基于后悔理论的社交网络分享型交通信息的用户价值研究

以社交网络为平台的交通信息对出行者的决策有重要影响.为了研究社交网络分享型交通信息的用户价值,分析了社交网络中交通信息的产生与传播行为,并从信息行为的角度研究了社交网络中交通信息的特征.基于后悔理论建立了社交网络交通信息的用户价值评估模型,并给出出行者的路径选择效用以及交通信息的更新方法.在此基础上,从交通信息有效性与负效用的角度分析了社交网络交通信息的用户价值特征.基于不同的网络信息传播场景,对其中交通信息的用户价值进行了分析.结果表明,社交网络中的交通信息能够对出行者的决策起到辅助作用,在有效场景中出行者决策的后悔值降低了20%;但用户价值随其在社交网络中的持续传播而降低,且过度传播的交通信息将对出行者决策产生负效应.      

基于ETC数据和A-BiLSTM神经网络的高速公路节假日短时交通流预测模型

电子不停车收费（electronic toll collection,ETC）门架系统为节假日高速公路短时交通流预测提供了数据支撑。针对节假日场景下高速公路交通流的非线性和复杂性特征,基于ETC门架数据研究了由注意力机制（attention）和双向长短期记忆（bidirectional long/short-term memory,BiLSTM）神经网络组成的Attention-BiLSTM(A-BiLSTM)组合模型。通过对ETC门架数据进行预处理,保证模型输入的可靠性;采用滑动窗口方法构建监督学习样本,提高模型学习效率。在模型中,使用BiLSTM神经网络,实现对交通流数据前向和后向时间依赖性特征的深入提取;引入注意力机制动态地权衡网络提取信息的重要程度,增强隐藏层特征的非线性表达能力;利用贝叶斯优化方法对模型进行超参数调优,提高模型的预测性能。采集大理-丽江高速公路白汉场至拉市镇的门架数据,处理成时间粒度为5,10,15 min的交通流数据进行模型验证。实验结果表明：(1)相比于自回归移动平均模型、支持向量机的预测结果,A-BiLSTM组合模型的均方根误差（root mean sq...     

二级公路交通流特征对事故严重程度的影响

为有效管控二级公路的交通安全,定量刻画二级公路事故严重程度与交通流特征之间的关系,以元(谋)-双(柏)公路为研究对象,基于长期监测的交通事故数据及交通流数据,利用结构方程中的测量模型实现事故严重程度的量化计算,并运用Spearman分析法、决策树算法及随机森林模型选取影响事故严重程度的关键交通流参数,进一步采用多变量多项式比率法建立关键交通流参数与事故严重程度之间的关系方程,获取二级公路交通流特征对事故严重程度的影响关系。研究结果表明:①相比于事故率、受伤人数、死亡人数等指标,事故规模更能准确且全面地表征事故严重程度;②大车(指大客车、中型货车、大型货车、特大型货车、拖挂货车、集装箱车)平均日交通量、轻型车(指拖拉机、摩托车)平均日交通量、v/c、车速变异系数是影响二级公路事故严重程度的4个关键交通流参数;③各交通流参数之间存在相互作用关系,且不同参数对事故规模的影响程度不同;④当大车平均日交通量、轻型车平均日交通量、v/c、车速变异系数分别取200~340veh·d-1,200~380veh·d-1,0~0.1及0.7~0.77,0~0.15及0.6~1时,二级公路的事故规模较小;当大车平均日交通量、轻型车平均日交通量、v/c、车速变异系数分别取0~200veh·d-1,0~190veh·d-1,0.32~0.63,0.16~0.2及0.4~0.6时,二级公路事故规模较大。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

区间U码转LU码瞬间出坝U2码电路修改

本文对区间瞬间闪码的情况进行了分析,并对电路进行了修改,解决了存在的不良反映.     

新颜福美来

福美来是海马与马自达公司合作的另一重要结晶。这部原名为Familia的车型到底在哪里生产一度有多种传闻,但在北京车展海南马自达公司将其展出后,所有误解都不攻自破。7月18日,海南马自达公司正式在海口举行了新车上市仪式,福美来正式加入家轿军团。     

城市公共交通系统出行信息需求分析

<正>近年来,"公交优先"的理念在交通规划、交通管理与控制等领域已经得到充分体现,如何提高公共交通系统的服务水平也受到更多关注。在欧美,公共交通的出行信息服务日益得到了研究者和决策者的重视,通过大规模出行调查分析了公共交通系统的出行信息需求和支付意愿水平,并开发了相应的公众出行信息服务系统,已取得了明显的社会和经济效益。在我国还缺乏对城市公共     

铁路大宗货物运输网络结构及流动空间格局 ——以云南省为例

铁路大宗货物运输在保障战略物资流通中发挥着主导作用,分析铁路大宗货物运输网络结构及其流动空间格局能够为产业规划与物流组织提供理论依据.利用铁路大宗货物到达和发送的数据,基于复杂网络理论构建了云南省铁路大宗货物运输网络模型,提取铁路大宗货物运输网络结构特征,并运用空间分析方法获取铁路大宗货物运输联系强度和流动格局.研究结果表明:① 云南省铁路大宗货物运输网络密度为0.05,平均聚类系数为0.308,铁路大宗货运网络具有显著的小世界网络特性;铁路大宗货运节点服从幂率分布,呈现明显的集群效应,具有无标度网络特征.昆明、曲靖、楚雄的整体中心性水平较高,节点间货物交流较为密切,对大宗货物流通具有绝对主导权.② 云南铁路大宗货物的整体货运规模空间分异显著,各节点货物运输水平两极分化严重,形成主要以昆明、曲靖的货运网络核心,大宗货运具有较高的集聚性.③ 云南铁路大宗货运网络呈现"中心-腹地"的空间运输联系格局,货运联系地理邻近效应显著,比较依存于与核心节点的连接,对省际货运网络结构具有一定的影响.④ 云南铁路大宗货运网络呈明显的轴辐式特征,不同节点大宗货物流通规模及运输通达性存在较大的差异,货物流向也表现出节点的吸引力和辐射力呈现非均质性.     

基于结构方程模型的公共交通系统公平性评估——以昆明市为例

改善交通公平能够有效减少公共交通系统中的社会排斥现象,并为公交优先政策提供基础保障.在分析公共交通系统公平性内涵的基础上,揭示了服务因素、环境因素以及运输质量对公共交通系统公平性的影响机理.建立公共交通系统公平性结构方程模型,并以昆明公共交通为实例进行问卷调查采集数据,利用LISREL软件,编程计算结构方程模型的主要参数,并进行模型评价,提出了相应的对策措施.结果表明:服务因素对运输质量影响较大,对环境因素产生间接影响;环境因素主要影响公共交通公平性;运输质量对环境因素产生影响,并通过环境因素对公共交通系统公平性产生间接影响.     

基于时间可靠性的城市物流配送系统优化策略

配送时间可靠性已经成为城市物流配送系统效率的关键影响因素。为了科学评价物流配送系统时间可靠性,在解析物流配送时间可靠性内涵特征的基础上,揭示了道路交通状态、配送时间窗、配送路径、城市物流配送需求的空间差异是决定城市物流配送时间可靠性的关键因素,并从物流配送路段、物流配送路径、物流配送网络3个层次建立了城市物流配送系统时间可靠性评估模型。最后,以配送时间可靠性最大化为目标提出了城市物流系统配送时间可靠性优化模型,并提出了城市物流配送优化对策,可为改善目前的城市物流配送时间可靠性提供借鉴。