基于组合方法的公路货运站合理规模

针对公路货运站合理规模范围的确定,提出运用会计法、工程法和适者生存法3种方法综合测算公路货运站合理规模的思路并进行实际测算.在分析会计法、工程法和适者生存法用于公路货运站合理规模测算的原理基础上,选择年货物处理能力和占地面积2项指标分别运用3种方法对收集到的180个典型公路货运站成本及其他相关数据进行规模测算.通过对3种方法分别测算得到的结果取均值得到的最终结果表明:公路货运站合理规模范围为年货物处理能力106～6×106 t,占地面积6.7～40 hm2.     

货物运输时间价值计算方法研究

为定量评价交通建设项目的经济效益,需要科学计算货物运输时间价值。通过分析货物运输时间价值的内涵和构成,深入剖析其影响因素,并对以往的货物运输时间价值计算方法和思路作分析评价,进一步基于"理性经济人"理论,运用运输方式(路径)选择对比的分析方法,可提出优化的单类货物运输时间价值和交通建设项目货物运输时间价值的计算思路和方法。     

柳州区域交通运输系统与经济系统协调发展评价

应用区域交通运输系统与经济系统协调发展的理论,构建描述指标体系,选择柳州区域交通运输系统与经济系统的相关指标数据,通过综合发展指数、静态协调度、动态协调度计算进行相应的评价,得出结论：柳州经济系统与交通运输系统动态协调发展一直在缓慢下降,反映出区域经济的快速发展对交通运输的需求进一步增大,满足不了经济发展对交通运输的需求,因此必须对交通运输系统与经济系统进行协调管理。     

基于改进YOLOv5的雾霾环境下船舶红外图像检测算法

从监控图像中准确检测船舶对于港区水域船舶交通智能监管具有重要意义。为解决雾霾条件下传统YOLOv5目标检测算法对船舶红外图像检测准确率低、小目标特征提取能力弱等问题,提出了基于Swin Transformer的改进YOLOv5船舶红外图像检测算法。为扩大原始数据集的多样性,综合考虑船舶红外图像轮廓特征模糊、对比度低、抗云雾干扰能力强等特点,改进算法提出基于大气散射模型的数据集增强方法;为增强特征提取过程中全局特征的关注能力,改进算法的主干网络采用Swin Transformer提取船舶红外图像特征,并通过滑动窗口多头自注意力机制扩大窗口视野范围;为增强网络对密集小目标空间特征提取能力,通过改进多尺度特征融合网络（PANet）,引入底层特征采样模块和坐标注意力机制（CA）,在注意力中捕捉小目标船舶的位置、方向和跨通道信息,实现小目标的精确定位;为降低漏检率和误检率,采用完全交并比损失函数（CIoU）计算原始边界框的坐标预测损失,结合非极大抑制算法（NMS）判断并筛选候选框多次循环结构,提高目标检测结果的可靠性。实验结果表明：在一定浓度的雾霾环境下,改进算法的平均识别精度为93.73%,平均召回率为98.10%,平均检测速率为每秒38.6帧;与RetinaNet、Faster R-CNN、YOLOv3 SPP、YOLOv4、YOLOv5和YOLOv6-N算法相比,其平均识别精度分别提升了13.90%、11.53%、8.41%、7.21%、6.20%和3.44%,平均召回率分别提升了11.81%、9.67%、6.29%、5.53%、4.87%和2.39%。综上,所提的Swin-YOLOv5s改进算法对不同大小的船舶目标识别均具备较强的泛化能力,并具有较高的检测精度,有助于提升港区水域船舶的监管能力。     

客货混跑山区铁路供用电品质综合测试与治理

我国客货混跑山区铁路具有线路崎岖蜿蜒、长大坡度多、沿线电网容量小等特点,且存在交直交机车和交直机车混跑情况,会造成牵引变电所功率因数低及谐波含量超标等电能质量问题,对线路正常运行形成挑战.以某山区客货混跑电气化铁路为例,开展供用电品质综合测试,基于相关标准,对电压偏差、功率因数、三相电压不平衡、谐波等电能质量指标进行定...     

关于城市轨道交通与城市规划一体化

根据国际公共运输联盟有关城市活力数据库的实例,研究分析城市拓展规划与城市轨道交通规划一体化的理论、实践及其经济意义.     

区域交通流协调控制方法

根据Agent技术和模糊控制方法, 提出了区域交通流协调控制方法。以路段拥挤度和绿灯持续时间为输入变量, 以绿灯修正延长时间为输出变量, 确定了变量数据的获取方式以及变量之间的对应关系, 设计了协调控制器。根据下游交叉口配时的不同方案, 制定了不同的模糊控制规则, 修正了控制策略, 并运用MATLAB进行仿真。仿真结果表明: 采用Agent技术和模糊控制方法后, 平均总延误为127.431 s·km^-1, 下降了约9.9%;路段平均流量密度为18.828 veh·km^-1; 路段平均流量为9 597 veh·h^-1; 平均车速为17.798 km·h^-1, 提高了约6.3%。可见, 路网密度明显降低, 交通状况明显改善。     

基于支持向量机的都市圈客运量预测模型

将都市圈客运量样本数据集分为训练集、测试集和检验集, 采用最小最终误差预测准则确定预测值的损失函数参数与惩罚因子, 选取ε-不敏感损失函数与高斯核函数减小预测复杂性, 构建了基于支持向量机的都市圈客运量预测模型, 并通过逐渐改变损失函数、惩罚因子与高斯核函数参数的取值, 对京津冀都市圈客运量进行了预测。预测结果表明: 客运量预测的平均相对误差为0.15%, 预测值与实测数据拟合良好, 整体变化趋势一致, 反映了预测模型的可靠性。     

水上交通事故中人为因素研究综述

75%~96%水上交通事故是由人为因素引起,探寻船员在工作环境下的生理和心理状态与水上交通事故之间存在内在的联系,对降低船员失误率、保障航行安全具有重要意义.通过阐述水上交通事故人为因素研究内容,介绍水上交通人为因素研究手段(如脑电图EEG、近红外反射光谱NIRS技术等),对生理信号检测与人为因素的相关研究进行综述,阐述船员的工作负荷、注意力、情绪、压力、疲劳与神经生理特征数据变化的关联.讨论了人为因素研究趋势,利用新型测量技术研究船舶驾驶员行为特征、预警船舶航行人为差错、优化船员培训体系、改进值班制度,为减少海事领域人为失误、保障船舶航行安全提供帮助.     

新型冠状病毒肺炎疫情影响下中国航空货运量分析与预测

在新型冠状病毒肺炎疫情对航空货运的影响下,月度航空货运量出现异于历史趋势的极端数据,而传统航空货运量预测模型有在极端数据影响下误差较大的问题。因此,研究了适用于后疫情时代的中国航空货运量短期预测方法。对2009—2020年中国航空货运量月度数据进行分析,发现中国航空货运量呈稳定增长趋势。受疫情影响出现短期剧烈波动,在假设疫情对航空货运的影响逐渐减弱的前提下,选取Holt-Winters乘法模型与求和自回归移动平均ARIMA乘积季节模型分别提取航空货运量数据的长期趋势、周期特征和短期波动特征,并采用4种不同权重确定方法构建了多个航空货运量组合预测模型。运用Holt-Winter模型、ARIMA模型及其组合预测模型对2021—2022年中国航空月度货运量进行了预测,以2021年1月—5月的航空货运量数据作为验证数据集,对比分析了不同预测模型的预测误差。结果表明：Holt-Winters与ARIMA组合预测模型的平均绝对百分比误差与最大绝对百分比误差普遍小于自身单一模型的;基于最小二乘法赋权的组合模型预测效果最优,基于残差倒数法赋权的组合模型预测效果次优;最优组合模型的平均绝对百分比误差为1.93%,比次优组合模型降低了8.53%,较单一的Holt-Winters模型与ARIMA模型分别降低了71.70%与20.58%,验证了最优组合模型对后疫情时代中国航空货运量月度数据预测的有效性。