建设项目交通影响费取值研究

随着对交通问题认识和研究的深入,交通影响分析的思想越来越受到国内交通规划学界和交通工程专家的重视。尤其是交通影响费的取值问题已越来越为专家学者和TIA工作者所关注,这是因为交通影响费是协调项目建设与交通之间关系、控制交通需求的有效手段。而如何根据中国的实际情况收取交通影响费始终是交通影响费理论研究和实际工作中需要解决的重点问题。该文在总结归纳目前国内外常用交通影响费取值方法的基础上,提出了适合我国的费用计算方法。在兼顾公平与效率的基础上,建立了交通影响费分摊优化模型,并以算例说明模型的应用方法。     

安康市汉江景观桥设计方案研究

安康依汉江而建，桥位处周边建筑具有重要的历史文化意义，且桥位两边连接安康重要的街道和火车站。汉江景观桥在桥位走向、桥型选择与周边历史文化的契合度、景观桥与汉江两边道路的衔接等方面是重点研究的课题，从设计思路、功能定位、桥位比较、桥型方案、造价等对安康市汉江景观桥设计方案进行了研究。     

基于改进IDM-GARCH模型的速度波动不确定性研究（双语出版）

为定量分析跟驰行为中由驾驶人感知不确定性产生的速度波动不确定性，基于改进IDM-GARCH模型研究了后车速度波动存在的异方差性。首先，提出在经典智能驾驶模型中加入速度差刺激项和非对称系数，以增强速度波动方程残差项的实际意义。在此基础上，为度量速度波动的不确定性引入异方差的思想，并验证速度波动方程残差项的异方差性，最后运用广义自回归条件异方差模型对其异方差性建模。实证分析中，采用了美国联邦公路管理局主导下的下一代仿真项目中真实有效的跟驰数据。研究结果表明：改进的IDM模型能有效地拟合实际跟驰行为中后车的速度变化，且较经典IDM模型在精度上有了很大提高；同时，GARCH类模型估计的条件方差也能准确反映后车速度波动的趋势和幅度，以及不同驾驶人驾驶行为的差异。     

港口与城市环境及资源的协调发展度研究

随着我国港口和城市建设的不断发展,在生态环境和资源利用方面港城间的矛盾日益明显,如何协调两者之间的发展已成为目前迫切需要解决的课题。为此,以大连市为例,从建立港城协调发展度模型入手,对港口与环境及资源之间协调的程度进行评判,从而为指导港口和城市的可持续发展提供了决策依据。     

高速公路联网收费网络安全性探讨

结合云南省东南区域联网收费网络的情况,从收费系统网络结构、收费系统硬件平台、收费系统操作平台、收费系统数据库平台、收费系统业务平台等几方面,就如何提高收费网络安全性的问题进行了探讨。动态路由、VLAN技术和3层交换技术的综合运用,使该系统收费网络的稳定运行取得了良好的效果。对今后高速公路联网收费系统的设计和实施具有一定的参考价值。     

LED道路交通信号灯测试平台研究

通过研究LED道路交通信号灯测试平台的结构和功能,分析用户层测试模块、系统层测试模块、基础层测试模块和传输层测试模块的结构和内容,探讨LED道路交通信号灯的安装测试、功能特性测试、兼容性测试、电气安全性测试、信号传输测试、环境适应性测试、可靠性测试等方面的测试项目、测试内容和测试方法,旨在建立一套科学的、完整的、适用的测试系统,为LED道路交通信号灯以及相关控制设备的检测项目、检测方法、检测设备提供技术支持。     

城市可持续交通系统的研究

通过对国内外可研成果的分析和研究,结合沈阳市的实际情况,分析了沈阳市交通系统现状和存在问题,明确了沈阳城市可持续交通系统的影响因素和指标体系,制定了沈阳市可持续交通系统的实现方法。     

基于工况分布的重型环卫货车 NOx排放模型

为提高城市重型环卫货车的NOx排放测算精度，本文提出一个基于工况分布的重型环卫货车NOx排放模型.首先，根据基于实测逐秒速度数据分析的环卫重型货车工况特征和 NO_x排放特性对不同负载货车的 VSP区间进行划分；其次，结合货车瞬时速度建立不同负载的环卫重型货车运行模式区间划分方法，并对不同负载货车NO_x排放因子进行测算.结果显示，空载货车在速度区间[0, 20) km/h 上，NOx排放因子大于满载，其他速度区间上相反.与基于 MOVES模型测算结果对比，在不同速度区间上，基于 MOVES的测算结果均比本文提出模型的测算结果偏低，如在低速区间[0，20) km/h，中速区间[20，50) km/h，高速区间[50，+∞) km/h：空载行驶时，分别低24.67%、6.82%和23.81%；满载行驶时，分别低12.38%、18.81%和26.43%.     

优化广西铁路建设项目顺序研究

在综合分析国家及区域"十二五"经济社会发展规划、中长期铁路网规划等规划基础上,预测研究年度区域各铁路客货运量、构成及其未来发展趋势;分析各铁路项目的功能定位及其在区域路网中发挥的运输效益;综合考虑经济效益、社会效益及国家宏观经济政策,提出优化广西铁路建设项目顺序和提高运能的方案,达到提前发挥投资效益的目的。     

人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型

道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境，其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论，构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型（Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing，LSTM-LC）。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用，对换道行为影响因素进行分析；同时，为了提升模型的迁移性，引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求，使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation（NGSIM）构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型，以均方差MSE作为损失函数，使用RMSprop优化方法进行训练，对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后，针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明：相比GRU-LC模型，LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确，在模型的精度和迁移性上有着显著的提升；GRU-LC模型的均方差为4.64 m²，迁移性均方差为119.82 m²，而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m²，迁移性均方差为79.58 m²，分别优化了31.5%和39.71%；通过引入道路横向偏移量M，可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%，且模型稳定性更强。