高速综合检测列车检测区域划分方法研究

为解决传统人工经验模式划分高速综合检测列车(CIT)检测区域;难以保证合理性和公平性的不足;本文提出以任务均衡性和结构紧凑性为双目标的混合整数线性规划模型为核心的检测区域划分方法。该模型综合考虑覆盖完整性、达速检测、线-车特殊属性匹配及检测区域连通等关键约束;基于多商品流模型;构建适用于具有复杂异质性和向下兼容且非唯一匹配关系的连通性判定约束;以各目标单独求解对应最优解的倒数作为目标权重;将原模型转为与各目标总实现程度最大化的单目标混合整数线性规划模型;最后;设计不同场景的计算实验;得出影响分区方案质量的关键因素;并将所提方法运用于实际规模的线网进行测试。实验结果表明:CIT异质性对划分方案的质量与求解速度影响最为显著;本文提出的检测区域划分方法可有效解决人工编制模式无法兼顾均衡检测负荷与减少异地出差的局限;使用10列CIT时;划分方案与理想解总偏差仅为2.84%;显著优于人工方案。本文可为指导检测资源配置提供决策依据。     

高功率因数变流器在电力推进船舶谐波抑制中的应用

变流设备的广泛使用导致电力推进船舶电网大量谐波的产生和功率因数的降低。介绍两种治理谐波的主要措施——功率因数校正和多相整流技术,探讨了一种能提高功率因数的电力变流电路——高功率因数变流器,并对由移相电抗器构造的12脉波整流技术进行原理简述,给出了高功率因数三相无源变流器的电路拓扑结构与仿真模型。仿真结果表明,使用高功率因数变流器既能有效地抑制谐波又能提高功率因数。     

Optimal multi-step toll design under general user heterogeneity

This paper studies the optimal multi-step toll design problem for the bottleneck model with general user heterogeneity. The design model is formulated as a mathematical program with equilibrium constraints (MPEC), which is NP-hard due to non-convexity in both the objective function and the feasible set. An analytical method is proposed to solve the MPEC by decomposing it into smaller and easier quadratic programs, each corresponding to a unique departure order of different user classes. The quadratic programs are defined on a polyhedral set, which makes it easier to identify a local optimum. Importantly, each quadratic program is constrained by a set of linear feasibility cuts that define the presence of each user class in the arrival window. We prove that the proposed method ensures global optimality provided that each quadratic program can be solved globally. To obviate enumerating all departure orders, a heuristic method is developed to navigate through the solution space by using the multipliers associated with the feasibility cuts. Numerical experiments are conducted on several small examples to validate the proposed methodology. These experiments show that the proposed heuristic method is effective in finding near-optimal solutions within a relatively small number of iterations.     

Exploring vessel-price dynamics: the case of the dry bulk market

We investigate second-hand vessel price heterogeneity. Based on a sample of 5,591 purchase and sale transactions in the dry bulk sector over the period 1998–2016, we deploy a nonparametric regression technique to assess the determinants of vessel price and vessel price variability. Next, we use quantile regression to estimate the effect of regressors (sources of heterogeneity) at different parts of the vessel price distribution. We find evidence that main sources of vessel price heterogeneity are the age of the ship (the older the vessel the higher its maintenance cost), the 3-month LIBOR (reflecting the cost of financing) and the annual charter rate (revenues from operation). Their influence is stronger at all higher quantiles (periods of expansion) and the median of the vessel price distribution.     

考虑均值及方差异质性的外卖骑手闯红灯行为影响因素分析

针对外卖骑手闯红灯事件频发、事故风险隐患较高的问题,调查了西安市多个信号交叉口处外卖骑手的闯红灯行为。将闯红灯行为作为因变量,将骑手个人特征、穿越行为特征、交通及环境特征等作为自变量,构建了考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型。采用Halton序列抽样进行参数估计,并结合参数估计结果和平均边际效应值量化分析各自变量对因变量的影响。结果表明：“饿了么”和“UU跑腿”的骑手闯红灯概率较低,到达时段为红灯第2段或第3段、停车线之后等待通行、冲突方向机动车流量较大等变量也会显著降低闯红灯概率,而同向违章人数增加、午高峰、晚高峰等变量会显著增加闯红灯概率。其中,使闯红灯概率提升最大的变量为晚高峰,其平均边际效应为0.278;使闯红灯概率降低最大的变量为停车线后等待,其平均边际效应为-0.222。此外,停车线后等待和晚高峰为随机参数变量,参数均服从正态分布,其均值和标准差分别为-1.379,1.359和2.502,5.360,且都具有显著的均值及方差异质性。对于停车线后等待这个变量,红灯第2段会同时提高其参数均值和方差,即增加闯红灯的概率,并增加该变量对闯红灯行为影响的随机性。对于晚高峰变量,机动车流量较大会同时降低其参数均值和方差,即降低闯红灯的概率,并降低该变量对闯红灯行为影响的随机性。此外,违章人数为1也会降低晚高峰参数的方差。     

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

考虑潜在类别的老年行人交通事故严重程度致因分析

人口老龄化问题日益突出,老年行人的出行安全同样引起各界重视。本文基于潜在类别聚类分析和随机参数Logit模型相结合的两步法深入探究影响老年行人交通事故严重程度的诱因。对北卡罗来纳州2007—2019年65岁及以上老年行人与机动车的碰撞数据进行清洗。为消除碰撞数据中固有的未观察到的异质性,首先进行潜在类别聚类分析,依据拟合优度指标确定最佳聚类数,将数据分成3个集群,分别对每个集群进行特征描述。然后,分别对每个集群建立随机参数Logit模型,以进一步探索集群内部未观察到的异质性,同时计算各显著变量的边际效应,量化其对事故严重程度概率的影响。结果显示,随机参数Logit模型具有更好的拟合优度;不同集群参数估计结果有所差异,一些变量只在特定集群内是显著的;集群1中,“救护车援助”为随机变量,集群2中“事故发生在城市”为随机变量,集群3中未发现随机变量,退化为多项Logit模型。本文研究结果可为交通工程师和政策制定者提供更可靠准确的老年行人交通事故严重程度诱因信息,为老年行人出行安全改善方案的制定提供理论支撑和技术支持。     

基于CML的级联失效下异质多层交通网络节点抵抗特性研究

为了有效刻画拟合实际的多层交通网络级联失效过程,识别多层网络中对整体韧性安全影响显著的对象,提升交通网络抵抗失效的能力,建立一种基于耦合映象格子（Coupled Map Lattice, CML）的级联失效模型。首先,将交通管控措施赋予交通网络节点额外的容纳能力引申为节点抵抗特性,通过为CML添加抵抗参数H,形成考虑抵抗特性的级联失效（HCML）模型,沿常值-拓扑关联-时变拓扑关联的路径深化H的表征方式,并在小世界（Small World, SW）网络上对比3类表征方式的优劣;其次,应用Space H方法建立异质3层公共交通网络,对比度值与介数2种时变拓扑指标关联的抵抗效果,探究不同交通层抵抗系数对网络失效的影响程度;最后,在6组不同的网络结构上进行HCML模型与传统模型的对比,讨论建网方法、网络规模等不同网络性质的差异对模型有效性的影响,并结合实际客运数据验证HCML模型优越性。研究结果表明：3类表征方式中时变拓扑关联可以兼顾其余2类的优点;同等条件中网络在介数关联的抵抗特性作用下失效增速更缓,模型识别得到的对网络整体失效影响更大交通方式符合客流量实际;HCML模型在多种不同类型的多层交通网络中均可以有效实施,相比于传统模型,HCML模型的最终失效比例平均下降了5.78%,与实际交通级联失效过程更加拟合。     

基于BWM 的中欧班列客户需求偏好异质性研究

中欧班列沿线运输能力短缺现象日益严峻,充分了解客户需求偏好能为高效利用现有运输能力提供参考. 采用最佳-最差方法(Best Worst Method, BWM)在市场调查的基础上,对中欧班列客户需求偏好进行研究,并对结果进行二阶聚类分析,揭示客户需求偏好异质性.BWM结果显示,运输成本是中欧班列客户整体最偏好指标,相比于运输成本和运输时间,并结合铁路运输自身特点,可靠性最适合中欧班列发展为其特色. 二阶聚类结果显示,将运输服务质量与运价相结合,可以在满足客户异质性需求的基础上,更好地利用中欧班列现有运输能力.     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分,对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率,考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性,对经典随机后悔最小化模型进行改进,分别建立基于随机效用最大化,经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型;以网约车选择行为为例进行实证研究,验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性,改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优;改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应,可以提高模型对真实选择行为的解释能力.