铁路技术监督“三位一体”面临挑战——访上海铁路局技术监督所原所长王令朝

近期,《轨道交通》记者走访了中国铁道学会标准计量委员会委员、上海铁路局技术监督所原所长王令朝。记者获知王令朝所长是铁路技术监督系统中一位元老级的技术专家,他大学毕业后在铁路工程、工业和电子计算机中心等单位从事技术和管理工作,1987年破格晋升高级职称,成为上海铁路局最年轻的高级工程师。长期以来,在铁道通信信号、信息化、标准、计量和质量管理等领域都有所建树,多次荣获铁道部、     

基于人口合成技术的居民出行调查数据扩样

为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6％ 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健.     

基于数据驱动的机场水泥混凝土道面性能退化预测

针对机场道面性能退化过程的精确预测问题,本文采用数据驱动的机场道面预测性维护方法,通过指示变量将两种数据集进行联合分析,考虑机场道面性能退化过程受飞行交通量和道面面层厚度的影响,以机场道面性能状况指数衰变的非线性函数为期望函数,建立一种机场道面性能退化双参数预测模型;根据模型的参数估计结果,采用边际效应分析结合预测性能曲线图示,对不同飞行交通量水平和不同道面厚度等级的道面性能退化过程预测进行分析。结果表明,采用数据驱动和非线性混合效应方法,搭载联合估计技术,能较为显著地提高机场道面性能退化预测的精度和效果。     

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 Mem...     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高,货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中,同时,人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究,从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题,但现有辨识方法多移植于旅客出行研究,需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面,研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究,并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性,但预测时空范 围较为局限,需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外,轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后,在总结现有研究不足的基础上,本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合,从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体,重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式,并在货运系统中进行推广应用;二是针对交通运输新技术和新形 势,重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略;三是针对货运 供需关系及匹配机制,重点研究货运全流程供需状态辨识与预测,并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型,从而优化货运系统调度,助力社会散乱运力资源整合,提高货运系统的 综合效率。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利 用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展,打造上海"后公交都市"时代,提升公交专用道运营效率,以上海市已建公交专用道为研究对象,基于手机数据、POI数据、公交IC卡数据、公交GPS数据、网约车GPS数据、公交企业运营数据,对公交专用道两侧500?m范围内的居住、就业、购物休闲和医疗服务共4项用地属性进行了分析.在此基础上,以4项用地属性作为聚类因素,将全市公交专用道进行聚类,分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性.该项研究填补了利用大数据进行公交专用道周边用地属性分析的空白,将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识,有助于精细化管理公交专用道和优化线路服务.     

基于大数据的交通拥堵影响因素关联性实证分析

为提升城市交通治理水平,基于大数据技术获取广州市62个交通分区的拥堵指数、人口密度、就业密度、职住平衡率等9个指标数据,采取归纳法将各指标归纳为设施不便利程度、人口岗位综合密度、对外分布影响因子、过境交通因子四大综合指标,利用SPSS软件分析交通拥堵指数与四大综合指标的关联性.结果表明,交通设施越不便利、人口岗位综合密...     

基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析

为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究.以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据.     

轨迹数据驱动的单点信号交叉口运行效率评价方法

为解决信号交叉口运行效率评价方法偏理论化、实用性不强等问题,以出租车、公交车、驾图(车联网)多源GPS轨迹数据为基础,充分利用车辆减速、停车、加速等连续速度变化特征及位置信息,提出交叉口个体车辆排队长度、通行时间、停车次数等交通参数提取技术.基于此,构建以信号交叉口运行指数为一级指标,车辆平均通行时间,第95％分位排队...