随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。      

一种用于高速公路通行情况分析的收费数据挖掘方法

为更好地对高速公路通行情况进行分析,利用高速公路海量收费数据,提出了一种用于高速公路通行情况分析的数据挖掘方法。首先,在海量的贵州省高速公路收费数据中,筛选出指定进站名称及出站名称的数据并删除部分字段,仅保留与研究相关的内容,利用车辆进入收费站的时间和驶出收费站的时间计算出其在该路段上行驶的总时长,将行驶时长字段加入原数据。然后,采用孤立点检测算法清洗该数据,剔除其中异常值。完成上述预处理过程后,使用快速峰值聚类算法对行驶时长进行聚类分析,首先计算每条数据之间的距离,将距离矩阵作为该算法的输入并输出聚类结果;对比所采用的算法与K-Means算法对于行驶时长这一指标的聚类效果,可明显地看出该算法的聚类结果更接近于实际情况;然后将春节期间与2月第4周的收费数据进行聚类,通过对比可明显得出节假日期间各个车型通行比例的变化;将上述结果结合不同车型在不同时段的平均通行时间进行分析。研究结果表明：所提出的方法可有效地将在某段高速公路通行的车辆进行分类,并且分类结果与真实运行过程中车辆在高速公路上的通行情况一致,可为高速公路的运营管理以及维护方向提供合理的科学依据和数据支持。     

二分K-FCM结合算法在交通运行状态判别中的应用

正确判别交通运行状态是交通运营管理的理论依据。以高速公路交通状态判别为研究对象,综合考虑交通流三参数(流量、速度、占有率)的基础上,应用模糊C均值(FCM)与二分K均值结合算法对交通运行状态进行判别。首先,对交通数据集分布特征及交通运行状态特征进行分析,确定以V05~V85为最小欧氏距离判别的数据范围。其次,为解决算法收敛较慢及任意初始化质心对聚类结果的不良影响,对传统模糊C均值聚类算法进行了改进,将运行二分K均值算法的聚类结果矩阵作为FCM的初始聚类中心。经检验,改进的FCM可以有效减少算法迭代次数,得到的目标路段交通状态判别矩阵能较精准地划分高速公路不同的交通状态。     

基于碳排放评价的桥梁路基建设方案比选优化研究

为推进土木工程行业低碳化发展进程，以碳排放评价作为切入点，开展高速公路桥梁和路基建设方案比选研究。依托德余高速公路工程，将建设过程碳排放边界定为材料生产、运输和机械运行等3个阶段，从减少材料生产和运输碳排放角度出发，提出隧道洞渣填方路基代替桥梁的建设方案，并基于敏感性分析法和KCO模型对爆破参数进行优化以避免洞渣二次破碎，采用碳排放系数法对比分析了两种方案的碳排放，结果表明：材料使用量对桥梁施工阶段碳排放影响较大，材料生产碳排放占比81.2%,桩基和上部结构占据碳排放绝大部分比例；施工机械运行是路基施工阶段碳排放产生的主要原因，碳排放占比95.4%。路基方案的总碳排放量较桥梁方案降低90%,通过减少路基材料生产降低碳排放效果显著，为类似工程建设方案比选提供了新思路。     

基于高速公路收费数据的用户交通出行多维度特征分析

为提升高速公路信息化管理水平，调节高速公路需求分布不均衡问题，构建了包含时间、空间、用户个人属性3个维度的特征指标体系，在K-means聚类算法的基础上，设计并使用Mini-Batch-Kmeans聚类算法对出行用户进行了分类，同时从时间、空间、个人属性3个不同维度深入分析了各类出行特征指标。研究结果表明：1)高速公路出行者多为单次出行或周末出行；2)经PCA降维和Mini-Batch-Kmeans聚类后，出行用户可分为6类；3)时间上，用户出行早晚高峰为7:00—9:00和16:00—18:00;空间上，用户出行站点多在经济水平较高城市，长途用户多在沿海或有货物中转站的城市；个人属性上，通勤用户与长途用户多使用ETC支付且花费金额高。     

Statistical Method of Expressway Transportation Volume of Goods

高速公路运输量数据是国家和运输主管部门迫切需要的,但在我国现行公路运输量统计调查制度下还无法得到,亟需进行统计研究.基于高速公路计重收费系统中的出口车流量、通行费收入、车货总质量、超限率等信息,同时结合对货运车辆空车质量的抽样调查数据,建立了货运量、货运用转量统计模型,提出了高速公路货物运输量的统计方法,并以昆明东绕城高速公路为例验证该算法的可行性.研究结果表明:利用此统计方法获取基础数据方便,可大大减轻调查难度,节省费用和时间,并且为某一范围的货物运输量统计提供新的思路.研究成果不仅能反映高速公路的货运运输能力和效率,而且为进一步测算高速公路运输在综合运输体系中的地位作用,衡量高速公路对区域经济和国民经济的贡献提供基础数据.     

基于谱聚类的城市轨道站点分类方法

为明确城市轨道站点的功能与定位,以对站点的设计与建设提供指导,建立了基于谱聚类算法的城市轨道站点分类方法。在确立影响轨道站点属性因素参数的基础上,应用西安地铁2号线现状及规划特征年的数据分别对快速聚类法及非规格化谱聚类算法、SM 算法、NJW 算法等谱聚类算法的站点分类效果进行评述。结果显示谱聚类算法中的 NJW 算法,能够抓住站点的特征进行分类,且能准确反映随着轨道线网和城市发展,站点特性的变化。      

基于改进DBSCAN算法的激光雷达目标物检测方法

传统的DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类算法,原始算法在搜索精度和搜索效率上存在一定的局限性。基于LUX4线激光雷达数据点的点云特点,结合DBSCAN算法存在的不足与路面目标物的实际情况,提出了1种基于改进的DBSCAN聚类算法,选取4个代表点取代对所有点的搜索和改进搜索半径使其随扫描的距离而变化的方法,实现激光雷达目标物的快速、准确检测。通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据检测物在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配。实验结果表明该改进算法能较好的识别出目标物,行人检测率由原始算法的61.90%提高到了80.95%,搜索时间较原始算法缩短了44.7%,解决了原始算法精度低、搜索慢的缺点。     

基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法

针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示：C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。     

基于OBD数据的驾驶人出行模式挖掘

传统的出行模式研究通常依靠问卷调查分析驾驶人出行特征,所得结果易受调查数据主观性影响,针对此问题基于北京市域范围内2个月共计3570辆私家车的车载诊断数据,对驾驶人的不同出行模式进行分析并建模.通过长期采集的车辆各项参数,采用基于密度峰值的聚类算法进行聚类,将不同的驾驶人分为高频出行者、通勤出行者、长距偶发出行者以及危...     

基于大数据的桥梁监测信息聚类分析

针对桥梁健康监测获取海量数据却无法实时精确地监测评估桥梁结构状态的困难性,本文立足桥梁健康监测,提出了基于大数据理论的桥梁健康监测信息聚类研究技术的革新。实验结果表明,与传统的串行分类算法相比,基于Hadoop平台的并行聚类算法具有较高的效率和较低的时间复杂度,并通过不同测点的聚类结果进行桥梁结构状态演化的评估,取得了基于大数据理论的桥梁测点相关性技术研究的革新。     

高速公路隧道机房环境智能监测系统设计

隧道作为高速公路的咽喉路段,一旦隧道机房突发险情而不能及时发现,容易造成重大财产损失、人员伤亡,引发恶性交通事故。基于此,提出了一种基于仿射传播聚类算法的危险事件智能识别模型,进而设计了整套高速公路隧道机房环境智能监测系统。提出的模型综合传感器所采集到的多类别环境信息,得到聚类图用于判断当前环境状况。系统中采用新型的聚类算法,得到环境聚类图,智能区分各种高速公路隧道机房发生的危险事件,增加整个监测系统的智能化与信息化程度。在实验与测试中,通过使用本系统,维护人员可准确把控整个隧道机房情况,测试结果表明,该系统提升了公路的运营、管理、养护效率,具有良好的参考意义。     

山区高速公路合理限速分段研究

山区高速公路交通安全问题日趋严重,目前中国尚无统一的标准和算法得到限速值并据此进行限速路段划分。笔者通过对影响限速分段因素的分析,确定限速路段的最小长度,提出了基于有序聚类分析法的山区高速公路合理限速分段方法,并对该方法进行限速值速差检查。     

基于电动出租车数据的充电桩选址聚类方法比较

为有效降低出租车运营企业及经营者的经济成本,通过分析出租车的卫星轨迹数据,比较和选取用于电动出租车充电桩选址规划的聚类方法。以上海市电动出租车充电站的选址规划为研究对象,分别基于孤立森林和聚类算法设计异常值检测方法,对相关时段的出租车卫星数据进行清理以及数据可视化处理;比较层次聚类（Agglomerative Clustering）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、K-means聚类、Mean-Shift聚类以及谱聚类（Spectral Clustering） 5种算法的聚类效果,并选取K-means算法作为充电桩选址规划参考算法。从城市区域划分及企业运营角度确定充电桩选址方案,为未来上海市区电动出租车充电桩的数量和容量配置提供设计依据。     

Bi-level Programming Model for Road Transport Route Optimization of Dangerous Goods Based on Simulated Annealing Algorithm

选择一条既能保运输安全,又能满足经济需要的路线,是危险货物道路运输过程中的重要问题.危险货物道路运输路径优化是解决这一问题的有效方法.在对危险货物道路运输进行系统分析的基础上,根据危险货物运输的特点和广义阻抗函数的定义,建立了危险货物道路运输路段阻抗函数模型;为满足政府要求的运输安全性与运输企业要求的运输经济性,根据Wardrop平衡原理,建立了以UE模型为下层模型的危险货物道路运输路径优化的双层规划模型,通过模拟退火算法和对双层规划模型进行求解;最后,进行了案例研究,证明了模型和算法的有效性.     

文本数据驱动下的高速公路事故持续时间预测模型

事故持续时间的预测是高速公路应急管理的基础,及时准确的事故持续时间预测可为道路疏导和组织救援提供可靠依据.针对道路交通事故信息及其异质性主要以自由流文本存在的问题,研究了基于文本数据的高速公路事故持续时间预测方法,可应用于以自然语言形式存在的任何信息文本.并在此基础上,构建V-Fisher有序聚类模型,结合多种文本分类算法,开展模型结果的对比分析.结果表明,与一般回归算法相比,V-Fisher有序聚类模型可更好的实现对事故持续时间的预测,且通过集成学习(SVR+LR)建立的分类模型准确率达到0.82,取得良好的预测效果.      

基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类EI北大核心CSCD

为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。     

弹性需求下高速公路超限补偿费率优化模型

为了准确刻画超限需求弹性对补偿费率的影响,从用户和系统的角度分别对超限运输的收益和成本进行分析和建模,构造超限运输弹性需求函数,反映超限运输需求量与其运输效益之间的变化关系,将超限运输业者运输行为的选择归结为弹性需求下的用户均衡配流问题,进而利用高速公路管理者与超限运输业者之间的Stackelberg博弈关系,建立了基于弹性需求的高速公路超限补偿费率的双层规划优化模型,并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法。结果表明：模型能较好地优化超限补偿费率,使之对超限运输业者进行合理补偿收费和适度惩罚,有效遏制超限运输,从而产生更大的社会与经济效益。     

基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类

为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。     

沥青路面碳排放计算方法及低碳建设技术

通过对中国多条高速公路沥青路面建设过程中混合料的生产、运输、摊铺及碾压等环节碳排状况展开详细调查,确定了碳排放清单;根据工程实际状况,建立了适用于高速公路沥青路面建设的碳排放计算模型,分析了各高速公路碳排放量;通过各环节碳排放比重及权重系数分析,确定了沥青路面建设过程的关键环节,即集料加热、沥青加热和拌和过程,分别占碳排放总量的66.58%、14.39%和12.29%;在此基础上,量化对比分析各环节碳排放量及其对环境的影响,并结合经济效益分析,提出了相应的低碳建设技术方案。研究成果可以实现公路建设由高碳排放模式向低碳排放模式的转变,有利于建立资源节约型、环境友好型的交通系统。