基于Kriging遗传算法的高速公路应急车道管控优化

针对如何在不同交通流状况下有效提高高速公路运行效率和降低安全风险的问题,提出基于Kriging代理模型的遗传算法优化应急车道管控策略。结合应急车道开放策略的时空特性设计数学优化模型,通过引入Kriging代理模型,结合遗传算法搭建优化框架,采用仿真软件获取数据训练代理模型,以此求解带有开放时间和开放空间双重约束的总行程时间与总碰撞暴露时间最小化问题。对车道控制时间与空间变量的变化频次进行了约束,并对目标函数中效率与安全指标权重变化对优化结果的影响进行了分析。实验表明:该优化方法使路网总行程时间减小14.9%,碰撞暴露时间减小44.2%,控制效果提升。

基于代理模型辅助NSGA-Ⅱ算法的地铁接驳公交优化

城市轨道交通与地面公交之间的便利衔接是满足居民多元化出行需求,促进城市公共交通系统发展的关键。现有研究在建立公交线路优化模型时缺少对一些重要微观指标的考虑,例如高峰期需等待多班公交的比例和车内拥挤度等。同时对线路运营中随机性和异质性要求的考虑也存在不足,导致其在实际应用中表现欠佳。为解决上述问题,该文从公交的服务过程出发,以乘客出行成本与企业成本最小化为目标,建立考虑运行速度、车辆类型、发车频率、线路票价、车辆拥挤程度、线路线型等影响因素的优化模型,使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,并针对遗传操作部分进行改进。同时为提高求解精度,设计了一种微观仿真算法对解进行评估。在此基础上,采用Kriging代理模型进行辅助计算以提高算法求解效率。最后,以深圳市地铁公交接驳为例,采集地铁与公交IC卡刷卡数据,对提出的算法进行验证。同时,进一步对线路票价、运行速度、运营车型以及客流大小等因素进行了灵敏度分析,依据分析结果提出了运营线路的改善建议。结果表明,该算法相较于传统NSGA-Ⅱ算法能在相同的求解时间下得到更好的线路优化方案,方案平均节省约35.49%的总成本,且迭代速度提高26.94%。由此可见,该文提出的地铁接驳公交优化方法对提升接驳效率与运营水平均具有实际意义。

山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析

高速公路隧道构造特殊且通行环境复杂,因而通常事故多发。为探究高速公路隧道路段与开放路段事故影响因素和严重程度致因机理的差异,采集沪昆高速邵怀段2011—2016年期间1537起事故为研究样本;以事故发生路段为响应变量构建逻辑回归模型,解释各种风险因素对事故发生路段倾向性的影响差异;分别针对隧道路段与开放路段建立模型研究事故伤害严重程度的影响因素。建立二元Logit回归模型分析事故的发生倾向性和2类路段的事故严重程度的影响因素;采用随机参数Logit模型以反映异质性条件对参数的影响。统计表明:与疲劳驾驶、未保持安全距离相关的事故发生在隧道路段的概率更高,其事故发生概率分别是开放路段的2.373和2.482倍;与隧道路段事故严重程度正相关的因素包括下坡(坡度2%以上)、夏季和超速行驶,其中下坡(坡度2%以上)段的严重事故发生的概率为上坡(坡度2%以上)的3.397倍,夏季的严重事故发生概率为秋季的3.951倍,超速行驶相关的严重事故发生概率为其他不当驾驶行为的4.242倍;与开放路段事故严重程度正相关的因素包括超速行驶和疲劳驾驶,其中超速行驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的2.713倍,疲劳驾驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的4.802倍。研究表明,山区高速公路隧道路段与开放路段的事故发生概率及其严重程度的影响因素存在一定的差异性,研究结论可为山区高速公路差异管理方案制定提供依据。

基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的自主式交通系统参与主体识别方法

自主式交通系统(ATS)的重要组成部分是参与主体,参与主体的信息通常依靠文本进行描述。为构建自主式交通知识图谱,需要从文本中准确地识别出大量参与主体。为此,研究了基于BERT-Bi-LSTM-CRF模型的实体识别方法,对自主式交通系统参与主体进行抽取。词嵌入模型BERT为预训练语言模型,用以捕获丰富的语义特征,将捕获的语义特征输入到双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)模型中提取上下文双向序列信息,经条件随机场(CRF)处理得到最优序列预测结果。收集交通专业相关的原始语料,经过数据预处理与文本标注,形成了可用于自主式交通系统参与主体识别的语料库,基于此数据开展实体识别对比实验。结果证明:BERT模型显著提升了自主式交通系统参与主体识别任务的性能。相较于传统方法 CNN-LSTM或Bi-LSTM等,所提方法可以得到最佳综合识别效果,各实体的综合F1值为86.81%,表明通过BERT模型提取参与主体的语义特征,可以增强识别方法的泛化能力。“使用者”“运营者”“提供者”“规划者”“维护者”类实体的F1值分别为90.35%,92.31%,90.48%,93.33%,95.00%。验证了所提方法识别自主式交通系统参与主体的有效性。

大数据背景下交通类专业实践教学改革

针对交通类专业实践教学体系存在的不足,在大数据背景下优化实践课程体系。从实践内容、实践教学方法和考核方式3个方面提出改革措施,将交通大数据与交通实践课程融合,加速推进高校智能交通教学体系建设。基于交通大数据的实践教学方法不仅能提升学生自主学习能力和创新能力,更能适应智能交通行业的人才培养需求。

基于模糊理论的自主式交通系统多维架构映射关系建模

为探究自主式交通系统(ATS)功能、逻辑和物理架构之间作用方式,需要对多维架构映射关系进行建模。该研究在建立系统多层次映射关系模型的基础上,以构建系统横纵向作用关系模型为研究的切入点,在利用模糊理论对架构解析信息进行处理以及架构之间关系进行描述的前提下,建立包含多重反馈影响的映射关系矩阵。在结合系统纵向作用关系的基础上,构建融合横向关系作用的系统联动措施求解办法,并以车辆自动驾驶交叉口场景为例验证了方法的有效性。研究结果解决了大型系统模糊信息的推理问题,并为复杂系统的管理提供了可借鉴的理论与方法。

智能网联交通系统多层次映射关系建模

目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺。首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证。结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性。

基于多准则粒子滤波算法的车辆轨迹重构

完整的车辆轨迹数据为高效交通管控提供数据支撑。为从城市车牌识别数据(ALPR:Automatic license plate recognition)中提取完整车辆轨迹信息,提出一种粒子滤波框架下的多准则车辆轨迹重构方法。首先,对提取到的初始车辆轨迹进行断点识别,确认车辆轨迹中需重构部分的位置和数量,并结合k则最短路算法对这些部分搜索生成轨迹集。然后,将轨迹集中的每条轨迹视作初始粒子输入到改进的粒子滤波器中,新粒子滤波器的5个重采样过程与5个时空校正因子一一对应,即:行程时间一致性因子、可测性准则因子、路径尺寸因子、转弯次数因子和距离准则因子。新粒子滤波器对含有主观因素的校正因子重采样过程加入了一定的随机性,以模拟车辆在行驶时的主观行为,粒子滤波器最终输出的轨迹为重构后的完整轨迹。最后,以长沙市天心区实测车牌识别数据为例,对比本文算法与传统算法轨迹重构的准确性。结果表明,本文算法考虑了车辆行驶时的随机性,在重构准确率方面具有一定优势,重构平均准确率达到94.8%。综上,提出的算法在传统方法基础上进行了多方面的改进,有利于提升轨迹重构的可靠性和精度,为城市路网车辆轨迹分析提供高质量的数据基础。

考虑车道排队特征的城市路网交通事故影响范围估计

有效评估城市道路交通事故的影响范围,对快速恢复道路交通、减少连续事故的发生以及实施及时的救援措施具有重要意义。针对事故影响范围,目前国内外的研究主要集中在高速公路,对于城市道路事故影响范围的研究相对较少,特别是在微观层面如何准确估计事故影响在道路上的具体位置,依然存在较大的挑战。首先,定义交叉口延误、路段速度比,根据延误阈值、速度比阈值等指标估计事故影响路段。在此基础上,考虑城市道路交通流在信号控制条件下的间断流特征及交叉口进口道上的分流特征,运用交通波理论计算单车道排队长度,确定事故影响范围的边界。通过分析交通波的传播速度,描述两相邻交叉口路段单车道上车流的排队-消散过程,建立事故影响下车辆排队长度的计算模型。为验证模型的有效性,通过采集长沙市车牌识别数据,结合实地调查,利用VISSIM仿真软件搭建了包含22个交叉口的城市区域路网,并利用实测交通流数据对仿真路网流量进行校正。在此基础上,设计了包含不同事故等级、发生位置和道路等级的事故场景,通过对比实验发现80%的案例中事故影响范围的模型估算值与仿真结果之间的相对误差少于10%。通过进一步分析获得以下结论:事故持续时间越长、占据车道数越多,事故的影响范围越大;距交叉口越近的事故形成拥堵的速度越快、影响范围越大。

考虑换道意图的LSTM-AdaBoost车辆轨迹预测模型

不合理的车辆的换道行为是导致交通事故发生的主要原因之一,提前预知换道车辆的轨迹并及时做出相应调整有助于减少事故的发生。针对换道车辆轨迹预测问题,采用将深度学习和集成学习相结合的轨迹预测方法,并考虑了换道意图的影响。建立连续隐马尔可夫模型对车辆进行换道意图检测,提前判别车辆的换道状态,并输入至相应的轨迹预测模型中;将LSTM(long short term memory)作为AdaBoost算法(adaptive boosting)的基预测器,建立LSTM-AdaBoost模型,在多个基预测器同时进行轨迹预测的基础上,通过训练调整各个基预测器的权重并将结果加权集成,提升预测模型的精度和稳定性;通过NSGIM(next generation simulation)数据集对模型进行训练和测试,结果显示意图预测模型在变道前一秒的准确率在90%以上,LSTM-AdaBoost集成轨迹预测模型与单一的LSTM模型相比精度和稳定性显著提升,且预测结果中异常数据更少,具有较好的稳定性;同时预测对比结果也表明增加意图预测模块有助于提升换道轨迹预测的精度。

基于递阶优化的城市区域路网交通控制

城市道路拥堵问题随着城市机动化的快速发展日益凸显,采用合理的控制手段提高区域路网效率成为急需解决的问题。以长沙市部分路网作为研究对象,选取连续5个工作日的早高峰流量数据进行研究。在VISSIM仿真软件中根据抽象路网搭建仿真路网,将仿真路网中的交通数据与实际道路车牌识别数据相匹配,以交叉口通过车辆数为评价标准计算仿真路网与实际道路的误差率,保证仿真路网真实性。采用反压力值作为道路反馈指标,计算路网中的压力分布情况。基于周期稳定性,将研究范围内的交叉口划分为2类,以大小周期的方式进行信号配时优化,考虑交通高峰期道路饱和度偏高的情况,将传统韦伯斯特算法进行改进后作为控制方法。采用递阶优化的思想进行控制策略计算。对控制策略进行仿真验证,在结果中从路网和车辆2个方面选取在网车辆数、到达车辆数、车均延误和车辆速度四4个指标对优化前后的路网状况进行评价。优化后的路网较原始路网在到达车辆数和车辆速度方面有所提升,在网车辆数和车均延误有所下降。同时,针对不同饱和度的交叉口,控制策略在4个评价指标方面也有相同的优化趋势。研究结果表明,基于递阶优化的路网交通控制能够提高路网的通行效率,改善路网运行环境。

数据驱动的城市路网短时交通流预测

文中立足于大数据时代的城市交通背景,总结现有短时交通流预测的研究现状,内容涵盖统计学模型、机器学习模型、传统深度学习模型及新颖的图神经网络等预测方法.根据预测模式将现有研究划分为单节点交通流预测及网络级交通流预测两大类别.将前者进一步细分为考虑交通流时变特征的预测方法及考虑空间相关性的预测方法,将后者按照所使用的预测模型归纳为基于卷积神经网络的预测方法及基于图神经网络的预测方法,论述了图神经网络中涉及到的拓扑网络构建方法.总结了现阶段预测方法中的不足,指出了包括融合多维交通特征、考虑多源数据时空特征的协同预测,以及融合时空复杂网络与交通预测等七点未来研究的重点方向.

基于本体和产生式规则的自主式交通系统演化研究

为探究自主式交通系统(Autonomous Transportation System,ATS)的演化机理,基于本体的知识建模与基于产生式规则的知识推理分析自主式交通系统要素的相互作用及演化特征。首先,收集交通领域文本数据,经预处理后形成语料库。构建狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型和BERT-BiLSTM-CRF模型用于从语料库中抽取自主式交通的概念和实例。其次,为构建自主式交通的知识模型,基于本体理论,定义概念间的语义关系并填充实例。再次,依据知识模型构建了交叉口的自动驾驶场景要素网络,并基于产生式规则的知识推理方法,设立了3条规则进行推理。最后,计算了推理前后要素网络指标,包括关系数量、平均度、平均路径长度和图密度。结果表明,该知识推理方法挖掘了463条隐含关系,平均度由1.418增至2.347,平均路径长度由1.940减小为1.745,图密度由0.003上升为0.005。借助知识推理方法,总结出自主式交通系统的演化机理,即网络形态从稀疏发展为稠密、网络效率逐步提升的过程。

Numerical simulation of boundary heat flow effects on directional solidification microstructure of a binary alloy

The boundary heat flow has important significance for the microstructures of directional solidified binary alloy.Interface evolution of the directional solidified microstructure with different boundary heat flow was discussed.In this study, only one interface was allowed to have heat flow, and Neumann boundary conditions were imposed at the other three interfaces.From the calculated results, it was found that different boundary heat flows will result in different microstructures.When the boundary heat flow equals to 20 W·cm-2, the growth of longitudinal side branches is accelerated and the growth of transverse side branches is restrained, and meanwhile, there is dendritic remelting in the calculation domain.When the boundary heat flow equals to 40 W·cm-2, the growths of the transverse and longitudinal side branches compete with each other, and when the boundary heat flow equals to 100-200 W·cm-2, the growth of transverse side branches dominates absolutely.The temperature field of dendritic growth was analyzed and the relation between boundary heat flow and temperature field was also investigated.

特重度烧伤患者早期发生严重低钙血症的影响因素与临床意义

目的 分析特重度烧伤患者早期发生严重低钙血症的影响因素与临床意义。方法 2010年1月—2015年7月，笔者单位收治的142例特重度烧伤患者符合研究入选标准，对其病历资料进行回顾性分析。（1）统计入院时低钙血症和严重低钙血症发生情况。（2）根据性别将患者分为男性组113例和女性组29例，比较2组患者中年龄〉55岁和≤55岁者的入院血钙水平，对数据行t检验。（3）根据入院血钙水平，将患者分为严重低钙血症组52例和非严重低钙血症组90例，比较2组患者性别、年龄、火焰烧伤情况、烧伤总面积、吸入性损伤情况、入院时间以及入院pH值、白蛋白水平，对数据行χ^2检验、t检验。选取P〈0.1的指标，行多因素logistic回归分析，筛选特重度烧伤患者早期发生严重低钙血症的影响因素。（4）根据预后情况，将患者分为存活组112例与死亡组30例，比较2组患者性别、年龄、火焰烧伤情况、烧伤总面积、吸入性损伤情况、入院时间以及入院时血钙水平、pH值、白蛋白水平，对数据行χ^2检验、t检验。选取P〈0.1的指标，行多因素Cox回归分析，分析影响特重度烧伤患者预后的因素。结果 （1）入院时142例患者中共138例发生低钙血症，占97.2%，其中严重低钙血症患者52例，占36.6%。（2）男性组年龄〉55岁患者入院血钙水平为（1.84±0.19）mmol/L，与组内年龄≤55岁患者的（1.88±0.21）mmol/L及女性组年龄〉55岁患者的（1.96±0.13）mmol/L相近（t＝0.833、1.560，P〉0.05）。女性组年龄≤55岁患者入院血钙水平为（1.78±0.19）mmol/L，显著低于男性组年龄≤55岁患者及女性组年龄〉55岁患者（t＝－2.197、－2.472，P〈0.05）。（3）非严重低钙血症组患者烧伤总面积及吸入性损伤比例明显小于严重低钙血症组（t＝2.379，χ^2＝13.410，P〈0.05或P〈0.01），入院时间明显早于严重低钙血症组（t＝2.675，P〈0.01），入院白蛋白水平明显高于严重低钙血症组（t＝－6.163，P〈0.01）。2组患者性别、火焰烧伤情况、年龄、入院pH值相近（χ^2＝1.869、2.850，t＝－0.578、0.645，P〉0.05）。多因素logistic回归分析显示，仅入院白蛋白水平是特重度烧伤患者发生严重低钙血症的独立影响因素（比值比为1.179，95%置信区间为1.092-1.273，P〈0.01）。（4）存活组患者烧伤总面积、吸入性损伤比例明显小于死亡组（t＝－5.515，χ^2＝27.573，P〈0.05或P〈0.01），入院pH值及入院白蛋白水平明显高于死亡组（t＝2.208、3.321，P〈0.05或P〈0.01）。2组患者性别、火焰烧伤情况、年龄及入院时间、入院血钙水平相近（χ^2＝0.198、2.545，t＝－1.316、－1.397、1.857，P〉0.05）。多因素Cox回归分析显示，烧伤总面积和吸入性损伤是预测特重度烧伤患者预后的独立危险因素（相对危险度为1.066、4.081，95%置信区间为1.023-1.110、1.144-14.559，P〈0.05或P〈0.01），入院pH值、白蛋白及血钙水平不是预测患者预后的独立危险因素（相对危险度为0.003、1.025、0.634，95%置信区间为〈0.001-1.183、0.956-1.099、0.055-7.321，P〉0.05）。结论 大部分特重度烧伤患者入院时血钙水平即显著降低，尤其是≤55岁女性患者；相较于非严重低钙血症患者，严重低钙血症患者烧伤总面积更大，吸入性损伤比例更高，入院时间更晚且入院白蛋白水平更低，但只有入院白蛋白水平是患者发生严重低钙血症的独立影响因素；入院血钙水平并不能预测特重度烧伤患者预后。

考虑内在关联性的城市路网交通运行效率评价

为实现大规模城市路网下的交通运行效率评估,立足于深圳市福田区、南山区以及罗湖区的浮动车轨迹数据,提出了一种结合交通可达性与道路交通流特性的评价方法。通过地图匹配与网络重构获得路网重构图,对其进行社区发现与聚类以挖掘路网内在联系并进行交通运行效率评价。该评价方法兼顾路网结构与交通属性,在考虑路网内在关联性的情况下进行城市路网交通效率评价,并通过评价结果对实际路网提出针对性改进建议。相比传统方法,该文提出的评价方法能够识别出道路间相互影响关系,在局部路网的尺度下修正评价结果,使评价结果体现出实际路网不同区域内交通效率的内在联系。