基于复杂网络的营运货车交通事故风险因素识别

为明晰营运货车各交通事故风险因素间的关联性,通过分析营运货车交通事故数据,从人、车、环、管四方面确定29个风险因素,并运用共现分析法计算邻接矩阵和Jaccard指数确定各风险因素间的关联性,据此基于复杂网络理论建立网络节点多属性决策综合评价网络模型,判断各风险因素的重要程度.结果表明:营运货车交通事故风险因素网络具有复...     

论营运资金的风险及控制措施

营运资金风险,是指因营运资金不足或存在贪污、挪用等现象给企业财务状况和财务成果带来负面影响、造成经济损失的可能性。它是企业面临的主要财务风险之一。对营运资金风险进行控制可以保障生产经营各环节资金供求的动态平衡、促进资金合理循环和周转,提高资金使用效率、确保资金安全。     

铁路货车脱轨事故风险评价研究

综合应用安全系统工程的方法论,提出现阶段铁路货车安全评价的方法,在此基础上对影响货车脱轨的因素进行了全面细致的分析归类,应用层次分析法及模糊综合评价法建立了货车脱轨定量评价模型,并进行了实例分析。     

《营运货车燃料消耗量限值及测量方法》标准研究

交通运输部通过制定《营运货车燃料消耗量限值及测量方法》标准,对达到燃料消耗量限值的新车建立准入制度。该标准规定了油耗测量方法、车型分类、权重系数等有关内容,对加强营运货车燃料消耗检测的监督管理具有重要意义。     

基于驾驶循环的营运客车燃油经济性评价研究

交通运输业是国民经济的支柱产业,每年消耗的燃油量约占我国汽、柴油总消费量的1/3左右,为了使节能减排评价更好地适用于交通运输业发展,需要构造典型的驾驶循环来模拟车辆的实际行驶状态。目前采用4、6模式不能很好地满足汽车燃油经济性的评价。文中以客运公司的营运车辆为研究对象,车辆按长度6～9m和9～12m分类,选择一些实际营运的有代表性车辆,利用因子分析法优化驾驶循环的特征参数,运用模糊聚类分析方法,借助仿真手段营运客车按照典型驾驶循环运行,从而评价其燃油经济性。结果表明,在一级公路班线运行的两类营运客车燃油经济性评价,车辆燃油经济性的仿真值与实际值非常接近,6～9m客车相对误差为2.2%～5.2%、9～12m相对误差为12.1%～14.2%。     

高海拔地区货车运行车速影响因素研究

为了研究高海拔地区货车运行车速变化规律,采集了西藏地区 20辆货车的 GPS数据,通过 Civil3D的处理恢复了道路的线形,分别以纵坡、平曲线、海拔和休息时间为关键变量,构建了货车运行速度的上坡与下坡面板数据模型并进行速度的影响因素分析.研究结果表明,平曲线与纵坡显著影响货车上坡速度,平曲线、纵坡、时间和海拔显著影响货车下坡速度;线形因素对上下坡的影响程度有差异性,但速度高危区的位置是相似的;少于 2 h的短时间休息对于驾驶人的速度控制没有显著性的影响,但是会显著影响驾驶人上坡时的速度离散性.通过本研究可以解析高海拔地区重载货车的速度变化规律,同时有利于提高该地区的驾驶人行驶安全性.     

高海拔地区货车运行车速影响因素研究

为了研究高海拔地区货车运行车速变化规律,采集了西藏地区 20辆货车的 GPS数据,通过 Civil3D的处理恢复了道路的线形,分别以纵坡、平曲线、海拔和休息时间为关键变量,构建了货车运行速度的上坡与下坡面板数据模型并进行速度的影响因素分析.研究结果表明,平曲线与纵坡显著影响货车上坡速度,平曲线、纵坡、时间和海拔显著影响货车下坡速度;线形因素对上下坡的影响程度有差异性,但速度高危区的位置是相似的;少于 2 h的短时间休息对于驾驶人的速度控制没有显著性的影响,但是会显著影响驾驶人上坡时的速度离散性.通过本研究可以解析高海拔地区重载货车的速度变化规律,同时有利于提高该地区的驾驶人行驶安全性.     

基于人工免疫算法的公交车辆调度优化问题研究

公交车辆调度是公交运营组织中的关键环节.通过对大连市公交IC卡数据管理中心公交IC卡数据信息进行的采集和分析,构建了基于公交线路时段客流数据的公交车辆优化调度模型,并进一步提出了采用基于信息熵的人工免疫算法对模型进行求解的基本流程和方法.实验的结果表明,该方法能够快速地搜索得到全天不同时段的最优发车间隔,并可以在短时间内根据公交客流量的变化对公交车辆发车时刻表做出有效的调整.     

基于生长曲线函数的货车运营环节碳达峰研究

货车是我国大气环境污染的重要来源之一,也是影响我国碳达峰总体目标实现的重要因 素。本文从货车运营环节入手,在运用生长曲线函数对货车保有量进行预测的基础上,对不同类 型货车的保有量和单车碳排放变化进行研究,并从货车节能技术发展、新能源货车推广和应用进 程两方面入手,分3种情景对货车运营环节中产生的碳排放总量趋势进行预判,推演货车运营环 节的碳达峰时间。研究结果表明,只有同时加快货车节能技术发展以及新能源货车推广和应用 进程,货车运营环节中产生的碳排放总量规模才能得到有效抑制并逐渐减少。若到 2030 年货 车单车燃料消耗水平较 2019 年降低 20%以上,新能源货车在货车整体保有量中的占比达到 20%,到 2060 年货车单车燃料消耗水平较 2019 年降低 50%,新能源货车占比达到 50%,则货车 运营环节碳达峰时间将缩短至2030年左右实现,2030年后货车运营环节产生的碳排放总量规 模将逐渐减少。     

基于车辆排序的异质性货车队列低能耗配置方法

考虑了燃油车和电动车动力系统差异以及货车车型对队列运营节能效果的影响,基于货车物理能耗模型和车形节能关系矩阵,建立了不同类型货车队列的能耗表征模型;为了不损失队列运营效率,构建了货车队列运营节能模型;以队列运营节能效益最大为目标,以不同类型货车数量、队列长度、队列排序位置要求为约束,建立了异质性货车队列低能耗配置优化模型,优化了队列规模和各个队列内部的车辆排序;基于数值试验,量化分析了异质性队列节能情况,解析了队列行驶工况、节能系数、不同车型比例对能耗的影响规律。研究结果表明：相较于独立行驶,12、18辆车试验的异质性货车队列运营节能率分别为6.5%、6.6%;相较于同质性队列,12、18辆车试验的异质性队列节能率分别增大了4.6%和4.8%;异质性货车队列配置情况不随行驶工况的变化而变化,但相较于匀速行驶状态,加速状态下节能率相对较低,约为3.6%;就车型排列规律而言,首先应依据“钟形”规律排布燃油车,其次应按照“钟形”规律插入电动车,使电动车帮助燃油车减少能耗,最后应优先配置队列前方位置;队列运营节能率随着速度的提升而增大,弹性系数为0.05,表明了队列技术在高速公路场景下可带来较为可观的效益;随着电动车比例的不断增大,队列节能率略有增加;节能系数对队列节能率影响最大,弹性系数为1.2。     

风险驾驶模拟情境下驾驶人风险感知研究

分析风险驾驶情境中静态与动态结合过程的特征,给出风险驾驶情境风险度 (SRD)的定义.基于交通冲突分析技术及主观评价,提出风险驾驶SRD的量化评价方法.采用驾驶模拟实验研究,以六个典型的风险驾驶情境为研究对象,提取专家型被试的驾驶行为进行风险驾驶情境下的交通冲突分析,结合主观评价结果,得到驾驶人风险感知能力的识别基准.通过分析不同风险度情境下的驾驶行为差异,验证SRD 对驾驶行为的影响.本文的实验过程、方法及结论为我国驾驶人风险感知能力测试提供理论与实践参考.     

人工免疫系统研究综述

概括了人工免疫系统的生物学理论基础;对人工免疫系统的理论研究以及工程应用情况进行了综述;详细介绍了几种常见的免疫算法机理及免疫算法结构,并对算法的特点进行了分析;最后指出了人工免疫系统的进一步研究方向.     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

基于通径分析的四川省交通碳排放驱动机理研究

为深入分析交通运输碳排放内在驱动机理,以1995-2014年四川省实测数据为例,应用 ASIF数据构造原理和逐步回归方法识别有效驱动因子,并由通径分析获取其对行业碳排放增长的直接和间接效应.结果表明：经济强度、运输强度、相对结构和能耗强度是驱动行业碳排放的关键因子;经济强度是碳排放最主要的决策因子,其对碳排放的直接拉动效应明显;运输强度和相对结构对碳排放的影响依赖于经济强度的刺激,而能耗强度几乎可直接作用于碳排放;随着运输化的逐步推进,四川省的运输强度和能耗强度均有一定程度改善,但仍不足以抵消经济强度稳步上行所引致的行业碳排放增长.     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

双车道普通车辆-自动货车混合驾驶交通流建模与仿真

作为未来交通的一部分,自动货车队列被认为是最早实现的自动驾驶场景之一.为深入探讨普通车辆与自动货车构成的混合交通系统可能呈现的特征及其原因,分别建立了适用于描述普通车辆和自动货车驾驶行为的元胞自动机(Cellular Automaton,CA)模型,运用数值模拟的方法探究交通流状态的演变过程.研究发现：双车道环境下自动货车的加入是一把“双刃剑”,在交通流密度较低且自动货车占比较小时,对普通车辆影响甚微;在交通流密度较高且自动货车占比较高时,普通车辆换道条件苛刻导致换道频率降低,无法获取更高车速进而影响了整个道路系统的通行效率.     

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集成单车风险模型和宏观交通流参数,构建高速公路作业区行车风险评估模型.针对高速公路作业区车辆运行的特殊性,以车辆减速度作为行车风险度量指标,以交通流平均速度、平均车道占有率、速度变异系数等宏观交通流参数表征高速公路作业区行车风险.基于高速公路作业区交通流的仿真试验数据,构建平均行车风险水平和宏观交通流参数之间关系的多元线性回归模型.结果表明,交通流平均速度、平均车道占有率和速度变异系数对作业区平均行车风险水平都存在影响,其中速度变异系数对作业区平均风险水平影响显著.     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.