不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...     

山区双车道公路机动车碰撞事故严重度致因比较分析与预测

以云南山区双车道公路1740起碰撞事故数据为基础,将事故数据分为机动车与机动车、机动车与摩托车、机动车与非机动车3种类型,事故严重度划分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,分别用部分优势比模型和有序Logit模型建立3类机动车碰撞事故严重度分析模型,对比分析不同等级事故的显著影响因素和模型的预测准确率,分析部分...     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

影响老年人步行效能的关键性建成环境要素识别

针对当前建成环境与老年人步行活动关系研究中,考虑个体主观感知嵌套于建成环境空间层次的不足,本文通过构建主观感知、建成环境与老年人步行距离效能的多阶层线性模型,以揭示各层级变量交互作用的本质和程度.结果显示:安全性、通畅性是老年人步行效能的主观敏感性因素;客观建成环境要素对不同步行距离效能存在一致性或差异性影响,其中,交...     

基于材料韧性耗散的剩余寿命预测模型的对比分析及改进

将韧性耗散模型及其相关修正模型的公式推导过程进行对比,分析表明在变幅载荷作用下,相比于传统的损伤等效方法,考虑了载荷间相互作用效应的疲劳损伤等效法则更为合理.结果亦显示在前后两级加载的损伤等效过程中,应力比作为影响因素时,无论是放在系数上还是指数上,均可以有效地表征载荷间相互作用的影响.此外,在已有系数修正模型的基础上做了进一步改进,得到了更加简洁的寿命预测公式.通过典型材料试验数据的对比分析,验证了改进模型的有效性.     

基于深度学习CaffeNet模型的综合交通设施场景分类与识别研究

综合交通设施场景的自动分类与识别对交通网络布局、城市规划、智慧城市建设等方面有重要的研究与实践价值.鉴于目前研究主要集中在单一的交通设施目标识别与检测方面,采用速度快、分类精度高、适宜于海量数据运算的CaffeNet深度学习模型,基于迁移学习思想,通过5层卷积、3层池化、1层全连接等过程提取机场、桥梁、停车场、港口、火...     

基于外部观测温度的锂离子电池电极温度在线实时预测系统

为有效估算锂离子电池内部电极温度,基于经典热传导理论及能量守恒定律,建立以时间、环境温度、单体电流为输入参量的电池内部电极温度预测模型,将控制方程进行离散化处理,采用恒流充放电试验有效辨识模型参数.试验与仿真结果表明:该模型计算精度高,可在线实时、准确预测锂离子电池电极温度,为纯电动汽车动力电池组合的"电极材料-壳体"...     

重特大危险化学品道路运输事故原因与预防

为分析发生重特大危险化学品道路运输事故的原因,以2011—2020年我国发生的8起重特大事故案例为例,基于事故致因"2-4"模型,从事故发生的时间、地点、车辆类型、碰撞形态等方面,归纳事故的共性特征及安全监管重点,对引发事故个体层面的不安全动作和习惯性行为,物态层面的货物、车辆、道路和环境的不安全状态,以及组织层面的安全管理体系和安全文化缺陷进行挖掘与归类,明确引发该类事故的关键因素及共性原因。根据致因分析结果,提出基于"知识控制"和计划、执行、检查、处理(plan、do、check、act, PDCA)循环模式的个体及组织事故预防对策。