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面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行仿真研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 199-209页

作者：张英贵赵明慧张云丽中南大学交通运输工程学院长沙410075

城市轨道交通是解决城市交通拥堵问题最强有效的绿色交通方式,其高峰期客流激增且客流时空分布不均,而面向虚拟连挂的城轨列车动态灵活编组和群组追踪运行能有效满足复杂多变的城轨运营需求。本文剖析面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运... 详细信息

城市轨道交通是解决城市交通拥堵问题最强有效的绿色交通方式,其高峰期客流激增且客流时空分布不均,而面向虚拟连挂的城轨列车动态灵活编组和群组追踪运行能有效满足复杂多变的城轨运营需求。本文剖析面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行过程,给出虚拟连挂列车群组最小安全追踪距离计算公式;以单列标准车长的线路路段为一个元胞单元,设计速度及位移更新规则,构建基于元胞自动机的城轨列车群组追踪运行仿真模型;以某市地铁2号线为背景,多角度仿真刻画面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行性能。仿真结果表明:面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行模型能有效缩短列车最小安全追踪间隔时间,城轨线路通过能力较移动闭塞制式提高78.4%;头车延迟引起的后续列车晚点总数量及总晚点时间更小,呈现出更佳的抗干扰性与恢复性能,且宜采用小编组列车实现虚拟连挂;动态混合编组的城轨列车群组追踪运行性能最佳,单一小编组的次之,大编组列车群宜在小编组列车群前面运行;城轨列车群组旅行速度总体上与平均站间距呈正相关;当列车发车间隔大于延迟时间时,平均站间距对列车群组的延迟影响不敏感,相反,则影响较为显著。研究结论能够为面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行决策提供技术支撑。

关键词：城市交通列车群组追踪运行元胞自动机城轨列车虚拟连挂动态灵活编组

共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型

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地球信息科学学报 2024年第3期26卷 556-566页

作者：曹弋白涵文王艺筱大连交通大学交通运输工程学院大连116028

为探究共享单车出行的复杂时空规律与特性,揭示城市因素对共享单车出行OD的影响,提高OD预测精度,开展本研究。结合城市计算,考虑疫情、天气、温度、风速与节假日因素,构建共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型(USTARN)。USTARN... 详细信息

为探究共享单车出行的复杂时空规律与特性,揭示城市因素对共享单车出行OD的影响,提高OD预测精度,开展本研究。结合城市计算,考虑疫情、天气、温度、风速与节假日因素,构建共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型(USTARN)。USTARN先将共享单车OD数据通过时空特征切分捕捉单车流的时空依赖性,再结合注意力机制进行深度残差学习,最后根据城市因素学习结果调整预测结果。利用从政府数据开放平台获取的深圳市共享单车订单大数据及城市因素数据集,分析共享单车出行时空分布规律及其影响因素。将OD数据集按7:1:2划分为训练集、验证集与测试集,分别进行训练预测、模型参数自适应调整及模型验证对比实验。研究表明,USTARN模型的共享单车出行OD预测平均误差为7.68%,与不含城市计算的STARN模型及传统的CNN,BiLSTM模型相比,误差分别降低了5.93%、7.55%、6.07%,预测精度显著提高。USTARN模型充分反映了时间、空间、疫情、天气、温度、风速等因素对共享单车出行OD的影响。研究成果对共享单车出行OD的精准预测具有理论指导意义,对该出行模式的推广并解决居民出行“最后一公里”问题具有实际应用价值。

关键词：残差网络交通数据挖掘城市计算时空特征深度学习共享单车 OD预测注意力机制

拥堵车源的区域多层交通网络混合路径诱导策略

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电子科技大学学报 2024年第5期53卷 785-791页

作者：王璞王天浩李明伦郭宝吴紫健肖健和中南大学交通运输工程学院长沙410075

为了缓解高速公路交通拥堵,利用国道和省道实现交通分流,并有针对性地实施路径诱导策略,建立了考虑拥堵车源的区域多层交通网络混合路径诱导模型。首先,构建了由国道、省道以及湖南省高速公路组成的区域多层交通网络,标定网络链接权重... 详细信息

为了缓解高速公路交通拥堵,利用国道和省道实现交通分流,并有针对性地实施路径诱导策略,建立了考虑拥堵车源的区域多层交通网络混合路径诱导模型。首先,构建了由国道、省道以及湖南省高速公路组成的区域多层交通网络,标定网络链接权重。然后,定位交通拥堵车源,建立了考虑拥堵车源的混合路径诱导模型,对从拥堵车源出发的车辆实施有针对性的路径诱导,在保障缓解交通拥堵效果的同时,尽可能减少对出行者的影响。研究结果表明,该模型能够实现多层网络有效分流,有效减少路网中车辆的平均出行时间。在实际应用中,可以只对少数出行者提供路径诱导信息以降低模型的实施难度,并通过调查出行者对建议路径的接受率,制定合适的路径诱导信息发布方案。

关键词：复杂网络拥堵车源拥堵缓解混合路径诱导模型多层网络

高铁列车动态定价与预售时段划分综合优化方法

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交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 259-267页

作者：许景邓连波刘华儒胡心磊中南大学交通运输工程学院长沙410075

立足高铁收益亟需提高和灵活化市场票价体制实施的背景,本文考虑需求在预售期内各天的波动性和差异性,以及预售时段划分方案对铁路收益的影响,研究高铁列车动态定价与预售时段划分的综合优化问题。为预售期内每天构建独立的弹性需求函数... 详细信息

立足高铁收益亟需提高和灵活化市场票价体制实施的背景,本文考虑需求在预售期内各天的波动性和差异性,以及预售时段划分方案对铁路收益的影响,研究高铁列车动态定价与预售时段划分的综合优化问题。为预售期内每天构建独立的弹性需求函数,考虑列车能力约束、需求约束及票价递增约束等条件,建立高铁列车动态定价与预售时段划分综合优化大规模非线性模型。根据模型特点,设计双层遗传—模拟退火算法求解,将优化问题分为外层预售时段划分、内层动态定价与票额分配的双层优化问题,内外两层分别采用遗传算法和模拟退火算法求解。最后,采用一个数值算例验证优化模型和求解算法的有效性,并探讨不同预售时段数量下的划分结果。结果表明,随预售时段数量的增加,预售期的划分主要集中在后半段;预售时段数量为5时,优化后,该数值算例的收益提高了约1.21%。

关键词：铁路运输动态定价双层遗传—模拟退火算法高铁列车时段划分席位分配

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高速铁路列车开行方案与票价票额综合优化

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 151-163页

作者：周文梁蒋志刚柴乃杰徐光明中南大学交通运输工程学院长沙410075

为提升高速铁路的运营组织水平和盈利能力,本文提出高铁列车开行方案与票价票额综合优化方法。首先,构建分时客流需求与票价间弹性需求函数,并分析包括出发时段偏差、乘车耗时及票价的旅客广义出行成本,进而采用多项式Logit模型描述分... 详细信息

为提升高速铁路的运营组织水平和盈利能力,本文提出高铁列车开行方案与票价票额综合优化方法。首先,构建分时客流需求与票价间弹性需求函数,并分析包括出发时段偏差、乘车耗时及票价的旅客广义出行成本,进而采用多项式Logit模型描述分时弹性客流的列车选择行为。在此基础上,以客票总收入与运营总成本之差最大为目标构建三者综合优化模型。其次,利用OD总收益关于列车票价的偏导构造票价方案搜索策略,使票价邻域解和列车开行方案邻域解相适应,并运用Cplex求解对应的最优票额分配方案,设计模拟退火算法求解模型。最后,基于郑西高速铁路进行算例分析,结果表明:在7个不同弹性系数下进行综合优化,旅客出行成功率和列车平均客座率均在90%以上,优化解的列车开行方案、票价方案及票额分配方案均高度匹配;在5组不同规模算例中,三者综合优化的运营净收益相比于固定票价下的开行方案与票额联合优化和固定开行方案下的票价与票额联合优化,分别提高了4.11%~15.25%和3.17%~13.42%,且人均单位里程出行成本亦分别降低了1.69%~4.96%和0.97%~4.35%,表明综合优化更好地提升了高速铁路的运营收益和旅客服务水平。

关键词：铁路运输综合优化模拟退火算法列车开行方案差异化定价票额分配

考虑随机运能和送到时限的高铁快递运输计划优化方法

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控制与决策 2024年第8期39卷 2755-2764页

作者：徐光明郭婧陈婉茹秦进中南大学交通运输工程学院长沙410075

为充分利用高铁非高峰期的列车运能,高铁快运已成为铁路快捷货运发展新趋势.然而,受客运需求波动影响,载客动车组可用于高铁快递的运能呈现高度不确定性,给日常运营组织带来巨大挑战.为增强高铁快运系统应对随机运能的能力,提出一种考... 详细信息

为充分利用高铁非高峰期的列车运能,高铁快运已成为铁路快捷货运发展新趋势.然而,受客运需求波动影响,载客动车组可用于高铁快递的运能呈现高度不确定性,给日常运营组织带来巨大挑战.为增强高铁快运系统应对随机运能的能力,提出一种考虑随机运能的高铁快递运输计划优化方法.首先,采用离散场景刻画列车运能的不确定性,以最大化高铁快运期望总收益为目标,综合考虑快递的送到时限和运营约束,针对场景概率分布精确已知情形,构建两阶段随机规划模型(SP);然后,进一步考虑场景概率分布信息部分已知情形,构建两阶段分布鲁棒优化模型(DRO),基于盒式模糊集,借助对偶理论将DRO模型转化为等价的整数线性规划模型并利用GUROBI求解;最后,基于宁杭高铁设计数值实验验证模型的有效性,结果表明,相较于SP模型,DRO模型体现出较强的鲁棒性,只需付出较小的代价即可有效抵抗运能波动对运输计划的影响,并且能够改善最坏情形下解的质量,切实改善高铁快递实际运营中的稳定性.

关键词：高铁快递运输计划送到时限随机运能分布鲁棒优化整数线性规划

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京雄城际铁路全生命周期能耗及碳排放研究

交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 37-44,55页

作者：曹猛袁振洲杨洋聂英杰那艳玲孙云超陈进杰北京交通大学交通运输学院北京100044 中国铁路设计集团有限公司天津300308 石家庄铁道大学交通运输学院石家庄050043

城际铁路作为绿色运输骨干,对减少能源消耗和实现“碳达峰碳中和”目标起到支撑作用,本文通过对我国城际铁路发展及能耗现状进行分析,基于“双碳”背景下对规划设计、施工建造、运营等全生命周期能耗及碳排放进行研究,考虑节能减排、绿... 详细信息

城际铁路作为绿色运输骨干,对减少能源消耗和实现“碳达峰碳中和”目标起到支撑作用,本文通过对我国城际铁路发展及能耗现状进行分析,基于“双碳”背景下对规划设计、施工建造、运营等全生命周期能耗及碳排放进行研究,考虑节能减排、绿化碳汇等措施影响,以京雄城际铁路为典型案例进行分析。研究结果表明,规划设计阶段勘测产生的碳排放占比很小,运营期年均能耗占比最大,约占全生命周期年均总综合能耗的74.9%,建材生产阶段(折算100 a)年均能耗占比约22.4%,考虑节能减排以及绿化固碳等措施效果明显,年均能耗可节约12%左右;与国内外同类铁路能耗指标类比分析,单位运输牵引能耗指标为6.42 tce·(10^(6)人公里)^(-1)符合预期,并对照转移公路出行客运量减碳效果明显,节省碳汇交易总额约61267万元,产生的社会效益较大。本文为构建绿色低碳城际铁路碳排放双控指标体系提供了参考和借鉴。

关键词：铁路运输碳排放全生命周期京雄城际能耗指标

高速铁路日常客运量的EMD-Informer组合预测方法

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铁道学报 2024年第2期46卷 1-11页

作者：秦进胡冉毛成辉小虎徐光明中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

铁路客流需求的科学预测是进行运输组织方案决策的重要依据。以高速铁路历史客票数据为基础,结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与机器深度学习中的注意力机制,提出高速铁路日客流量的EMD-Informer组合预测方法。首先... 详细信息

铁路客流需求的科学预测是进行运输组织方案决策的重要依据。以高速铁路历史客票数据为基础,结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与机器深度学习中的注意力机制,提出高速铁路日客流量的EMD-Informer组合预测方法。首先采用EMD方法分解高速铁路客流量序列,获得具有周期特征和线路客流内在特征的模态分量,再利用Informer模型分别训练和预测各模态分解分量,并通过多头注意力机制高效挖掘客流数据内在规律和捕捉数据序列中的关键特征,在此基础上重组各分量预测值,从而得到高速铁路日常客流的整体高精度预测值。同时,根据结合问题特征的大量实验,明确可供实际运用参考的超参数设置规则。基于京沪高速铁路全线的实例计算分析表明,相对对比预测方法,EMD-Informer组合预测方法在高速铁路客流的单步预测及超前预测上均具有明显更小的预测误差。

关键词：高速铁路客运量预测经验模态分解注意力机制 Informer模型

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考虑个人偏好的观赛人群组合决策选择行为

吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 979-986页

作者：熊志华董黛悦董春娇郑炎解超北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 浙江省交通运输科学研究院杭州310000 东南大学交通学院南京211102 中交信有限责任公司北京100029

掌握观赛人群出行行为特征是应对赛事举办期间交通量激增、保障城市交通正常运行的关键。基于个人属性、出行特征、观赛特性和出行意愿的954份调查样本,引入结构方程刻画安全性、便捷性、经济性和出行意向4个潜变量与11个显变量的因果... 详细信息

掌握观赛人群出行行为特征是应对赛事举办期间交通量激增、保障城市交通正常运行的关键。基于个人属性、出行特征、观赛特性和出行意愿的954份调查样本,引入结构方程刻画安全性、便捷性、经济性和出行意向4个潜变量与11个显变量的因果作用关系,考虑个人偏好对出发时间和出行方式组合决策选择行为的潜在影响,构建了基于SEM-NLogit的观赛人群组合决策选择行为模型。研究表明,模型预测精度为87.06%,与巢式Logit和多元Logit模型相比精度提高了6.99%和18.18%。本文模型更好地刻画了“观赛人群年龄越大,更倾向于提前出发;同伴数量越多、收入越高,越倾向于选择小汽车出行”的特征,并得到了出行时更注重安全性与经济性等巢式Logit模型无法得到但更符合实际出行规律的个人偏好的选择行为。

关键词：城市交通大型赛事组合决策选择行为巢式Logit模型结构方程模型