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合理完善的不同层次的轨道交通线路衔接模式,对于发挥都市圈轨道交通网络的整体效率显得尤为重要.通过确定评价指标体系及其计算方法,建立了适用于轨道交通衔接模式的选择评价的模糊区间DEA（Data Envelopment Analysis）模型.以珠三角地区典型轨道交通线路为研究案例,应用模糊区间DEA模型对衔接模式进行评价分析.结果表明,模型计算结果与工程设计方案相一致,表明所建立的区间DEA模型在轨道交通衔接模式的选择评价中具有一定的适用性.     

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为提高高速公路作业区交通安全水平,集成DEMATEL-ISM方法对其影响因素进行辨识和分析. 基于人-车-路及环境系统的观点,构建了高速公路作业区交通安全影响因素体系;采用Delphi法分析各因素之间的相互影响关系. 以集成DEMATEL-ISM方法构建了高速公路作业区交通安全影响因素辨识模型;根据多级递阶结构模型的分析结果,确定了影响高速公路作业区交通安全的最直接因素为驾驶员动态判断能力、超速行驶、速度限制、作业区交通量和安全设施布置. 研究结果表明,该方法切实可行,能够对高速公路作业区交通安全影响因素进行定量分析.     

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考虑到航速变化对航线配船决策所产生的非线性影响,推导了船舶航速与船舶往返航次时间、航次成本及航线配船数之间的数学关系式,把船舶航速作为决策变量引入传统的航线配船模型中,并且把船队的二氧化碳排放量作为优化目标之一,建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型.针对模型非线性和混合整数解的特点,采用LINGO11.0优化平台,自编程序,应用分支定界算法,进行仿真算例研究.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,船舶燃油消耗的节省和碳排放的减少.     

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车辆间隙定义为到达路段某特定点相邻车辆的间隔.本文研究了非双车道异质混合交通情形下的车辆间隙模型,此类交通流在诸如印度等一些发展中国家普遍存在.其特征是具有大量“零间隙”的情况,这主要由给定车道宽度下车辆同时到达的情形所致.其另一特征是较大车头时距带来的尾区数据量偏大.然而,一些学者运用轻尾分布对车辆间隙进行建模并得到了满意的结果.原因主要是：(1)尾区数据融入单个面元;(2)分布拟合时卡方检验等方法具有一定的局限性.此外,一些学者还建议对同一范围的交通流数据采用其他一些分布进行拟合,产生了分布选择的分歧.同时,可表征任何分布拟合状况的面元在间隙模型中的作用逐渐减小.因此,本文就以上问题对现有间隙模型的研究进行进一步和标准化的分析.本文还分析了两种具有较好尾模型特性的广义Pareto分布(GP)、广义极值分布(GEV)、其他几种传统分布对550 vph至4 100 vph流量范围内车辆间隙建模,且使用基于区域和基于距离检验的方法进行分布拟合检验.结果表明,无论使用哪种检验方法,广义Pareto分布对于大于1 500 vph流量的间隙数据在整体和尾区均能得到较好的拟合效果.广义极值分布在使用基于区域的检验方法时对于大于1 500 vph流量的间隙数据产生较好的拟合效果.     

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煤炭运输网络是包括铁路、公路、水路运输等多种方式的复杂网络,处于动态、开放的环境中并受各种不确定因素影响.为了更好地测度煤炭运输网络抵御破坏的能力,提高煤炭运输网络的结构鲁棒性,本文基于煤炭运输网络特性,在分析影响结构鲁棒性的内部和外部因素的基础上,定义了煤炭运输网络的结构鲁棒性,建立了煤炭运输网络结构鲁棒性评价指标体系,并以山西煤炭运输网络为算例进行仿真分析.结果表明,煤炭运输网络对于边随机破坏和按照度攻击,表现出较好的里程可达鲁棒性和效能鲁棒性;随机攻击节点和按照度攻击节点时,网络的结构熵鲁棒性变化不明显;对网络进行攻击的同时以一定的概率修复网络,网络呈现出较好的恢复鲁棒性.     

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基于离散选择理论,提出了车辆跟驰模型.考虑七个选择肢中的加减速度,采用选择肢特定参数反映出不同选择肢的吸引程度.为了避免换道行为的干扰,利用HOV车道的车辆数据对模型进行标定和验证.结果显示,大多数的标定参数在95%的置信水平下都是较为显著的.此外,模型反映出的不同的车头间距及速度下的驾驶员对不同加减速度的选择趋势与日常驾驶行为完全吻合.验证结果表明,对于实际状况下被选择的选择肢,大于1/7 (每个选择肢的平均预测概率) 的预测概率的比例大于87%.从观测比例的角度看,实际观测值与模型的预测值之间差异并不显著.最后应用模型模拟30分钟的单车道交通状况.     

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从空间设计的角度介绍了城市道路交叉路口资源优化的主要方式，并就其中的主要形式——车辆禁左的方法进行阐述，提出了通过路段掉头、利用支次路形成平面立交以及利用会交专用道掉头来疏导交叉路口左转车流的三种新思路，解决了因交叉路口禁止车辆左转而带来的绕行距离增加的问题。     

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随着航运联营与联盟形式的出现,航运公司的船队及航线规模不断扩大,航线优化及运力配置变得更为复杂.本文结合航运业发展实际,在对传统的班轮航线配船模型进行改进的基础上,建立新的模型应用到航运联盟情况下航运公司箱位租赁决策与航线规划中.结果表明,在自身运力不足时,航运公司通过航运联盟箱位租用,对降低其系统成本、弥补航线运力、保证完成货运任务、加快船舶航班周期等的方面有突出的优点.     

标号打印机及零件管理数据库软件的研制

研制了标号打印机及零件管理数据软件，利用该系统能够完成零件标号打印的自动化，方便对零件的跟踪管理，详细介绍了该系统的组成、主要功能，特点及设计方法。     

绕城高速公路与城市轨道交通停车换乘设施选址模型

绕城高速公路与市区交通网络车流交换具有不同于其他公路的特征,其与城市轨道交通PR设施选址要求亦不同.以绕城高速公路特征为切入点,在分析停车换乘设施选址原则的基础上,选取了停车换乘需求、停车换乘可靠性和建设用地需求3类7项PR设施选址评价指标.运用物元评价方法,建立了绕城高速公路与城市轨道交通PR设施选址物元评价模型,利用熵权法为各指标赋予权重,通过综合关联度把待选址站点分为优、良、中、差4个等级,选择在综合评价等级"优"的轨道交通站点附近设置PR设施.所建模型应用在西安市绕城高速与城市轨道交通PR设施选址中,结果表明,在西安绕城高速与轨道交通PR设施选址中,主要制约因素是用地限制,和实际情况吻合.     

基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系，本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori，XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构，通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost (Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而，对Apriori算法设置有序定向约束，得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项，选取频繁项集，总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明，本文采用的SFM功能准确度可达78.31%，关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示，驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中，男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高，女性驾驶员造成的受伤事故频次较高；大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高；位于匝道等道路线型弯曲的坡道中，老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法，为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。     

“双碳”目标下我国船舶减排技术创新知识图谱分析

为在“双碳”目标下全面系统提升我国船舶减排技术创新能力，基于知识图谱并综合运用 CiteSpace与SATI等计量可视化工具，以船舶减排技术创新中外文核心期刊文献为主要数据源， 对我国船舶减排技术创新研究进行系统分析。结果表明：我国船舶减排技术创新研究大致经历4 个阶段，分别是起步阶段(2001—2007年)、成长阶段(2008—2014年)、回稳阶段(2015—2018年)及繁荣阶段(2019—2021年)；研究热点主要集中在船舶节能减排技术及措施，绿色船舶及绿色航运， 船舶能源效率及能效管理这3方面；未来研究朝着碳中和、替代燃料、岸电、低硫燃油及绿色船舶设计等方向发展。通过系统梳理和深入分析现有核心文献，揭示我国船舶减排技术创新领域当前研究现状及未来方向，为应对“双碳”目标下我国船舶减排技术创新带来的广泛而深刻“经济社会系统性变革”提供参考借鉴。     

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

中国公路交通与经济发展空间差异及相关性分析

分析 1996–2011 年中国整体和四大经济地带的公路交通发展, 以及区域经济发展空间差异及其相关关系.得出基本结论, 公路交通发展的空间布局差异显著, 呈现出与经济发展类似的地带性空间分布特征; 公路交通发展空间差异长期范围内呈增长趋势, 各区域内差异是导致整体空间差异过大的主要原因 ; 区域经济发展的空间差异低于交通建设发展的空间差异, 由于政策的引导, 近年呈现降低趋势, 经济发展的空间差异主要来自于区域间的差异, 影响程度将近 70%; 公路交通空间差异及区域经济空间差异间具有显著的正相关关系.加强公路交通发展区域均衡性能够降低经济发展的空间差异,促进区域均衡发展.     

滚装甩挂运输牵引车调度优化及作业模式类比分析

针对滚装甩挂运输新船型可“直进直出”条件下的“边装边卸”作业模式，与传统船型“船艉 进出”条件下的“先卸后装”作业模式对比，建立滚装甩挂码头牵引车调度的混合整数规划模型， 并设计遗传算法求解模型。通过对比不同规模算例下CPLEX与所设计遗传算法的实验结果，验证模型的正确性和算法的有效性。结果表明：相较于传统船型“先卸后装”作业模式，新船型“边装边卸”作业模式在运营成本方面可降低约15%；当装卸任务分布密集时，卸船任务靠近船艏运营成本越高，装卸任务分布稀疏时，卸船任务远离船艏运营成本越高；总体而言，“边装边卸”作业模式的运营成本低于“先卸后装”作业模式。研究结论可为“边装边卸”作业模式下的港口滚装甩 挂作业调度提供决策支持。     

考虑手机召车软件的城市出租车网络均衡研究

为了衡量手机召车软件对出租车市场的影响,本文研究了私家车、常规公交、 出租车相互作用的城市路网中出租车的网络均衡问题.将出租车分为使用手机召车软件 的网约车及不使用手机召车软件的巡游车,分析这两种模式在乘客等待时间与空驶出租 车选择概率差异的基础上,量化各交通方式的出行费用.在Wardrop 均衡情况下采用等价 的变分不等式来描述组合网络均衡模型,设计了相应的启发式算法.算例结果表明,手机 召车软件能有效刺激出租车乘客需求,但随着出租车规模增大,网约车所占比例降低并 趋于稳定,其时间空驶率略低于巡游式出租车,手机召车软件对出租车市场的边际效益 递减.     

基于朴素贝叶斯分类器的公交通勤人群辨识方法

公交IC卡数据中通勤用户卡号ID的辨识和提取是其公交出行行为特征分析的前提.本文以厦门市公交IC卡刷卡记录为依托,结合相关问卷调查,提出一种基于朴素贝叶斯分类器(Na?ve Bayesian Classifier,NBC)的公交通勤人群辨识方法.首先,利用两种数据源中(问卷调查数据与IC卡数据)同时包含的公交出行信息,例如工作日首次刷卡时间、每周工作日刷卡天数等,建立其与调查数据中独有的类别变量(通勤人群/非通勤人群)之间的贝叶斯概率关系,并以此构建与训练NBC模型.然后,利用未参与训练的调查样本对标定后的模型的预测准确性进行测试,通勤人群的预测成功率达到88%.最终,利用测试验证后的NBC模型对公交IC卡数据中通勤人群进行识别,结果显示,厦门市公交通勤人群的数量介于26万人到32万人之间,并给出相关指标的统计结果.     

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。