我国公共交通管理体制现状研究及建议——借鉴国内外成功经验进行实例研究

我国城市交通结构和模式正处于历史性转变的关键时期,道路交通条件无论是路网密度、等级结构、道路标准还是交通管理等,都不同程度地制约着地面公交的有效拓展和有序运行.公交系统本身在体制改革、法制建设、监督保障等方面还有许多工作要做,要达到发达国家那样优质、高效、舒适的公交服务水准还有很长的路要走.要实现公交的快速发展,政府的战略选择和政策导向是关键因素,这将决定未来城市布局演化、城市活力与效率、城市的可持续发展以及城市综合竞争力的提高.     

高速公路主线最佳行驶速度综合算法

为寻求计算高速公路主线车辆最佳行驶速度的有效方法,将影响速度的因素进行了分析处理,给出了具有多层模糊决策的最佳速度模糊逻辑,应用神经网络记忆和学习模糊规则,同时对神经网络的初始权值采用遗传算法进行标定,避免陷入局部极值,加快收敛.仿真结果表明:该方法能够针对高速公路的交通流实际状况,充分利用与速度有关的因素来确定高速公路主线最佳行驶速度,克服了传统算法依靠历史数据或建模困难的缺陷,得到的最佳行驶速度值具有实时性好、准确度高.     

双摄像头环境下交叉口控制延误提取的误差统计

对双摄像头环境下控制延误提取的过程进行了介绍,主要对控制延误提取的误差指标进行了验证。以曹安路-绿苑路交叉口西进口道为参数提取的场景,首先介绍了控制延误参数提取的原理;然后对获取的单个车辆的行程时间值与真实的行程时间值进行对比,使用平均误差指标得到系统提取的单辆车进行比较,得到行程时间值的误差值接近0,使用塞尔指标验证了课题研究中所提取的行程时间与实际的行程时间,结果表明可以认为检测得到的值与真实值相同。之后通过相关的处理,获取按周期统计间隔得到的车均信控延误值,考虑所获取的车均延误值的大小,选用平均相对误差指标作为周期延误参数误差统计的指标,使用k—S验证了延误参数的平均相对误差指标符合正态分布,最后使用t检验验证了课题研究中所提取的周期控制延误平均相对误差指标的误差值小于10％,从而证明了参数提取方法的有效性。     

世博期间地铁马当路站站内交通组织方案

通过对上海市地铁9号线和13号线出入口情况分析,利用2010年卢湾区65号地块的建设情况,结合世博期间客流日到达特性,给出世博期间地铁13号线马当路站出入口3种可行的行人交通组织方案,基于木桶理论,对各种方案进行对比分析,给出最优的推荐方案。     

快速路入口匝道瓶颈宏观交通流模型

基于入口匝道汇入方式与基本图形态, 提出了一种调整型元胞传输模型; 增加了入口匝道状态变量以追踪入口匝道交通状态, 定义了新的入口匝道汇入规则; 将双通行能力基本图引入到调整型元胞传输模型中, 以适应不同交通状态下通行能力的变化; 将单纯形法与遗传算法相结合, 提出了混合多目标参数优化方法; 建立了3个仿真场景, 评价调整型元胞传输模型与混合多目标参数优化方法的效果。仿真结果表明: 在预测入口匝道上游主线拥堵发生与结束时间方面, 与经典元胞传输模型相比, 调整型元胞传输模型将时间预测准确性分别提升了22.3、10.8 min; 在模拟入口匝道汇入段主线拥堵传播与消散方面, 调整型元胞传输模型模拟结果更加符合实际的传播与消散规律; 在模拟试验路段早发性失效交通特性方面, 调整型元胞传输模型对于拥堵前最大流量与拥堵后消散流量的拟合误差在4%以内, 小于经典元胞传输模型; 在模型仿真精度方面, 调整型元胞传输模型各项评价指标均优于经典元胞传输模型, 前者的仿真速度误差为10.42 km·h-1, 较后者降低了25.4%;与传统的遗传算法相比, 混合多目标参数优化方法的总计算次数更少, 参数标定过程总耗时缩短了29.3%。      

一辆斯太尔ZZ1190型汽车发动机无法启动故障的排除

故障现象：一辆斯太尔ZZ1190型汽车,正常行驶停车后,再次启动,启动机转动正常,但发动机无着车迹象。 故障检查：检查油箱剩余油量,油量正常。目测油路,发现手油泵油管接口处有渗油现象,随对其进行紧固．对低压油路进行排气,而后试车,故障依旧。     

世博会客流活动仿真模型及决策评价研究

针对2010年上海世博会参观游客的特殊需求,结合潜在游客意向偏好调查,建立了考虑背景交通以及场馆吸引度的世博园区客流活动仿真模型,包括各个场馆的活动发生模型、活动分布模型、方式选择模型以及交通分配模型.在此基础上,以VISUM仿真软件为平台,结合COM(component object model)组件技术开发了基于VISUM的世博园区客流集散方案评价的决策支持系统.最后以世博园区游客总量波动示例验证了客流集散方案评价系统的有效性.     

浅议高速公路收费稽查

论述高速公路车辆通行费收取中，建立健全内部稽查体系的意义和内部稽查体系的构建；提出完善高速公路公司收费稽查工作的建议。     

自动变速车辆坡道行驶工况下换挡规律的研究

从采用一般换挡规律的AMT车辆在坡道行驶时容易出现的问题出发,分析了换挡循环问题、意外换挡问题和紧急制动问题的原因;提出通过计算理论加速度判断坡道工况的方法;制定修正后的坡道综合控制换挡规律。通过仿真分析,验证此方法可以有效解决各种坡道换挡问题。     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明，驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法，不仅对驾驶任务造成一定干扰，且受多种环境因素的制约，误报率较高。基于此，只考虑非侵入式车辆运动特征，提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先，从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段，采用态势感知方法，提取典型的分心驾驶片段，并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集；其次，利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序，得到重要度较高的分心监测指标；最后，采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别，并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%，高于SVM和AdaBoost对应二分类结果；进行多分类任务时，判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%，不同类别分心识别的误报率在15%以下，说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息，有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。