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。     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

Toward using social media to support ridesharing services: challenges and opportunities

Ridesharing has been attracting increasing attention from both academia and industry. One of the challenges posed by the study of ridesharing is to identify the most valuable information for improving the ridesharing decisions taken by participants. Another challenge is to use harvesting techniques to extract specific types of travel-related information. Many methods have been developed by the community in order to solve these issues. However, due to a lack of information sharing between different transit authorities and the difficulty of identifying subjective perceptions of the experience of ridesharing, understanding and evaluating how social media data might support or obstruct goals for mobility, safety and environmental sustainability in ridesharing is a difficult task. In this survey, we first analyze the literature on ridesharing with a focus on the properties and model of service, and introduce a framework to describe the major components required for a ridesharing service. Then, we illustrate the potential value of information extracted from social media and present the rationale for harvesting travel-related data. Finally, we detail some possible directions and different approaches for using social media data, and highlight their assets and drawbacks.     

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。     

面向国产大型邮轮的虚拟设计评审方案研究

本文分析了国内大型邮轮三维设计模型的虚拟评审需求,基于Intergraph Smart 3D和SmartPlant Review软件,提出了国产大型邮轮虚拟设计评审的总体解决方案。该方案采用三维模型轻量化、模型虚拟评审以及大型邮轮设计-评审数据转换等关键技术,实现了面向大型邮轮设计的沉浸式三维模型全流程虚拟评审,并通过在国产大型邮轮设计模型上的应用测试,验证了该方案的可行性,可为提高大型邮轮设计生产效率、缩短建造周期以及降低生产成本等提供重要的技术支撑。     

水平定向钻数据采集及远程监控系统研究

文中针对油气长输管道水平定向钻施工,研发了数据采集及远程监控系统。通过数据采集装置将钻机施工中的关键数据进行实时采集、处理和远程无线传输,由手机APP进行远程监控,实现了工程项目的远程管理,预测后续施工中可能出现的问题,降低施工风险,提高施工效率。     

基于大数据技术的铁路电子支付平台双活中心交易日志处理研究与实现

随着铁路电子支付平台业务的发展和客运12306互联网售票系统售票支付量的大幅提升,支付系统在交易日志和快照环节遇到了性能瓶颈。研究运用Spark、Kafka、HBase等关键技术,基于Hadoop平台和Java开发工具设计数据处理架构,满足高性能和基于双活双中心的交易日志处理。经实际应用,大幅提升了系统处理能力,更好地支撑了铁路业务系统的发展需求。     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求，结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点，提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化，为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置，设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数，提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明，所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间，有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系，为精准刻画其能耗碳排放强度特征，整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系，证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型，幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现，平均速度在10~60 km/h 变化时，液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%，双层车比铰接车高2.4%~13.3%；LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%；不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发，提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想，以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性，并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照，利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量，结合基础属性建立二项Logit模型，从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类，其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用；行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性，虽然其个数与路段关键性无明显关系，但其与常见波动程度指标相关性小，可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.