基于多任务迁移学习的交通警情信息自动处理方法

从交通警情数据中自动获取信息对于快速处理交通事故和提高交通管理水平具有重要的意义。为此，提出了一种基于多任务迁移学习的交通警情信息自动处理方法，该方法上游采用文本预训练模型作为共享参数层，下游建立多任务并行学习方法，实现对交通警情中的关键信息、类型和语义自动处理。选取江苏省苏州市2年内共120 191条原始交通警情作为试验数据，通过自动处理方法构建了一套标准的交通警情信息数据库。试验结果表明：所建立的关键信息抽取方法可以更精准地提取警情数据中的时间、地址和车牌信息；交通警情分类模型性能优于现有的深度学习模型，分类准确率达93%；基于局部特征增强的警情语义分析方法重点识别了警情中事故的严重程度和救援需求，识别准确率达87%。研究结论显示交通警情自动化处理方法具有良好的可移植性和实用性。     

高速铁路CRTSⅢ型预制轨道板平面度关键影响参数

针对个别线路CRTSⅢ型轨道板脱模时已存在上拱的问题,建立了轨道板-模板一体化分析模型,研究预应力施加、混凝土收缩等因素对预制轨道板平面度的影响规律。结果表明:预应力及其偏心、轨道板顶面和底面弹性模量差异、养护过程中温度梯度对预制轨道板平面度影响较小,底模承轨槽约束条件下的混凝土收缩是影响预制轨道板平面度的关键因素。轨道板预制过程中混凝土收缩控制试验表明,在保证模板精度条件下,养护过程中补水可显著减小预制轨道板平面度上拱幅值。     

基于改进蝙蝠算法优化LSTM网络的短时客流预测

准确地预测地铁站短时客流量,对地铁站通风空调系统的节能优化具有重要意义.充分考虑地铁客流量非线性、随机性、周期性等特点,提出一种基于改进蝙蝠算法(IBA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短时客流量预测模型(IBA-LSTM).引入反向学习、动态自适应惯性权重与拉格朗日插值法等方法改进蝙蝠的全局搜索与局部寻优能力,克服标准蝙蝠算法易早熟、易陷入局部最优值的问题;利用改进的蝙蝠算法对LSTM网络的隐含层节点数、迭代次数、初始学习率、学习率下降因子4个参数进行优化;利用西安某地铁站自动检票系统(AFC)采集的客流数据,对模型的有效性进行检验.实验结果表明:该预测模型在均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差等方面均优于标准蝙蝠-LSTM模型、LSTM预测模型、BP预测模型及BP-Adaboost预测模型,所提出的方法可有效应用于短时客流量预测.     

基于可交易出行路票的城市交通需求管理

可交易出行路票作为近年兴起的交通需求管理新思路持续受到学者的密切关注和深入研 究。本文结合2016年以来利用可交易出行路票进行城市交通需求管理方面的研究进展，从可交 易出行路票的公众接受度、出行管理建模分析以及基于组合手段的交通管理机制研究等3方面进 行文献综述和分析。研究表明：5年前关于可交易出行路票的研究主要围绕可交易出行路票的理 论建模或仿真分析展开；近5年来面向可交易出行路票的理论研究更加宽广和深入，面向应用层 面的研究也更加受到关注。然而，现有大多数研究仍缺乏从实际应用的可实施角度进行深入研 究和探讨，在此基础上，本文进一步对可交易出行路票的定义以及蕴含的4个关键要素：出行路票 的发放总量、初始发放方案、收取方案和路票市场交易机制进行综述和分析，指出不足之处并给 出可交易出行路票定义、4个关键要素以及交易方案层面的主观理解和认识，强调对这些基本要 素不仅需从实际应用角度来厘清和重新认识这4个关键要素的内涵、作用范围和相互作用关系， 还需要结合具体城市实际情况和交通管理目标进一步研究与分析。最后，对可交易出行路票的 热点研究问题进行总结和展望，强调关于可交易出行路票对出行者个体行为的影响分析，基于碳 中和发展路径的可交易出行路票量化交易技术等方面是今后重点关注的研究方向。     

中国交通运输业碳达峰时间预测研究

交通运输业碳排放尽早达峰对中国实现总体碳达峰具有十分重要的作用。本文测算 2000—2019 年中国交通运输业碳排放水平，分析碳排放主要影响因素，构建拓展的 STIRPAT (Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence, and Technology)模型。在设置各主要影响因素增长水平的基础上，利用岭回归构建碳排放预测模型，并基于情景分析预测5种发展情景下交通运输业碳达峰情况。结果显示：基准情景下，中国交通运输业碳排放将于2035年达到峰值12.35亿t；强化低碳情景、一般低碳情景、一般高碳情景及绝对高碳情景下，中国交通运输业将分别在2030年、2032 年、2040年及2043年达到峰值，峰值量分别为10.31亿，11.00亿，14.01亿，16.47亿t。中国应采取有效措施，努力达到一般低碳或强化低碳情景，使交通运输业碳排放尽早达峰。     

Policy implementation of multi-modal (shared) mobility: review of a supply-demand value proposition canvas

ABSTRACT

Urban mobility options have increased in recent years, assisted by the widespread availability of smart device software apps, geo-positioning technology, and convenient electronic financial transactions. Multi-modal shared mobility consists of public transit systems and shared mobilities that support first/last mile travel, denoting the capability of Mobility as a Service (MaaS), and to stimulate additional non-private car travel demand. This paper reviews the supply and demand sides of implementation of multi-modal shared mobility. It found that an abundance of shared modes of car, bike, and e-scooter that are linked to public transport, can improve transport accessibility to meet specific public preferences, reduce social inequality, and minimise dilemmas from the demand side. This study introduces government policy innovations and other supporting system to improve the implementation of multi-modal shared mobility. Government policies play a key role in supporting shared mobility and technology development. However, governments do not have much information about new products such as shared mobility, which creates difficulties in subsidising multi-modal shared mobility services and potentially leads to policy failures around shared mobility schemes. This study suggests that policy entrepreneurship in collaboration with other partners, policy innovation, and the notions of merit goods and second-best policymaking can enable policy initiatives towards multi-modal shared mobility and provide supporting arguments if policies encounter failures. Implementing multi-modal shared mobility requires a collaborative partnership for a paradigm shift: service providers and government must jointly set a merit-based business model, with the support of organisations to achieve improved infrastructure provision, and smart technology applications. The findings will assist the community, business providers and government policymakers to promote multi-modal shared mobility as a pathway towards more efficient, environmentally sustainable, and socially responsive mobility solutions.     

基于随机需求的冷链物流路径优化问题研究

依据冷链物流配送基础理论,考虑顾客满意度、三级货物损失以及制冷时长等因素,构建基于随机需求且带有软时间窗的最小配送成本函数模型,建立由惩罚成本、货损成本、制冷成本、缺货成本、运输成本及固定成本组成的六种复合目标函数。利用改进适应度函数、选择方式和交叉变异概率的遗传算法求解,以某肉类生鲜企业为例,通过MATLAB软件进行数据分析及仿真模拟,验证模型和算法的科学性及有效性。     

软件配置管理的运用及优化

本文根据CMMI(Capability Maturity Model Integration,能力成熟度模型集成)标准,详细介绍配置管理过程域的运用及优化建议,可为开展软件配置管理的企业提供参考,为个人理解学习提供帮助。     

某客车侧翻仿真分析与改进

针对目前客车车身骨架结构强度较低的问题,采用增加防撞梁的方法对车身侧围进行改进,加强侧围刚度。结果表明:客车质心加速度较改进前降低,乘员生存空间余量增加,提高了客车侧翻时乘员的安全性。