高速公路新能源汽车碳排放量的测算及空间分布特征

针对高速公路大范围路网中新能源汽车由于能源消耗所产生的间接碳排放量难以统计的问题,提出了一种基于高速公路ETC收费联网数据的新能源汽车碳排放量测算方法。首先,对高速公路新能源汽车车流数据进行清洗与处理;然后,依据高速公路路网门架分布定义并划分路段单元,在此基础上对不同类型的新能源汽车进行能耗分析;最后,建立了新能源汽车运行阶段的碳排放计量模型,并以广东省为例,进行了碳排放量的测算及空间分布特征分析。结果表明:1类纯电动客车为高速公路新能源汽车碳排放的主要来源,其碳排放量占新能源汽车碳排放总量的74.20%,其次是1类纯电动货车,其碳排放量占新能源汽车碳排放总量的14.18%,1类插电式混合动力客车的碳排放量占比为11.62%;新能源汽车碳排放量较高的地市主要集中在珠三角城市群,粤东、粤西、粤北等后发地区的碳排放总量占比不足13%;新能源汽车碳排放量较高的路段主要分布在发达城市的交通枢纽和市内高速环线中,以广州都市圈和深圳都市圈为中心对周边城市高速公路路网产生辐射效应;后发地区由于高速公路路网密度较低且基础设施建设相对滞后,新能源汽车的普及率较低,相应的碳排放量普遍处于较低水平。

考虑出行成本不确定性的路网交通疏散策略

为提高应急管理水平,考虑突发事件影响下的交通出行成本不确定性,对城市交通疏散问题进行研究。首先,根据交通疏散问题的时空特性创建时空耦合网络图,并且结合行程时间成本和冲突风险成本,提出了城市交通路网出行成本的量化方法。进一步考虑路段资源权重上限的影响,通过增加边际约束,构建基于预算不确定集的先验疏散策略的鲁棒优化模型,以最小化路网疏散过程的总交通出行成本。然后运用模型重构技术,将搭建的鲁棒模型转化为混合整数线性规划模型,并设计改进的拉格朗日松弛方法进行解耦求解。最后以SiouxFalls网络进行算例分析,数值结果表明,随着不确定集和模型规模的增大,行程时间成本和冲突风险成本的增速分别提高约29.13%和236.46%,模型预算参数控制在一定的区间,能够较好地权衡解的鲁棒性与最优性。通过南京部分区域路网案例测试验证所述方法在更大规模网络算例的适用性,研究结果表明:相比于传统拉格朗日松弛方法,所提出的改良方法可以在较少的迭代次数内得到高质量的可行解。研究结果可以为应急指挥部门制定可靠的交通疏散策略提供思路。

考虑动态交互作用的智能车辆轨迹预测

在多车交互的动态场景中,智能车辆需要具备对周围车辆未来轨迹的预测能力,以实现安全高效行驶。本文提出一种考虑邻车动态交互作用的轨迹预测方法。首先基于目标车辆及周围车辆的历史轨迹信息,构建动态时空关联图,作为交互特征提取模块的输入,再运用图注意力机制获取历史时域上可变的交互特征参数;其次,将目标车辆历史时域信息与可变的交互特征参数融合,嵌入时间注意力机制得到上下文向量,再通过长短时记忆神经网络解码输出目标车辆的未来轨迹;最后,运用CitySim数据集对本文模型进行训练及验证,又采用CQSkyEye数据集对模型进行迁移性实验。结果显示:模型在5 s的预测时域上均方根误差为0.82 m,与其他预测模型的最优结果(0.96 m)相比,精度提升15%,并且可以提前2 s对车辆轨迹进行准确预测;对于迁移性能,本文模型相比其他模型有一定优势,在改变图构建的距离阈值参数后,5 s预测时域上的均方根误差为6.43 m,对比其他模型最优结果(12.41 m),精度提升48%。

基于居民属性数据的出行碳排放预测模型

准确分析居民出行方式的碳排放及方式选择影响因素的重要性和敏感性,是精准制定交通减排措施的基础。根据居民出行调查的家庭属性、个人属性、出行属性和环境属性等影响因素综合分析,基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)构建了居民出行方式预测模型并进行验证,结合出行活动水平、各种能源类型的碳排放系数、标准煤系数等参数,构建了基于居民属性数据的出行碳排放预测模型;最后,以广州市为例进行实证分析,对居民出行方式和碳排放总量进行预测,并分析了出行方式选择影响因素的重要程度和重要因素敏感性。结果表明:基于居民属性数据构建的碳排放预测模型,能较为精确地预测各种出行方式的碳排放,较好地分析碳排放的影响因素重要性和敏感性,以及全面揭示出行行为、出行方式和出行碳排放之间的关系。其中,起终点距最近公交站的距离或距最近地铁站的距离、自驾车费用、出行距离等是影响居民出行方式选择的重要因素。当起终点距最近地铁站距离下降55%时,地铁出行竞争力随着距离缩短而明显提升;在公交站点密度较大的区域,起终点距最近公交站距离对居民出行方式选择不敏感;当碳排放费用增加400%时为居民出行方式和碳排放的转折点,超过转折点后小汽车出行方式难以转移;当出行距离下降幅度在90%以内时,碳排放下降速度最快,最大降幅为90.4%。

一种信号交叉口模糊交通控制方法

通过分析城市信号交叉口的交通流特征认为 :在一定程度上 ,模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性 .本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法 ,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法 .给出了该控制方法的结构、模糊控制规则以及仿真计算对比结果 ,结果表明 :计算过程简单 ,控制效果优于定时控制方法 ,并且在交通量较大时 ,还优于感应控制方法 .

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能,提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法.首先,利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析,根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素,由此建立相应的动态方程.在此动态方程基础上,通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测.文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验,结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法,可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测.

中等城市绿色交通发展水平评价

建立一套完善的绿色交通评价体系是解决中等城市面临交通问题的关键。首先分析以往的交通评价方法以及存在的不足。综合考虑客运和货运需求,建立中等城市绿色交通发展水平评价指标体系并界定相关评价标准。应用AHP-熵值法确定指标权重,提出基于集成云模型和物元分析理论的中等城市绿色交通发展水平综合评价方法。最后,对河源市绿色交通发展水平进行评价。结果表明:该评价方法原理简单,考虑定性和定量指标,能全面反映城市绿色交通发展的现状和趋势。

山区公路事故黑点鉴别及其成因分析模型

鉴于山区公路交通事故黑点成因的多样性,在定义山区公路事故黑点和动态非定长划分事故黑点鉴别路段的基础上,建立基于当量事故数的鉴别指标法的山区公路事故黑点鉴别模型,根据计算结果将事故黑点进行黑度划分并作相应描述。然后,运用粗糙集理论对各种不利因素进行辨析,从而判断事故黑点形成的主次因素,并利用层次分析法的判断矩阵量化山区公路事故黑点主要成因的各指标权重,对权重较大的指标进行优先治理,实现改善效益最大化,从而有效提高山区公路的行车安全性。

基于PNN的山区高速公路路段安全状态评价

在对路段安全状态和山区高速公路进行定义的前提下,提出了山区高速公路路段的定义及其安全状态评价指标及评价标准.通过在需要进行评价的路段以及路段的上游安装交通流信息采集设备来获取速度参数.以山区高速公路交通事故历史数据和实时的速度参数作为评价指标,参考提出的评价标准,建立了基于概率神经网络(PNN)的路段安全状态评价模型.仿真结果表明,该模型能够对山区高速公路路段安全状态进行评价.

基于离散粒子群算法的协同车辆路径问题

考虑车场容量、不同车型车辆行驶最大里程等约束条件,建立以车辆配送总费用最小为目标的一类带时间窗协同车辆路径问题数学规划模型、即属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物,采用文献[1]中的自适应离散粒子群算法求解该问题并定义了其可能解的粒子的编码方式。最后,通过一个算例得出结论:同普通物流配送情形相比,本文模型求解的最佳总配送里程和费用分别有效减少24.86%和29.95%,验证了模型的正确性和合理性。

基于层次分析法的物流配送车辆导航路径规划求权方法

研究了针对物流配送车辆导航,利用层次分析法进行路径规划求权。物流配送车辆导航系统的核心功能之一是路径规划,道路权值是路径规划的基础。考虑到物流配送涉及的多方面利益,首先确定道路权值需要综合考虑各种道路与非道路的影响因素。以配送总代价最低为优化目标,在全面分析各影响因素的基础上,就各自特点对其进行量化和无量纲化处理,然后利用层次分析法,提出道路权值的计算方法,计算出各影响因素组合权重,由此得到路径规划所需要的道路权值。该求权方法以物流配送车辆导航为基础,权值综合体现了多方面利益,为物流配送车辆导航的路径规划提供依据。

适于车辆路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要模块.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和快速运算能力.

GPS/DR组合定位技术在物流运输监控管理中的应用

车载定位系统的精度及可靠性是构建物流运输监控系统的首要目标.文中阐述GPS技术和DR技术的基本原理、各自的优缺点及其组合定位技术优势,并对两种技术数据融合方法进行研究.在介绍物流运输监控管理的基础上研究基于GPS/DR组合定位技术物流监控系统的构建方案,对该系统功能作了详细介绍,并描述物流监控管理调度流程.最后对基于GPS/DR组合定位技术在深圳市物流运输监控管理中的应用情况进行了介绍.

适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法

提出了适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法,分别对遗传算法的初始种群产生方法、交叉方法、变异方法进行了改进,实现了算法中参数的自适应调整.实验结果表明,改进后的算法能避免断路、回路的产生,提高算法的搜索效率和适应性.文中提出的算法能快速有效地求解物流配送车辆导航路径规划中的点到点型路径优化,满足实时性要求.

高速公路入口匝道合流区的CP-CS融合模型

为有效地评估高速公路现有或预建入口匝道合流区的交通安全性,提出了一种综合考虑冲突概率(CP)与冲突严重性(CS)的CP-CS融合模型。首先,考虑车辆微观运行特征对交通冲突的影响,构建了冲突概率模型;然后,利用统计数据集成冲突概率与冲突严重性,建立了CP-CS融合模型;最后,结合实测交通数据,采用SSAM交通冲突仿真分析验证所建模型的有效性,并基于案例研究揭示合流区风险系数演变机理,明确不同优化方案下合流区的安全状态。实验结果表明:文中模型有助于提高现有或预建入口匝道的安全水平;当主线车流速度小于27m/s,每小时流量低于1000辆时,合流区具有较高的通行效率与安全水平。

基于遗传算法的离散时间动态网络最短路径求解(英文)

采用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中的最短路径问题,并采用所提出的随机A*算法解决了利用遗传算法求解最短路径问题时的最大障碍——初始种群的产生.最后以广州市电子地图为基础随机产生了一个不满足先进先出原则的动态网络(包括20000个节点,40000条边和144个时间间隔),来对所提出的算法进行验证.试验结果表明,遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题.

基于iDEN专网的现代物流信息系统设计与功能实现

介绍了iDEN(integrated Digital Enhanced Network)专网的VSELP语音压缩编码、M-16QAM调制等关键技术特点以及集群调度、数据传输等主要功能,并结合现代物流信息系统的实际需求特性,进行基于iDEN专网的现代物流信息系统总体架构与系统功能设计,进而对各子系统具体功能做出详细分解。综合运用基于iDEN的车辆定位、图像监控等技术实现各子系统的主要功能。最后对iDEN专网在深圳市现代物流子系统中的应用情况进行了介绍。

广佛城际交通居民出行特性研究

随着城市化进程加快,城市群城际交通出行特性不断发生变化。以广佛同城化效应下的城际交通为研究对象,首先分析了广佛城际交通居民出行行为的影响因素。然后,通过广佛城际交通居民出行满意度调研,采用相关性分析与回归分析的方法,从居民出行次数、出行时间、出行目的以及出行方式等方面分析广佛城际交通居民出行特性。最后,基于SWOT分析法提出针对广佛城际交通一体化发展的对策与建议。研究广佛城际交通居民出行特性及一体化发展对策,可以为广佛都市圈内交通设施资源的高效配置、区域一体化进程的推进提供有力的支撑。

高速公路山风过境路段雨天可变限速控制方法

降雨对山区高速公路山风过境路段行车安全及通行效率具有较大负面影响.为保证山区高速公路山风过境路段雨天行车安全,提高路段通行效率,减少风雨综合作用的不利影响,文中设计了山区高速公路山风过境路段雨天可变限速控制系统的总体方案,构建了风雨综合作用下的基于防侧滑和安全停车视距的安全车速计算模型,并以控制监控时段内车辆平均行程时间最小为目标,建立了山区高速公路山风过境路段雨天可变限速控制评价模型.结合实际道路、气象数据,利用Matlab软件进行数值仿真计算,结果表明,与固定限速方式相比,文中建立的可变限速控制方法在保障雨天环境下山区高速公路山风过境路段行车安全的同时,提高了车辆的运行效率.

基于有序Logit模型的高速公路追尾事故持续时间分析

追尾事故是高速公路常见事故类型之一。为探究高速公路追尾事故持续时间的特点及影响因素,根据持续时间离散性特征将追尾事故分为3个等级,分别采用有序Logit模型和多项Logit模型建立高速公路追尾事故持续时间分析模型,并通过广东省某高速公路近两年925起追尾事故数据对模型参数进行估计。结果表明,追尾事故占据车道数、受伤人数、事故发生时间、事故发生后10 min内路段平均速度及涉事车辆类型是影响追尾事故持续时间的主要因素,其中占据车道数及受伤人数越多、追尾事故发生于节假日和白天会增加追尾事故的持续时间,事故发生后10 min内路段平均速度每增加一个单位,一般追尾事故与重大追尾事故的概率分别降低0.2%、0.1%;受伤人数每增加1人,一般追尾事故、严重追尾事故的概率分别提高4.8%、1.3%;占据车道数每增加1条,一般追尾事故、严重追尾事故的概率分别提高5.6%、1.5%;涉事车辆中含有大客车、货车及特种车会增加追尾事故的持续时间。