全方位防护健康客车 比亚迪助力打赢公交出行“防疫战”

现下,防控新冠肺炎疫情“阻击战”取得阶段性成效,但当前疫情形势依然严峻,防控仍处关键阶段。面对节后返程和复工复产的出行高峰,交通运输是“先行官”,为助力城市打通“大动脉”,畅通“微循环”,汽车行业大批企业躬身入战局。比亚迪作为拥有高度责任感和使命感的企业,在加急生产驰援物资和捐赠抗疫所需的同时,精研技术推出集“智能体温检测、抑菌座椅和扶手、超大医药箱、双向新风换气、绿净空气质量智能优化、臭氧消杀和喷淋消杀”于一体的全功能、全流程的防疫系统,应用于客车产品,助力打赢公交出行“防疫战”。     

基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度,本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发,分析包括土地利用混合指数,职住混合率熵指数,公共交通站点 500 m覆盖率,路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系;基于相关系数和拟合优度分析,提取7个与出行强度强相关指标,基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明,职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著,公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外,给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法,用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

视频稽查助力东部公交安全发展

东部公交作为公益性服务企业,一直致力于为乘客提供安全、舒适、高效、便捷的出行服务,将乘客的安全放在首位。为了这一目标,公司采取了多种安全措施,其中视频稽查就是很重要的强化安全手段,视频稽查在东部公交试点开展后的事故率、违章率环比均有大幅下降。     

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.     

基于家庭属性差异的大学生出行方式选择行为研究

为剖析家庭属性差异对大学生出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建家庭属性差异的大学生出行选择多元Logit 模型. 根据四川省2 571 份大学生出行行为调查问卷,运用SPSS 软件标定模型参数,获取影响大学生出行选择的主要家庭属性因素,并进行敏感性分析. 结果表明：家庭平均年收入、经济净流对大学生出行方式选择有显著的影响;以航空运输为参考,家庭平均年收入、经济净流对公路运输方式选择的影响大于铁路运输;“祖辈替孙辈购买机票”的折扣票务形式可提高大学生选择航空出行的概率.     

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.     

基于出行行为模型的出行感染风险评估 ——以新冠肺炎疫情期间江苏省地区为例

为准确评估新冠肺炎疫情期间的出行感染风险,在对出行行为进行全出行链建模基础上提出出行风险评估模型.基于江苏省确诊病例流行病学调查报告和线上问卷调查数据,分别对病毒携带者和普通出行者出行行为模型进行参数标定,对比分析病毒携带者和普通出行者出行行为的异同.进一步对疫情期间不同出行方式和出行活动进行感染风险评估. 得到结论：交通管制措施可有效降低出行感染风险,就医出行风险明显高于其他出行活动,差旅在疫情传播初期风险较高,非机动车出行风险相对较低.     

基于狄利克雷过程混合模型的城市活动聚类方法研究

手机信令数据不仅记录个体出行轨迹,也为分析城市活动空间分布特征提供了基础.本文提出一种基于狄利克雷混合模型的城市活动特征聚类方法,以手机信令提取居民出行OD为基础,将每个基站的到发出行量作为表征该基站所处空间位置的活动特征,研究特征的聚类方法.引入狄利克雷分布作为先验分布,由中餐馆模型推定特征聚类数量.与其他聚类方法相比,该方法最大的优点在于无需事先指定聚类数量,避免了传统聚类方法的缺陷.将本文方法应用到三亚市城市活动特征聚类当中,结果能够有效地反应不同城市功能组团的活动特征.