基于地理视角的交通事故多发点鉴别分析模型

为了对交通事故多发情况进行全面评价并建立预警机制, 考虑城市道路交通系统的地理视角特点, 综合交通事故多发点鉴别分析方法, 研究了事故多发点分析模型。首先明确被分析道路交通系统的内涵和层次结构, 针对交通系统的点、线、面不同层次确立基本评价指标体系, 集成常规统计法、矩阵分析法和改进的质量控制法等构建事故多发点鉴别分析模型, 并研究了参数的选取及分析结果的输出形式, 最后对某地9条道路的事故多发情况进行了分析。分析结果表明: 道路4为事故多发道路, 道路3具有最高的事故次数和当量事故次数, 道路5具有最高的事故率, 经综合评价, 确定事故多发道路为道路3、4、5, 因此, 该模型可以对道路交通事故多发点进行多层面鉴别分析。     

农村人口出行方式选择模型

基于非集计模型的基本理论与建模方法, 根据全国12个省1249份农村人口的出行调研数据, 分析了影响农村人口出行方式选择的因素, 选择步行、自行车、摩托车、农用车、客车、私家车6种交通方式作为农村人口出行方式选择肢, 确定了影响农村人口出行方式选择的变量及相应的取值方法, 建立了农村人口出行方式选择模型, 并选取400份农村人口出行数据对模型进行了验证。计算结果表明: 各种出行方式的计算值与统计值的最大绝对误差是4.0%, 说明模型计算精度较高。     

使用多源预报确定船舶避台航线的多级决策方法

为了减小热带气旋路径预报误差对船舶避台决策带来的不利于安全的影响, 介绍了船舶绕避热带气旋技术方法的使用现状和热带气旋路径预报的现状, 分析了船舶绕避热带气旋决策时使用多源热带气旋路径预报的意义。在对气象部门使用的多源预报结果集成技术应用情况介绍的基础上, 提出了将多源信息融合技术应用到船舶绕避热带气旋方案决策中的具体方法和船舶避台多级决策应用流程。实例分析表明: 利用多源预报结果进行多级决策来确定船舶避台方案, 可以综合考虑多个来源的热带气旋路径预报和热带气旋未来各种可能的路径, 最大程度地降低可能发生的危险和损失, 保障船舶和船员安全。     

基于逆向重力模型的枢纽机场旅客吞吐量估计方法

为了利用航空OD客流数据精确估计机场旅客吞吐量, 描述了全连通线性航线网络和枢纽辐射航线网络, 根据枢纽机场之间的OD客流矩阵, 建立了逆向重力模型标准代数算法和基于哈密顿图原理的简化代数算法, 分析了在不同距离修正指数下, 算法的拟合与估计精度。分析结果表明: 简化代数算法与模型标准代数算法最优吞吐量回归直线的可决系数都为0.84, 斜率分别为0.91和0.87, 比较接近。可见算法的拟合效果优良, 估计精度高, 且简化代数算法需要的数据少, 尤其适合大规模OD矩阵分析。     

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度, 考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成, 定义了航线影响因子, 构建了一种新的航班延误恢复调度模型, 将局部搜索方法引入到粒子群算法中, 提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明: 与先来先服务调度方法相比, 混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%, 与基本粒子群算法和进化策略算法相比, 混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%, 随着航班延误恢复规模的增大, 算法优势会更明显。     

终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全, 对终端区着陆飞机进行有效的排序, 建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型, 以人工鱼群算法为基础, 融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想, 形成混合人工鱼群算法, 对着陆飞机排序问题进行了仿真计算, 并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明: 与先到先服务相比, 使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9.3%和48.0%, 计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比, 求解的延误与时间最小, 因此, 提出的混合算法可行。     

昼夜温度及交通量变化对沥青路面响应及性能的影响

现场沥青路面结构承受的交通量及温度都有随昼夜变化的特性,如果交通量较为集中的时段往往也是地表温度较高的时段,则会对路面结构造成较大的破坏。文章利用试验得到的沥青混合料的动态模量主曲线和时间温度转换因子,结合实测的路面结构温度场对这一问题进行了定量分析。分别分析了沥青混合料的动态模量、路面结构的关键力学响应以及荷载对路面结构的破坏率的昼夜变化特性,并比较了冬天和夏天变化特性的不同;结合不同时间的荷载作用破坏率及实测的交通量小时分布系数进行分析,表明按交通量实际分布情况得到的路面结构使用寿命可以比按传统假设的均匀分布情况小10％以上。在路面结构分析和设计中有必要考虑温度及交通量的昼夜变化特性。     

道路基础设施数字化研究进展与展望

为进一步促进交通基础设施向数字化、网络化、智能化发展,采用文献研究法对道路基础设施数字化领域的研究进展和发展趋势进行分析。首先通过检索中国知网(CNKI)中文核心合集数据库和Web of ScienceTM、IEEE等英文数据库中与主题相关的文献(中文229篇,英文2 395篇),基于科学知识图谱对文献进行梳理与分析,并结合现有研究中的技术领域与工程应用场景,对道路基础设施数字化做出了定义。在此基础上进一步构建了道路基础设施数字化的技术架构,包括:感知获取层、集成处理层、业务应用层、标准与规范体系以及安全与管控体系;此外重点介绍了数字道路信息感知技术、数据管理与分析技术、全生命周期工程应用等关键技术的发展现状,进一步展望了未来技术发展的前景。最终通过梳理道路基础设施数字化现有研究存在的问题和不足,对其今后的发展做出展望。结果表明:道路基础设施数字化是由特定的检测与感知技术、数据传输与通讯网络、信息平台与安全系统构成,具有多元智能性。在路面信息的采集过程中,传感器在耐久性和实用性等方面存在的技术难题仍需进一步解决;物联网、地理信息系统、建筑信息模型、信息物理系统、数字孪生、大数据驱动在内...     

交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法

为提升车队对周围交通流环境的认知能力,获取车队周围多车的运行模式,同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化,为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略,提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法,将车队周围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程,利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布,建立车队周围多车运行模式速度场,从而获取车队周围多车运行模式并分类;通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率,提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明:利用非参数贝叶斯算法将复杂的多车运行状态进行分类,获取的车队周围多车运行模式可表现为对车队运行效率产生不同影响的速度场;通过将车队周围的多车运行仿真数据分成多个运行模式,可获取不同多车运行模式下车队及交通流整体运行特性;通过更改车队运行参数,观察不同多车运行模式的占比变化,可获取车队运行参数对所处运行环境改变的影响趋势;车队周围多车运行模式的获取,不仅可以提升车队对周围运行环境的认知能力,使得车队能够选取有利路径行驶,同时能够为车队运行策略的优化提供有效的信息。     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986～2020年(截至2020年2月29日)间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明:驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研...