VMS下驾驶员路径选择行为分析与建模

为了实现交通流在路网中的合理分配,可变信息板(VMS)通过发布动态交通信息来引导驾驶员选择最合理路径.通过构造基于陈述偏好调查(SP调查)的诱导信息下驾驶员路径选择行为的有序多分类Logit模型,分析各因素对驾驶员路径选择行为的影响.分析结果表明,年龄、出行距离、可选路径、VMS信任度、改变路径频率对驾驶员路径选择行为的影响较大.在驾驶员个人属性中,年龄对驾驶员的路径选择行为影响最大;在出行属性中,驾驶员对出行距离和可选路径最为敏感;在对VMS的认知和服从属性中,驾驶员对VMS信任度越高,按照VMS诱导信息改变出行路径的概率越大;改变路径频率越高的驾驶员,越易改变出行路径.     

基于改进委托-代理模型的船舶碳减排政府激励效用建模与分析

目前碳减排激励措施主要考虑碳定价、碳税、船舶航速降低激励等,尚未针对实施碳减排的船公司给予合理补贴激励。由于船公司运行模式、减排思路、资产组成等方面与普通企业的差异,传统委托-代理模型假设无法满足航运业背景下对政府激励效用的需求,需对现有委托-代理模型进行针对性改进。为实现政府以有限基金达到社会效用最大,同时满足船公司付出最优努力获得最大收益,考虑持风险规避态度的船公司碳减排效果外生不确定性,提出船舶碳减排政府激励效用模型,根据政府能否完全观察到船公司的减排努力程度,分别在信息完全与信息不完全条件下,以政府和船公司自身收益效用最大为优化目标,求解政府最优奖惩系数和船公司碳减排最优努力程度,分析政府对船公司进行规制的最优激励合约问题,以及决定船公司碳减排内外部因素的参数对政府给与船公司的最优激励及相关参数的影响。结果表明：最优激励系数伴随外生随机变量方差和绝对风险规避系数的增加而加速下降至缓慢降低,当外生随机变量方差为8和绝对风险规避系数为4时,下降速率趋至平稳,此时,船公司对选择碳减排的风险厌恶程度极高,对实施碳减排的抵制心理十分强烈;成本系数和减排努力水平影响系数同时影响船公司实施碳减排的力度,当减排努力水平较大时,政府的激励随船公司的成本增加呈现先迅速增长后平缓的变化趋势,意味着政府在有限基金内尽可能满足船公司碳减排需求以减少实施难度,但当激励达到一定程度,增加激励不会直接影响船公司碳减排积极性;由于成本系数和减排努力水平影响系数对政府激励效用的共同影响,不同航运市场条件下都将存在1个最优激励,结合长江航运发展背景,当成本系数为0.5且减排努力水平影响系数为3,使得政府激励效用最优。     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明：直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。     

波浪中船舶操纵性数值预报及自航模验证

基于统一理论,考虑横荡、纵荡、艏摇平面三自由度操纵和横摇耦合,建立四自由度模型,按照MMG模型将船体上的力分为船体力、螺旋桨力和舵力,采用耦合模型叠加波浪力的方式来预报船舶在波浪中的操纵性。波浪力采用三维面元法计算,并根据船舶实时速度和遭遇浪向进行二维插值。通过对比仿真数据与自航模试验数据,验证了模型的准确性。预报了在不同波浪工况下的船舶操纵性,验证了二阶力是船舶回转漂移的主要原因。比较了不同波高对船舶在波浪中操纵性的差异,研究结果表明:波高越大,船舶回转的纵向和横向漂移越明显,并且Z形试验中的第1超越角和达到时间越长。

     

基于承载能力的水下承压结构钢质模型制造质量检验要求分析

深水承压结构在研制过程中需要进行大量的缩比模型试验,而缩比模型的制造质量直接关系到试验能否达到预定试验目的,关系到试验结果的正确性。对影响深水承压结构缩比模型试验结果的各种制造质量因素进行分析,提出水下承压结构钢质模型制造质量检验要求;对于有初挠度超差的试验模型,通过理论分析,提出采用有限元方法进行评估计算。通过对4个实例的评估计算分析,证明采用有限元方法进行评估计算的结果可以作为有初挠度超差模型的制造质量验收依据。

     

应急车辆延误情况调查及应对措施研究

因交通拥堵而造成的应急车辆救援延误导致悲剧事件频发。为了解应急车辆救援延误的情况并研究应对措施,以普通机动车驾驶者为对象进行问卷调查,针对驾驶者对应急车辆的认识和对应急车道的占用情况,驾驶者在驾驶过程中对应急车辆是否避让,以及避让方法进行调查。然后利用SPSS数据统计软件筛选出对驾驶者驾驶行为影响权重较大的特征变量,并基于Logistic模型建立了驾驶者特征与占用应急车道和避让应急车辆行为的模型。在此基础上提出相应的应对方案,利用Vissim仿真软件对解决方案进行仿真。结果显示:对有一定驾驶年龄并有本科以上学历的青壮年的驾驶行为对应急车辆延误有较大影响,且正确的避让方法能明显地减少应急车辆的行程时间。     

基于灰色关联分析的飞机客制化模型研究

在飞机设备选型时,客户需要对制造商给出的标准规范清单进行选择,以得到符合其个性化需求的设备,文中对该客制化流程进行了研究.根据灰色关联分析法建立模型,评估待选设备与客户定制需求的关联程度,同时将客户的个性化需求用层次分析法定量化表示成评估指标体系的权重差异.灰色关联度是评估待选设备是否纳入购买清单的依据,反映了待选设备对需求的符合程度.最后以A320-200飞机的客舱可选项为例,应用于2家航空公司不同的个性化需求下,得到了2家公司不同的设备购买优先次序和选项清单.比较结果验证了客制化模型的合理性,从而为飞机设备选型提供了客观的依据.     

票价对轻轨分担率的影响研究--以广州市萝岗轻轨为例

为研究不同的定价策略下轻轨对其影响范围内不同人群的吸引力大小,运用多项 Logit 模型效用最大化理论,并以广州市萝岗轻轨为例,在大量居民出行调查数据基础上,对模型进行参数标定,分析比较小汽车出行﹑电单车、常规公交出行﹑轻轨交通出行4者的效用比,最终确定目标年不同票价政策下各种交通方式的分担率。     

考虑重力影响的高压气体吹除改进数理模型和试验对比分析

考虑重力对吹除过程的影响,改进现有压载水舱高压气体吹除数理模型,并对原始数理模型与改进数理模型进行差异对比。通过高压气体吹除系统的模型试验,验证改进数理模型的可靠性。最后,使用改进的数理模型对影响吹除效率的因素进行分析。结果表明：在吹除系统中,当流水孔面积达到一定值时,可能出现流水孔面积增大,但流水孔的水的质量流量几乎不变的情况;当等效喷管喉部直径足够大时,高压吹除的速率与等效喷管喉部直径关系较小。     

基于分层logit模型的旅游交通方式选择研究

通过对旅客进行旅游交通方式选择的量化研究,得出各交通方式的选择概率,有利于各旅游地进行规划.首先通过分析过去与现在人们旅游交通工具的选择的不同,得出影响交通工具选择的影响因素.然后根据各个影响因素建立分层logit预测模型,对水平1和水平2进行标定,得出各个影响因素的参数值,从而得到各交通方式的选择概率.再利用该建模对近、中、远3种距离模式进行交通工具选择的预测,最后得到的预测结果与实际情况较为符合,相差的概率在0.05以内.