拥挤传播对汽车共享系统运行影响的仿真分析

随着共享汽车渗透率的不断增加，站点、路段层面的车辆溢出和拥挤传播现象日趋严重.为刻画拥挤传播对汽车共享系统运行的影响机理，首先，搭建具有时变性和状态相关性的汽车共享系统排队网络；其次，基于C#语言和O²DES离散事件仿真框架，提出并设计考虑车路交互影响和拥挤传播现象的汽车共享系统仿真模型，分析动态随机环境下站点与路段层面的拥挤传播现象对汽车共享系统运行的影响；最后，以成都市三站点的小规模汽车共享系统为例，在不同转运比例、需求和道路拥堵场景下，将该模型与引入虚拟空间的无穷排队模型进行对比分析.研究结果表明：站点和路段层面的拥挤传播现象会导致系统服务率下降9.3%～16.9%，相比无穷排队模型，考虑拥挤传播现象的排队模型更能反映汽车共享系统的实际运营过程；当路网的道路占用率为70%(路网处于中度拥堵)时，考虑拥挤传播现象的汽车共享系统可实现最大收益；汽车共享系统的引入会为道路资源的动态分配带来新变化，当公共交通转向汽车共享系统的用户占比超过70%时，路网拥堵加剧，不利于汽车共享系统的有效运营和可持续发展.     

随机行程时间的电动公交调度模型

在低碳发展政策指引下，全国各地已开始普及电动公交。然而，由于电动公交车技术性能和运营环境的特点，如续驶里程、充电时长约束、随机路网环境等，为电动公交车辆和充电调度带来新的挑战。随机行程时间导致车次衔接中存在延误，由于连续车次任务的相依性，上游车次延误可能造成下游车次晚点，引发车次延误传播的“连锁反应”,致使车次和充电计划的风险承受能力变得非常脆弱，电动公交调度的效能无法得到充分释放。考虑电动公交调度问题中的车次延误传播效应，在分析随机行程时间对电动公交车次与充电计划影响的基础上，从单线调度到区域调度模式建立优化模型获得经济可靠的公交调度方案。首先，运用网络流模型描述电动公交调度过程，并引入马尔科夫过程刻画延误传播效应。在此基础上，计算期望等待时间、期望延误时间等服务质量指标并纳入到目标函数，建立混合整数线性规划模型。然后，运用多商品流模型，将单线调度模型拓展为通用的区域调度模型，设计“延误状态层”用以计算延误时间分布并提高计算效率。最后，以广州市的2条电动公交线路实际数据进行案例分析，调用商业求解器Gurobi获得精确解。结果表明：充电计划的最优时间窗间隔为40 min;在最优调度方案...     

地铁振动传递特性实测与分析

目前我国城市轨道交通在快速发展，随之带来的地铁隧道振动噪声问题也受到广泛关注。地铁车辆在运行时产生的振动会经道床、隧道壁等传播至地面上方建筑物，这种振动和噪声会对居民的生活、工作和休息产生影响。为掌握地铁隧道曲线段高峰期振动传播规律，对某市地铁4号线某区段隧道内及地面和室内振动进行现场测试。基于实测结果，在时、频域内分析研究地铁隧道曲线段高峰期列车引起的振动传播规律，为后续减振降噪措施提供依据。在选定试验区段的基础上，选取1个地下截面进行隧道振动、轮轨力、位移测试、浮置板固有频率测试，地上测试选择与截面对应的地面进行高峰时段垂向振动加速度测试。结果表明：钢轨与道床的振动总极值基本相差不大，而振动衰减最大的位置是在于浮置板道床向隧道壁传递，衰减大约40dB(Z)，其次是隧道壁向地面的振动衰减，大约为20dB(Z)。振动由室外向室内传递过程基本变化不大。     

新常态下提升交通运输经济管理水平的研究

近年来，我国大力发展交通运输事业，通过科学且行之有效的手段，有力促进了交通运输水平的大幅提升。对于交通运输事业来说，提高其经济管理水平，是当下整个交通行业都十分重视的问题。对此，本文针对新常态下如何提高交通运输经济管理水平的相关问题展开了深入的探讨。     

张靖皋长江大桥常态风速概率模型研究

对于超大跨度悬索桥，其结构的刚度和阻尼很低，对风作用非常敏感，因此，风荷载是超大跨度悬索桥设计的控制荷载之一。现有研究大多集中于优化极值风速概率模型，为确保张靖皋长江大桥在风荷载作用下的行车安全性及舒适性，需对张靖皋长江大桥的常态风速进行深入探索。首先选取了桥址周边3个国家气象观测站(无锡站、泰州站、昆山站)的长年风速，根据三角网线性插值重建了张靖皋长江大桥桥址处的长年常态风速序列。其次对2014年苏通大桥与邻近气象站的同步观测数据进行相关性分析并建立线性换算关系，从而构建苏通大桥长年常态风速序列。最后根据张靖皋长江大桥桥址处的常态风速与苏通大桥桥位处的常态风速序列，建立两桥位之间的风速模型换算关系，得到张靖皋长江大桥的常态风速概率模型。     

基于多阶段特征优选的高速铁路列车晚点预测模型

为克服大规模高维数据集不相关和冗余信息对列车晚点预测模型性能的影响，提出一种融合多阶段（MS）特征优选方法和改进深度神经网络（IDNN）模型的高速铁路列车晚点预测模型（简称MS-IDNN模型）。首先，利用MS特征优选方法，基于列车运行实绩提取影响列车晚点的相关特征，构建初始特征集，并对其进行数据清洗和特征优选，生成最优特征子集；其次，将列车晚点特征映射为IDNN模型的神经元，采取全连接方式提取特征间的交互关系，并叠加多个浅层神经网络以克服深度神经网络反向传播过程中梯度消失的缺陷，实现列车到达晚点的精准预测；最后，以武广高速铁路列车运行实绩为例，验证MS-IDNN模型的有效性。结果表明：相比初始特征集，构建得到的最优特征子集特征维度降低了54.29%；相比6种基线模型，MS-IDNN模型的平均绝对误差和均方根误差分别至少降低4.85%和8.97%，在沿线至少66.66%的车站中表现出更高的预测性能；MS-IDNN模型能够有效剔除数据集中的不相关和冗余信息，提升列车晚点预测精度。     

远洋船舶新冠病毒空气传播的分析和讨论

为了更好地保护远洋船舶船员的健康，文章基于Wells-Riley模型，结合远洋船舶空调通风系统的特点，从新冠病毒通过空调系统在不同处所之间传播和在同一公共处所的船员感染这两方面，构建远洋船舶新冠病毒通过空气传播而感染船员的风险预测模型，并用于分析“弘进”船的感染事件和研究防疫措施的效果。结果表明，新冠病毒空气传播模型可以有效地预测远洋船舶船员的感染概率和感染人数，且能用于判断防疫措施的有效性。同时，根据研究所得的远洋船舶新冠病毒空气传播的特性，拟定了有关防疫措施。     

高密度航天发射期间亚轨道碎片危险区快速预测与改航路径规划方法

面对愈发频繁的商业亚轨道发射活动中可能出现的航空器潜在解体风险，利用协方差传播方法预测亚轨道解体事故中碎片的传播范围；将碎片运动方程转换为高斯马尔可夫过程，利用概率密度函数构造高斯马尔可夫过程在一定置信度下的概率椭球表征碎片分布；为避免亚轨道解体事故碎片对民航空域内的飞机造成碰撞风险，提出一种面向空管的亚轨道碎片危险区预测与路径规划方法；根据民航可接受的风险概率确定亚轨道碎片概率椭球的数学边界，计算概率椭球在水平方向的投影，利用几何方法将碎片危险区处理成凸多边形；通过改航点数量约束方法减少改航路径中改航点的数量，有利于飞机平稳改航。仿真结果表明:协方差传播方法在复杂大气环境中能够快速有效地预测出亚轨道解体事故碎片的传播过程，分别显示出置信度为99.999%和95.000%的椭球边界范围，置信度越高，概率椭球边界范围越大，越接近真实碎片下落传播范围；利用改航点数量约束方法优化后的改航路径距离相比约束前增加了0.13%，但改航点数量减少了50%。可见，利用协方差传播方法可及时、准确预测亚轨道解体事故碎片的传播范围，并在此基础上提出高效、安全的改航策略。      

新冠疫情影响下基于GA-BPN模型的民航客运生产量评价方法

2020年初爆发新冠肺炎疫情，民航运输业受到了巨大的冲击，虽后续国内疫情得到了一定程度的控制，但国外疫情的泛滥，以至于2021年国内各地疫情的点状爆发，对民航客运生产仍持续造成不同程度的影响。鉴于民航客运生产与市场环境紧密相关，且根据国家卫健委的预判，疫情在今后较长一段时间内将长期存在。为了让民航客运生产运营单位在未来能够科学地评价有疫情存在的特殊市场需求，以及合理地规划和安排航班生产，本文提出一种遗传优化算法（GA）结合反向传播神经网络（BPN）的预测模型。实例应用的结果表明，GA-BPN模型相比传统BPN模型降低具备更高的预测精度，可为未来民航的生产规划提供一定程度科学地指导。     

航空运输对疫情传播的影响过程与机制研究——以南京禄口机场为例

本文以南京禄口机场为例，探讨了航空运输对疫情传播的时空格局与阶段特征，并利用决策树模型探究航空运输引致新冠疫情扩散的影响因素及其机制。结果表明：(1)在当前管控水平下，疫情快速覆盖航空网络的风险较小。(2)疫情从前期单中心向后期双中心格局转变，前期传播链复杂，影响规模大，后期影响明显减弱。(3)空路扩散呈跳跃扩散，地面扩散主要呈空港社区接触扩散和“机场-景区”跳跃扩散两种模式。(4)航线流量、流动人口和GDP是疫情扩散的重要影响因素，航线规模中上、1000km左右短途航线的传播风险增大，GDP与疫情传播的关系呈“两头低，中间高”特征，低流动人口与高疫情风险存在一定关联，医疗卫生因素对疫情传播的影响微弱。(5)与空空传播相比，空地传播风险性更大，中小型机场以及机场航站楼、空港等区域应提高风险管控意识。