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.     

客运枢纽"人群迷路区"的快速识别与优化 ——以北京南站为例

为缓解大型客运枢纽因诱导服务不到位而产生的人流拥堵问题，采用室内WiFi 定位技术和Mysql获取行人交通流分布热力图，通过百度地图坐标拾取系统识别人流聚集区的具体位置。通过定义迷路人群的交通特征参数，提出“人群迷路区”概念；应用视频识别追踪技术，分析行人速度与加速度的方差，于人流密集区运用视频识别技术寻找“人群迷路区”。最后以北京南站为例进行实地调研，利用调研数据识别北京南站的“人群迷路区”。基于人群速度与加速度方差，“人群迷路区”被分为四类：单纯人流聚集区、因标识不足而产生的人群迷路区、因标识过于复杂而产生的人群迷路区、因商业设施或障碍物遮挡而产生的人群迷路区。同时提出加大商业活动监管力度、简化部分引导标识、增加其他交通方式换乘区域标识等优化方法，可使人群行进效率提高约25%。     

大数据时代我国快递业的发展现状与趋势

把握快递行业未来发展方向，梳理了大数据技术在快递行业的应用场景并分析了大数据技术对快递行业的影响。分析结果表明，大数据技术能帮助快递企业进行最优配送方案推荐、实时监控车辆设备、解构行业数据、分析市场格局等，从而帮助行业提升配送效率、降低配送成本。未来，快递行业将充分利用大数据技术加强对物流数据的收集、分析与业务应用。在大数据技术影响下，快递企业将呈现四大发展趋势：（1）时效进一步提升，成本继续降低；（2）从快递向物流上下游串联；（3）从国内向国际网络不断外扩；（4）先进的数据分析技术向其他行业外溢。     

全预制盾构隧道边箱涵精细化施工分析

依托京张高铁清华园隧道工程,介绍清华园隧道工程及其隧道内边箱涵施工工法,并详细讨论边箱涵预制化施工的优缺点。盾构隧道采用全预制轨下结构有5大优点:降低施工现场环境污染,有效改善施工现场工人作业环境,有助于提高工程整体施工效率,降低施工作业风险水平,保障钢筋混凝土构件的质量水平。但依然存在以下缺点:提升构件制造及运输维护费用,构件现场吊装精度要求较高。针对清华园隧道边箱涵吊装施工精细化施工问题进行有限元分析,发现由于边箱涵重心两侧吊装孔距不同,会导致边箱涵近重心侧产生应力集中现象,同时将随着吊装误差的提高应力集中现象显著提升。为保证边箱涵的精细化施工,边箱涵吊装误差不得超过60 mm,两侧边箱涵左右交错拼装施工,建议未来类似工程中异形构件吊装孔设计应考虑吊装误差产生的影响。     

Exploring the issue of integrating logistics and traffic control in urban areas

This paper proposes an optimization framework for urban transportation networks’ (re-)design which explicitly takes into account the specific decision-making processes of ordinary users and logistic operators. Ordinary users are typically commuters whose travels consist of well-defined pairs of origin and destination points, while logistic operators make deliveries at multiple locations. Obviously, these two user classes have different objectives and scopes of action. These differences are seldom considered in traffic research since most models aggregate the flow demand in OD matrices and use assignment models to predict the response of all users as if the dynamics of their optimization processes were of the same nature. This work demonstrates that better results can be achieved if the particular features of each user class are included in the models. It potentially improves the estimation of the responses and allows managers to shape their control measures to address specific user needs.     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

基于自注意力机制与图自编码器的路网交通流数据修复模型

针对城市交通流数据修复问题，提出一种基于图卷积网络和多头自注意力机制的自注意 力图自编码器模型。该模型包括基于拓扑图结构和图信号捕获交通流时空关联性的 STGCN (Spatial-temporal Graph Convolutional Networks)网络。在该网络中使用 LSTM(Long Short-Term Memory)网络学习数据中时序规律，通过注意力网络计算道路自注意力及一阶临近道路注意力系 数，用图卷积网络对图信号重组，达到对缺失数据的精确修复。同时，采用多头自注意力网络计 算数据的注意力权值并对数据重组，捕获交通流数据中的二阶及高阶临近道路空间关联性，提取 已知数据与缺失数据的时间关系，以残差链的形式加入到模型中，作为对STGCN功能的补充。 基于真实数据的实验表明，在多种缺失模式和缺失率下，该模型能够学习路网拓扑关系，捕获数 据中的时间规律性和时空关联性，有效地修复缺失数据。     

城市轨道交通综合监控系统大规模全景数据并发控制及存储技术

介绍了城市轨道交通综合监控系统在全自动运行模式下面临的大规模数据并发控制与存储问题。提出了采用按域划分的分布式模式、多路并发访问的键值型实时数据库、时序型历史数据库等大规模全景数据并发控制及存储技术,以解决综合监控系统面临的大规模实时数据处理和历史数据存储问题。模拟数据测试结果表明:采用大规模全景数据并发控制及存储技术的轨道交通系统监控系统能够满足全自动运行模式下对实时数据处理与历史数据存储的性能要求。     

面向PHM的高速列车谱系化产品技术平台开发和实践

为实现不同速度等级、不同运用环境下高速列车的快速设计、快速制造以及保证谱系产品的健康运营和管理,提出并构建由数据平台、设计平台、制造平台和健康管理平台组成的面向故障预测与健康管理(PHM)的高速列车谱系化产品技术平台。首先,剖析高速列车谱系化与健康管理平台的融合机制,集成零部件研制与使用阶段的研发数据;其次,从技术架构设计和逻辑架构设计2个方面,基于数据挖掘、模块化、元模型、定制设计以及PHM等技术,开发面向PHM的高速列车谱系化产品技术平台;最后,以时速200~400 km的CRH6,CRH380A,CR300AF,CR400AF动车组系列产品为例,对平台进行工程实践,验证该平台的有效性。结果表明:该平台能够提升产品的研制效率,满足市场的多样化需求,并保障复杂环境下高速列车的健康运营,提升高速列车的运用效率和运营品质。     

BIM技术在清华珠三角公建项目施工中的应用研究

随着科技的进步及项目管理水平的提高,BIM技术应运而生。本文以清华珠三角研究院粤港澳大湾区创新基地项目为依托,从应用目标、应用前准备工作、前期策划管理、技术管理、质量安全管理、物资设备管理、进度管理、经济成本管理等方面开展BIM技术在公建项目施工中的应用研究,结果表明:使用BIM技术,使项目管理走向精细化、全面化、高效化,并提高质量标准,增加安全保障,减少项目成本,提高项目利润率;同时与AI技术相结合,使BIM技术更加具有简便性,产出更大效益。