800 km客运班线事故特征及情景研究

为降低800 km以上客运班线事故潜在发生性,提高企业安全防控能力,研究分析了800 km以上客运班线事故典型特征,构建事故发生重要情景。基于2014—2020年800 km以上客运班线道路交通事故数据展开致因分析及事故易发情景研究。以人、路、环境为依据,选取关键特征构建了事故特征指标体系。利用决策树模型构建了安全风险模型,探索了运行时段、人因、天气状况、季度、事故发生地区、道路线形、路面状况、节假日情况、春运情况、公路技术等级和公路行政等系统关键因子与翻车、刮擦、碰撞、撞击固定物、追尾、坠车等事故形态间的潜在关系。剖析了事故发生时交通系统内人、路及环境等因素特征及形态,以此构建了800 km以上客运班线的事故易发情景。结果表明:运行时段、人因、天气状况是影响800 km以上客运班线事故发生的关键因子,且与季度、事故发生地区、道路线形、路面状况等因子存在多重耦合关系;节假日情况、春运情况、公路技术等级和公路行政等级不是影响800 km以上客运班线事故发生的关键因子。研究为降低800 km以上客运班线的事故潜在发生性及企业安全防控提供理论依据。未来,道路运输管理部门与道路运输企业应强化安全管理,规范驾驶员安全驾驶行为,普及事故易发情景下的防御性驾驶知识。

考虑碳减排收益的高速公路差异化收费定价模型

高速公路差异化收费可以促进道路领域碳减排,助推“双碳”目标实现。文中将碳减排收益作为高速公路效益的组成部分,基于同时考虑高速公路效益和物流企业成本的目标,构建了基于双层规划的高速公路差异化收费定价模型。首先分析了货车路径选择因素;然后利用Logit模型构建了基于高速公路差异化收费的转移车流量测算方法和基于转移车流量的碳排放量测算方法,并提出了影子价格下的碳交易定价模型;最后,考虑碳减排效益部分最大化和物流企业成本最小化,提出了差异化收费双层规划模型,同时利用山东省高速公路A和并行国省道的车流量数据进行实例分析。结果表明:通过高速公路差异化收费策略的调整,双层规划模型在保证高速公路管理部门的最优化效益下可实现物流企业成本的最小化;在最优收费费率附近调整收费标准,对高速公路A的效益的影响较小,使得高速公路效益的波动影响低于1.5%,结果表现出良好的收益稳定性;文中所提出的差异化收费双层规划模型可实现高速公路碳减排效益最大化和物流企业成本最小化的目标。

基于层次时空注意力图卷积的交通速度预测方法

针对交通速度预测方法主要考虑实际交通路网而忽略人群活动热点区域的影响问题,提出一种层次时空图卷积网络模型(hierarchical spatio-temporal graph convolutional network,H-STGCN)。首先,通过计算路段节点之间的距离构建路网结构图,并使用聚类算法得到热点区域的聚类图;其次,利用图卷积网络层和时空注意力机制层来提取交通速度数据的时空特征;最后,引入过往邻近时间段、昨天相同时间段及上周同一时间段3个时间分量的交通速度数据分别进行训练,以挖掘交通速度在相同时间段的规律。实验结果表明,模型在预测时长为30、60和120 min时,相比于经典的时空图卷积模型,平均绝对误差分别降低了6.9%、13.6%和14.6%,实现了更准确的预测,能更好地服务于智能交通系统。

考虑负荷空间均衡和充电站合作博弈的快速充电定价机制

为了平衡快速充电负荷空间分布,提高电动汽车用户充电满意度,提出考虑负荷空间均衡和充电站合作博弈的快速充电动态定价机制。首先,通过实际订单数据逆地理编码得到出行概率转移矩阵,结合路网模型和速度-流量模型建立电动汽车充电负荷时空分布模型;然后,考虑用户主观意愿,建立计及用户偏好的充电站选择决策模型,模拟用户对于充电站选择的理性决策行为;最后,以充电站节点负荷均衡性为目标,建立区域内快速充电站合作模式下的动态定价博弈模型,通过迭代算法求解均衡值,并利用Shapley值法对合作联盟所得剩余收益进行分配。仿真实例表明,所提快速充电站动态定价策略能有效降低充电站节点的负荷方差,提高充电桩利用率和充电站收益,并减小用户排队时间,提高用户满意度。

可持续交通视角下停车泊位供给研究与实践的启示

停车泊位供给作为静态交通管理的重要组成部分,是城市发展规划中不可忽视的关键要素。本文在梳理停车泊位供给研究与实践的基础上,辨析了停车泊位供给规模决策和政策制定的主体思路。为实现城市交通可持续发展,应在综合考虑停车需求、路网容量、出行行为特征等因素的基础上,采取有限的停车泊位供给。研究成果以期为城市停车供给管理和城市规划提供参考。

智慧高速大脑总体框架及应用场景研究

预防和减少道路交通事故工作的实质是歼灭各类交通安全隐患。以精准发现并即时消除高速公路各类交通安全隐患为建设理念,分析当前交警部门在安全隐患精准有效消除方面存在的技术难题,明确智慧高速大脑平台建设内容,研究搭建智慧高速大脑总体框架,设计高速公路典型应用场景,为打造集智能采集、风险识别、深度挖掘、综合治理于一体的高速公路交通安全管理新范式提供技术支撑。

考虑充放储一体站与电动汽车互动的主从博弈优化调度策略

针对大规模电动汽车(electrical vehicle,EV)接入微电网造成的负荷压力,提出一种考虑充放储一体站(charging-discharging-storage integrated station,CDSIS)与EV互动的主从博弈优化调度策略。首先,通过建立CDSIS模型,并针对CDSIS多场景进行分段设置。其次,建立动态路网模型并结合EV出行特性,预测城市区域路网约束下的EV充电负荷时空分布。并根据预测结果建立EV及CDSIS多目标主从博弈优化调度模型,对EV用户、CDSIS收益进行多目标协调。最后,以某城市主城区域部分交通路网结合IEEE33节点配电系统进行仿真,分析电价与CDSIS储能设备容量对城市区域内EV用户和CDSIS站收益的影响。结果表明,所提主从博弈模型与调度策略能够使得EV用户与CDSIS双方得到最大收益。

考虑载客状态的改进孤立森林浮动车异常数据检测算法

为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。

考虑换电需求响应的换电站参与电能量-调频市场竞价策略

电动汽车(EV)大规模发展会加大电网的调峰调频压力。通过换电站市场化运营,可有效激励换电站利用EV换电需求和换电站电池灵活性资源,缓解电网调峰调频压力。为此,提出了换电站参与电能量市场和调频辅助服务市场的协同竞价策略及其两阶段优化模型。第1阶段依据调频市场需求制定换电价格,引导EV调整换电需求,优化冗余电池数量及时序,以便与调频需求趋势一致,进而提升换电站调频服务收益;第2阶段考虑换电站需求响应和市场调峰调频需求,制定换电站竞价策略。所提出竞价策略在优先满足EV换电需求的同时,可降低换电站充电成本、提升调频服务收益,并助力电网调峰调频。算例仿真结果验证了所提策略的有效性。

考虑车辆绕行的低碳校车路径优化模型

为了合理规划校车路径以降低碳排放,建立以考虑行驶距离和载重的碳排放最小化为优化目标,及以车辆绕行和容量为约束的低碳校车路径优化模型(GCSBRPTW).针对绕行问题,引入绕行因子并转化为单侧时间窗约束;设计了一种基于Lin-Kernighan heuristic(LKH)算法和莱维飞行算子的改进蚁群算法(LKH-Levy-ACO)对模型进行求解,其中LKH算法和莱维算子分别用于提高算法寻优效率和全局搜索能力.最后利用泰兴市工业园区班车线路规划实例求解,展开绕行因子取值对比、GCSBRPTW与传统校车路径模型对比、LKH-Levy-ACO与传统蚁群算法等4种算法对比实验.结果显示,绕行因子取值越小,最优解越差,GCSBRPTW比传统校车路径模型降低了约0.70%的碳排放,且LKH-Levy-ACO算法比传统蚁群算法降低了6.19%的碳排放,证明了模型的实用性和算法的有效性.

道路交通安全的法律之盾

《中华人民共和国道路交通安全法》实施以来的20年,是我国机动化快速发展的20年,是交通环境日新月异的20年,也是道路交通安全管理逐步规范化的20年。20年中,这部道路交通领域的“基本法”,以先进的立法理念和技术,构筑起道路交通安全之盾,很好地处理了交通管理者与参与者、机动车与非机动车和行人之间的关系,平衡着安全与畅通、效率和公平、道德和情感等多重价值,促进了车轮上经济与社会的高质量发展。

精准管控交通流

高快速道路包括高速公路和城市快速路,具有通行速度快,交通流量大等特点,是交通运输的主动脉。过去30年,我国高快速道路建设取得巨大成就,截至2022年底,高速公路通车总里程17.7万公里,城市快速路总里程20.7万公里,居世界首位。然而,随着城镇化、机动化进程的不断加快,高快速道路交通流快速增长,交通拥堵和交通安全问题日渐严重。《交通强国建设纲要》将“提升本质安全水平,大力发展智慧交通”列为重点任务。

高速公路风险防控设施应用研究综述与展望

高速公路风险防控设施的合理应用能够显著降低交通运行风险。本文首先针对高速公路风险防控设施的研究现状进行了回顾与总结,将高速公路风险防控设施划分为非电气化防控设施和电气化防控设施。其次,归纳了高速公路非电气化和电气化防控设施在风险防控中的作用以及研究中的关键问题,讨论了不同电气化风险防控设施的应用场景及其效用。然后,对由电气化设施构成的风险防控系统在多种典型场景中的应用效果进行了分析。最后,对高速公路风险防控设施应用综述结果及未来发展情况进行了总结。文献综述结果表明,高速公路风险防控设施和系统在不同场景中均能起到积极的效果;非电气化防控设施受限于自身物理特性,在应对动态信息发布和主动性、针对性风险防控上存在一定的不足;电气化风险防控设施以及风险防控系统的应用越来越广泛,对交通拥堵、不良天气等交通风险的防控愈加完善。同时,日渐成熟的车路协同技术和不断发展的智慧公路系统也是未来保障高速公路交通安全的重要一环。本文的研究成果可在一定程度上为今后高速公路风险防控设施的选型、设置及应用提供一定的借鉴。

公路隧道入口区域驾驶人吸睛效应综合评价

为全面和系统评价公路隧道入口区域视觉吸引对驾驶人吸睛效应视觉表现的影响,本文招募30名被试开展自然驾驶实验,采集驾驶人在公路隧道入口区域不同视觉吸引条件下的眼动数据,基于因子分析法选取驾驶人吸睛效应敏感评价指标,并分别构建线性混合效应模型和数据包络分析模型,识别和探究公路隧道入口区域视觉吸引对驾驶人吸睛效应视觉表现的影响特征和作用机理。结果表明:因子分析结果显示,驾驶人吸睛效应敏感视觉指标为注视持续时间、瞳孔直径、扫视持续时间和扫视幅度;公路隧道入口区域不同视觉吸引条件对驾驶人吸睛效应的视觉表现和综合效率有显著影响,且受驾驶人年龄和驾驶经验的个体特质因素影响显著,而性别因素对其没有显著性影响;视觉吸引的存在均会不同程度地损害驾驶人的正常视觉绩效,降低其合理有效性;提示标语视觉吸引条件下,驾驶人的视觉注意水平最差,视觉认知负荷程度最高,吸睛效应的负面影响最大,广告牌条件次之。

基于公交优先的干线协调信号控制改进模型

基于公交信号优先策略,对MULTIBAND模型进行改进,重新定义了权重系数、车道清空时间和最小绿波带宽,结合不同相位放行方式实施红灯早断或绿灯延长控制策略,并在此基础上考虑公交车辆的车速与停靠时间,建立对公交车辆的约束,提出基于公交优先的干线协调信号控制改进模型。通过VISSIM仿真,将该模型与传统干线协调信号控制模型对比分析,结果表明:与传统协调控制模型相比,模型使社会车辆平均延误降低了4.77%,停车次数降低了3.77%,公交车辆平均延误降低了11.35%,停车次数降低了2.06%,人均延误降低了7.22%,且在不同的公交流量下均有较好的效果。

可持续发展下道路交叉口优化设计分析

交叉口作为城市路网中的一个关键性节点,其是车流及人流汇合、转向、分离的关键节点,对于城市交通系统来说是十分重要的。近年来城市道路约80%的交通拥堵均与交叉口不合理的交通组织有关。特别是随着城市人口的快速增长,交通问题日益凸显。为了有效缓解城市交叉路口的拥堵现象,有必要结合城市实际情况对道路交叉口进行优化设计,以期能为相关实际工程提供参考。基于此,本文就目前道路交叉口存在的拥堵问题,交叉口优化设计原则及可持续发展背景下的具体设计策略进行简要论述。

基于时域卷积网络与注意力机制的车辆换道轨迹预测模型

精准的车辆轨迹预测模型可以为自动驾驶车辆提供其周围车辆的准确运动状态信息,进而判断本车与周围车辆短期内是否有发生冲突的可能性。本文提出一种基于时域卷积网络与注意力机制(Temporal Convolutional Networks with Attention mechanism,TCN-Attention)的车辆换道轨迹预测模型。该模型以时域卷积网络作为当前输入的特征提取器,利用时间与空间注意力机制使模型在不同时间和空间位置之间建立动态关联,更准确地捕捉车辆之间的动态时空相关性,实现准确预测车辆换道轨迹。与传统单一车辆轨迹特征输入不同,本文通过对输入特征进行多维扩充与融合,进一步提高了轨迹预测准确率。此外,本文提出一种换道执行起止时刻定义方法更准确地确定数据集中的换道起止时刻。实验表明,本文所提模型能以高准确率预测变换车道轨迹,在整体效果上优于其他深度学习模型,与ConvLSTM (Convolution Long Short-Term Memory)相比,TCN-Attention的平均绝对误差(Mean Absolute Error,E_(MAE))降低了69.8%,均方根误差(Root Mean Square Error,E_(RMSE))降低了49.15%,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,E_(MAPE))降低了14.24%。

中大型停车场车位管理系统的设计与实现

随着现代工业的快速发展,我国汽车行业迅速崛起,但停车难、停车乱以及用户停取车困难和停车场停车效率低下的问题日益凸显。针对当前中大型停车场车位管理系统软硬件协调困难、系统老旧和发展缓慢等问题,提出了一种基于物联网技术及设备的中大型车位管理系统的设计与实现方案。系统采用STM32单片机、树莓派及红外传感器等硬件组件,构建了以ZigBee为网络层的硬件系统,并结合停车场场景实时特性,利用Web系列技术开发了与之适配的操作软件。测试结果表明,该系统能够实现车位检测、车位管理以及用户高效停取车等核心功能,有效提升了停车场的管理效率和用户体验。

雾天桥梁可变限速值的效用评估及优化

为改善高速公路桥梁路段雾天环境的交通安全,文中考虑可变限速标志设置对驾驶行为的影响,从服从效应角度提出其量化评估方法,以期获得最优作用效能。文中以鄂东长江大桥为原型,选取该桥梁近年最低能见度(100 m)和自由流服务水平作为测试环境,设计3种限速策略,分别为对照组SⅠ(无限速策略)、实验组SⅡ(90~70 km/h限速策略)、实验组SⅢ(90~70~50 km/h逐级限速策略);依托驾驶模拟器,实现不同限速条件的雾天桥梁场景微观驾驶行为数据的细粒度感知,采用重复测量方差分析方法从驾驶人响应的快速性、稳定性及准确性剖析可变限速标志的作用机理及驾驶人特征表现,并通过模糊综合评价方法评估不同限速策略的有效性。研究结果表明:雾天桥梁可变限速标志能够使驾驶人更早地采取减速措施,车辆在雾区行驶过程的稳定性更好;在雾天能见度100 m情况下,90~70~50 km/h逐级限速策略的稳态频数更大,空间稳定性更好,且速度超调量和跟随比更小,响应准确性更高。模糊综合评估结果显示,90~70~50 km/h逐级限速策略作为最优方案,能够有效地提升雾区驾驶行为的调节适应能力,降低驾驶风险,提高车辆运行的稳定性。本研究成果为雾天桥梁可变限速标志的优化设置提供了解决方案,可为雾天桥梁的主动安全防控提供有效支撑。

人工智能在城市交通信号控制中的应用研究综述

人工智能在城市交通信号控制的应用中起着重要作用。本文首先介绍了既有的交通信号控制类型,从单交叉口交通信号控制、干线交通信号控制和区域交通信号控制三方面,分析了既有研究的模型特征。重点阐述了模糊控制、神经网络、多智能体等方法的研究进展。最后,提出了我国城市交通信号控制在人工智能技术下的研究展望。