基于数据包络分析的军事运输方式选择研究

针对运输费用、能源消耗、运输时间,运输能力、适应能力、方便程度、安全性等影响军事运输方式选择的主要因素,利用数据包络分析理论,通过实例计算出了各种运输方式的投入产出比并按其值大小进行绩效排序,进而选出最优运输方式,并对其它运输方式进行分析评价。     

道路标线涂料选择方法研究

随着交通运输业的发展,我国每年新修和维修道路用的标线涂料需求量巨大。目前道路上常用的标线涂料功能、成本各不相同,因此需要研究建立一种能判断标线涂料的功能与成本的择优方法,让使用者合理选择适合自己要求的标线涂料产品。本研究首先建立基于价值工程法的道路标线选择方法模型,并选择最常用的这四种标线涂料作为价值工程对象,进行功能分析,确定功能重要度系数。在成本分析的基础上,计算成本系数,最终得到价值系数。根据价值系数选择合适的标线涂料。     

浅谈山区公路的涵洞勘测设计

结合丹通高速公路在施工过程中产生的涵洞水毁、淤塞等情况,阐述山区涵洞位置、类型、进出水口的选择及防护的重要性。     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。     

VMS行程时间诱导效益仿真算法

基于宏观交通仿真模型,提出了可变情报板(VMS)行程时间诱导效益仿真算法,分析了驾驶人的信息关注率和信息理解偏差系数对VMS行程时间诱导效益的影响。以行程时间计算模型和驾驶人信息响应模型与METANET仿真模型为理论基础,以路网总耗时改善率为诱导效益目标,在3种不同规模的路网上进行仿真试验。仿真结果表明:VMS行程时间对于改善路网运行效率通常具有正面的诱导效益;信息关注率越高,信息理解偏差系数越小,诱导效益越显著;当信息关注率为80%以上时,小型、中型、大型3种路网的诱导效益分别达到28.89%、15.87%、10.53%以上。可见,仿真算法有效。     

考虑网络拥堵与系统公平的车载异构网络选择方法

利用演化博弈的有限理智特性执行网络选择, 以实现车载异构网络系统中网络资源的均衡分配; 利用双层博弈对演化博弈方法进行优化, 保证极端拥堵中部分车辆消息传输的同时, 维持系统公平; 设计了专用短程通信、长期演进和无线局域网融合的车载异构网络仿真场景, 对比了基于多准则决策的传统方法、基于演化博弈的网络选择方法和基于双层博弈的网络选择方法。仿真结果表明: 采用基于演化博弈和双层博弈的车载异构网络选择方法首次解决了动态网络环境中车载异构网络切换时出现的大规模乒乓效应, 利用双层博弈能够实现拥堵抑制和系统公平; 采用基于双层博弈的网络选择方法能够驱动异构网络系统在2~3个切换周期内实现网络系统状态的稳定; 在预设的动态网络评价条件下与80个终端的一般场景中, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈19.5%, 为3种网络协同工作提供可靠服务; 在190个终端极端拥堵场景中, 终端合理分配, 共享专用短程通信网络资源, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈10.3%, 双层博弈专用短程通信网络评价指标为演化博弈的2.18倍, 可以保证车联网基本安全信息的广播、系统的公平并维系基本车联网服务。      

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.     

铁路出发旅客衔接方式选择的复合异质性模型

鉴于多属性决策中存在的属性偏好和处理两类异质性现象,以铁路出发旅客衔接方式选择问题为对象,对两类异质性的效用表达进行了讨论,构建了能同时描述旅客属性偏好和处理异质性的复合异质性(Hybrid)非集计模型.采用成都东客站SP调查数据进行模型标定,结果表明,Hybrid模型的拟合度优于单一异质性模型.旅客属性处理规则自述结果与Hybrid模型分类结果的对比分析表明,模型对旅客属性处理特征的表达准确.进一步对不同类型旅客属性标定结果的分析显示,Hybrid模型可实现对衔接方式选择行为的精细化描述.     

基于行人碰撞事故重建的颅脑损伤准则效能研究

为了深入研究不同颅脑损伤准则对道路交通事故中行人颅脑损伤的预测与评价性能,从已有的交通事故调查数据库中选出可以用于进行事故虚拟重建且具有详细人体颅脑伤情记录的10例行人车辆碰撞事故案例,采用多刚体动力学和有限元分析方法,对事故中人和车辆运动学响应及行人颅脑损伤情况进行虚拟重建,在此基础上,采用LASSO回归分析方法分析了多个基于人体头部运动学响应的颅脑损伤准则与事故中行人颅脑损伤的相关性;借助文献中的损伤风险曲线,分析了不同基于脑组织应变的损伤准则与行人典型颅脑损伤（弥散性轴索损伤和脑挫伤）之间的关系。研究结果表明：在多个基于人体头部运动学响应的颅脑损伤评价准则中,同时考虑头部线性和旋转运动,且体现头部碰撞功率的头部碰撞能量（HIP）准则能最有效地评价真实的颅脑损伤;基于脑组织应变的颅脑损伤准则中,累计应变损伤测量（CSDM）准则相对于最大主应变（MPS）准则能更有效地评价典型弥散性脑损伤（DAI）,而扩张损伤测量（DDM）准则所反映的脑挫伤程度远低于真实的损伤状况,所以该准则难以准确预测脑挫伤的损伤风险。