冰雪条件下中国驾驶员跟驰行为及模型研究

分析驾驶员在冰雪条件下的驾驶行为特性，建立考虑驾驶员行为特性的跟驰模型，有助于丰富现有交通流理论.通过招募驾驶员开展实车跟驰试验，对比分析正常条件与冰雪条件下的驾驶行为差异.进而基于任务难度均衡理论构建包含人类因素参数的任务难度模块，引入改进后的智能驾驶员模型，并采用车辆轨迹数据对模型进行标定和有效性验证.研究表明：驾驶员在跟驰行驶过程中受外界刺激及自身驾驶能力影响时会对车辆行驶状态进行动态调整，试图保持期望间距，且速度与前车一致的状态；冰雪条件下驾驶员采取风险补偿行为，其车头时距波动幅度较正常条件收窄，模型引入人类因素参数可以较好地描述其差异性. 模型有效性验证表明，新模型在6个仿真场景中的表现都优于传统智能驾驶员模型，且表现出更好的鲁棒性.研究结果可为冰雪条件下的交通管理措施制定提供理论支持.     

交通可达性与城市经济活动的空间特征分析：以北京市为例

借助开源大数据平台，提出交通可达性及城市经济活动数据采集策略，利用全局常参数和局部变参数回归模型研究北京市六环区域内两者的空间特征.相比于全局模型，局部模型能够较好地刻画交通可达性与城市经济活动间的空间异质性特征.结果表明，私人交通可达性呈现以天安门为中心径向递减的多圈层结构，公共交通呈现轨道交通沿线区域高的特点.交通可达性与经济活动匹配度具有空间非平稳性，空间分离和匹配现象并存.西北部、中部区域空间匹配特征显著，东北部、东部区域次之，西南区域空间分离现象最为严重.丰台及良乡等分离区域，宜重视道路及轨道线网等基础设施建设工作；未来科学城等私人交通匹配，公共交通分离的区域，可考虑修建轨道线路，并增加公交运营服务水平；中关村科学城、北京经济技术开发区等匹配区域，以调整交通运营管理政策为主.     

基于有限混合零截尾事故预测模型的事故多发段判别方法

为了准确判别事故多发段,有针对性地提出安全应对措施以提升道路交通的安全水平,针对零值缺失交通事故数据并考虑其异质性特点,在单零截尾负二项(ZTNB)模型的基础上建立有限混合零截尾事故预测模型(FMZTNB)。应用R软件对单零截尾负二项模型中的参数进行估计,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)对FMZTNB预测模型参数进行求解,并采用Gelman-Rubin收敛统计量对抽样结果进行检查。选择事故风险水平分别为低、中和高的9个路段,分别用2种模型对交通事故次数进行预测。综合观测到的事故次数和相应的事故预测模型结果,采用经验贝叶斯方法对事故相对多发段进行判别。最后采用事故次数一致性检验、判别点段一致性检验和排序一致性检验3种检验方式对判别结果对比分析。结果表明:基于事故率的事故相对多发段判别方法存在较大的不一致性,基于零截尾负二项预测模型的路段事故相对多发判别结果明显优于基于传统负二项预测模型的结果。整体上,基于有限混合零截尾事故预测模型的事故相对多发路段的判别结果高于基于单零截尾负二项分布模型的判别结果。     

基于客流导向的长大市域轨道交通组织优化方法研究

以北京市轨道交通平谷线为依托,基于线路功能定位和客流需求,对车辆选型、运营交路方案进行探索性创新研究。提出一种行车组织优化模型及求解算法,并以运力运量、工程投资、客流-车流匹配率等关键性指标为比选目标,确定该市域快线的最佳行车组织方案,以期为类似市域快线行车组织方案的合理选择提供理论支撑。     

基于人口迁徙大数据的城市对外交通客运方式优势出行距离研究

为提高我国城市对外交通中客运多方式协同运行效率，优化客运资源配置，依托人口迁徙大数据，建立量化分析城市对外交通客运方式优势出行距离的方法. 提出用绝对优势出行距离和相对优势出行距离来表征优势出行距离，分别构建城市对外客运方式的绝对优势出行距离模型和相对优势出行距离模型；利用人口迁徙大数据，绘制基于出行距离的客运方式分担率曲线，对优势出行距离模型进行求解. 结果表明，我国城市对外交通中公路、铁路、航空客运方式的绝对优势出行距离分别为[8, 119] km、[119, 1 594] km和[1 594, 3 000] km，相对优势距离分别为[8, 463] km、[318, 983] km和[2 477, 3 000] km.     

基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法

为构建更具代表性的机动车行驶工况，实测采集福州地区1辆机动车共20d的真实驾驶数 据，选取14个特征参数表征运动学片段信息，运用主成分分析和K-means聚类划分运动学片段聚类，根据聚类中心的距离筛选备选片段并随机组合构建工况集合。提取11个特征参数计算构建工况的误差，选择集合中误差最小的工况作为构建工况，提出利用混合约束自编码器构建工况优化模型，并研究参数标定方法，最终将平均误差由2.97%缩小到2.39%。混合约束自编码器模型的分析验证结果表明，优化策略符合实际情况，可以有效避免随机选择带来的误差不确定性，验证了所提出行驶工况构建流程的合理性，并提升了工况预测的精确度，得到模型参数推荐值。对实现碳达峰目标下的机动车碳排放预测及排放控制具有重要的现实作用和意义。     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律，从空间视角探究停车需 求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求，以土地 利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境，分别构建建成环境对停车需求影 响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares，OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象，基于 停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst，POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分 析。结果表明，考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来 看，配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素，交叉口密度 (5.19%)贡献度最小；在非线性关系方面，建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效 应，除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系，其余因素与停车需求的关系整体上保持 正相关或负相关。     

基于网络交通分配方法族谱的交通分配 一体化技术与工程应用

为满足交通规划、建设与管理等应用场景对交通分配多样化的需求，结合目前交通分配方 法族谱中的众多模型与方法，本文构建能够满足族谱中所有交通分配特征的一体化交通分配技 术框架，提出交通网络交通分配一体化技术体系，并将该体系嵌入交通分析平台软件“交运之星- TranStar”中。该技术体系包括：“模型关键参数”“交通阻抗函数”“交通网络交通分配基础模型与 快速算法”3部分模块组合的分析模型一体化；面向步行、自行车、机动车及公共交通等多模式交 通网络的分析对象一体化；针对城市土地开发，交通网络建设，交通管理控制，公共交通系统，以 及交通政策制定等应用场景一体化。选取南京市道路网络和公交网络进行实证分析。结果表 明，本文提出的交通分配一体化技术具有处理超万节点多模式交通网络的能力，对各类交通模 式、典型业务场景的分析结果可为城市交通系统规划、建设与管理提供决策支持。     

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。     

基于自注意力机制与图自编码器的路网交通流数据修复模型

针对城市交通流数据修复问题，提出一种基于图卷积网络和多头自注意力机制的自注意 力图自编码器模型。该模型包括基于拓扑图结构和图信号捕获交通流时空关联性的 STGCN (Spatial-temporal Graph Convolutional Networks)网络。在该网络中使用 LSTM(Long Short-Term Memory)网络学习数据中时序规律，通过注意力网络计算道路自注意力及一阶临近道路注意力系 数，用图卷积网络对图信号重组，达到对缺失数据的精确修复。同时，采用多头自注意力网络计 算数据的注意力权值并对数据重组，捕获交通流数据中的二阶及高阶临近道路空间关联性，提取 已知数据与缺失数据的时间关系，以残差链的形式加入到模型中，作为对STGCN功能的补充。 基于真实数据的实验表明，在多种缺失模式和缺失率下，该模型能够学习路网拓扑关系，捕获数 据中的时间规律性和时空关联性，有效地修复缺失数据。