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基于改进Newman算法的交通控制子区动态划分研究

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2024年第2期48卷 224-229页

作者：赵景然王景升王瀛慧李世杰中国人民公安大学交通管理学院北京100038

文中提出一种基于改进Newman算法的交通控制子区划分方法.综合考虑交叉口间距离、排队长度、行程时间、路径流量、以及信号周期时长等因素,定量分析交叉口间的关联性,计算相邻交叉口间的信号关联度和路径关联度,建立交叉口间的路径-周... 详细信息

文中提出一种基于改进Newman算法的交通控制子区划分方法.综合考虑交叉口间距离、排队长度、行程时间、路径流量、以及信号周期时长等因素,定量分析交叉口间的关联性,计算相邻交叉口间的信号关联度和路径关联度,建立交叉口间的路径-周期关联度模型.改进传统Newman算法,将相邻路口间的路径-周期关联度作为边权,根据交通状态的变化实现对交通控制子区的动态划分.选取包头市青山区部分路网进行模型验证,将不同划分结果分别在Vistro和Vissim仿真软件上进行仿真实验.结果表明:无论是车均延误、停车次数绿波带宽、服务水平还是车均延误、停车次数,文中所提方法均明显优于现状及传统Newman算法的划分结果,证明了该子区划分方法的有效性.

关键词：智能交通信号系统优化社区发现子区划分协调控制

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信号交叉口右转渠化岛区域非机动车过街冲突

科学技术与工程 2024年第15期24卷 6485-6492页

作者：揭文祺马社强中国人民公安大学交通管理学院北京100038

为科学评价信号交叉口右转渠化岛设置给非机动车过街带来的交通安全风险,实地采集了南昌市5个信号交叉口的视频,并提取了各交叉口右转渠化岛区域机非冲突数据、交叉口几何设计特征、交叉口渠化方式以及交通流特性等数据;采用改进型距离... 详细信息

为科学评价信号交叉口右转渠化岛设置给非机动车过街带来的交通安全风险,实地采集了南昌市5个信号交叉口的视频,并提取了各交叉口右转渠化岛区域机非冲突数据、交叉口几何设计特征、交叉口渠化方式以及交通流特性等数据;采用改进型距离碰撞时间(time to collision,TTC)对交通冲突进行判定,共得到304起冲突事件;基于贝叶斯方法构建了考虑不同交叉口间异质性的随机效应冲突模型,对比了固定效应与随机效应负二项模型的拟合优度并分析了显著影响因素;基于随机效应模型,确定了期望机非冲突数计算公式,绘制了不同交通流情况下信号交叉口渠化岛设置标准曲线并提供了案例说明。研究表明:相比于固定效应模型,随机效应模型对机非冲突有更好的拟合效果;相比于无渠化岛交叉口,软渠化岛和硬渠化岛的设置会导致交通冲突分别增加38%和61.4%;右转机动车交通量、过街非机动车交通量和非机动车违法行驶数量每增加1%,将导致机非冲突分别增加0.85%、0.44%和0.18%;右转机动车平均速度每增加1%,将导致机非冲突减少2.5%。研究成果为定量化分析交通冲突影响要素提供了有效思路,可为右转渠化岛交通设计提供理论支撑。

关键词：交通冲突信号交叉口右转渠化岛设置方法交通冲突模型

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基于图注意力网络的交通流量时空预测模型

公路交通科技 2022年第6期39卷 153-160页

作者：王博文王景升中国人民公安大学交通管理学院北京100038

准确的交通流量预测是实现城市路网数据管控的重要任务,传统的方法往往忽略了交通流量因素之间的相互影响以及交通网络的时空依赖性。提出了一种基于图注意力网络的时空预测模型用于解决上述问题,命名为ST-GATC。在输入层,同时将多个交... 详细信息

准确的交通流量预测是实现城市路网数据管控的重要任务,传统的方法往往忽略了交通流量因素之间的相互影响以及交通网络的时空依赖性。提出了一种基于图注意力网络的时空预测模型用于解决上述问题,命名为ST-GATC。在输入层,同时将多个交通流量变量作为输入,挖掘各因素之间的非线性关系。在模型方面,首先将道路网络建模为时空有向图,使用卷积模块对样本在时间步上的特征进行捕捉。然后采用多头注意力图网络聚合道路网络中节点的邻居信息,使每个注意力机制分别处理一个子空间,为目标节点的不同邻接节点分配不同的注意力权重。最后使用一个全连接层对数据进行输出。结果表明,在模型对照试验中,相较于对照组模型,ST-GATC模型的RMSE降低了约0.571~9.288,MAE降低约0.314~7.678,证明了ST-GATC模型在交通流量预测任务中表现优秀,可以用做交通流量预测系统的预测模型。在参数试验中,分别进行了多组试验,获取模型拟合效果随注意力头数、神经元个数及输入因素个数增长的变化趋势,对参数的最佳数值进行了选取。结果显示,该模型在输入维度为2,注意力头数为3,隐藏层神经元个数为64时具备较为优秀的预测效果。

关键词：城市交通交通流量预测模型 GAT模型交通流量多因素

融合VMD和GRU模型的城市道路行程时间预测方法

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科学技术与工程 2023年第22期23卷 9680-9685页

作者：李世杰王景升牛帅中国人民公安大学交通管理学院北京100038

城市道路交通环境复杂多变,城市道路行程时间具有较强的非线性与非稳定性,为提高城市道路行程时间的预测精度,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的组合预测... 详细信息

城市道路交通环境复杂多变,城市道路行程时间具有较强的非线性与非稳定性,为提高城市道路行程时间的预测精度,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的组合预测模型。与传统分解算法相比,VMD拥有非递归求解和自主选择模态个数的优点。首先利用变分模态分解算法将原始行程时间序列分解为若干时间子序列,降低原始序列的非平稳性;然后对每个时间子序列建立GRU预测模型;最后将各个预测结果进行融合,得到行程时间序列预测的最终结果。结果表明,变分模态分解与门控循环单元结合的组合模型预测结果要比对照组的单一模型预测结果精准度高,均方根误差(root mean squared error,RMSE)下降3.99~4.37,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)下降3.02~3.35;在组合预测模型中,GRU预测效果要比长短期记忆(long short-term memory,LSTM)预测效果表现更佳,均方根误差(root mean squared error,RMSE)下降0.34,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)下降0.22。

关键词：智能交通行程时间预测变分模态分解门控循环单元组合模型

基于滤波器-机器学习的食欲抑制剂光谱信号预处理比较

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分析试验室 2022年第5期41卷 539-546页

作者：古锟山王继芬刘怡然中国人民公安大学侦查学院北京100038 中国人民公安大学公安管理学院北京100038

对现场缴获的食欲抑制剂进行快速检验能够为案件调查提供线索和方向,同时机器学习算法开展物证的快速无损检验是法庭物证学的重要研究之一。红外光谱是最经典的快速无损检验方法,滤波器能够有效地除去原始谱图的噪声和背景干扰,从而提... 详细信息

对现场缴获的食欲抑制剂进行快速检验能够为案件调查提供线索和方向,同时机器学习算法开展物证的快速无损检验是法庭物证学的重要研究之一。红外光谱是最经典的快速无损检验方法,滤波器能够有效地除去原始谱图的噪声和背景干扰,从而提高模型的识别效果。本文收集了从实际案件中缴获的4种食欲抑制剂样本共计291份,运用快速傅里叶变换滤波器和希尔伯特变换滤波器对样本原始光谱数据进行降噪处理,同时借助朴素贝叶斯和随机森林模型建立分类模型,开展识别工作,从而筛选除噪效果最优的滤波器,同时比较了朴素贝叶斯和随机森林模型的识别效果。结果表明,经滤波器处理后原始光谱数据的识别率和稳定性显著提升,希尔伯特变换滤波器的除噪效果要比快速傅里叶变换滤波器好,随机森林模型的识别率和稳定性均要比朴素贝叶斯模型强,随机森林模型对经希尔伯特变化滤波器处理后的训练集识别率为96.33%,测试集识别率为95.89%。该方法通过滤波器有效地滤除谱图的噪声,提高了模型定性识别能力,对法庭科学中食欲抑制剂的快速鉴定有一定的参考意义。

关键词：光谱学食欲抑制剂滤波器朴素贝叶斯随机森林

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稀疏数据下的交通状态估计自适应卷积网络

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：田婧马社强宋现敏赵丹陈发城中国人民公安大学交通管理学院吉林大学交通学院

卷积神经网络（CNN）是目前交通状态估计的深度学习算法中提取交通特征的关键模块，但其对稀疏数据和多模式交通状态的计算不稳定，制约深度学习的状态估计精度。为进一步提升CNN的交通特征分析精度，本文建立了一种编码-解码的交通自... 详细信息

卷积神经网络（CNN）是目前交通状态估计的深度学习算法中提取交通特征的关键模块，但其对稀疏数据和多模式交通状态的计算不稳定，制约深度学习的状态估计精度。为进一步提升CNN的交通特征分析精度，本文建立了一种编码-解码的交通自适应卷积网络。该网络首先构建一种交通特征编码CNN，采用下采样操作聚合邻域交通信息，以从稀疏数据中提取有效交通特征；其次，网络构建交通状态自适应重构CNN，利用提取的特征准确重构不同模式的交通状态。为表征多样化交通状态时空结构，该CNN引入先验知识引导卷积核形变；最后，实验采用长春市出租车GPS数据对算法在稀疏数据和不同情景下的交通状态估计性能进行验证。结果表明，改进的CNN与LSTM、GAN等先进算法相比，提出的算法估计精度提高了6.05 km/h RMSE，同时在不同交通情景下的估计精度仅差3.34% RMSE，能够为深度学习估计交通状态提供有力的交通特征分析支撑。

关键词：交通管理工程交通状态估计稀疏数据卷积神经网络编码-解码结构

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治安语境下信任的价值、本体与实践

北京社会科学 2022年第2期 86-95页

作者：姚舒文张小兵中国人民公安大学治安与交通管理学院中国人民公安大学首都社会安全研究基地

认为应从更广泛意义上的信任出发,在本体论层面阐释信任与治安的关系。在功能价值上,信任对于治安是一种确定性的渊源,是本体安全感的起源,能够反映治安核心矛盾的平衡,是一种社会控制方式和治安资源。在运行机理上,通过“信任—不信任... 详细信息

认为应从更广泛意义上的信任出发,在本体论层面阐释信任与治安的关系。在功能价值上,信任对于治安是一种确定性的渊源,是本体安全感的起源,能够反映治安核心矛盾的平衡,是一种社会控制方式和治安资源。在运行机理上,通过“信任—不信任”的开放二元阈限,个体能够克服存在焦虑,参与到社会秩序中,并促成对社会风险的识别和排除。在实践中,现代性的推进伴随着信任的转型、信任危机以及不信任供给困难等困境。对此,应当通过构建积极信任关系、保障多元信任体系、主动构建风险文化、搭建可持续的公共信任资源网络等思路,形成符合我国社会实践的信任机制,助力治安实践。

关键词：治安信任不信任价值实践

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高校学科评估的价值审视与调适

首都师范大学学报（社会科学版） 2023年第4期 160-169页

作者：韩春梅朱颂泽中国人民公安大学公安管理学院

近年来,学科评估已经成为完成我国高校学科建设、“双一流”战略规划以及高等教育现代化的重要工具和有机组成部分。从本质而言,高校学科评估是基于政治逻辑、学术逻辑和社会逻辑对学科建设过程和结果质量的价值判断过程。不同的逻辑对... 详细信息

近年来,学科评估已经成为完成我国高校学科建设、“双一流”战略规划以及高等教育现代化的重要工具和有机组成部分。从本质而言,高校学科评估是基于政治逻辑、学术逻辑和社会逻辑对学科建设过程和结果质量的价值判断过程。不同的逻辑对于学科建设发挥着不同的指导意义,并影响了评估的价值取向,逻辑之间的矛盾从根源上导致了评估的价值冲突。这些冲突主要表现为学术自由与评估控制的冲突、问责与改进的冲突以及工具理性和价值理性的冲突。尽管它们有着同样的根由,但实践中归因却又存在一定的差异性。只有进一步深入分析价值取向冲突的归因,才能妥善予以调适,最终达到在高校学科评估中坚持正确的政治方向、回归教育价值关怀、促进学科建设和高等教育现代化的发展愿景。

关键词：教育现代化学科评估价值冲突归因调适

新发展阶段数字经济治理对公民安全感知的影响机理研究

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工程管理科技前沿 2023年

作者：潘宏鹏刘忠轶中国人民公安大学公安管理学院

数字经济治理对于推动区域数字经济发展、建设数字中国具有重要意义，已成为我国新发展阶段的重要考题。为深入探究数字经济治理与公民安全感知之间的“黑箱”机制，本文基于A省B市问卷调查数据，进行了一系列假设推演与实证分析。研究... 详细信息

数字经济治理对于推动区域数字经济发展、建设数字中国具有重要意义，已成为我国新发展阶段的重要考题。为深入探究数字经济治理与公民安全感知之间的“黑箱”机制，本文基于A省B市问卷调查数据，进行了一系列假设推演与实证分析。研究发现，数字经济治理会显著正向预测公民安全感知；数字经济发展评价能在数字经济治理对公民安全感知的正向预测中起部分中介作用，数据隐私安全可对上述中介产生调节效应；并且，数字技术普及将正向调节数字经济治理与公民安全感知之间的关系。

关键词：新发展阶段数字经济公民安全感知实证分析