展,亟需从如下4个方面展开:挖掘乘客全出行链信息,提供一站式智慧公交出行服务;土地利用与交通整合视角下集成智慧公交基础设施布局优化和公交运营效率提升;基于智慧公交多层级发展需求,构建面向政府、企业、社会用户的立体化公交运营系统评估体系;构建智慧公交一站式出行服务平台。结合当前智慧公交出行的日渐兴起,本文总结了智慧公交当前的研究现状,指出了当前智慧公交研究存在的不足,并展望了智慧公交发展的关键科学问题。研究认为:随着大数据、云计算、自动驾驶、智能网联与新能源汽车等新兴技术和颠覆性技术在城市交通领域的集成应用,对提供多模式智慧公交服务和促进城市可持续发展提供了新思路与新机遇。但是,单凭新技术无法提升智慧公交服务水平和促进城市可持续发展,还需交通系统和管理水平的提升,当前亟需围绕关键问题开展研究。本文同时强调当前研究需进一步加强多学科交叉,突出产学研相结合,为我国智慧公交高质量发展提供强有力的科学支撑。

关键词：智能交通智慧公交公交运营公交客流公交线网设计公交评估

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考虑后视效应和速度差的智能驾驶模型仿真

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系统仿真学报 2023年第7期35卷 1562-1571页

作者：徐银蒲云刘海旭谭一帆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 威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系威斯康星州麦迪逊53706

针对实际跟驰驾驶中驾驶员通过后视镜观察后方车辆来调整本车运动的现象,提出了一种同时考虑后视效应和速度差的智能驾驶模型,应用线性稳定性分析获得了模型的临界稳定性条件。设计仿真实验,分析了车辆加速过程中的跟驰特性,对模型进行... 详细信息

针对实际跟驰驾驶中驾驶员通过后视镜观察后方车辆来调整本车运动的现象,提出了一种同时考虑后视效应和速度差的智能驾驶模型,应用线性稳定性分析获得了模型的临界稳定性条件。设计仿真实验,分析了车辆加速过程中的跟驰特性,对模型进行了交通安全性评价。采用周期性边界条件下的小扰动仿真实验,验证了模型稳定性理论分析与数值模拟结论的一致性。研究表明:在改进模型中车辆加速度变化更平缓,车辆达到最大速度进入匀速状态的时间更短;考虑后视效应和速度差有助于提高交通流稳定性和交通安全性。

关键词：智能驾驶模型后视效应交通流稳定性交通安全性数值仿真

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