货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

Integrated models of land use and transportation for the autonomous vehicle revolution

ABSTRACT

The advent of the autonomous vehicle (AV) will affect not only the transportation system, but also future patterns of land development. Integrated land use and transportation models will be critical tools in assessing the path forward with this technology. Key questions with respect to land use impacts of AVs arise from potential changes in sensitivity to travel and reduced demand for parking. It is an open question whether AVs will induce urban sprawl, or whether spatial economies of agglomeration will mitigate any reductions in travel time sensitivity. The deployment of shared fleets of AVs would likely reduce parking demand, producing yet to be explored impacts on property development within existing urban footprints. We perform a critical assessment of currently operational models and their ability to represent the adoption of AVs. We identify the representation of time in such models as a vital component requiring additional development to model this new technology. Existing model applications have focused on the discrete addition of new infrastructure or policy at a fixed point in time, whereas AV adoption will occur incrementally through time. Stated adaptation surveys are recommended as tools to quantify preferences and develop relevant model inputs. It is argued that existing models that assume comparatively static equilibrium have been convenient in the past, but are insufficient to model technology adoption. In contrast, dynamic model frameworks lack sufficient structure to maintain reasonability under large perturbations from base conditions. The ongoing advancement of computing has allowed models to move away from being mechanistic aggregate tools, towards behaviourally rich depictions of individual persons and firms. However, much work remains to move from projections of existing conditions into the future, to the evolution of the spatial economy as it evolves through time in response to new technologies and exogenous stresses. Principles from complex and evolutionary systems theory will be important in the development of models with the capacity to consider such dynamics.     

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%。     

与铁路同台驳接地铁站台排烟方案探讨

针对地铁、国铁同台驳接入铁路枢纽的地铁车站,地铁地面站台位于交通枢纽内部的特殊形式,站台层的排烟方案需根据建筑形式进行特殊考虑。对站台层的排烟方案进行对比分析,通过火灾烟气模拟,对烟气自然扩散、自然排烟和机械排烟3种排烟方案进行对比分析。烟气自然蔓延条件下,能见度无法保证人员安全疏散。由于建筑形式的特殊,无法满足自然排烟条件。为保证安全,设置了机械排烟系统。对与国铁站房结合的综合枢纽中地铁车站排烟方式,应将自然排烟的可行性纳入其初期建筑方案中优先考虑。     

编队飞行中基于危险区域的后机最优位置研究

编队飞行是实现民航绿色发展的重要措施之一。在前机尾涡危险区域分析的基础上，科学确定后机最优位置是编队飞行的关键。首先，以随机两阶段尾涡消散模型为基础，利用Hallock-Burnham涡模型和诱导滚转力矩系数模型分析后机诱导滚转力矩系数的演变规律。然后，基于设定的安全阈值，给出前机尾涡危险区域，并考虑飞行高度、速度和风对危险区域的影响。最后，基于后机不同位置处的燃油流量减少率，得出编队飞行中后机最优位置。研究结果表明：后机诱导滚转力矩系数随着前、后机之间横向距离的增加，呈先增后减再增的趋势；随纵向距离的增加，呈先缓慢减小后快速减小的趋势；高度越高、速度越小，诱导滚转力矩系数的峰值越高。飞行高度越高、速度越小，前机初始尾涡的危险区域越大；随着纵向距离的增加，危险区域不断减小，并随涡核的下沉不断下降。侧风使危险区域发生偏离，侧风越大，偏离程度越大。顺风会增加危险区域的纵向距离，顶风则与之相反。两架B737-800飞机在12000 m高度以0.78马赫数进行编队飞行时，前、后机纵向距离3000m处，无风情况下后机最优位置为横向距离30 m 或-30 m、垂直距离29 m，此时燃油流量减少率为7.01%。相较于无风，左侧风20 m·s -1 下，燃油流量减少率和垂直距离不变，横向距离增加；顺风20 m·s -1 下，燃油流量减少率增加，横向距离不变，垂直距离减少；顶风20 m·s -1 下，燃油流量减少率减小，横向距离不变，垂直距离增加。     

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.     

A maritime safety on-board decision support system to enhance emergency evacuation on ferryboats

Planning emergency evacuation operations in a proactive manner in public marine transportation systems is a critical success factor for passenger and crew safety. Despite the fact that there is a growing attention on safety issues for marine transportation systems, providing a real-time decision support for evacuation planning under different emergency conditions has not yet been addressed. In this context, this paper contributes to the related literature by providing a comprehensive methodology including simulation and statistical analysis along with a three-module decision support system (DSS) for ferryboat emergency evacuation. Emergency evacuation and fire environment are simulated via Maritime EXODUS V5.1 and SMARTFIRE V4.3, respectively. The methodology is applied to a real-life Ro-Ro ferry, and the results not only revealed significant factors on emergency evacuation performance, but also demonstrated the validity of the developed decision support system.     

考虑网络外部性航运商与无车承运人竞合研究

构建由 1个海洋航运商和 2个无车承运人组成的上下游的合作与竞争关系，2个无车承运人有不同的市场地位.通过斯坦伯格博弈研究发现，航运商负责货源或处于领导地位的无车承运人负责货源会影响各方的均衡利润及渠道结构.分析比较了海洋航运商的整合策略和利润共享策略.结果表明，在网络外部性和无车承运人提供差异性服务时，纳什均衡是航运商负责货源且上下游整合或利润分享.     

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。     

点汇聚系统的航空器污染物减排效应与机理

为研究点汇聚系统的环境效益及减排机理，采用考虑气象条件修正后的航空器性能、燃油 流量及污染物计算模型，设计了理想条件下非高峰时刻与实际运行的高峰时刻两种场景，对比分 析了航空器在点汇聚系统与标准进场程序中污染物(即HC、CO、NOX、SOX和PM)的排放情况，并 从飞行时间、燃油消耗与排放指数3个方面分析了点汇聚系统的减排机理、识别了减排关键因素。 研究发现：在非高峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为5.79 kg与7.17 kg， 点汇聚系统较标准进场程序共减少约19.25%污染物排放，对NOX、SOX和PM减排效果显著；在高 峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为290.01 kg与406.69 kg，点汇聚系 统较标准进场程序共减少28.69%污染物排放，其中NOX减排比例最高可达48.32%。结果表明： 无论是非高峰时刻还是高峰时刻，点汇聚系统都具有良好的环境效益，可有效减少污染物的排放 总量，且对NOX减排效果最佳；较短的飞行时间、较低的燃油流量是点汇聚系统体现减排优势的 关键驱动因素。