定位误差影响下的配对进近纵向碰撞风险研究

近距平行跑道（closely spaced parallel runways,CSPRs）配对进近纵向碰撞风险研究对评估配对进近程序的安全性至关重要,其中定位误差又直接影响配对进近纵向碰撞风险。针对以往研究中缺乏对定位误差分布的实际数据的拟合,进行基于实际数据拟合的定位误差影响下的配对进近纵向碰撞风险研究。根据配对进近的实施流程,建立配对前后机纵向间隔随时间变化的运动学模型。对于飞行过程中定位误差,采用实际航空器定位误差统计数据拟合定位误差分布。基于广播式自动相关监视（ADS-B）数据,对航空器最后进近阶段的纵向定位误差进行拟合分析,匹配出适配程度最佳的分布——正态分布。分别研究配对2架飞机机身之间的碰撞风险和前机尾流与后机机身之间的碰撞风险,确定每类碰撞风险模型中积分区间上下限。在正态分布的基础上结合配对进近2架飞机的运动过程,建立配对进近纵向碰撞风险评估模型。收集2020年12月上海虹桥机场B737-800机型相关参数数据并进行算例分析,对给定初始纵向间隔分别为926 m和2 778 m时,机身碰撞风险（P_x1）和尾流碰撞风险（P_x2）随时间的变化进行计算仿真,同时进一步仿真分析不同起始纵向间隔与P_x1,P_x2以及总体纵向碰撞风险最值之间的关系。结果表明：①初始纵向间隔为926 m时,随着时间的增长,P_x1逐渐减小,P_x2逐渐增大,且P_x1远大于P_x2;②初始纵向间隔为2 778 m时,结果相反;③ P_x1随初始纵向间隔的增加逐渐减小;④ P_x2随初始纵向间隔的增加逐渐增大;⑤前后机的总体纵向碰撞风险随初始纵向间隔的增加有先减小后增大的规律,当初始纵向间隔小于2 136 m时纵向碰撞风险主要取决于前后2架飞机机身在纵向上的碰撞风险,反之则取决于前机尾流与后机机身之间的碰撞风险。     

样本匹配算法在鱼雷弹道融合中的应用

通过分析鱼雷对抗试验中获得的内外测弹道数据的特点,在比较多种曲线匹配算法的基础上,提出了一种基于样本的匹配算法。该方法利用弹道曲线上的点对应的矢量作为特征无关量信息,在合理选取样本点基础上,采用最大相似性准则对弹道曲线进行匹配,找到曲线最佳匹配段,从而对准内外测弹道的时间基准,以用于弹道融合。     

城市大气污染防治货车智慧管控方案研究

随着生态城市建设推进,城市大气污染防治成为城市治理的重点领域,传统的货车管理模式与新时代的社会服务需求已严重不匹配,本文提出了基于"互联网+"和传统管控设施相融合的城市大气污染防治货车智慧管控系统,使得相关部门对于货车进城实现更加科学、高效、绿色、安全的管控。     

城市干路宏观基本图稳定性研究

本文基于大量的车牌识别数据,运用宏观交通流模型,构建了城市交通干路的宏观基本图,分析了以单日车牌识别数据构建的宏观基本图在长期观测下的稳定性以及临界密度同最大流量的分布特征。在此基础上,利用统计分析方法,比较了多种不同天数的车牌识别数据选取方式下所构建的宏观基本图的稳定性。结果显示,低密度下的宏观基本图具有较高的稳定性,高密度下基本图稳定性随统计数据天数的增加而提高,且利用连续多个工作日的数据选取方式能迅速有效地获得范围误差较小的宏观基本图。     

基于二阶聚类算法的常规公交乘客出行特征分析——以厦门为例

常规公交是城市公共交通的主体,基于出行特征对公交乘客进行群体划分是实现常规公交精细化管理的基础。本文基于厦门常规公交IC卡刷卡数据,采用改进BIRCH层次聚类算法的二阶聚类算法,将公交乘客按照出行频率和稳定性划分为不同的常规公交出行模式,并对不同出行模式进行分析。研究方法可为常规公交乘客出行特征聚类分析提供新的算法思路,有助于针对不同出行群体制定有针对性的政策措施。     

应用ARIMA模式于车辆侦测器数据填补

交控系统是利用各项侦测器或纵坐标名称、单位来进行交通特性搜集的,近年来由于在有线与无线传输的技术上日渐成熟,许多的信息都可以快速的传回至交控中心.但是目前车辆侦测器设置的位置会影响数据收集的准确度,且感应线圈车辆侦测器面临着经常发生数据遗漏.数据产生缺漏对于交通管理决策缺乏效率,而且无法彰显出投资车辆侦测器之价值.为了避免车辆侦测器数据遗漏、断线或数据异常不能使用之情形出现,利用自回归移动平均模型(ARIMA)来填补车辆侦测器所遗失的数据,其MAPE值小于20%,故ARIMA模式较平均法更优秀,其係以历史资料来建构,故有相当优良的填补绩效.     

基于OD的高速公路断面交通流量推算方法

目前,对高速公路断面交通流量的采集主要依靠人工方式或交通流量检测设备,没有充分利用已有的OD数据资源.针对非拥挤的交通状态,根据现有的高速公路OD数据,综合考虑高速公路不同路段对于不同车型车辆的限速要求及车辆在白天或夜间的运行状况等因素,在空间和时间上同时对OD数据进行分析处理,提出了1种高速公路断面交通流量推算方法,得到高速公路指定时间段内的断面交通流量及车型,采用趋势图描述断面交通流量的分布规律,对比分析基于OD数据得到的断面交通流量与车检器检测得到断面交通流量,并通过实例验证该算法的可靠性与实用性.     

基于AIS数据的受限水域船舶领域计算方法

为获取受限水域船舶领域, 提出一种利用海量AIS数据建立模型的方法。选取目标船舶的AIS数据, 将其附近水域网格化, 考虑了船舶尺寸, 计算了他船船体出现在每一个网格中的频数, 提取单船网格频数图, 将同一类型的目标船舶网格频数图叠加, 形成了特定类型船舶的网格频数图。将网格频数图按频数填充颜色, 可清晰地显示船舶领域的形状, 利用断面分析测量船舶领域长度。选用上海港南槽水域的AIS数据对方法进行验证, 统计了60~79、80~99、100~119、120~139、140~159m共5类不同长度船舶的船舶领域。分析结果表明: 由于考虑了船舶尺寸, 5类船舶的领域在长轴方向较船首向存在向左舷偏转的夹角, 角度分别为3.37°、9.46°、17.53°、10.78°、8.13°; 船舶领域长度与船舶长度的比值依次递减, 比值分别为6.00、5.80、5.67、5.43、5.13。可见受限水域内船舶领域形状为不规则椭圆, 且船舶领域长度与船舶长度的比值并非为定值。     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.     

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明：相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。