基于改进委托-代理模型的船舶碳减排政府激励效用建模与分析

目前碳减排激励措施主要考虑碳定价、碳税、船舶航速降低激励等,尚未针对实施碳减排的船公司给予合理补贴激励。由于船公司运行模式、减排思路、资产组成等方面与普通企业的差异,传统委托-代理模型假设无法满足航运业背景下对政府激励效用的需求,需对现有委托-代理模型进行针对性改进。为实现政府以有限基金达到社会效用最大,同时满足船公司付出最优努力获得最大收益,考虑持风险规避态度的船公司碳减排效果外生不确定性,提出船舶碳减排政府激励效用模型,根据政府能否完全观察到船公司的减排努力程度,分别在信息完全与信息不完全条件下,以政府和船公司自身收益效用最大为优化目标,求解政府最优奖惩系数和船公司碳减排最优努力程度,分析政府对船公司进行规制的最优激励合约问题,以及决定船公司碳减排内外部因素的参数对政府给与船公司的最优激励及相关参数的影响。结果表明：最优激励系数伴随外生随机变量方差和绝对风险规避系数的增加而加速下降至缓慢降低,当外生随机变量方差为8和绝对风险规避系数为4时,下降速率趋至平稳,此时,船公司对选择碳减排的风险厌恶程度极高,对实施碳减排的抵制心理十分强烈;成本系数和减排努力水平影响系数同时影响船公司实施碳...     

基于深度强化学习的自动驾驶车辆跟驰行为建模

为提高自动驾驶车辆的跟驰性能,减轻交通震荡干扰的负面影响,研究了1种基于深度强化学习的自动驾驶跟驰模型。在现有奖励函数设计基础上融入对能源消耗的考虑,基于VT-Micro模型构建能耗相关项;同时对使用跟车时距构建行驶效率因素相关项的方法进行优化,添加虚拟速度来避免在交通震荡场景中出现计算溢出和车间距过近的问题。为克服过往抑制震荡研究中仅用闭合环状模拟道路和仿真车辆轨迹开展训练的局限性,选用NGSIM轨迹数据中交通震荡阶段的驾驶员行为特征搭建训练环境,应用双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm,TD3）训练形成多目标优化的跟驰模型。进一步构建模型性能测试评价体系,对比分析TD3模型与其他传统模型在跟车与交通震荡2类测试场景中的表现。跟车测试场景实验结果表明：在舒适度与行驶效率上,TD3模型和传统自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）模型表现相近,二者均优于人类驾驶员;在安全性上,TD3模型相较于传统ACC模型安全隐患降低53.65%,相较于人类驾驶...     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

面向多类型交通冲突的道路条件及交通状况影响评估

交通冲突为交通事故发生前的潜在状态。探究静态路段属性和动态交通流特性等宏观特征对于交通冲突的影响至关重要,但现有研究主要关注2辆车之间的危险状态,对于涉及多个交通主体的冲突缺乏重视。为有效提取包括单一冲突和连锁冲突在内的多类型交通冲突,基于无人机采集的车辆轨迹数据首先识别车辆对之间的单一冲突,另通过关联匹配辨识连锁冲突,并基于聚类将连锁冲突划分为纵向风险下降模式、纵向风险增加模式和横纵向高风险持续模式。构建巢式Logit模型探究宏观交通属性及路段条件对多类型单一冲突和连锁冲突的影响,结果表明合流区和基本路段为单一冲突的高发区域,而分流区和交织区为连锁冲突高发区域,尤其会导致横纵向高风险持续模式的发生,但车道数的增加有助于减少严重连锁冲突的发生。此外,主线交通密度增大,连锁冲突发生概率增加;匝道与主线的流量比增大时,连锁冲突更易发生,其中纵向风险增加模式对交通流量最为敏感。将各类型冲突发生的交通流条件与宏观基本图结合分析,表明各类型交通冲突的发生次数存在峰值,且路段上交通冲突发生最多的临界密度要高于同一路段宏观基本图的临界密度。研究结论有助于理解多车连锁冲突发生的宏观原因,有效阻断其演化...     

面向空铁联运旅客选择行为的两阶段容量控制方法

针对空铁联运容量控制理论缺乏、旅客选择行为复杂化等问题,研究了基于旅客选择行为的空铁联运两阶段容量控制方法。第一阶段建立旅客选择行为模型,通过引入影子吸引力,改进现有选择模型中忽略竞争、选项单一的缺点,建立空铁联运产品选择模型,并基于巢式Logit模型证明其合理性;第二阶段以最大化联运期望收入为目标,建立空铁联运网络容量控制模型,并基于分支定界思想,提出嵌套产品子集下的模型求解算法;最后,针对空-铁网络上150座级机型的容量控制问题进行验证,并对比分析不同竞争强度下的网络期望收入。结果表明：150座航班中有91个舱位分配给航空市场的旅客,有59个舱位分配给联运市场的旅客,网络期望收入为160 600元;在综合考虑替代品竞争的情况下,票价低且竞争性高的产品更具有收入价值;此外,改进后的模型通过引入影子吸引力,捕获了基本吸引力模型和独立需求模型之间的需求,相较于独立需求模型能提高4%左右的期望收入;并且,在非联运产品和联运产品的舱位总数相持的策略下,航空公司可有效应对联运市场的竞争因素影响。     

面向航班高峰期的机场地勤车辆多阶段优化调度方法

在航班运行高峰时段内,地面服务需求更加集中,机场可调度的地勤车辆数量有限,可能引发航班延误,导致机场多方面损失。针对该问题,研究了地勤车辆多阶段优化调度方法,重点考虑摆渡车和加油车2种地勤保障车路由与时间窗口限制,以航班准点率及延误时间为评价指标进行优化调度。构建了具有4类节点和5类弧的容量-费用网络G1,通过设置合适弧容量及费用参数,确定最小费用流规划模型;采用拉格朗日松弛启发式算法对模型求解,通过不断寻优,设置对偶间隙初值、容许误差,最大迭代次数,输出预测结果;深入分析高峰时段的航班运行状态,构建基于时空网络的整数线性规划模型,优化第一阶段未服务航班的总延误时间;结合最小化最大值定理,构建单航班服务延误模型,将单个航班延误造成的损失降到最低。最后,基于实际航班数据,结合机坪平面布局开展仿真实验和验证,结果表明：利用优化调度得到加油车和摆渡车准时服务的最大航班数分别为30,131架·次,待服务航班的最小总延误时间分别为223,542 min,航班总延误下降21.56%,显著缩短航班延误时间,提升了机场场面的整体运行效率。     

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法.速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控...     

差分GNSS倾斜摄影在山区公路勘察设计中的应用

采用差分GNSS提高飞行POS精度,对带有高精度POS信息的影像进行空三影像匹配与平差运算,讨论同一区域采用不同数量像控点,参与空三平差对空三精度和最终生成的倾斜三维模型精度的影响,并总结出外业航飞像控点布设方案;利用倾斜实景三维模型进行山区不良地质体识别,建立基于机器学习的地质识别与风险评价系统,构造包含多种不同信息...     

加氢站运营管理云服务平台的设计与实现

针对当前加氢站运营管理存在的人工依赖程度高、管理效率偏低、站内设备运行状态数据的分析与预测困难等不足,研发了数据采集软网关以解决现有站控系统对外接口单一、无法满足多站点并发通信需求的技术难点,设计了加氢站信息对象模型并开发了加氢站运营管理云服务平台,实现高效、快捷的站内设备管理与安全生产监管,保障加氢服务安全、可靠、高...     

基于EGM96模型的山区公路GPS高程拟合

阐述基于EGM96模型的山区公路GPS高程拟合方法,结合工程实例将其与常规拟合的结果进行对比分析,对山区公路GPS高程测量进行了探讨。