面向“一带一路”的昆明东编组站作业措施优化

“一带一路”倡议的提出,给中国铁路提出了要求,铁路运输要求确保运输效率和服务质量。昆明东站作为中国铁路昆明局集团有限公司办理编组作业的主要车站,车站编组能力较为紧张,无法保证货物的运输效率。在智慧管控系统(SAM系统)的基础上,提出构建站间协同互保框架和车流预警机制的作业优化措施,可进一步提高运输效率,保证服务质量,提升昆明东站的编组生产效能。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

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。     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大，发生恶性事故的概率高，易造成重大生命和经济损失，其运输安全管理问题面临挑战。为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系，开展重型工程车自然驾驶试验，提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据；采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性，以睡眠模式、道路线形、道路类型、交叉口影响区、载重量和工作时间作为解释变量，构建考虑驾驶人个体异质性的广义线性混合模型（GLMM）。模型结果表明：通过与线性模型比较，速度均值模型需考虑随机效应，睡眠模式、道路线形、道路类型以及载重量对速度均值均存在显著影响，睡眠模式为“差”的驾驶人更倾向于较低的速度；速度标准差模型排除驾驶人个体异质性，道路线形、交叉口影响区、道路类型、载重量以及工作时间均对速度标准差影响显著；为提高重型工程车驾驶人驾驶稳定性，建议驾驶人形成健康良好的睡眠模式，关注道路线形变化带来的潜在风险，在经过交叉口影响区、空载状态或白天行驶时需更加谨慎。研究结果可为重型工程车驾驶人的危险驾驶行为矫正以及工作调度管理提供一定的理论基础。     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性，提高交通流参数估计精度，基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法。根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵，利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性，使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性，组合3 种深度学习方法所得输出，得到交通流参数估计值。采用中国安徽省合肥市和美国加州萨克拉门托的交通流数据进行验证。结果表明：新方法的性能优于已有各种方法，使估计误差降低 5.72%~33.29%；新组合方法具有较高的准确性和可靠性，能为智能交通系统运营与管理提供高质量的基础数据。     

城际铁路CTC中自动折返功能设计与实现

针对提升城际铁路运营效率的迫切需求,在调度集中系统中叠加自动折返功能是一项关键优化内容。以珠三角城际铁路为背景,着重介绍了调度集中系统设计、优化阶段自动折返功能的具体思路与方案,详细描述了折返计划线绘制、车组管理、运营计划发送、折返进路自动办理、自动折返计划等关键环节的实现方法,对实际工程应用提供参考。     

一种高铁CTC进路数据自动测试方法的设计与实现

调度集中系统与计算机联锁接口中的进路数据的测试存在工作量繁重、耗时长以及人为因素易出错等问题,针对该问题提出一种自动测试方法,可有效的解决进路数据的自动测试及测试结果的自动分析,多条高铁线路实践表明,能显著提高调度集中系统与计算机联锁接口的测试效率及数据正确率,使CTC系统产品更安全可靠。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.