交通强国背景下交通运输类专业课程思政融合路径探索

对交通强国背景下交通运输类专业课程思政建设的意义进行分析,构建立体化的思政教育理念,从专业顶层设计出发,进行课程思政整体架构设计,以知识、能力、价值提升为目的修订和完善课程教学目标,并在教学实施和全过程评价中加以体现,使课程思政教育融入交通强国背景下专业人才培养,为专业教学的办学理念及教学实施提供借鉴.

“预期学习结果”驱动体系在交通工程专业设计类课程中的应用

基于CDIO,提出以"预期学习结果"为目标,从三个重点层面,具体到四个教学环节进行总体设计,从"基于教材的教学"转向"基于预期学习结果的教学",构建预期学习结果、反向教学设计、持续的学习结果评测三位一体的教学驱动体系,并在交通工程专业设计类课程教学改革与优化中予以应用和实践。

基于三方主体的城市公交系统综合评价

从政府、公交企业、出行者三方评价主体的角度出发,建立了基于三方主体的城市公共交通系统综合评价指标体系,利用模糊综合评价和层次分析(AHP)法的集成来评价城市公共交通系统,为公交决策问题提供强有力的支持;并利用该评价指标体系对长沙市现有公共交通系统进行了综合评价。

交通类专业GIS课程实验教学研究

本文通过分析交通类专业地理信息系统实验教学的特点,提出了该课程实验教学的目的、要求,以及符合实际的课程实验教学指导思想,并结合几年的教学实践,对实验教学内容进行了研究。通过课程实验教学的实施,使得交通类专业学生能更好地巩固课程理论知识,并实现较好的工程应用,以适应现代高度信息化、智能化的交通发展趋势。

交通工程设施设计与交通设计课程合并教学的探讨

该研究以课程合并的必要性分析为基础,通过分析交通工程设施设计和交通设计课程之间的关系,探讨了两课程合并教学的整合模式,并提出了课程合并的相关建议,以此解决知识总量激增与学分学制有限的突出矛盾,保证专业知识的延续性、融合性和拓展性。

交通工程专业GIS课程教学研究与实践

本文通过分析交通工程专业地理信息系统课程特点,提出了符合实际的课程教学指导思想,结合几年的教学实践,对教学内容、实验教学进行了解。通过课程的学习,使得交通工程专业学生能更好地适应现代高度信息化、智能化的交通发展趋势。

城市公交优先机制的动态博弈分析

通过建立基于完全信息条件下的静态博弈模型,验证了交通公共资源利用方面常出现的问题.为促进公共资源优化配置,避免公共资源悲剧的发生,以有限理性的复制动态和优化稳定策略分析为基础理论,建立动态博弈模型并进行求解,从而提出了解决城市交通问题的办法,为政府实行公交优先机制提供了有力论证.

城市自助式公共出租车的调度问题探讨

自助式公共出租车是一种缓解城市交通问题且适合城市内部短时双向出行的交通方式,既能减少私家车的使用率,又能满足顾客的个性化需求。城市交通流的潮汐现象导致各网点供需不均衡,极大影响整个系统的运行。针对该缺陷,文中根据不同时刻各网点的车辆数和顾客的需求量,综合考虑运输顾客、空车调配、原地停留等情况的效益,引入惩罚因子对模型进行改善,得到总费用最小、满意度最佳的决策方案;根据问题特征,设计了求解该问题的简单函数逼近算法,给出了具体求解流程;最后结合算例,计算得到了最佳城市自助式公共出租车调度方案。

关于交通工程专业本科毕业设计选题的探讨

本文从就业趋势角度出发,探讨了交通工程专业毕业设计选题,结合该专业就业现状确立合理的毕业设计选题体系,避免了盲目和随意,从而有效地激发学生的主体作用,提高学生毕业设计的积极性,为就业奠定坚实的基础。

一种拥挤数量调节的非均衡网络交通流动态演化模型（英文）

基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论,采用经济学中市场摸索过程模拟出行者路径选择行为;假设城市出行者在路径决策过程中,考虑路径出行时间和关键路径拥挤程度的共同影响,以价格拥挤混合均衡交通流模式为基础,建立了一种价格-拥挤混合调节的非均衡网络交通流动态演化模型,并验证了模型稳定状态与均衡的等价性;基于简单的测试网络和中型路网,对演化模型进行了模拟,描述了非均衡网络交通流的演化过程与非均衡状态下交通网络的整体表现。研究结果表明:时间价格调节模型的演化结果符合经典的Wardrop第一原理,拥挤数量调节的结果使得OD间各路径上关键路段的拥挤程度一致,价格-拥挤混合调节的结果会使路径流在走行费用较小和拥挤程度较低的路径上相互进行调整,其动态演化过程波动性要大于单一调节的情况;在测试路网中,考虑采用拥挤程度对路径进行选择的行为,使得整个路网拥挤均匀程度整体提高62%,但路段饱和度均值却从0.60增大到了0.64,表明路网整体上变得拥挤;若考虑两者的共同调节,最拥堵路段饱和度从0.936下降到0.787,均匀程度整体提高46%,且路段饱和度均值降低,路径行程时间变小,拥堵得到改善;中型路网的测试结果也表明这种混合均衡模式能灵活、客观地描述路网交通流动态演化过程,获得较为合理的路网系统的稳态流量。

城市居民出行市场非均衡调控机制

为了能够在交通供求不剧烈波动且调节变量调节幅度不太大的前提下将其调控至均衡状态,解决当前普遍存在的交通供求非均衡问题,将道路网络系统视为一个经济系统,通过对出行需求方和供给方的定义,构建了城市居民出行市场。在出行市场中,针对OD对定义了出行需求函数和出行供给函数,所定义的供求函数具有共同的价格调节变量,区别于传统的交通供求函数具有不同调节变量的情况。经济学非均衡理论认为只有通过价格和数量的共同调节才能使供求关系更好地趋向于均衡状态,基于此考虑价格和数量同时对交通供求所产生的影响,构建了更加符合实际的非均衡出行市场模型。运用动态规划方法分析了价格和数量作为共同的调节变量对非均衡出行市场供求关系的调控机制,获得了相应的最优调节律并演示了不同最优调节律对交通供求的调节作用。研究结果表明:非均衡出行市场模型中交通供求函数采用了共同的价格和数量调节变量,因此可以在同一坐标体系下研究价格和数量对交通供求关系的相互调节作用;单一的最优价格调节或单一的最优数量调节均为最优价格-数量调节在极端情况下的特例;相较于单一的最优价格调节或单一的最优数量调节,通过最优价格-数量调节确实能够更好地调节交通供求关系,达到均衡状态。

交通系统中的均衡与非均衡问题

针对交通系统研究中出现的均衡与非均衡问题,系统介绍非均衡交通流理论、非均衡网络交通流模式、非均衡网络设计和非均衡交通供求关系。分类综述上述非均衡问题的研究动态和应用情况,并加以评述。虽然各种非均衡问题的研究内容不同,研究方法各异,但将其放在出行市场中加以分析,发现各种非均衡研究之间存在着密切的联系。非均衡交通流理论研究的是出行市场交易表现形式的特性;非均衡交通流模式研究的是出行市场价格的波动过程,非均衡网络设计则力求使这种价格波动引起的社会成本最小,上述非均衡变化的根源在于出行市场交通供求关系的变化。

基于无人驾驶车辆的可变车道优化方法

为充分利用道路资源,提高道路网络系统的运行效率,缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题,面向无人驾驶车辆普及的未来对可变车道优化方法开展了研究。根据用户最优和系统最优之间的关系,提出了通过ITS调控所有无人驾驶车辆实现系统最优的方法。在此基础上,进一步考虑可变车道对道路资源的调节作用,构建了基于无人驾驶车辆的系统最优可变车道模型。采用混沌粒子群算法对模型进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性。研究结果表明:在无人驾驶车辆普及的未来,单纯通过ITS调控所有无人驾驶车辆在道路网络达到系统最优状态,由于不能很好地利用轻交通流方向闲置的道路资源来提高重交通流方向路段的容量从而调节道路网络结构更好地匹配居民出行需求,因此对于缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题效果并不突出,对于提高道路网络的运行效率亦有限。而结合可变车道优化后,可以很好地协调人、车、路之间的关系,调节道路网络结构更好地匹配居民出行需求,均衡各路段的饱和度,优化流量在道路网络上的分布,显著减少道路网络系统总出行时间,在最大程度上发挥道路资源的作用,保障道路网络系统高效运行,有效缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题。