基于多元回归的司机驾驶行为对油耗的影响

为量化司机驾驶行为对油耗的影响,根据实车运行数据,提取整车行驶数据中有关驾驶行为的特征参数,基于多元回归分析法,得到与整车油耗相关性较强的显著影响特征参数,建立司机驾驶行为模型,并对司机驾驶行为模型与油耗的强相关性进行验证。选取多个整车运行数据,通过模型计算得到油耗与实际油耗的误差在10%以内,验证了所建模型的精确性。该研究可为司机驾驶行为评价提供参考。     

基于离散-连续耦合的钢桥面铺装剪切模拟

层间剪切破坏是钢桥面铺装主要病害之一,为了对钢桥面铺装复合结构层间剪切行为进行研究,基于三维离散-连续耦合方法建立了钢桥面铺装复合结构仿真模型,分析得出30℃条件下钢桥面铺装层间剪切破坏行为的变化规律,分析剪切速率对钢桥面铺装层间剪切受力状态的影响。研究结果表明过高或过低的行车速度对钢桥面铺装层都不利。对比分析离散-连续模型与离散元模型模拟结果发现,离散-连续模型计算结果更加符合实际情况。     

基于交通行为的行人过街特征分析

为研究不同交通行为倾向下路段行人的过街特征,对城市道路无信号控制路段人行横道处过街行人的交通行为倾向展开问卷调查,得出不同年龄段过街行人的交通行为倾向。同时对过街行人进行视频拍摄调查和人工调查,以获取行人的过街时间、延误、速度、紧张度等数据。结合调查数据对行人过街的行为、速度、心理特征进行分析。结果表明,不同年龄段、不同交通行为倾向对行人过街安全性存在显著影响,其中稳健型的过街行人安全性最高,其次是影响型、再次是思考型,最后是支配型。研究成果还可作为路段行人过街优化管控策略的理论依据。     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响,改善公交服务水平,提高公共交 通的分担率,针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域, 采用SP （Stated Preference） 调查方法,收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型,分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量,出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响,并计算弹性值及模型 精度。结果表明,通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本,可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策;对于换乘时间,可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

SBS-SBR胶乳复合改性乳化沥青流变性能

将改性剂SBS与SBR胶乳同时用于乳化沥青改性,充分发挥SBR胶乳与乳化沥青较好的相溶性和其对沥青低温、抗水损性能具有良好的改性效果,有效解决SBS改性沥青黏度较大乳化困难和低掺量时路用性能不佳的问题。首先从改性乳化沥青储存稳定性和蒸发残留物常规指标出发,得出不同掺量改性剂对乳化沥青的复合改性效果变化规律,之后通过样品在流变性能随温度和频率的变化趋势对其效果进行验证,并得到改性效果较好的改性方案。试验结果显示,在SBS掺量2%的基础上,添加3%的SBR胶乳可以大幅改善乳化沥青蒸馏残留物的弹性性能和高低温性能。     

城市道路竞争/协作通行行为方式选择模型

研究道路资源有限条件下车辆竞争与协作通行行行为。根据北京市2条城市快速路基本路段的车辆运行轨迹数据,对竞争/协作通行行为进行了描述及比较,并将通行行为分为竞争和协作两类。以竞争/协作通行行为方式选择为因变量,将速度、加速度、间隙、速度差、加速度差等作为候选自变量,分析候选自变量与因变量之间的相关性。采用二项logit模型建立竞争/协作通行行为方式选择模型,对模型进行了参数估计,并对模型的可靠性进行了分析。     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

基于偏好顺序集的非补偿式铁路旅客选择行为估计方法

精细化需求预测是铁路提高收益的重要基础.本文考虑了铁路产品属性对于旅客选择行为的影响,构建具有一定偏好顺序的产品集合来表征不同类型的旅客.在此基础上,利用客票存根及余票数据,建立预售期内旅客选择过程的极大似然函数,求解得到不同旅客类型的出现概率.首先通过仿真算例验证了模型的计算可行性,然后通过实证数据,估算了北京南至上海虹桥方向不同旅客类型在各时段的出现概率,进一步统计得到旅客在不同时段下铁路旅客buy-up行为概率及属性敏感度的变化,并提出一些可用于优化售票策略的建议.     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.