基于改进Apriori算法的道路运输事故致因分析

为深入研究我国道路运输事故的致因因素,探究各因素之间的相关联系,提出一种改进的关联规则算法,并将其运用于道路运输事故数据分析。首先,将预处理后的数据进行分类,建立多维层体系框架;其次,对影响事故属性的因素进行灰色关联分析,生成新的候选项集;最后,运用考虑定向约束的Apriori算法挖掘关联规则。基于广西壮族自治区2019—2022年道路运输事故数据并对其进行详细分析,结果表明:道路运输事故中夜间时段发生事故的原因大多为疲劳驾驶,由于驾驶员行车速度不当造成追尾事故的发生。与运用传统的Apriori算法相比,该方法生成的无效规则减少了69.15%,准确率提高了49.14%,在保证准确性提升的前提下大大提高算法的效率。

高速公路出入口与邻接城市道路协同控制方法研究

针对高峰时期高速公路出入口及周边区域交通需求过大和交通负荷分布不均而引起的区域交通拥堵问题,研究了高速公路出入口与邻接城市道路协同控制方法。首先通过研究高速公路出入口区域内各节点之间进出的交通需求和通行能力关系,以收费站及其衔接交叉口通行量最大为控制目标,构建高速公路出入口交通协同控制模型。其次,研究了城市道路区域边界节点与高速公路出入口之间进出的交通需求和通行能力关系,结合红波协调控制思想,构建城市路段交通信号协调控制模型。最后以南宁市石埠高速公路出入口及周边区域为例,通过开展VISSIM仿真试验验证方法的有效性和可行性。仿真结果表明:虽然协调区域上的边界节点交通负荷有所增加,但高速公路出入口衔接节点平均排队长度和平均延误分别降低了22.36%和13.10%,其他节点总的平均排队长度降低了18.54%,从区域路网的角度考虑,仿真结果表明了本文方法能有效缓解高速公路出入口及周边的区域性交通拥堵问题。

基于HFACS的道路运输事故致因分析与分类系统研究

为了深入研究道路运输事故的致因因素,挖掘出关键致因规则,在人因分析和分类系统(HFACS)的基础上,构建道路运输事故致因分析与分类系统(RTAACS),并根据该系统框架对收集到的事故进行分析。首先将RTAACS框架分为监管部门、道路运输企业、驾驶人3个层级,将事故致因因素纳入该系统框架进行频率统计,通过R语言改进卡方检验、让步比分析得出致因因素之间的关联规则,最后根据ANP网络层次分析法计算各项致因因素的权重,并确定关键致因规则。结果表明:工作流程与不充分的企业监督、工具技术与习惯性违规、资源管理与工具技术、资源管理与习惯性违规、未纠正的已知错误与习惯性违规为道路运输事故的关键致因规则。研究构建的系统框架以及提出的分析方法为道路运输业的安全预防提供一定的借鉴意义。

城市中小学生通学定制公交线路网模糊综合评价

通过分析影响定制公交评价的因素,建立一个城市中小学生通学的定制公交线网评价体系。利用TransCAD软件构建模型并计算评价指标,采用模糊综合评价方法,以南宁市的一项中小学通学定制公交线网规划方案为例进行实证评价。评价结果显示,该方案的定制公交网络等级为中等,从而验证了评价体系的实用性和操作性。

多层次轨道交通线网级配研究

通过对大、中、低运量轨道制式特性分析,在客流、时间和空间层面,通过逐条分析各走廊客流、道路条件,确定走廊的适宜制式。线网层面,大中运量和低运量分别以直达客流最大、线网覆盖率最大为目标,在约束条件下,采用“逐条布设,优化成网”的方法得到轨道线网级配。

机场场面交通流量预测方法研究

针对机场场面交通可获数据的局限性,为精准提取机场交通数据时空特征及预测场面交通流量。首先,基于推出控制理论,建立机场场面运行数值仿真模型,得到因数据局限无法获取的预测指标;其次,搭建卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)组合预测模型提取时空特征;最后,以河南郑州机场为例进行试验验证,比较模型在不同训练数据量下的预测性能与误差指标,结果表明基于仿真指标的预测模型预测结果精确度高且性能稳定。

“科教+产教”双融合下的研究生创新能力培养体系研究

科教融合、产教融合是研究生教育的重要突破口。本文在此背景下针对目前研究生创新能力所面临的问题,分析了创新能力培养与科教产教相协同的基本逻辑,提出了以项目驱动实践性教学、打造产学研协同创新联合体、发挥科教产教协同育人作用等形式的培养体系,探索了一条培养研究生创新能力的新路径。

基于SVR-LightGBM模型的高速公路拥堵预测方法研究

由于传统的高速公路拥堵预测方法大多构建的是单一的预测模型,模型的预测精度不高,并且大多以交通流的时间特征为基础,缺少对交通流空间特征的深度挖掘,往往导致预测结果不理想。本文提出了一种基于SVR与LightGBM组合的高速公路拥堵预测模型,由于高速公路上中下游路段具有时空相关性,因此首先运用SVR模型实现上下游路段对中游目标路段流量、速度和占有率的预测,进而将预测值与目标路段真实的拥堵阈值输入到LightGBM模型进行训练来预测拥堵。为验证组合模型的有效性,选用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和均等系数(EC)三项评价指标对不同种预测模型进行对比结果分析。实验表明所提出的SVR-LightGBM拥堵预测模型能显著减少预测误差,预测精度更高,是一种高效快捷的拥堵预测模型。

基于移动互联交通信息的居民出行方式特性

为研究移动互联网时代下的居民出行特性,探索在出行链过程中移动互联交通信息对出行方式特性的影响。通过RP-SP(revealed preference-stated preference)融合调查获取出行者基本属性、实时交通信息属性及出行特征属性,建立居民出行方式选择巢式Logit模型,对桂林市居民展开出行方式选择特性调查。研究结果表明:在出行链日趋复杂的情况下,个体的出行活动和交通行为与移动互联交通信息关系愈发紧密;移动互联交通信息对居民出行方式特性产生显著影响,尤其对私家车出行影响最大,其中实时路况信息属性影响最为显著,其次为拥堵延误时间;交通信息获取的满意度越高,越能促进居民选择公共交通出行。该结论能够作为理论基础与实证依据推动移动互联交通信息下的路径选择与交通出行诱导提供研究依据。

基于出行者偏好特征的路径诱导方法研究

针对存在出行者偏好的最优路径选择问题,提出了一种基于出行者偏好特征的路径诱导方法。建立了以行驶距离、行驶时间、拥挤程度、出行费用、转弯次数、沿途景观、信号灯数量、出行经验、车辆组成成分、道路等级为指标的路径诱导体系。首先,利用灰色关联分析法,建立出行者主观偏好和路径属性贴合度最大的优化模型,并采用基于偏好的遗传算法进行求解,得到路径指标的权重值,由此求得路径综合属性值。其次,建立各个路径间的可能度矩阵及排序向量,据此选出符合出行者偏好的最优路径。最后,以桂林交通网络进行算例验证,结果表明该方法具有很好的普适性。

机场航站楼安检资源运行策略优化

为了提升机场航站楼安检资源的利用率及整体的均衡性,结合安检资源运行特性及分布情况提出了基于改进模型预测控制(MPC,model predictive control)的安检资源运行策略优化方法。本文系统性地分析了机场安检流程及运行评估标准并给出优化目标,设计了面向安检队列状态辨识结果的资源运行策略优化框架,考虑到安检资源系统的演化态势及资源约束,构建了面向控制时域的安检资源动态优化模型并生成安检资源运行策略,采用中国某枢纽机场实际运行数据开展仿真验证。结果显示,优化后的队列长度均控制在优化目标范围内,且在旅客到达人数变化时表现出良好的跟踪能力。因此,优化后的安检资源运行策略能够满足离港旅客安检队列状态预测需求,保证了机场航站楼的安全及高质量运行。

飞机地面除冰作业协同控制仿真研究

针对飞机地面除冰作业过程协同性较弱及效率低下的问题,设计一种信息状态一致性的除冰作业协同控制方法。提出两阶段式除冰Agent模型并建立除冰效果最优、除冰时间最短的多目标协同优化模型,采用拉格朗日松弛算法构造最优作业参数可行解。结合除冰工艺及模式研究基于运行拓扑的除冰作业协作图,构建改进一致性的地面除冰协同控制方法。参照实际情况开展仿真验证,结果表明:一致性控制策略能够以最优的除冰效果将作业位置误差保持在1 m内,协同状态稳定在最大振幅范围,且能满足不同模态要求,与自适应和领航者2种控制方法对比精确度最大提升7.44%。

基于网络核密度估计的交通事故黑点识别

为了对交通事故多发点进行分析,识别事故黑点并进行针对性治理,以深圳市龙华区2018—2020年3年间的1 105起道路交通事故数据及道路网络数据作为研究对象,采用高斯函数作为内核函数的道路网络核密度估计,通过K-means聚类进行路段密度等级划分。为进一步考虑路段之间的相关性,提高事故多发点识别精度,采用Local Moran′s I对事故多发点进行识别。对比平面核密度估计结果表明,所采用的基于网络核密度的Local Moran′s I的方法体现了事故多发点在路段及交叉口的分布特征。研究结论对识别事故黑点、进一步提高交通安全水平具有现实意义。

OBE视域下工科硕士“双导师制”培养实践路径探究

近年来,随着社会经济的发展和科技的进步,工科硕士的培养需求不断增加。然而,目前工科硕士培养存在一些问题,如学生培养质量不高、就业困难等。因此,通过对OBE视域下工科硕士培养模式进行分析,探讨优化工科硕士“双导师制”培养的策略,旨在培养出能够满足社会需求的工科硕士人才。

飞机推出控制停机位等待惩罚策略

为减少飞机离港过程中调度者的工作负担,降低滑行成本及污染排放,在飞机离港过程传统N控制策略基础上,提出一种基于停机位等待惩罚的推出控制策略.这种策略可以为滑行道排队长度搜寻最优阈值,并且要求推出频率随当前滑行道排队长度实时变化.建立以推出成本为目标的推出控制模型及其两种变体形式,设计了一种基于连续时间马尔科夫链的迭代优化算法.首都机场实际推出数据仿真结果表明:所提出的推出控制策略能有效地将滑行等待时间转化为停机位等待时间,总滑行等待时间减少了2 995 min/d,燃油消耗比无推出策略条件下减少44.04%,离港燃油成本大大降低.

基于OBE理念的工科专业学位硕士联合协同培养模式研究——以交通运输专业为例

随着硕士研究生队伍的逐年扩大,交通类硕士研究生的招生数量逐年攀升,特别是专业型硕士研究生的招生数量成倍增加。为克服当前工科专业学位硕士培养存在毕业生质量不高、企业适应能力差等诸多问题,介绍了OBE教育理念及校企联合培养模式,分析当前工科专业学位研究生培养存在的问题,以交通运输专业为例,提出基于OBE理念的工科专业学位硕士研究生联合协同培养模式,为培养新型复合创新型人才提供新的方向。

驾驶员意图下的航空器冲突规避模型

为适应新一代空中交通运输系统的变化,提出一种考虑驾驶员意图的航空器冲突规避模型.新模型通过对驾驶员意图进行建模,提出了改进的航空器位置预测模型,在此基础上分别建立航空器与限制空域、航空器对之间冲突概率估算模型,并根据冲突概率进行冲突风险等级进行划分.此外,本研究挖掘并分析了4个影响冲突概率的重要因素,并以此为依据提出了各冲突风险等级相应的冲突规避策略.结果表明:通过增大两航空器飞行航路段距离,增大飞行航路段长度,减小两航空器航班计划时间重合度,减小飞行计划用时可以相对地降低冲突概率.航空器冲突规避新模型的提出改进了自主冲突探测与解脱决策支持系统,保障了空中交通安全.

有无倒计时条件下黄灯第二类困境区域分布

为进一步论证倒计时对黄灯第二类困境区域分布的影响,以有无倒计时信号交叉口为研究对象,利用视频观测法,采集黄灯启亮时首停车和末行车至停车线的距离和速度,分析有无倒计时条件下驾驶员行驶行为决策,应用二元Logit回归分析方法,构建有无倒计时条件下停车概率模型,确定第二类困境区域上下边界,并探讨有无倒计时条件下第二类困境区域分布。结果显示,黄灯启亮时车辆至停车线距离和倒计时增大停车概率,但黄灯启亮时车辆速度减小停车概率;倒计时条件下第二类困境区域移向停车线,但其长度仍为24.1m。因此,倒计时不能缩小黄灯第二类困境区域。然而,确定第二类困境区域边界过程中未考虑倒计时与其他变量之间的相互作用,这可能导致低估倒计时的效果,后续研究将予以改进。

飞机动态推出控制策略仿真优化模型

机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一般形式,以离港成本为目标,建立了基于停机位等待惩罚的动态推出控制模型,在不延误的前提下提出了一种基于网格参数优化的蒙特卡洛仿真优化算法。通过北京首都机场实际运行数据对推出过程进行仿真计算,并与无控制策略以及传统N-control策略的最优可达解进行仿真对比,结果表明:在不延误的前提下,提出的推出策略可以更加有效地降低平均滑行道滑行时间,NPC策略的离港运行成本和燃油成本可降低45.52%和54.23%,SPC虽然成本节省劣于NPC策略,但是其简单的操作方式可以为离港推出调度方式的改进提供决策支持。

出租车行业利益主体博弈模型研究

针对国内出租车行业交通监管方面的问题,为全面、量化的分析行业内部冲突,分析行业利益主体关系,构建利益主体之间的博弈模型,分析出租车司机、公司、乘客、政府、黑车五个主体之间的利益关系,求解混合策略博弈均衡解,并通过策略选择概率随参数变化曲线分析参数对策略选择的影响.结果表明,模型能够清晰、准确的分析出租车行业利益主体的冲突过程,明确各利益主体之间的利益关系.