基于安全相似系统学的危险品集装箱瞒报谎报问题研究

为预防和减少我国水路运输危险品集装箱瞒报谎报现象,基于安全相似系统学原理,调查分析了水路运输危险品集装箱瞒报谎报的常见情形及其原因,探讨了航空、铁路和道路三种运输方式下对于危险品瞒报谎报问题的解决方法,借鉴其经验,结合水路运输实际,提出了解决水路运输危险品集装箱瞒报谎报问题的对策建议。研究结果表明：航空、铁路、道路危险品运输与水路危险品运输具有较强的相似度,都存在不同程度的危险品瞒报谎报问题,航空、铁路、道路危险品运输在行政执法、法规制度、安全培训、信息公告、数据分析、举报管理等方面积累了丰富的经验,可以为解决水路运输危险品集装箱瞒报谎报问题提供借鉴。     

悉尼与中国城市公共交通绩效的比较研究

为完善悉尼市城市公共交通优先发展政策体系,实现悉尼市“可持续城市交通”愿景,借鉴中国“公交都市”示范项目的指导方针和指标体系,建立了一个基于公共交通绩效水平的评估指标体系,利用中国“公交都市”示范项目数据和悉尼市公共交通运营开放数据,分别计算了各城市的公共交通绩效水平。将悉尼市与中国“公交都市”示范项目试点城市的公共交通发展水平进行了比较研究。结果表明,悉尼市现有交通运输模式为主要依赖小汽车方式出行,虽然悉尼市在促进交通方式转变和新技术应用方面取得了一些进展,但其整体的公共交通服务水平远落后于中国“公交都市”示范项目试点城市。通过借鉴中国城市在“公交都市”示范项目实践中的经验,结合悉尼城市交通发展战略与规划,明确了悉尼市出台“从依赖小汽车出行转变为公共交通优先出行”导向政策的必要性,并提出了多项促进城市公共交通优先发展的政策建议,用以支持悉尼市实现“世界上最宜居城市之一”的发展目标。     

新冠肺炎疫情下对提升交通运输综合执法能力的思考

当前,我国正处于新冠肺炎疫情防控最吃劲的关键时期,同时也是交通运输综合执法改革深入推进的攻坚阶段。面对疫情防控的严峻考验,交通运输综合执法能力的既有短板与疫情防控中暴露出的新问题相互交织,提升交通运输综合执法能力显得十分紧迫而必要。为此,采用文献调查、访谈研究和实证分析等方法,总结了抗击疫情期间的交通运输执法状况,分析了疫情防控对交通运输综合执法能力建设带来的挑战,从完善执法工作机制、提升专业处置能力、严格规范执法行为、创新执法方式方法、强化执法作风建设、建立法律服务体系、强化执法保障等七个方面,就提升交通运输综合执法能力提出了对策建议。     

道路交通系统韧性及路段重要度评估

韧性可以全面描述扰动事件下系统吸收干扰并从干扰中恢复的能力. 针对已有韧性指标对系统性能评价不全面、未考虑交通流量影响等问题,从路段通行能力退化与恢复入手,以网络效率为系统性能指标,构建全面评价扰动事件影响期内系统性能的韧性指标. 分别基于乐观和悲观视角提出韧性增加值和韧性减少值路段重要度指标,提出识别路段重要度的启发式算法. 算例结果表明：本文提出的韧性指标可全面描述扰动事件下路网性能退化与恢复全过程的平均累积性能,更加符合韧性指标内涵;韧性增加值和韧性减少值指标均能有效识别路段重要度,大部分路段重要度随时间动态变化.     

基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性,因素变量分布情况的影响,以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题,构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型,对海上运输关键节点应急保障能力进行评估,分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看,应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河,比较差的是苏伊士运河;从其中提取的公共因子FA1 来看,马六甲海峡比较好,苏伊士运河比较差;对不同因子变量联合分布比较发现,不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率,故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时,建立考虑时间阈值的新登机模型;在干扰时间阈值分布的基础上,通过优化算法分配行李,从而使登机时间最小,进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程,Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间;本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间,使登机效率显著提高.     

托运人在不同时空下的选择行为差异揭示

某一因素对托运人选择行为的影响会随着空间和时间变化. 既有研究多关注特定空间或时间的托运人选择行为,较少进行横向(空间)和纵向(时间)比较. 为探索托运人选择行为差异及变化规律,采集不同时空的5 个数据集,构建多类线性或非线性效用函数的多项 Logit 模型及混合Logit 模型. 结果表明：在空间维度,某一地区托运人选择行为与其他地区显著不同;在时间维度,伴随货运业快速发展,货运方式选择模型适用年限呈缩短趋势.     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

基于智能路钮的超高速公路虚拟轨道系统研究

为提高超高速公路行驶安全性,使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统. 该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成. 安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统,阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息,同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度,读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离,利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度,并将控制参数发送给转向电机. 研究结果表明,当超高速公路设计车速分别为140,160,180 km/h时,只要保证路钮间的距离分别小于1.33,1.50,1.69 m,就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m. 因此,基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶,保证超高速公路的安全性.