降低交通排放的干线协调信号控制优化方法

为降低干线道路系统的交通排放量,基于机动车比功率改进红绿灯期间排放因子的标定方法,进而以相位有效绿灯时间为决策变量,构建使机动车排放总量最小化的干线交叉口群时空资源优化模型.分析相邻交叉口间车队延误与相位差的关系,改进以车队延误最小为目标的相位差优化模型.为验证模型,设计一个案例,根据传统方法获得参考配时方案,借助Vissim软件标定红绿灯期间的排放因子,并使用所提方法获得优化配时方案.结果显示,每种污染物绿灯期间的排放因子均明显高于红灯期间;与参考配时方案相比,优化配时方案下各交叉口车辆延误和排放量均减少8~11%.所提模型能同时降低干线交叉口群的车辆延误和交通排放量,可用于优化干线协调信号控制方案,进而缓解交通拥堵.     

人车冲突风险度评价指标计算研究综述

由于交通事故生成特点与事故统计缺陷的客观存在,交通冲突技术逐渐取代交通事故统计被应用于行人安全评价中.瑞典学者首先提出衡量车辆之间冲突严重程度的若干指标,其定义被不断修改和延伸,逐渐应用于人车冲突分析.对瑞典、日本及中国学者提出的人车冲突指标的概念、计算方法以及应用情况进行系统性地阐述,并归纳分析不同人车冲突指标的共性和差异性,探讨其局限性.多数指标并未考虑整个冲突过程,而只是分析某个特定时刻的严重性.此外,部分指标是基于计划轨迹和当前速度所预测的碰撞点提出的,但并未解释预测是如何完成的.最后,提出了人车冲突指标研究的难点,并对其进行展望.指标的可靠度和有效性是提出新指标需要考量的2个重要方面;如何准确、便捷、高效地利用视频数据进行指标提取是下一步研究的内容.     

远程海事调查模式探讨

该文结合新冠肺炎疫情期间开展的两起海事调查工作,分析了在特殊情况下开展远程海事调查工作的必要性和可行性,总结了远程海事调查工作的优缺点及其适用的局限性,最后根据工作实际,对远程海事调查的应用提出了几点思考和建议.     

基于组合赋权-改进TOPSIS法的城市慢行三网融合评价方法

为解决城市绿道、滨水道路、市政慢行道路等城市慢行系统相互独立、衔接不畅的问题,针对现有研究缺乏三网融合水平评价的现状,研究了基于组合赋权-改进TOPSIS模型的三网融合评价方法。传统的TOP-SIS法采用理想解计算贴近度,没有考虑到异常值与实际情况,故运用基于高斯分布的离群点检测法处理极端异常值,建立了1个综合考虑三网融合水平的评价模型。以往路网评价通常是针对单个对象进行研究,而未考虑多个对象融合情况,因此在构建评价指标体系的过程中,根据三网融合因素、慢行道路网络出行特点、居民出行便利性等,并结合实地调查,选取网络连通性、可达性等相关的13个指标。为了避免单一赋权产生的偏重性,本文建立权重组合优化模型使层次分析法和熵权法确定的主客观权重与组合权重的偏离程度最小。本研究以朝阳区慢行系统网络为例进行验证分析,根据位置和功能,将其分成21个绿道段,得到21个评价对象的三网融合情况和综合排名。结果表明：相较于以往的慢行评价方法和经典的评价方法,该改进模型贴近度标准差为0.278,具有更好的区分度,能够更准确地识别影响三网融合程度的主要因素,并根据各个指标权重做出针对性的优化工作。该评价方法可作为提升绿道、滨水道路与市政慢行道路衔接效果的优化指导方法,促进三网融合与慢行道路网络优化。     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明：直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。     

基于 Vague 物元的城市公共交通便捷性评价研究

城市公共交通便捷性是公共交通服务水平的重要体现,为科学评价城市公共交通便捷性,根据影响城市公共交通出行便捷性的起讫点、公共交通容量、线路及公共交通辅助设施等4个主要因素,选取了换乘距离、换乘系数、公交站点覆盖率、公交线网密度等12个评价指标,构建了城市公共交通便捷性评价指标体系。应用Vague物元评价模型,对重庆市主城区公共交通的便捷性进行评价,评价结果为“二级”。结果表明,新的评价指标体系更有助于针对性地评价城市公共交通系统的便捷性,实际数据的贴进度与“二级”的贴进度相差0.0117,可见评价结果精度较高。     

客运枢纽内部通道合理规模仿真分析

以客运枢纽内连接服务设施设备的通道作为研究对象,以通道的长度和宽度对行人流分散作用的强度分析入手,借助行人流仿真软件,设计仿真方案,利用仿真输出的行人流参数统计数据,建立行人流流量随观测时间的变化趋势曲线,一方面,对曲线的变化趋势进行对比分析,另一方面,对统计数据进行K-W检验以分析数据的差异性。结合曲线对比和K-W检验结果,综合分析单向通道、双向通道的长度和宽度变化对行人流分散作用的影响,进而确定单向通道和双向通道的最佳宽度分别为4m和8m,最佳长度为50m。     

变化光照条件下的交通标志快速鲁棒检测

变化光照条件下交通标志检测算法的准确率往往会显著降低。针对此问题,提出了1种新颖的概率图建立方法,并结合最大稳定极值区域特征进行交通标志检测。该方法包括3个处理步骤:①根据不同光照条件对真实场景交通标志样本图像进行明确分类以构建多类颜色直方图,将交通标志输入图像由原始色彩表达转变为概率图(直方图反投影);②通过在概率图上进行 MSER特征提取,获取候选的交通标志区域;③根据候选区域的面积、宽高比等特征快速有效去除非交通标志区域。实验结果表明在弱光照和强光照条件下基于归一化RGB的交通标志检测算法检测准确率分别下降到84.4%和83.0%,基于红蓝图的交通标志检测算法检测准确率分别下降到87.4%和86.3%,提出的算法在变化光照条件下依然可以保持90%以上的检测准确率,对光照变化有较好的鲁棒性。     

区域综合客运通道多方式竞争力博弈模型

为了研究综合客运通道内多方式价格竞争对市场分担率与利润的影响, 基于非集计NL模型与博弈理论, 构建了各客运方式市场分担率与运输价格关系的双矩阵博弈模型。以成渝通道为基础, 研究了高速铁路和高速公路大巴2种典型运输方式不同情景下的市场竞争均衡价格与分担率的变化特征。分析结果表明: 在采用双矩阵博弈模型所计算的均衡价格条件下, 高速铁路和高速公路大巴平均市场分担率分别增加了56.15%和80.58%, 有利于发挥二者的规模效益; 当出行模式结构相同时, 时间价值的变化会影响运营利润和市场分担率, 随着时间价值系数的增大, 高速铁路的平均运营利润增加34.60%, 平均市场分担率增加9.98%, 同时高速公路大巴平均运营利润减少29.70%, 平均市场分担率减少3.49%;对于出行时间处于劣势的高速公路大巴, 适当降低票价有利于增加营运利润; 该博弈模型的计算结果符合区域综合运输通道客运市场实际变化规律, 高速铁路和高速公路大巴不可能通过无限制降价的方式来追求最大利润, 运营利润都呈现先增后减的趋势, 在某个价格下运营利润最大; 该博弈模型具有价格均衡解, 在外界情况变化时, 通过博弈高速铁路和高速公路大巴价格可以达到利润最优状态。     

基于灰局势理论的交叉口安全设计综合决策模型

道路信号交叉口作为城市交通网络的重要节点,因交通运行复杂,是交通事故的集中发生地.为了降低交叉口事故发生的概率,并综合平衡各方面因素,科学地进行交通安全设计尤为重要.在多个设计方案比选过程中,综合决策模型的优劣直接决定了交通安全改善设计的实施效果.应用灰局势决策理论,选取交通事故折减系数(CRF)、工程费用、对绿化的影响、交叉口延误4项指标,结合专家打分确定各指标的权重,建立交通安全设计综合决策模型,并以实际交叉口的交通安全设计为例进行实证性研究.