公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法

营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法.     

重型货运车辆出行时空差异性和影响因素分析

重型货运车辆能促进城市经济生产和物流效率,但也因显著的排放、噪声和拥堵等外部属性对城市空间品质有明显影响,对其活动时空特征和影响因素分析是当前城市空间品质提升和交通管理精细化的迫切需求。基于深圳注册的12 t以上重型货车GPS轨迹数据,考虑不同类型货运车辆作业差异,提出利用统计抽样中最小样本量的观察结果确定不同类型重型货车轨迹数据出行切割阈值水平的方法;针对5类重型货车,分析出车强度和出行时段的差异性,与小客车进行对比分析发现,重型货车出行活动与小客车出行在时间上存在错峰特征,且夜间出行比例较高;重型货车的活动空间具有组内差异性,集装箱卡车具有显著的跨城市活动需求,更多承担中长距离运输功能,而土方车和重型罐式车更多承担本地化运输服务功能;重型货车的活动空间具有集聚特征,出行活动的节点强度具有无标度幂律分布特征;利用广义加性模型分析两类典型货车活动空间的影响因素,集装箱卡车活动与港口及交通仓储园区等物流设施呈现非线性关系,而普通大货车与工业园区等产业用地具有紧密关系。本文可以为重型货车交通精细化管理和交通需求模型建设提供新的思路和方法。     

岩体温度场与应力场耦合作用的一种量化方法

简要分析了温度场与应力场的耦合机理，从岩石热－弹性作用和温度扩散方程出发详细介绍了热－弹性耦合强度量化参数PTC的计算方法。计算了几种常见岩石的热－弹性耦合强度，结果表明，岩石的热－弹性耦合强度一般处于10^-3量级。同时，就提出的无量纲参数PTC在工程应用中的实用性及意义进行了初步探讨。     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度,从而预估车主共乘收益. 在进化算法中,根据差异度自适应选择不同的交叉策略,以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明,该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较,在以相同效用矩阵作为输入条件时,本文方法可在较短时间内得到高质量的解,且在处理大规模实例上效果明显,能够高效求解共乘匹配问题.     

DBDPE-Sb2O3协同阻燃沥青的性能与机理

为分析DBDPE-Sb2O3协同阻燃沥青的性能及其阻燃机理,采用动态剪切流变仪试验、弯曲梁流变试验、限氧指数试验、锥型量热仪试验和热重-热差试验的方法,研究了DBDPE-Sb2O3阻燃剂对SBS改性沥青路用性能、阻燃性能与热稳定性的影响。结果表明:DBDPE-Sb2O3阻燃剂提高了SBS改性沥青的稠度和高温抗变形能力,降低了SBS改性沥青的塑性和低温抗开裂性能;DBDPE或Sb2O3单独使用对SBS改性沥青极限氧指数和最大烟密度延缓时间提高的不明显,但DBDPE-Sb2O3复配使用显著提高了SBS改性沥青的极限氧指数和最大烟密度延缓时间,显著降低了SBS改性沥青路面的热释放速率、总释放热量和总烟产量;沥青分解全过程,DBDPE与Sb2O3反应生成的高密度气态SbBr3隔离了燃烧区氧气,有效抑制了SBS改性沥青的热解与氧化;DBDPE-Sb2O3阻燃剂提高了SBS改性沥青的高温性能和阻燃抑烟性能,降低了SBS改性沥青的低温性能,其掺量为4%~8%时,可使SBS改性沥青具有较好的路用性能和阻燃抑烟性能;DBDPE与Sb2O3协同对SBS改性沥青起气相阻燃作用,复配使用显著提高了SBS改性沥青的阻燃性能,且对SBS改性沥青路面起到了良好的阻燃效果。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

Brittle failure caused by lamellar splitting in a large-scale tubular joint with fatigue cracks

This paper reports a new incidence of brittle failure by lamellar splitting in a large-scale tubular X-joint and examines the possible causes of this failure. The X-joint, with multiple pre-existing fatigue cracks at the weld toe along the brace-to-chord intersection, experiences brittle failure during a monotonic in-plane bending test. Post-test sectioning of the material around the brace-to-chord intersection reveals lamellar splitting in the mid-thickness of the chord wall instead of rapid extensions of the fatigue cracks in the through-thickness direction. The lamellar splitting observed in this test differs from the conventional lamellar tearing both in its appearance and in its causes. The elongated nonmetallic inclusions concentrated at the mid-thickness, as revealed by the microscopic scanning, leads to delamination cracking near the mid-thickness and subsequently to the brittle failure of the joint. The material requirements in prevailing engineering codes do not suffice to prohibit the lamellar splitting failure observed in this study, which may cause catastrophic failures in engineering structures designed with insufficient redundancy.     

基于短时交通流预测的广域动态交通路径诱导方法

为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件路段进行节点分级和诱导周期长度界定,进而建立广域诱导模型;对事件区域路网进行分区,进一步确定该模型诱导起点位置,引入基于路径尺度的Logit 路径选择模型作为诱导路径选择方法,通过流量迭代分配方法实现路网负载均衡. 通过实例验证,该诱导方法能有效地缓解道路交通拥堵,提高路网通行效率.