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“一带一路”沿线省域交通碳排放影响因素时空异质性

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环境科学 2024年第8期45卷 4636-4647页

作者：赵红星石璟晶何瑞春马昌喜兰州交通大学交通运输学院兰州730070

选取“一带一路”沿线17个省(自治区、直辖市)行政单位作为基本空间单元,核算2000~2021年“一带一路”沿线省域交通碳排放,在利用空间自相关法分析交通碳排放时空分异特征的基础上,结合固定效应回归模型和地理探测器探究交通碳排放影响... 详细信息

选取“一带一路”沿线17个省(自治区、直辖市)行政单位作为基本空间单元,核算2000~2021年“一带一路”沿线省域交通碳排放,在利用空间自相关法分析交通碳排放时空分异特征的基础上,结合固定效应回归模型和地理探测器探究交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现:①“一带一路”沿线省域交通碳排放具有显著的空间正相关性,整体呈上升趋势.并且交通碳排放高低值聚类演变在空间上呈现出两极分化的特征,高值聚类区主要分布在开放先行区,低值聚类区主要分布在丝路核心区.②对外开放水平和机动车保有量是交通碳排放的正向驱动因素,能源强度、交通运输结构、行业发展规模和政府干预程度是交通碳排放的负向驱动因素.③能源强度和交通运输结构是交通碳排放空间分异的主要驱动因子,且多数因子在与其他因子空间叠加后会产生非线性增强作用,即驱动因素之间存在较强的协同性.结果表明“一带一路”沿线省域交通碳排放受周边地区影响且影响程度不断加强,同时交通碳排放关键驱动因素之间存在协同作用.因此建议“一带一路”沿线省域充分考虑交通碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的交通碳减排政策.

关键词：交通碳排放时空异质性地理探测器影响因素 “一带一路”

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无信控交叉口驾驶人潜在危险感知能力评估

交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 127-135页

作者：彭金栓成家佳赵刘昌罗霜袁浩徐磊重庆交通大学交通运输学院重庆400074

为量化无信控交叉口驾驶人潜在危险的感知能力,组织驾驶人实车驾驶试验,实时采集驾驶人眼动特征参数。解析熟练和非熟练驾驶人直行通过无信控交叉口模式下的扫视和注视规律,引入马尔科夫链模型,阐释驾驶人注视转移特性,揭示驾驶人视觉... 详细信息

为量化无信控交叉口驾驶人潜在危险的感知能力,组织驾驶人实车驾驶试验,实时采集驾驶人眼动特征参数。解析熟练和非熟练驾驶人直行通过无信控交叉口模式下的扫视和注视规律,引入马尔科夫链模型,阐释驾驶人注视转移特性,揭示驾驶人视觉搜索与潜在危险感知特性的内在联系。结合熟练和非熟练驾驶人各映射指标下的统计学分析,萃取驾驶人潜在危险感知能力表征参数。基于灰色近优综合评价法,构建驾驶人在无信控交叉口场景下的潜在危险感知能力评估模型。研究表明:直行条件下,无信控交叉口下非熟练驾驶人的水平搜索广度、垂直搜索深度和扫视强度显著低于熟练驾驶人;相较于熟练驾驶人,非熟练驾驶人兼顾道路两侧信息的能力较弱,且注视概率的适时调配机制不够灵活;熟练驾驶人在无信控交叉口的潜在危险感知得分比非熟练驾驶人高31.2%;熟练驾驶人中,男性潜在危险感知能力明显强于女性,而性别对非熟练驾驶人感知绩效无显著影响。研究结果可丰富防御性驾驶相关理论体系,为无信控交叉口交通设施的优化和完善,驾驶人安全教育及评估等提供重要参考。

关键词：交通工程潜在危险感知评估马尔科夫链无信控交叉口兴趣区域驾驶行为

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基于特征复用机制的航拍图像小目标检测算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 437-448页

作者：邓天民程鑫鑫刘金凤张曦月重庆交通大学交通运输学院重庆400074

针对无人机(UAV)航拍图像检测存在的小目标检测精度低和模型参数量大的问题,提出轻量高效的航拍图像检测算法FS-YOLO.该算法以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和改进网络架构提出轻量的特征提取网络,实现对冗余特征信息的高效复用,... 详细信息

针对无人机(UAV)航拍图像检测存在的小目标检测精度低和模型参数量大的问题,提出轻量高效的航拍图像检测算法FS-YOLO.该算法以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和改进网络架构提出轻量的特征提取网络,实现对冗余特征信息的高效复用,在较少的参数量下产生更多特征图,提高模型对特征信息的提取和表达能力,同时显著减小模型大小.在特征融合阶段引入内容感知特征重组模块,加强对小目标显著语义信息的关注,提升网络对航拍图像的检测性能.使用无人机航拍数据集VisDrone进行实验验证,结果表明,所提算法以仅5.48 M的参数量实现了mAP0.5=47.0%的检测精度,比基准算法YOLOv8s的参数量降低了50.7%,精度提升了6.1%.在DIOR数据集上的实验表明,FS-YOLO的泛化能力较强,较其他先进算法更具竞争力.

关键词：无人机(UVA)图像目标检测 YOLOv8 轻量化主干 CARAFE

山地城市道路交通碳排放影响因素非线性关系模型

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交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 237-245页

作者：陈坚陈嘉果陈琦刘柯良代雪杨重庆交通大学交通运输学院重庆400074

为定量测度山地城市道路交通碳排放量及其影响因素的作用大小,本文运用车载移动监测设备采集小汽车不同时空下的碳排放量,结合山地城市道路交通特征,选取汽车发动机特性、驾驶特性和道路交通环境这3个维度的8个变量作为解释变量。基于... 详细信息

为定量测度山地城市道路交通碳排放量及其影响因素的作用大小,本文运用车载移动监测设备采集小汽车不同时空下的碳排放量,结合山地城市道路交通特征,选取汽车发动机特性、驾驶特性和道路交通环境这3个维度的8个变量作为解释变量。基于随机森林回归模型,构建山地城市道路交通碳排放影响因素解析模型,运用部分依赖函数量化各影响因素对碳排放的非线性关系和交互影响,并进行多模型对比分析。研究结果表明:随机森林回归模型拟合优度为74.3%,预测精度较高,优于多元线性回归、支持向量机和长短期记忆网络(LSTM)模型;从影响贡献上看,速度(25.97%)和排气筒温度(23.73%)是影响碳排放因子最重要的因素;速度和高程变化对碳排放因子的非线性作用显著,其中速度的阈值在58 km·h-1,高程变化的阈值在0.10 m,应优化山地城市立交、陡坡等复杂交通构造物,减少车辆速度波动区间;低速行驶与其余因素存在正向的交互作用。研究结果可结合道路交通量及路况信息动态测算道路交通碳排放,为交通管理策略设计提供决策依据。

关键词：城市交通碳排放 PEMS 随机森林非线性关系

考虑机会充电与行程时间可靠性的区域多车型电动公交调度优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 151-165,187页

作者：姚恩建王鑫刘莎莎杨扬李成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 北京交通大学交通运输学院北京100044 交通运输部科学研究院城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室北京100029

为提高电动公交系统运营效率,降低运营成本,本文提出一种考虑机会充电和行程时间可靠性的电动公交调度优化方法。首先,基于区域调度场景,提出在线路始末站配备快速充电桩,利用车次接续时间进行机会充电的策略;然后,考虑行程时间的随机波... 详细信息

为提高电动公交系统运营效率,降低运营成本,本文提出一种考虑机会充电和行程时间可靠性的电动公交调度优化方法。首先,基于区域调度场景,提出在线路始末站配备快速充电桩,利用车次接续时间进行机会充电的策略;然后,考虑行程时间的随机波动,以表征特定可靠性的预留行程时间作为模型输入生成调度方案,同时,将发车延误成本纳入目标函数中,综合考虑公交企业从规划到运营阶段的整体效益,构建以总成本最小为目标的区域多车型电动公交调度优化模型,针对模型特点,设计自适应大邻域搜索算法进行求解;最后,以北京市大兴区4条公交线路为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:基于本文方法得到的最优调度方案相较于传统单线路单车型调度方案,能使企业日均总成本下降37.93%,平均每辆车的发车延误时长减少5.63 min,说明本文所提方法能有效降低企业成本,提升公交系统可靠性。相较于不考虑机会充电和行程时间可靠性的区域多车型运营模式,本文最优方案能使总成本下降28.67%。此外,通过灵敏度分析,建议公交企业以240 kW的充电功率进行快速充电资源的配置,以90%的行程时间可靠性进行电动公交调度方案的编制。

关键词：城市交通区域调度自适应大邻域搜索电动公交机会充电行程时间可靠性

城市轨道交通网络跨线列车开行方案优化模型研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 116-127页

作者：茧敏陈绍宽王卓李昊北京交通大学交通运输部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 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044

通过开行跨线列车减少乘客换乘次数可有效提升城市轨道交通运输服务水平,本文结合线网客流特征提出跨线方案备选方法,构建跨线列车开行方案优化模型。首先,根据研制的出行路径推算系统分析线网全日各类客流量及比例,确定线网跨线列车的... 详细信息

通过开行跨线列车减少乘客换乘次数可有效提升城市轨道交通运输服务水平,本文结合线网客流特征提出跨线方案备选方法,构建跨线列车开行方案优化模型。首先,根据研制的出行路径推算系统分析线网全日各类客流量及比例,确定线网跨线列车的跨线次数,获得备选跨线长交路集;其次,以乘客换乘次数最小化为目标构建满足运营基本条件和跨线能力约束的跨线列车开行方案模型,并嵌套基于发车频率客流分配的改进遗传算法求解,获得本线交路和跨线交路的开行频率;最后,以某城市轨道交通线网为例,研究跨线列车开行方案的优化效果。结果表明:在换乘站开行跨线长交路,全网换乘乘客总换乘次数减少了2.02%~5.97%,降低乘客换乘时间和线网换乘系数,同时直达客流增加了1.58%~4.58%;跨线长交路在衔接线路上承担小交路以补充断面运力,减少本线交路列车的开行频率,可减少线网的上线列车总数和列车正线走行公里数;此外,当换乘站的换乘客流量较高时,跨线长交路因衔接线路上本线交路列车开行频率较高而无法实施,且随着跨线交路开行频率接近跨线能力上限,运营服务水平的提升效果呈逐渐降低趋势。

关键词：城市交通跨线运营遗传算法开行方案路径—乘车交路集推算配流

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

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基于主线密度预测的快速路入口匝道控制方法

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 94-104,126页

作者：邓明君李书行李响张兵薛运强华东交通大学交通运输工程学院南昌330013

针对快速路入口匝道区域拥堵问题,本文提出一种基于交通密度预测的入口匝道控制方法。通过分析快速路匝道区域的交通特性,定义交通流缓行状态,利用经典宏观交通流模型对快速路主线的历史密度进行统计,基于速度、密度参数进行聚类分析量... 详细信息

针对快速路入口匝道区域拥堵问题,本文提出一种基于交通密度预测的入口匝道控制方法。通过分析快速路匝道区域的交通特性,定义交通流缓行状态,利用经典宏观交通流模型对快速路主线的历史密度进行统计,基于速度、密度参数进行聚类分析量化缓行状态交通参数特征。基于城市交通流的日变化特性,利用时间序列模型对交通密度进行短期预测,基于预测结果识别缓行状态。针对交通缓行状态,提出一种快速路主线交通密度与入口匝道排队长度的协同控制模型,通过控制入口匝道进而控制主线下游密度不超过临界密度,利用PSO-PID(Particle Swarm Optimization-Proportional Integral Derivative Control)算法对控制模型进行求解。以南昌市洪都大道快速路为例,对晚高峰缓行时段进行仿真分析,并与经典的匝道控制方案进行对比分析。结果表明:本文模型相较ALINEA模型,将匝道调节率提高11.0%,匝道平均排队长度和平均延误分别降低了14.8%和13.5%。

关键词：城市交通预测控制信号配时优化快速路入口匝道 PID算法

有限理性条件下多层次轨道交通客流拥堵传播机理研究

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铁道科学与工程学报 2024年第6期21卷 2206-2216页

作者：贾锦秀朱昌锋方劲皓王傑成琳娜何润田章超兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

多层次轨道交通系统通过融合不同制式轨道交通,实现了运输能力的灵活配置和互补,但也增加了客流拥堵传播的不确定性,极易出现客流拥堵的跨层级传播。在分析乘客出行有限理性选择行为的基础上,通过引入心理账户理论,建立了广义出行时间... 详细信息

多层次轨道交通系统通过融合不同制式轨道交通,实现了运输能力的灵活配置和互补,但也增加了客流拥堵传播的不确定性,极易出现客流拥堵的跨层级传播。在分析乘客出行有限理性选择行为的基础上,通过引入心理账户理论,建立了广义出行时间账户和拥堵程度账户,并利用改进的价值函数与决策权重函数,刻画了乘客出行路径的综合交易效用。通过考虑出行方式与出行路径双因素,建立了基于巢式Logit-心理账户-累积前景理论(Nested Logit-mental Accountingcumulative Prospect Theory, NL-MA-CPT)的乘客出行方式选择预测模型。在此基础上,通过引入改进的易感-感染-恢复(Upgraded Susceptible-infected-recovered, USIR)模型,提出了考虑乘客选择行为的多层次轨道交通客流拥堵传播模型,并刻画了有限理性条件下的传播速率和恢复速率。最后,以北京市多层次轨道交通为例,验证模型的有效性,并通过灵敏度分析,揭示相关关键因素对拥堵传播的影响机理。研究结果表明:多层次轨道交通网络客流拥堵传播具有显著的波动性和收敛性特征,而传播速率和恢复速率直接影响拥堵传播的强度及影响范围,且随着网络层数的增加,乘客出行选择决策的有限理性特征对拥堵传播的影响更加显著。本研究可为运营企业制定客流拥堵控制策略提供一定的理论参考依据。

关键词：多层次轨道交通客流拥堵传播有限理性累积前景理论心理账户理论 USIR模型