高密度瓶颈交通流主动-回应汇入行为定义与建模

汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。     

基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模研究

针对列车自动防护（ATP, Automatic Train Protection）系统开发中所存在的问题，提出一种基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模方法。分析铁道信号领域内不同列车运行控制系统对车载ATP子系统的共性特征要求，并基于元模型理论构建其领域元模型。提出了基于领域元模型的车载ATP子系统软件开发方法，该方法支持软件模型重用，可以提高车载ATP子系统软件的开发质量和开发效率。     

新基建下的智能交通系统发展综述

智能交通系统(ITS)以提供高效、节能、低成本的交通运输服务为目标,是能够缓解交通堵塞的有效方法之一。现回顾了国内外关于智能交通系统的研究进展,指出了当前ITS发展面临的挑战,提出了在ITS中引入新基建大力发展的5G、物联网、人工智能、云计算、数据挖掘等技术,提升ITS的可靠性及稳定性,并指出,ITS未来发展要坚持技术创新,加强标准化和产业链整合,建立高效安全的交通系统。     

大型研究院所档案管理向知识智能辅助决策转型研究

大型研究院所是集产品研发、生产、经营和管理于一体的知识密集型企业,大型研究院所档案管理在做好档案的收集、整理、保管等传统档案工作的同时,在当前大数据、人工智能、辅助决策等信息技术迅猛发展的背景下,应该深挖档案的信息属性和知识属性,积极向知识智能辅助决策转型。     

航空安全短文本信息主题分析

为充分发挥中文航空安全短文本信息在由数据驱动的安全管理中的作用，提出基于语义角色标注和依存句法分析以及K-means++算法的中文航空安全信息核心内容获取和主题分析方法。以2017-2020年“偏离姿态/高度”事件类型信息为样本进行实例分析，结果表明，利用语义角色标注和依存句法分析可获取样本的核心内容，即飞行机组操作特征，通过K-means++聚类可挖掘核心内容中潜在的主题，即违规、遗漏、动作目标差错、动作幅度差错、动作时间差错和注意力分配六个主题，通过社会网络对主题进行展示和分析可发现动作目标差错、违规和注意力分配三个主题处于核心地位，尤其违反交叉检查程序是实际安全管理工作的重点，是减少偏离姿态/高度事件的核心环节。     

铁路关键信息基础设施安全保障体系研究

铁路作为我国重要基础设施，在国民经济及综合交通运输中占有极其重要的地位。文章对铁路关键信息基础设施防护需求进行分析，提出铁路关键信息基础设施的基础保护、强化保护、协同保护3层安全保障体系框架，通过实施工程项目和系统实验室建设，完善了该保障体系建设，进一步提升了铁路关键信息基础设施整体安全保护能力。     

基于城市交通网络均衡的共享停车容量优化

为研究共享停车容量优化分配对用户出行选择的影响，建立了双层规划模型，上层模型根据停车管理平台总收益与步行费用最小确定共享停车用地的最优停车容量，下层建立共享停车、普通停车与乘坐公交出行的多用户均衡分配模型，用于描述共享停车用户出行方式的选择，通过共享停车选择概率实现上、下层模型之间的联系；设计了相继平均算法求解下层模型，并内嵌于差分进化算法，进而求解上层模型. 对常州市金坛区CBD区域的部分路网进行模拟测试. 研究表明:在不同共享停车容量分配下，停车管理平台收益随着容量的增加呈先递增后减少的趋势，而用户的出行费用随着共享停车容量的增加呈先减少后上升的趋势，说明合理地分配共享停车容量可以实现停车管理平台收益与共享停车需求之间的均衡.      

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。