基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

旅居车9 kW燃油驻车加热系统的降噪措施

针对旅居车9 kW燃油驻车加热系统噪声开展降噪研究。9 kW燃油驻车加热器取暖性能良好,但噪声性能较差,基于噪声-振动-声振粗糙度测试手段和消声理论,提出了4种降噪方案。结果表明：优化排气消声器扩张比和容积的组合方案效果最佳,车内噪声可有效改善5.5 dB,改善后噪声满足旅居车内部噪声控制要求（≤55 dB）,可以实现燃油驻车加热器取暖性能和噪声性能的平衡。     

"站车一体化":地方合资铁路客运管理一种新范式

管理的功能性和经济性维度,是衡量铁路站车管理效率的重要导向.本文结合合资铁路公司"大部制"组织框架,深入探讨"站车一体化"的管理内涵和创新做法,剖析措施和成效之间的必然关系,以期通过提炼输出管理模式,在更广阔的铁路客运管理平台发挥指导作用.     

刹车状况下桥上随机车流动态演化及车-桥耦合振动分析

为实现刹车时桥上多状态车流并行动态演化的高真实度模拟和时变汽车荷载与桥梁运动状态的时时耦合,首先从宏观和微观上丰富随机车流模拟方法,宏观上沿用交通荷载调查数据中的车辆顺序、车辆基本特性等不变量,以车辆间距为服从正态分布的限幅随机变量,形成深度融合交通荷载调查数据和交通流理论的随机车流高真实度仿真方法;微观上对车辆间距随机变量确定的关键状态-阻塞状态,引入加权速度,实现阻塞密度时车流的走走停停动态描述,采用考虑驾驶人状态的概率分布方法确定车辆时距;实现多密度随机车流的高真实度仿真。其次细化刹车过程模拟,建立车流差异化刹车模型：采用顺次对比方法,筛选桥长范围最不利刹车车流;引入停车视距,考虑驾驶人反应,区分头车和跟驰车辆,精细模拟车辆刹车动态过程和刹车车流演化过程,差异化确定各车辆刹车参数;实现桥上多状态车流并行动态演化模拟。第三建立刹车力学模型,并融入至已有正常车流的车-桥耦合系统,构建可考虑刹车状态的分析系统。最后确定桥梁典型响应和分析指标,以一座大跨斜拉桥为例,对多刹车工况下的桥梁响应进行分析。结果表明：桥上刹车状况一般会产生超过正常行驶状况下的桥梁响应,最不利单车道刹车状况下的塔根弯矩甚至达到跑车工况的2.7倍,简单采用规范冲击系数方法很难实现刹车响应的包络;刹车过程中的桥梁响应最值不仅与采取刹车的车辆数目和桥上车辆保有量有关,还受刹车作用与桥梁原响应趋势的顺逆程度控制;桥梁及桥上刹停车辆的总质量和桥上正常行驶的车辆决定桥梁响应时程曲线趋势振幅;典型桥梁响应的总体趋势,与车流密度和刹车车道数相关性较小,不同时段车流会对梁端顺桥向位移和塔根弯矩产生影响。     

基于船舶驾控测试系统的嵌入式车钟系统设计

针对船舶驾控设备类型多样的特点,提出一种基于船舶驾控测试系统的嵌入式车钟系统,对系统硬件组态进行布局,并结合软件,通过改变拨码盘状态,实现硬件和通信两种作业模式。该系统完成人员安全训练和设备开发功能,具有较高的应用价值。     

动态

博世研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统睡眠不足、注意力分散、安全带未系等情况都可能会对驾乘人员人身安全造成严重后果。为避免危险驾驶及可能导致的道路交通事故,未来的车辆传感器不仅需要感知外部路况信息,而且需要实时关注驾乘人员状态。为此,博世已经研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统。博世集团董事会成员Harald Kroeger表示:"当车辆能够准确感知驾乘人员状态,驾驶就能变得更加安全和便捷。"该系统预计于2022年投产。届时,欧盟也将把驾驶员疲劳和注意力分散预警等安全驾驶技术作为新车标配。据欧盟委员会估计,到2038年,车辆安全新标准将挽救超过25000人的生命,并避免超140000起严重道路交通事故。实时监测车内状况能从源头上解决自动驾驶车辆的安全问题。例如,在高速公路上,自动驾驶车辆若要将驾驶控制权移交给驾驶员,需确保驾驶员未处于微睡眠、正在阅读报刊或使用智能手机发邮件等状态。     

基于模糊数学的电动汽车电机性能评价

为解决纯电动网约车电机性能状态实时评价的问题,文章建立了电机模糊综合评价模型。根据电机的运行特性以及模糊评价输入集的要求,提出了评价模型输入参数选取的两个原则,并选取电机温度、电机控制器温度和电机转速作为评价参数。基于电机性能的状态评价,提出了模糊综合评价的步骤,详细阐述了模糊关系矩阵与模糊输入集的建立,求得目标模糊关系矩阵以及隶属度函数,并结合实验数据对模糊综合评价模型进行验证,电机评价模型的评价结果与电机实际性能相符,验证了文章建立的综合评价模型的有效性。     

我国高速公路交通标志人性化设置的探讨

本文围绕高速公路交通标志的信息过载、进出口处交通标志设置、安全车距确认标志设置三个问题展开讨论,并基于驾驶人的驾驶习惯和反应特性,对交通信息过载消除方法、进出口处交通标志设置原则以及安全车距确认标志内容与设置位置进行了深入分析,结合具体案例提出了如何进行人性化设置的思路。     

基于人工势场法的车道保持系统

针对车道保持系统中的横向控制问题,采用人工势场法设计了转角控制器。选择跨道时间为势场参数,建立多模式跨道时间模型,以跨道时间为变量设计势场函数,以得到的势场力代入参考车辆模型得到理想横摆角速度和理想侧向加速度,以车速为阈值计算出理想方向盘转角,用PID控制跟踪理想方向盘转角实现车道保持。利用Carsim/Simulink联合仿真验证了该方法的有效性,还与传统道路势场法做了对比,并在实车上验证了其可靠性。