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。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

冰击荷载作用下高速车辆-轨道-桥梁系统耦合振动分析

为了探明流冰撞击桥墩对高速车辆-轨道-桥梁耦合系统动力学行为的影响,采用精细化有限元模型模拟了流冰撞击桥墩的过程,计算获得了不同冰排特性下流冰撞击力时程曲线,基于列车-轨道-桥梁动力相互作用理论,以流冰荷载作为外激励,建立了高速车辆-轨道-桥梁-冰击动力学分析模型。以5跨32 m简支梁为例,通过研究不同冰击荷载作用下桥梁结构的动力学响应,得到了对桥梁结构影响最大的冰击荷载,分析了在该冰击荷载作用下桥梁子系统和车辆子系统的动力学响应,最后探讨了冰击荷载对桥上列车走行性的影响。结果表明：在冰击荷载作用下,冰排厚度、流冰撞击速度和冰排抗压强度是影响桥梁动力学响应的关键参数,桥梁跨中和墩顶横向位移与加速度随冰排厚度和抗压强度的增加而增大,且随流冰撞击速度的增加呈先增大后减小趋势;流冰撞击桥墩对车辆-轨道-桥梁系统动力学响应影响显著,在冰击荷载作用下主梁横向位移和加速度增幅较大,跨中横向加速度主频与桥梁横向自振频率接近,表明流冰撞击可能会加剧桥梁横向自振频率附近的振动;车体横向振动加速度、脱轨系数、轮轨横向力和轮重减载率在流冰撞击作用下均明显增大,增幅超过2倍,可见流冰撞击对高速列车行车安全性和乘坐舒适性有较大影响。     

海南环岛高铁列控系统实施方案特殊处理

新建海南西环线建成后与海南东环线共同构成了全球首条环岛高速铁路,以海南环岛高铁为例,对环形高速铁路列控系统中信号安全数据网、临时限速、轨道电路载频转换以及应答器报文的特殊处理进行介绍,说明海南环岛高铁列控系统的特殊性。海南环岛高铁的开通运营,也意味着环岛高铁列控系统实施方案的特殊处理得到工程实践检验。     

广州三条城际铁路线的客流特征分析

城际铁路是珠三角城市群内部互联互通的重要通道,实现了广州与周边城市的快速联系。通过对比研究了广深、广珠和广佛肇等3条城际铁路线的客运总量、空间分布、时间分布及客流成长等特征,为国内其他城市群发展城际铁路提供借鉴。     

铁路局集团公司供电设备安全综合分析系统的研究

为及时掌握铁路供电设备的安全状况,实施精准的安全管控,结合中国铁路太原局集团有限公司供电设备安全管理需求,明确铁路局集团公司供电设备安全综合分析系统的建设目标,提出系统总体架构,完成系统相关数据源的调查和整理,分析设计了系统主要功能,并对关键技术进行研究,为下一步系统开发奠定基础。     

城市轨道交通线网运营期间安全评估实施研究

文章首先对标《城市轨道交通正式运营前和运营期间安全评估管理暂行办法》及《城市轨道交通运营期间安全评估规范》,结合城轨运营期间安全评估的特点,确定专家评议法作为这一阶段的安全评估方法。然后,通过分析、梳理城轨企业运营期间在网络化运营、行车组织、客运组织和设施设备运行维护等方面的安全生产实际情况,研究得出城轨运营期间安全评估的实施内容和技术路线。最后,以邀请行业专家查阅资料、现场检查、跟岗作业、联动测试等方式,对某城市地铁线网运营期间的安全管理情况进行评估,并提出改善建议。期待为完善城轨线网运营期间的安全评估管理提供参考和借鉴。     

大型基坑施工对临近运营地铁影响分析

某市地铁运营指挥中心大型基坑临近运营地铁车站及区间,其施工会对临近的运营地铁车站及区间产生一定的影响,特别是超近距离的基坑施工,必须对其安全性进行分析。文章运用数值模拟分析对大型基坑施工对临近运营地铁安全性进行评估,并针对近接地铁施工存在的风险提出相应防护措施,以期为本地区类似工程提供解决方案。