混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测研究

为实现智能网联车对周围车辆运行轨迹准确地长时预测，本文提出一种混合示教解码的长短时记忆网络的车辆轨迹预测方法。首先，通过特征筛选和历史轨迹序列标注建立轨迹预测数据集；其次，构建长短时记忆网络的编码器-解码器模型，编码器将自车和周围车辆历史轨迹及道路环境信息编码为上下文向量，解码器采用混合示教的模式将上下文向量解码动态解码为未来轨迹；最后，采用真实道路数据集NGSIM US101和I-80路段验证模型的可行性。多组对比分析实验结果表明：本文所提方法在长时域预测的终点位移误差指标上的有效性和优越性，5 s的终点位移误差在2.7 m以内；并且模型在稀疏采样后的数据集上达到更高的预测准确率，5 s的位移误差在1.3 m以内。     

基于轨迹特征的船舶停留行为识别与分类

为准确评估大规模轨迹数据中的船舶停留活动，构建了两阶段船舶轨迹停留点提取策略，提出了特征驱动的船舶停留行为识别与自动分类方法；以距离、时间和轨迹点数量为约束条件构建了规则模型，检测了原始轨迹中的停留候选轨迹，引入孤立森林算法检测和去除异常离群点，提取了高聚集度的船舶停留轨迹集合；基于船舶靠泊和锚泊的时空特征，定义了轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离3个指标，构建了新的轨迹相似性度量模型，量化了船舶停留轨迹点的分布特征和聚合程度，并利用K近邻算法完成了船舶锚泊行为与靠泊行为的自动分类；采用提出的方法处理了3个不同水域的船舶轨迹数据，准确获取了船舶停留行为的分类结果，并验证了船舶锚泊与靠泊在轨迹时空特征上的差异性，以人工标注结果为参考依据评估了船舶停留行为识别与分类的准确性。研究结果表明:船舶靠泊的轨迹点重复率在80%以上，最远点对距离和相邻点平均距离分别为6~11和1~2 m，船舶锚泊的轨迹点重复率在10%以下，最远点对距离和相邻点平均距离分别为150~250和8~10 m，说明轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离这3个时空特征对船舶靠泊和锚泊具有显著的区分能力；提出的方法对船舶停留识别分类的正确率在98%以上，充分证明了其有效性；采用提出的方法可更新已有码头和锚地的空间位置，自动识别规则水域外的船舶异常停留和规则水域内的超长时间船舶异常停留，掌握在港船舶停留分布情况，识别不同季节、不同时段的热点码头和锚地，从而辅助优化港口规划布局和交通组织。      

多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹，构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型，包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型；采用KNN分类算法进行轨迹分类，分析了单个相异度模型的有效性和时效性，对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果，研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响；分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示:在采用单个相异度的情况下，就分类效果而言，轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型，而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低，就分类效率而言，基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型；采用组合相异度进行轨迹分类，内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%；将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个，轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此，单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定，而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式，各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似，通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。      

基于ASAE深度学习预测海洋气象对船舶航速的影响

为了有效地预测海洋气象对船舶航速的影响, 在稀疏自编码(SAE) 网络模型的基础上提出交替稀疏自编码(ASAE) 网络模型; 构建了海洋气象对船舶航速影响的预测框架, 利用关联规则方法对航行数据进行特征选择, 挖掘了船速影响因素及其隐含关系; 整合了中国远洋海运集团有限公司提供的船舶航行数据以及美国国家海洋和大气管理局提供的气象数据, 用训练样本对ASAE网络模型进行训练, 用测试样本对ASAE网络模型进行验证, 并与支持向量回归(SVR) 模型、反向传播神经网络(BPNN) 模型、深度信念网络(DBN) 模型及SAE网络模型的预测结果进行了对比。研究结果表明: ASAE网络模型的训练时间和海洋气象对船舶航速影响预测值的均方根误差分别为8.2s和0.287 3kn, 与SVR模型、BPNN模型、DBN模型及SAE网络模型相比, 训练时间分别缩短了1 683.1、66.9、2.0、1.5s, 预测准确度分别提高了0.045 5、0.296 9、0.153 4、0.178 6kn; ASAE网络模型的预测结果更符合实际海况, 可动态掌握海洋气象对船舶航速的影响; 通过预测的航速影响值来推算实际航速可为气象导航优化船舶运输过程起到辅助作用, 在进行航线规划、航速推荐等航行优化策略时能准确考虑海洋气象所产生的复杂影响, 从而改善船舶运营能效指标, 实现节能、低碳、绿色航行的宗旨。      

基于深度学习的车辆轨迹重建与异常轨迹识别

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。     

半监督卷积神经网络的词义消歧

为了解决有标签语料获取困难的问题，提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先，提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，利用词向量工具将消歧特征向量化；然后，对有标签语料进行预处理，获取初始化聚类中心和阈值，同时，使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练，利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类，选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中，不断重复上述过程，直到训练语料不再扩大为止；最后，使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料，使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%.      

双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割

针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题，本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先，构建多分支特征提取编码网络，并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取，进而改善小目标信息的丢失；其次，构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络，实现语义信息和细节信息的融合，增强不同尺度目标的表达能力；最后，提出通道和空间注意力机制，建模全局通道相关性和长距离位置相关性，增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明，所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的；所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比，能够平滑目标分割边缘，尤其对细长条形目标具有鲁棒性。     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征，一旦养成很难矫正，且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足，本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据，从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面，提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先，基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点，构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集；其次，利用因子分析进行特征约简，并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格；然后，构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型，并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比；最后，基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布，建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简，提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息；根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别，即稳健型、超速型、疲劳型和危险型，相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%；基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%，整体表现优于梯度提升决策树；基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格， 其中稳健型驾驶人表现最好，75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分；危险型驾驶人表现最差，75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

船舶并网光伏电力系统稳定性

为分析高渗透率光伏并网导致船舶电力系统等效转动惯量降低，静态和暂态稳定性恶化的问题，以中国首艘集成并网光伏电力系统的“中远腾飞”轮汽车滚装运输船为研究对象，根据船舶电力负荷计算书和电气系统图建立了船舶并网光伏电力系统仿真模型；光伏并网逆变器采用恒功率控制策略，对比了牛顿-拉夫逊、XB快速解耦、BX快速解耦、龙格-库塔、Iwanoto和简单鲁棒算法在系统潮流分析中的效果差异；对比了8组仿真算例，研究了不同光伏渗透率下系统的静态稳定性，分析了光伏并网运行中连续负载和艏侧推器顺次启动过程对系统暂态稳定性的影响。分析结果表明:牛顿-拉夫逊法的迭代次数仅为4次，动态仿真时长仅为Iwanoto算法的10.4%，其他6项评估参数与多种算法结果均值一致，在6种方法中最适于计算强耦合刚性电力系统潮流；随着光伏渗透率的提升，其系统的总有功和无功功率损失呈增长趋势，尤其当渗透率超过33.36%时，无功功率损失是有功功率损失的10倍；21.32%渗透率下，与同步发电机组相同功率等级的动力负载启动将导致船舶电力系统同时出现暂态功角和电压失稳；并网型光伏系统能够快速补偿船舶电力系统的低频振荡，但不能在维持或恢复船舶电力系统暂态稳定过程中起到有效作用。      

自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型

为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明:驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。      

基于无监督学习的部分-整体关系获取

针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题,提出一种基于无监督学习的方法. 首先提出子模式提取算法,从领域文本集中获取概念对和概念对所在上下文模式,利用概念对和概念对上下文模式建立分布式语义模型;然后采用协同聚类算法将具有相同语义关系的概念对聚合成簇,通过训练L1正则化逻辑回归模型提取簇的特征并得到代表每个簇语义关系的概念对上下文模式;最后根据模式识别表达部分-整体关系的簇,从而获取部分-整体关系概念对. 实验结果表明,该方法取得较好的性能,F度量达到68.97%,优于传统聚类方法（55.77%）和模式匹配方法（61.95%）.      

基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法

为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发, 提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发 生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s-2 的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾” 特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究

研究了基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法,利用小波变换对典型声发射源的波形信号进行了分析,获取其频域特征.采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况,以区别各种不同的声发射源.利用该方法对港口链斗卸船机现场测试获取的裂纹声发射信号进行了小波分析和特征提取,结果表明,该方法能合理地描述缺陷的声发射特征.     

LGTD200Y型公铁两用电动牵引车转向控制策略

以LGTD200Y型公铁两用电动牵引车为对象,提出了基于4台直流无刷轮毂电机的控制方案,给出控制器总体设计思路.采用全轮转向方式,利用低速转向模型,计算了电子差速过程中随着转向角的变化四轮速度的变化,同时分析了滑移率/拖滑率与转矩的调节问题.给出了直线运行时四轮车速的协调方案,研究了电动牵引车转向与加减速处理方案.最后,利用Matlab软件进行了仿真试验,试验结果表明了电动牵引车控制器设计合理,电子差速控制策略正确,能够满足四轮独立驱动电动牵引车的行驶要求.     

基于车联网数据挖掘的营运车辆 驾驶速度行为聚类研究

为了充分利用交通运输企业积累的海量车联网数据,挖掘营运车辆驾驶行为 特征的潜在规律.根据车联网数据属性提取涉及驾驶行为特征的参数,基于因子分析把8 个驾驶行为特征参数化为少数几个蕴含明确驾驶行为信息的综合变量,以此为指标通过 系统聚类,将选取的江苏范围内营运车辆驾驶行为特征进行聚类分析.结果表明,营运车 辆驾驶行为特征可有效聚为变速行为、超速行为、减速行为、加速行为,其中变速驾驶行 为程度较重的驾驶人其他3 种驾驶行为程度也较大.这类驾驶人具有较高驾驶风险,交通 运输企业需要对其重点监控.研究结果对我国营运车辆驾驶人的监管与培训具有一定参 考作用.     

高原特长隧道驾驶人动态决策跟驰模型与限速研究

为研究高原特长隧道跟驰特性及驾驶人决策行为,优化隧道路段限速值,在云贵高原地区特长隧道进行了实车跟驰试验.基于采集跟驰数据,分析驾驶人在高原特长隧道的驾驶决策行为并得到加减速决策模型;提出隧道跟驰过程中驾驶人局部效用最优概念,通过安全跟驰距离模型、驾驶人感知速度模型及驾驶人决策模型,建立局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,仿真驾驶人在隧道路段上的最优决策行为.研究结果表明：在高原特长隧道进口段及出口段,驾驶人趋于选择更大的跟驰距离;基于局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,能较好地仿真最优跟驰行为,得到隧道路段最优决策速度并作为最高限速值.本文结论为改善高原特长隧道路段行车安全状态提供了理论支撑.     

Adopting Context Mediation in Information Integration to Resolve Semantic Heterogeneity in Distributed Environment

Ontology-based semantic information integration resolve the schema-level heterogeneity and part of data level heterogeneity between distributed data sources. But it is ubiquitous that schema semantics of information is identical while the interpretation of it varies with different context, and ontology-based semantic information integration can not resolve this context heterogeneity. By introducing context representation and context mediation to ontology based information integration, the attribute-level context heterogeneity can be detected and reconciled automatically, and hence a complete solution for semantic heterogeneity is formed. Through a concrete example, the context representation and the process in which the attribute-level context heterogeneity is reconciled during query processing are presented. This resolution can make up the deficiency of schema mapping based semantic information integration. With the architecture proposed in this paper the semantic heterogeneity solution is adaptive and extensive.     

基于语义相似度的话题关联检测方法

为有效识别任意两篇报道的相似性,提出了一种基于语义相似度的话题关联检测算法.该算法首先通过计算特征词之间的相对熵作为两篇报道中特征词之间的语义相似度;其次,通过计算平均语义相似度获得特征词和报道之间的关联度;最后,结合特征词在语料库中的TF-IF(term frequency-inverse document frequency)权重计算两篇报道之间的关联度,实现报道之间的关联度检测.本文提出的方法与现有的向量空间模型方法和仅依赖于平均点互信息的方法进行了比较,并通过TDT4中文语料进行测评,结果表明,基于语义相似度的关联检测方法能够更好地利用文本的语境信息,提高了现有检测系统的性能,其最小DET(detection error tradeoff)代价降低了3%.