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中国港口国监督数据管理中心:发布《2019年中国港口国监督数据分析年报》日前,中国港口国监督数据管理中心正式发布《2019年中国港口国监督数据分析年报(中英版)》(简称《PSC》年报),这是该中心自2006年起连续第14年对外发布《PSC年报》。《PSC年报》通过详实的文字介绍、直观的图表展示以及丰富的数据分析,全方位展示了2019年中国PSC检查情况以及中国籍船舶境外接受检查情况,从PSC缺陷分析、PSC滞留分析、集中检查会战(CIC)情况等方面进行剖析。     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

隧道监控量测数据反分析技术研究

结合某隧道监测断面各施工阶段位移变化情况,应用MIDAS GTS软件建立三维模型,通过反分析计算确定了弹性模量E及侧压力系数K0的取值范围。通过对隧道各施工阶段的变形情况进行模拟,采用黄金分割法对隧道拱顶下沉和净空位移量测值进行了反分析计算,与实测值对比分析后说明计算结果准确可靠。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

舰船海上数据浮标的水动力分析

由于受到人为等因素的影响,使得我国海洋中的自然灾害发生频率有所增大。因此,加大对海洋环境的监测力度显得尤为必要。舰船海上数据浮标通过搭载相关的仪器设备能够对海洋水文信息进行观测,依托这些信息可以为海洋资源的开发利用和各类灾害的防控提供可靠依据。为了确保海上数据浮标搭载的各种仪器设备能够保持稳定运行,必须确保浮标本身的可靠性。本文从舰船海上数据浮标的作用入手,分析了舰船海上数据浮标的水动力。     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。