泰国三机场高铁列控系统方案研究

对泰国三机场高铁项目的列控系统选择要求进行分析,提出列控系统方案并进行综合比选,最后提出泰国三机场高铁项目的列控系统推荐方案,研究成果可以为海外项目列控系统方案选择提供一定的参考。     

城市轨道交通甩站开通运营的信号系统实施方案

在城市轨道交通线路开通过程中,如存在受外界条件影响而不能按期开通的地铁车站,需采用甩站的方式进行开通。秉承对原设计方案变更最小化原则,对信号系统的各个子系统实施方案进行研究,以达到满足甩站运营的实际开通需求。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

新型DC 600 V列车供电系统输出电压振荡解决方案

新一代复兴号动力集中动车组列车供电柜,首次采用二电平PWM整流器输出DC 600 V为客车供电。由于负载前端串联EMI滤波器,在负载投入时供电柜的滤波电感和EMI电容发生振荡,引起输出电压振荡。文章为抑制输出电压振荡,对输出端并联RC吸收电路和滤波电感并联RC两种方案分别进行讨论和验证,通过对主电路结构分析,认为滤波电感并联吸收电阻方案为最优。最后通过仿真和试验验证所提方案的可行性和有效性。     

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。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

深圳城市轨道交通工程盾构区间造价指标分析

城市轨道交通工程具有投资规模大,建设时间紧,专业涉及面广,工程技术复杂等特点。总结深圳市已建城市轨道交通工程的技术经济指标,针对盾构区间隧道工程,研究轨道交通工程建设标准和造价指标体系,为合理确定本地区城市轨道交通工程建设和造价标准提供科学依据。通过确定盾构区间各项主要指标,为政府投资决策提供技术支撑,以期对轨道交通高质、高效发展起到一定推动作用。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

市域快轨超长隧道防灾救援模式研究

针对市域快轨中逐渐增多的超长隧道区间,即同一防火单元内存在多列车追踪又不能设置中间风井的区间,既有的设计规范及应用案例在防灾救援模式方面仍有不足之处,需要做进一步深入研究。在总结超长隧道区间防灾救援技术特征及现状基础上,从最大限度确保车辆及人员安全,提高超长隧道区间救援效率,降低对线路运营的影响方面,首次提出采用独立疏散通道+救援站的救援思路。相较于常规救援模式,该方案下事故区间待救援列车及乘客数均减半,而工程投资仅增加20%~30%,性价比较高,可为今后类似工程提供借鉴。