Using GPS-data to determine optimum electric vehicle ranges: A Michigan case study

Fuel-switching personal transportation from gasoline to electricity offers many advantages, including lower noise, zero local air pollution, and petroleum-independence. But alleviations of greenhouse gas (GHG) emissions are more nuanced, due to many factors, including the car’s battery range. We use GPS-based trip data to determine use type-specific, GHG-optimized ranges. The dataset comprises 412 cars and 384,869 individual trips in Ann Arbor, Michigan, USA. We use previously developed algorithms to determine driver types, such as using the car to commute or not. Calibrating an existing life cycle GHG model to a forecast, low-carbon grid for Ann Arbor, we find that the optimum range varies not only with the drive train architecture (plugin-hybrid versus battery-only) and charging technology (fast versus slow) but also with the driver type. Across the 108 scenarios we investigated, the range that yields lowest GHG varies from 65 km (55+ year old drivers, ultrafast charging, plugin-hybrid) to 158 km (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only). The optimum GHG reduction that electric cars offer – here conservatively measured versus gasoline-only hybrid cars – is fairly stable, between 29% (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only) and 46% (commuters, ultrafast charging, plugin-hybrid). The electrification of total distances is between 66% and 86%. However, if cars do not have the optimum range, these metrics drop substantially. We conclude that matching the range to drivers’ typical trip distances, charging technology, and drivetrain is a crucial pre-requisite for electric vehicles to achieve their highest potential to reduce GHG emissions in personal transportation.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率，故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时，建立考虑时间阈值的新登机模型；在干扰时间阈值分布的基础上，通过优化算法分配行李，从而使登机时间最小，进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程，Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间；本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间，使登机效率显著提高.     

新时代公路行业环境保护的发展思路

公路环境保护管理工作是国家环境保护工作的重要组成部分,也是绿色交通建设和运营的重要组成内容。文章分析了绿色交通发展新形势下,公路行业环境保护的新形势和新要求,从强化组织管理、注重源头控制、加强过程控制、注重资源节约和集约利用、增强绿色环保科技支撑能力等方面提出发展思路。     

悉尼与中国城市公共交通绩效的比较研究

为完善悉尼市城市公共交通优先发展政策体系，实现悉尼市“可持续城市交通”愿景，借鉴中国“公交都市”示范项目的指导方针和指标体系，建立了一个基于公共交通绩效水平的评估指标体系，利用中国“公交都市”示范项目数据和悉尼市公共交通运营开放数据，分别计算了各城市的公共交通绩效水平。将悉尼市与中国“公交都市”示范项目试点城市的公共交通发展水平进行了比较研究。结果表明，悉尼市现有交通运输模式为主要依赖小汽车方式出行，虽然悉尼市在促进交通方式转变和新技术应用方面取得了一些进展，但其整体的公共交通服务水平远落后于中国“公交都市”示范项目试点城市。通过借鉴中国城市在“公交都市”示范项目实践中的经验，结合悉尼城市交通发展战略与规划，明确了悉尼市出台“从依赖小汽车出行转变为公共交通优先出行”导向政策的必要性，并提出了多项促进城市公共交通优先发展的政策建议，用以支持悉尼市实现“世界上最宜居城市之一”的发展目标。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

低温BMS系统剩余充电时间预估的研究

当前新能源汽车大规模使用,充电时间过长是影响车主使用的主要问题,而剩余充电时间预估不准又给车主带来另外的烦恼,特别是低温状态下充电预估时间,因低温加热影响又增加了预估时间难度。本文介绍一种低温BMS系统剩余充电时间预估的策略,并结合真实的充电柜和温度箱进行验证。     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

基于数据驱动的机场水泥混凝土道面性能退化预测

针对机场道面性能退化过程的精确预测问题，本文采用数据驱动的机场道面预测性维护方法，通过指示变量将两种数据集进行联合分析，考虑机场道面性能退化过程受飞行交通量和道面面层厚度的影响，以机场道面性能状况指数衰变的非线性函数为期望函数，建立一种机场道面性能退化双参数预测模型；根据模型的参数估计结果，采用边际效应分析结合预测性能曲线图示，对不同飞行交通量水平和不同道面厚度等级的道面性能退化过程预测进行分析。结果表明，采用数据驱动和非线性混合效应方法，搭载联合估计技术，能较为显著地提高机场道面性能退化预测的精度和效果。     

基于灰色二次指数平滑的QAR参数关联度预测

由于QAR参数波动的后果具有潜在性和滞后性,因此分析人员容易忽视其危险性而使其发展为不利事件。针对该问题,提出运用QAR参数关联度分析的方法,建立QAR参数波动与事件之间的对应关系;并构建基于二次指数平滑-灰色关联法的关联度预测模型,进一步明确QAR参数波动与事件之间关系的动态变化趋势。运用实际数据对该模型进行验证,表明结论符合实际,该模型科学合理,可以用于QAR参数分析过程。     

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性，对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型，分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性，给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件，并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下，CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明，通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后，CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性，另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外，由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性，对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.