智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化，为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响，构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力，假定CAVs遵循系统最优原则选择路径，而HDVs则根据自身经验选择路径，基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型，刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且，为了快速求解大型路网交通分配，将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性，以及路网道路通行能力并非固定值，运用具有多种相关性的均匀随机分布理论，建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性，并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明:当需求水平d > 0.5时，路网容量可靠性开始降低；当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时，可靠性小于0.4；当d > 0.7而λ＝1时，可靠性接近1，说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现，当需求水平处于0.7~1区间时，渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响，但随着需求的增大，路网处于超负荷状态，渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外，CAVs渗透率从0增加至1的过程中，路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条，且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象，拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象，减少路网容量可靠性的波动，提高路网运行稳定性。      

雾天道路下智能车视觉图像实时快速去雾研究

针对智能驾驶视觉感知领域中去雾算法处理时间过长的问题，提出了一种基于大气散射模型的视频图像快速去雾算法。在暗通道先验去雾的基础上，计算大气光值的自适应参数，提高去雾速度，并优化设计去雾系数，获取半去雾图像，将单幅图像去雾应用到视频实时去雾中；进一步利用限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）算法抑制去雾残余噪声，增强图像道路交通特征。验证结果表明：提出的算法有效提高了图像质量，且视频去雾速度较传统算法大幅提升；图像边缘强度提升近2倍，极大提高了道路能见度。     

高速公路平纵曲线组合路段交通风险评估方法

高速公路平纵曲线组合路段常出现单一平曲线和竖曲线要素满足规范，但二者相结合后存在安全隐患的情况。为评估这类组合路段的交通风险、提升组合路段安全性，综合运用可拓云理论与理想点法，提出了基于可拓云模型的交通风险评估方法。基于已有事故数据和文献，从驾驶员、道路、交通环境以及其他因素的角度出发，构建了包含15个指标的交通风险评估指标体系，并将每个指标划分为5个风险等级；利用层次分析法和熵权法确定各评估指标主、客观权重后，再通过理想点法确定各评估指标组合权重；参照公路路线设计规范及相关文献，考虑定性指标的边界模糊性划分各评估指标的风险等级，并按照等比原则实现定性指标的定量化描述；构造可拓云模型云隶属度矩阵，计算综合评判向量，最后根据最大隶属度原则确定路段风险等级。以云南省3段高速公路路段作为分析案例，利用基于可拓云模型的交通风险评估方法计算了各路段风险等级，并识别了各路段的危险性指标。结果表明:该方法与传统基于模糊综合评价法相比，评估结果相同，但信息更丰富，其综合评判模糊等级特征值的期望E_xr反映了路段的安全程度；Y路段的E_xr高于C路段，表明Y路段比C路段更安全；3段路段的评估结果的置信度因子θ均小于0.05，表明结果可信度较高，验证了该方法在交通风险评估过程中的适用性。      

动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostics and Health Management）模型研究工作围绕动车组运维数据开展。数据是动车组PHM模型的驱动力，数据计算是动车组PHM模型的核心。文章从动车组PHM模型应用现状出发，对动车组PHM模型数据架构进行了优化设计，研究了动车组车载信息无线传输系统（WTDS,Wireless Transmission Device System）数据清洗及存储等关键技术，提升了PHM模型源数据处理效率。     

电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析

为减少电动自行车与机动车事故造成的损失，定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故，分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量，将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类，从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面，选取17个事故严重性潜在影响因素， 采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析，并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应，量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明，除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外，其余 13个因素都有显著影响，事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设；对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别，其边际效应绝对值的最大值均超过61%，事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%)，事故时间和风力等级影响较小(10%~20%)，而季节、事故位置、慢行干扰度和天 气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响，为交通管理部门提出了有效改善建议。     

城市道路交通承载力研究综述

多年来，广泛的应用场景和领域使交通承载力的基础理论和量化研究方法等成为学术界的热点研究问题。作为城市交通可持续发展的重要指标，交通承载力向上与城市交通规划，向下与机动车需求管理融合，可以得到多个延伸的科研选题。在特定的时空网络中，一定的资源和环境约束条件下，城市道路交通承载力就是道路网络或基础设施现有或未来的承载状态，即交通资源达到最优配置、交通环境稳定时，道路交通设施单元或系统的承载能力或阈值。本文通过系统梳理城市道路交通承载力的国内外研究现状，从基础理论、量化研究方法和实践应用这3方面提出存在问题和发展建议。现有城市道路交通承载力研究存在理论体系不完善，评价量化方法有效性难以保证，评价指标选取缺少标准化，复杂系统承载力缺乏综合的内外部耦合协调分析，以及应用技术方法落后等问题。首先，未来可以建立较完善的交通承载力理论体系；其次，标准化评价指标，建立有效评价模型和耦合协调模型，研究交通系统内外部的耦合协调机制，提出协同优化策略；最后，改进应用技术方法，拓展自身及交叉领域应用。为城市道路交通承载力研究提供理论保障，为促进我国交通可持续文明发展建设进程提供有力支撑。     

高速公路多心卵形曲线路段行车风险分析

为分析高速公路多心卵形曲线路段的行车风险，依托西部地区5条高速公路的交通事故数据资料，选取平面设计指标和车速作为行车风险分析的主要影响因素，利用UC-win/Road软件进行驾驶仿真试验；以车辆横向轨迹偏移值期望作为评价指标，基于数理统计理论分析各因素的显著性；最后运用MATLAB软件，建立多心卵形曲线路段行车风险评价模型。研究结果表明：圆曲线半径组合方式、车速、中间圆曲线半径、回旋线参数与半径比值和相邻圆曲线半径比值的影响显著性逐渐降低；当车辆横向偏移值期望大于205 mm时，可认为该多心卵形曲线路段处于危险状态。     

基于节点-场所模型的城市交换中心容量分析

以城市交换中心这一功能复合型交通节点为对象，采用节点-场所模型进行城市交换中心各功能区规模协同性分析以避免现有交通节点容量设计中存在的忽略各功能区联系的问题。通过引入节点-场所模型，对城市交换中心各功能区规模之间的协同性进行分析并做出相应调整，以确保各功能区规模之间处于平衡发展状态。根据容东片区城市交换中心各功能区规模协同性分析结果，得出城市交换中心的交通功能区占比约为58%、城市功能区占比约为42%时，各功能区处于平衡发展状态，该结果可为功能复合型交通节点的容量设计提供参考，也拓展了节点-场所模型在枢纽地区空间演化中的应用。     

考虑社交距离的综合客运枢纽换乘衔接效果评价

为降低新型冠状病毒肺炎疫情在综合客运枢纽内传播扩散的风险，枢纽内均要求行人保持一定的社交距离。针对现有研究缺乏评价社交距离对枢纽换乘衔接效果影响的问题，通过引入疫情传播扩散风险指标（该指标值越高，代表疫情传播风险越低）构建更新的评价体系。采用CRITIC-熵权法计算各评价指标的权重，并通过优劣解距离法（TOPSIS）评价模型对不同社交距离下的换乘衔接效果进行评价分析。以重庆西站为例，通过Anylogic软件模拟换乘衔接情况，输出各项评价指标值。结果显示:平均客流密度过高点位数、进站口排队时间、进站时间和进站率对综合客运枢纽换乘衔接效果评价的影响较为显著；使综合客运枢纽换乘衔接效果最优的社交距离为1 m，且相对于社交距离为2，1.5，0 m，换乘衔接效果综合评价水平分别提高60.53%，34.50%和25.71%，其中进出站时间指标和进出站效率指标评价值平均提高20.86%和47.79%，疫情传播扩散风险指标评价值平均提高53.74%；当不进行社交距离限制时，换乘衔接效果综合评价水平平均降低7.77%，进出站时间指标和进出站效率指标评价值分别平均提高47.08%和60.00%，而疫情传播扩散风险指标评价值平均低70.09%。