面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化，很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态，模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进；其次，以滞站点为博弈人，以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数，构建合作博弈，分析滞站点的单独和联合控制效果，并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制，能够有效防治公交串车. 最后，通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明，模型能有效降低公交车头时距波动，减少公交串车率，最终减少乘客平均候车时间.     

基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化，很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态，模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进；其次，以滞站点为博弈人，以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数，构建合作博弈，分析滞站点的单独和联合控制效果，并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制，能够有效防治公交串车. 最后，通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明，模型能有效降低公交车头时距波动，减少公交串车率，最终减少乘客平均候车时间.     

基于NAS的Web发布新模型

虚拟Web站点可以在单台计算机上运行和管理多个Web站点，但要求提供大容量的存储空间，尤其是对于提供多媒体服务的Web站点而言更是如此，NAS设备的使用是一种高效的解决方案，文章介绍了NAS的技术特点，设计和实现了一种基于NAS的Web发布新模型。     

基于多指标协同的公交大站快车站点推荐方法

现有公交大站快车站点选择方法存在未考虑站点枢纽作用，以及未融合多源数据等不足。本文引入复杂网络理论，融合公交车和出租车客流数据，提出一种综合考虑站点客流，潜在客流及交通枢纽作用的多指标协同的公交大站快车站点推荐方法。该方法基于公交客流，线路数据和出租车客流数据，分别计算公交线路站点客流集散量和潜在客流集散量；通过构建有向加权的城市公交复杂网络，计算公交站点重要度；在此基础上，综合3个指标，采用层次分析法计算指标权重，统计得到公交站点综合评分，建立大站快车站点组合推荐方法，得到大站快车线路站点组合。以厦门市为例进行大站快车站点推荐实验，结果表明，在传统方法的基础上，加入公交站点重要度及潜在客流集散量两个新指标得到的公交大站快车推荐站点更符合居民出行的实际需要。     

中小城市城乡公交站点的筛选方法研究

为探寻中心城市城乡公交站点的筛选方法，判断当前站点的设置合理性，提出出行兴趣点 的概念，并以显著度指标来表征站点满足居民出行需求情况，结合出行调查数据和网络公开平台 所得数据，提取出行时效性和土地混合利用两个因素，且引入路网通达度、综合服务值两个指 标，建立站点显著度与二者的回归模型，并依据聚类分析将站点进行分级，通过分级结果判断得 到出行兴趣点集合，将其作为城市端城乡公交的备选站点集合。研究结果显示：所建二元回归模 型精度为0.85，拟合效果良好，表明采用显著度指标表征站点需求可行，其与路网通达度、综合 服务值具有很强的相关性；聚类分析将站点分为5 个等级，且4 级及以上站点能满足90%的农村 居民城乡出行需求，可作为出行兴趣点，构成中小城市城乡公交站点集合。     

城市公共汽车站点规划研究

本阐述了在公交线路优化后，公交起终点位置和线路走向确定以后，起终点站和中途站点的规划原则。为方便市民出行，以乘客的出行时间最小为目标，得到了公交线路中途站点展优平均站距的数学模型；探索了设立公交中途站点的种类。     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征，利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表，通过各类数据关联融合，提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库，采用Python语言编写代码，构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此，运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别，得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明，一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

轨道交通与城市协同发展的空间差异性分析：以北京市为例

为识别轨道交通与城市协同发展程度的空间差异性，以及不同空间范围内城市发展水平对轨道交通客流影响的差异性，引入描述空间集聚特征的莫兰指数Moran's I 建立轨道站点周边城市发展水平评价方法，将轨道站点周边城市发展水平和站点客流空间集聚分布特征作为轨道交通与城市发展协同程度判断标准，划定若干研究区域，利用地理加权回归GWR 模型研究两者空间相关性和城市发展因素对轨道交通客流的影响. 实证研究表明：轨道站点周边城市发展水平与站点客流协同程度较高的区域，城市发展水平对站点客流影响更大；将城市发展因素对站点客流影响程度进行排序，密度高于交通便捷程度、功能多样化程度和发展紧凑度.     

轨道交通站点吸引区域模型构建及算法

在分析轨道交通站点吸引区域研究现状的基础上，指出了存在的不足之处．基于合理的假设，讨论了单线及双线线网站点吸引区域的确定方法，并建立了一般情况下轨道交通站点吸引区域模型，给出了模型的算法，并通过应用示例说明了模型在轨道交通规划中的应用．     

基于优化理论和GIS空间分析技术的公交站点规划方法

针对交通规划的特点和目标，介绍一种基于最优化原理和GIS空间分析方法的交通站点规划方法．该方法依据乘客总出行时间最短确定单个线路上的站点个数，结合GIS缓冲区分析和叠合分析，在路线上做站点设置的适宜性分析，确定站点的位置，从而提供一种交通规划的方法．     

基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法

为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测，本文提出基于 Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention，TFMA)，结合数据预处理和 站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法首先创新性地提出了 站点实时关联度，可实现对目标站点客流量更精准的预测；其次，在公交站点的编码信息中融入 线路站点信息、客流变化率、天气、日期等关联因素；接着，该方法依靠Attention机制计算站点实 时关联度；核心算法中使用multi-headed机制、增加通道和残差连接进一步提升预测能力；最后， 以苏州市公交数据进行验证。结果显示：在准确率上，对比多元线性回归的53.8%、GRU(Gated Recurrent Unit)的66.9%和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的81.2%，本文提出的基于 站点实时关联度的短时公交客流预测方法的准确率在90%以上，表明该方法具备优秀的短时公 交客流预测能力。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

福州工交 记录

8月24日至28日，福州市迎来了全国文明城市文明程度指数测评，作为重要的窗口行业，我司在市区内5个必检站点、重要站点及重点片区，安排各级管理干部驻点值班，各车队全员上阵，督导文明行车，清洁车辆，维持站点秩序，热情参与到迎检之中。     

运营事件下基于韧性的地铁网络保护决策优化

为缓解地铁运营事件的负面影响，提高地铁网络应对运营事件的能力，研究了地铁网络保护决策优化问题；以网络韧性为目标，考虑了网络性能降级和恢复过程中韧性曲线的变化特性和累积性能损失，构建了地铁网络保护决策的双层优化模型，上层模型为随机整数规划模型，用于获取不确定运营事件场景下待保护站点的最优选择，下层模型为用户均衡配流问题，特别考虑了容量有限站点内排队客流和乘客等待恢复时间的变化，以准确估计运营事件下乘客出行延误；基于遗传算法和Frank-Wolfe算法分别求解上层模型和下层模型；以西安市中心区域地铁网络为例，验证并分析了提出的模型和算法。分析结果表明：基于韧性的保护决策通过保护研究区域37.5%的站点，可以使网络性能损失降低超过50%,优于基于脆弱性的保护决策和不考虑公交网络替代作用的保护决策；当保护网络中1/2的地铁站点时，相比基于脆弱性的保护决策，基于韧性的保护决策的网络性能损失和客流时间损失分别降低了6.18%和582 h;公交网络的替代作用会导致地铁网络中超过2/3的站点保护优先级发生变化；同一类型的站点中，客流量越大，越依赖公交网络的替代作用；地铁站点的保护优先级主要取决于经过的...     

轨道交通站点聚类及其对客流预测的影响分析

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。     

中心城市收费站点布局对策

“贷款修路、收费还贷”是国家为加快公路建设而做出的一项重要决策，极大地促进了我国公路建设的步伐。随着城镇化进程的推进，使得原有收费公路的收费环境和站点布局发生变化。本文从增强收费站点与城市道路规划协调性的角度，阐述了如何通过优化收费站点布局来提高车辆收费效能。     

基于改进LeaderRank算法的高速铁路网络关键站点识别方法研究

综合运用多种方法研究了高铁网络关键站点的识别问题,分别基于站点度值、站点介数及改进LeaderRank算法识别了高铁网络中的关键站点,采用改进SIR模型模拟关键站点列车运行晚点后全网站点列车的运行晚点情况,结合晚点情况对比分析了不同关键站点识别方法的准确性及有效性。研究结果表明,改进LeaderRank算法能有效克服传统识别方法的局限性,综合利用站点局部信息及网络全局信息进行关键站点的识别,发现2030年中国高铁网络中最重要的站点是长沙,最重要的地区是西南地区。快速有效地对关键站点进行识别和防护,对于保证网络的正常运营及提高网络应对威胁的能力具有重要意义。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。