短波收信天线交换系统的初步设计

根据短波通信业务对收信天线交换的发展需求，简要介绍了短波收信天线交换系统的功能与结构，并对系统的功能模块进行了初步设计。     

铁路货物运输的随机过程分析和及时送达概率估计

应用随机过程理论，分析铁路运输系统中货物及时送达的概率分布，得到货物运输延续时间的平均值，为实现用户要求的运到期限提供了合理保证，并可通过评估与货主商定的运到期限与实际货物送达时间误差的概率，来找到货物及时送达过程中的关键环节，改进货物送达流程。最后举例说明它的应用。     

北京交通现状解析

北京近年来交通拥堵严重，成了一个广泛关注的社会问题。就北京交通状况进行了实例分析，找出了造成拥堵局面的原因，提出了一些针对性的政策建议。     

Managing transportation during highway reconstruction: A recommended process

Major highway reconstruction can cause significant disruptions to existing travel patterns and economic activity. Reducing these impacts on travelers, shippers, businesses and residents requires that innovative and effective transportation management actions be developed and implemented. This paper reports the major findings and recommendations of a research study on managing transportation during highway, reconstruction. The primary objectives of the study were

公共自行车与城市轨道交通衔接研究

提出利用公共自行车系统与城市轨道交通系统有效衔接,解决城市轨道交通"最后一公里"的问题;分析城市轨道交通与公共自行车的关系;将轨道交通车站所在区域分为城市外围居住区、城市公共中心区、交通换乘枢纽区3类,分析各类型车站区域公共交通需求特点;最后提出改善公共交通与轨道交通衔接的措施。     

基于层次分析法的拉萨市交通安全评价模型研究

随着拉萨市经济水平的发展,城市道路交通安全变成了人们较为重视的社会问题。为改善道路交通安全现状,本文将从人为、车辆、道路和环境四个评价指标,采用层次分析法构建交通安全评价模型,对拉萨市交通安全进行评价分析,为城市道路交通安全提供参考依据。     

三维空间路线连续性衰退对公路安全性影响分析

为深入分析公路三维空间线形连续性衰退对事故频数的影响,采集广东省内3条高等级公路243 km道路设计资料,共1 768条有效事故数据,利用Tobit回归模型分析三维空间路线连续性衰退对公路安全性的影响。应用微分几何空间的基本理论,提出公路线形连续性衰退表征参数,利用Tobit回归模型对数据样本中单元内总曲率差（TCD）、总挠率差（TTD）、平均曲率（AC）、平均挠率（AT）,相邻单元间平均曲率差（ACD）、平均挠率差（ATD）共6个连续性衰退变量与单元路段年均事故频数进行分析,该模型能有效分析正值上大致连续分布但包含一部分以正概率取值为0的结果变量。研究分析结果表明：单元内总曲率差、相邻单元间平均曲率差对公路安全性存在显著影响,从根本上反映了公路线形连续性衰退与行车安全的密切相关性,可作为三维空间路线连续性衰退有效的表征参数;通过ANOVA分析得出单元内平均曲率在单元内总曲率差、相邻单元间平均曲率差对公路安全性无影响的路段与安全性存在显著的相关性,其主要原因为平纵曲线半径影响公路行车安全。在此基础上,有针对性地提出线形连续性衰退表征参数评价标准作为参考。研究结论可为后续三维空间条件下公路线形安全性评价、线形设计优化与改善提供参考。     

浅谈现状城市道路改造交通疏解

道路改扩建工程施工存在工期周期长短、投资规模、人员流动等特点的影响,在施工过程中存在一系列的交通安全及市民出行便利问题,因而施工现场的交通疏解就变得尤为重要.结合深圳市桥和路及富桥大道综合整治工程为例,对城市道路改建时的交通疏解方案进行研究,希望解决城市道路改造现场对交通安全和市民出行便利程度等影响方面产生良好的作用.     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。