基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

高速公路隧道机房环境智能监测系统设计

隧道作为高速公路的咽喉路段,一旦隧道机房突发险情而不能及时发现,容易造成重大财产损失、人员伤亡,引发恶性交通事故。基于此,提出了一种基于仿射传播聚类算法的危险事件智能识别模型,进而设计了整套高速公路隧道机房环境智能监测系统。提出的模型综合传感器所采集到的多类别环境信息,得到聚类图用于判断当前环境状况。系统中采用新型的聚类算法,得到环境聚类图,智能区分各种高速公路隧道机房发生的危险事件,增加整个监测系统的智能化与信息化程度。在实验与测试中,通过使用本系统,维护人员可准确把控整个隧道机房情况,测试结果表明,该系统提升了公路的运营、管理、养护效率,具有良好的参考意义。     

高速公路交通态势分析探究

高速公路交通需求逐年增长,拥堵频发,态势分析具有紧迫性。通过梳理目前交通态势研究的相关内容,发现了交通态势研究的不足,给出了交通态势的定义和内容,明确了交通态势分析的流程和关键技术。推导改进Van Aerde模型,用于描述交通状态;给出了ARIMA模型作为交通流预测的方法,确立了基于运行速度的交通态势分级评估指标,为交通态势的进一步深化研究和管控策略的制定提供了理论支撑。     

超浅埋隧道下穿管线沉降变形及控制基准研究

以福州市某超浅埋隧道斜穿市政管线工程为依托,结合FLAC 3D软件、现有城市管线标准与实测数据,对管线沉降规律展开研究,并制定安全可行的管线控制基准。研究表明:双侧壁导坑法相比三台阶法与CD法开挖时,前者具有"小分步,大分级"的特点,对管线沉降控制效果更显著;隧道-管线交点出现最大沉降量-7.39mm,管线由于自身弹塑性质,而发生两端微小隆起;上覆土重力使管线沿水平方向上发生挤压变形,水平位移最大值为1.2mm,可知管线竖向变形受施工影响更敏感。需对隧-管相交段地表进行外界荷载管理,避免管线在水平方向位移过大而破坏。地表横向沉降最大值S_(max)与沉降槽宽度系数i的比值作为沉降控制限值,可有效保护管线。研究成果对研究隧道下穿管线变形规律与控制具有很强的实用性和研究意义。     

浅埋隧道伞型支撑支护力学性能分析

浅埋隧道开挖作业过程中,竖向支撑的支护效果不佳,会导致初期支护变形。针对这一问题,提出了伞型支撑的支护方案:以桑洲岭隧道工程实例为研究背景,获取了工程现场监控量测数据;以工程现场监控量测数据为基础,建立了二维有限元模型;模拟分析了隧道下台阶开挖过程中隧道变形情况,并对比了无支撑、竖向支撑、伞型支撑3种不同支护方案下的地表沉降变化以及初期支护的力学响应规律。研究结果表明,伞型支撑在控制初期支护周边收敛方面效果明显。此研究为该浅埋隧道下台阶开挖设计施工提供参考依据。     

亦庄新城现代有轨电车T1线沿线交通设计分析

有轨电车具有安全、快捷、成本低等优点,但会占用一定的道路资源,对现状道路横断面布置以及交叉口交通组织带来一定影响.结合亦庄新城现代有轨电车T1线工程,分析有轨电车与城市道路系统之间合理的路权分配模式;通过交通量预测,确定道路交通需求,并结合铺设有轨电车后对现状道路的影响,在满足道路交通需求、减少工程量、减少现状树木伐移的前提下,确定道路横断面合理的调整方式;根据相交路道路等级、交通流量大小,对铺设有轨电车后城市道路交通系统在交叉口处的交通组织进行分析,探究有轨电车系统、机动车系统、慢行系统三者之间合理、高效的交叉口交通组织形式,针对不同情况,采取共享相位、绝对优先控制或相对优先控制等策略;结合岛式、侧式车站设置不同的行人二次过街等候设施,并通过施划交通标线明确非机动车道路权,确保慢行系统的安全、有序.最后总结了亦庄新城现代有轨电车T1线在横断面布置、交叉口交通组织、慢行系统交通等方面的设计经验.     

城市下穿通道结构健康监测及安全评价

城市隧道长时间的运营使用过程中,由于隧道自身施工缺陷或养护不到位等问题,容易引发隧道结构变形、病害等,对隧道结构安全造成隐患.因此必须准确掌握隧道结构安全状态,进而采取结构安全控制措施,以确保城市隧道运营安全.城市下穿通道作为城市快速路的重要组成部分,其重要性不言而喻,以扬州市润扬北路、泰州路下穿通道为依托,开展隧道结构变形监测和病害调研,评价隧道结构安全状态,并提出相应的养护措施.希望能为类似城市下穿通道的结构安全监测和评价提供一定的借鉴和参考.     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

新时代内河航运开发的全面经济性评价理论与方法研究

新时代内河航运占地省、能耗小、环境友好的比较优势愈发突出,发展内河航运提到更高的高度,传统的以运输效益为主的经济性评价方法的片面性日益凸显。在系统梳理国内外相关研究的基础上,根据新时代的特点进一步归纳、完善,基于内河航运工程建设对综合交通、区域经济社会发展、生态环保、文化旅游等各方面的综合效益,探索构建一套可用于内河航运开发全面经济性评价的指标体系,简要论述各评价指标的定量化和货币化计算方法,并以京杭运河黄河以北段复航工程为例进行实证分析,为新时代内河航运开发经济性评价工作提供决策参考。