Application Progress of Teaching in the Form of Traffic Short Videos in Nursing Education

With the rapid development of the information technology era,the teaching quality requirements continue to surge,and the mode of education in colleges and universities has also carried out certain innovations.The integration of modern information technology into the teaching process and the combination of medical content has become a new hotspot for reform and innovation of medical education at home and abroad.In this paper,we will describe the application of traffic short videos as the main teaching form in nursing education in domestic and foreign studies,and the role of the application of this teaching form in the improvement of theoretical knowledge and clinical skills of nursing students,as well as the impact on the cultivation of nursing students’professional cognition,communication skills,critical thinking,etc.,with the aim of providing new perspectives for the subsequent nursing education.

Network Traffic Based on GARCH-M Model and Extreme Value Theory

GARCH-M ( generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in the mean) model is used to analyse the volatility clustering phenomenon in mobile communication network traffic. Normal distribution, t distribution and generalized Pareto distribution assumptions are adopted re- spectively to simulate the random component in the model. The demonstration of the quantile of network traffic series indicates that common GARCH-M model can partially deal with the "fat tail" problem. However, the "fat tail" characteristic of the random component directly affects the accura- cy of the calculation. Even t distribution is based on the assumption for all the data. On the other hand, extreme value theory, which only concentrates on the tail distribution, can provide more ac- curate result for high quantiles. The best result is obtained based on the generalized Pareto distribu- tion assumption for the random component in the GARCH-M model.

Integration Theory and Optimal Application of the Traffic Accident Management System

With the development of the social economy,the traditional transportation mode will be replaced by the new mode which emphasizes the integration and cooperation between the transportation modes.The advent of automobilization in China has further intensified the pressure of the road traffic.The traffic jam alarm caused by the traffic accidents is increasing year by year.The minor accidents that can be dealt with quickly account for more than 70%of the traffic accidents.Traditionally,when dealing with the minor accidents,car owners often choose to stay on the spot and wait for the traffic police to deal with them.It is easy to cause"minor accidents and big traffic jams",which lead to the congestion of a road,a bridge and even a block.

Physics of Traffic and the Crowds Theory： AMultidisciplinary Approach to Mobility Education

Crowding is a reality in which we find ourselves involved daily. The crowd produced in a traffic jam is a dynamic entity inwhich the application of physics, mathematics and biology can provide practical help to understand how and why this problematicsituation occurs and what solutions can be found to resolve it. In the mobility education project ＂SicuraMENTE＂, we carried out anexperiment on the conduct of a crowd by simulating a situation of intense city traffic. Taking a cue from an experimental situationproposed in traffic physics, we have verified that a route with limited access can generate a traffic jam and the crowd of pedestrianscan be mitigated by forcing the crowd to use dedicated streets. Taking the outgoing time of the student crowd from the outlet road,with and without the presence of an obstacle in the middle of the roadway, it was found that the traffic jam is resolved more quicklyin the situation with an obstacle because the flow of people is divided into two separate channels, reducing the probability that twoindividuals are close and that this creates an obstruction （example of counter-intuitive physical principle）. We also verified that thespeed of the elements of the crowd influences the formation of traffic jams, which are on average more likely in the case of higherspeed. These important aspects in the design of road networks and transport infrastructure have made students reason on physics＇topics, but also on the correct conduct in traffic. The multidisciplinary approach in education for safe and sustainable mobility, soinnovative in Italy, turned out to be effective in terms of teaching in the frame of a mix of academic disciplines, in which road safetyeducation has become the context and the goal.

Novel Distance Measures on Hesitant Fuzzy Sets Based on Equal-Probability Transformation and Their Application in Decision Making on Intersection Traffic Control

The purpose of this study is to reduce the uncertainty in the calculation process on hesitant fuzzy sets(HFSs).The innovation of this study is to unify the cardinal numbers of hesitant fuzzy elements(HFEs)in a special way.Firstly,a probability density function is assigned for any given HFE.Thereafter,equal-probability transformation is introduced to transform HFEs with different cardinal numbers on the condition into the same probability density function.The characteristic of this transformation is that the higher the consistency of the membership degrees in HFEs,the higher the credibility of the mentioned membership degrees is,then,the bigger the probability density values for them are.According to this transformation technique,a set of novel distance measures on HFSs is provided.Finally,an illustrative example of intersection traffic control is introduced to show the usefulness of the given distance measures.The example also shows that this study is a good complement to operation theories on HFSs.

集成学习框架下的车辆跟驰行为建模

为了提高复杂行驶环境下车辆跟驰行为预测精度,提出了一种集成学习框架下融合理论驱动模型和数据驱动模型的车辆跟驰行为建模方法。基于stacking集成学习框架,选择理论驱动的智能驾驶模型(IDM)、考虑车辆队列和周围行驶条件因素的数据驱动的长短时记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU)网络作为跟驰行为特征的一级学习算法,选择3种线性和8种非线性回归方法作为备选二级学习算法来融合一级学习器的输出特征。通过对比使用实际车辆轨迹数据计算的模型预测精度,确定了最优模型。研究结果表明:包含车辆队列和周围行驶条件变量的数据驱动跟驰模型比IDM模型的预测精度更高;多数情况下采用非线性二级学习算法的融合跟驰模型的预测精度高于IDM模型、数据驱动跟驰模型以及采用线性二级学习算法的融合跟驰模型;分别采用GBRT回归和随机森林回归作为二级学习算法的IDM-LSTM-stacking模型和IDM-GRU-stacking模型具有最高的预测精度;外界干扰下的融合跟驰模型稳定性优于单一的理论和数据驱动跟驰模型。集成学习为驾驶行为建模提供了新方法。

平行式快速路出口交通组织方法研究

针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型。从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式快速路不同交通流量状态下出口最适合采用的交通组织方法。结果表明:当平行式快速路主路驶出车流和辅路车流的总流量低于1500 pcu·h^(-1)时,采取无信号让行的控制方法。主路驶出交通量较高时,采用主路驶出优先控制;辅路交通量较高时,采用辅路优先控制。当总流量在[1500,2300]pcu·h^(-1)时,采用辅路信号与让行相结合的控制方法。当主路驶出交通量较大时,采用辅路信号主路优先控制;当辅路交通量较大时,采用辅路信号辅路优先控制。当总流量高于2300 pcu·h^(-1)时,采用主辅全信号的控制方法。

高速公路混合交通环境下的智能网联汽车换道策略研究

为推动智能网联汽车应用落地,提出高速公路混合交通环境下智能网联汽车换道策略。首先,改进NaSch元胞自动机模型,并采用马尔科夫链算法计算道路通行能力;其次,针对目标车道为专用车道和普通车道分别建立基于车速引导的决策模型和基于博弈论的双矩阵决策模型;最后,采用多目标轨迹优化算法优化换道轨迹。结果表明:目标车道为专用车道和普通车道时,所提出的策略可分别提高换道效率6%、3.38%。

基于TAM-CPV模型的共享电单车持续使用意愿分析

深入剖析共享电单车的使用因素,增强共享电单车用户持续使用意愿对促进共享电单车健康有序发展、提升投放管理精细化水平至关重要。以技术接受模型(technology acceptance model,TAM)为基础,引入感知价值理论(customer perceived value,CPV)中的感知愉悦性、感知风险,并引入感知成本因素;构建基于TAM-CPV模型的共享电单车持续使用意愿模型;以重庆市共享电单车运营的监管数据、现场调查数据和网络调查数据为基础,综合运用SPSS、AMOS软件对结构方程模型开展检验及分析。研究结果表明:感知易用性是影响持续使用意愿的最显著正向因素,感知愉悦性次之,感知成本是唯一负向影响因素;这预示着政府管理部门应当注重共享电单车投放点的合理性,企业应当注重共享电单车APP的使用体验、计费规则。

分形视角下城市非规则道路网近百年演化过程研究

城市道路网在不同时期具有独特的网络结构,然而在近百年历程中如何演变,其过程并不清晰。研究以城市非规则道路网为例,通过历史资料整理提取了南京市鼓楼片区1900年来4个时期道路网,运用分形理论量化表达道路网覆盖均匀度和发育复杂度。结果表明:鼓楼片区非规则路网是由贯通性主干路牵引形成的;其路网相对稀疏,依然有更新和改进的空间;路网覆盖度和连通度近年来趋于平缓,城市应重视干道的功能拓展和“大院制”支路的打通。通过文献史料分析,解释了不同阶段规划思想、社会变革等因素对道路网演变起到的作用,认为历史古城道路网的更新保护应重视起牵引作用的骨架干道,同时重视非机动车和行人的需求,提升其可达性。

考虑电力-交通耦合网动态协调的EV集群灵活性挖掘与优化调度

电动汽车(EV)作为兼具交通与能量双重属性的跨域主体,发挥其时空灵活性将助力电力-交通耦合网的协调运行。为此,文中考虑电力-交通耦合网综合效益,提出了EV集群调控策略。首先,基于弧阻抗函数构建了动态交通网络加载模型。其次,考虑EV用户的各特征参数存在的差异性与耦合性,构建了单体EV灵活运行域模型,并采用基于zonotope线性近似的闵可夫斯基和算法对其聚合,得到EV集群的时变灵活运行域。在此基础上,提出了动态交通流最优分配下EV集群灵活性调控的双层模型,迭代求解得到上下两层耦合变量构成的瞬时单位流量出行成本,从而引导EV的出行与充放电行为。最后,通过与最短路径引导策略进行比较,验证了所提EV集群调控策略的有效性。

清末民国时期中国民族文化西来说对《穆天子传》解读的影响

清末民国时期,经由日本传入中国的拉克伯里的中国民族文化西来说,在中国学术界广为流传,并对中国学术界的《穆天子传》交通地理和西王母传说的研究产生了极为深刻的影响。拉克伯里对《穆天子传》周穆王西征和西王母传说的各种新奇解说,直接影响到晚清民国中国学术界的《穆天子传》交通地理和西王母传说的研究走向。国粹派对周穆王西征和西王母传说“真实性”的各种发挥,不断遭到学术界的质疑和批判。中国民族文化西来说,对《穆天子传》交通地理研究起到了积极的推动作用的同时,也给中国的《穆天子传》交通地理研究增添了诸多错讹和混乱。

基于前景理论的疫后旅游景区交通方式选择行为

基于有限理性的前景理论构建了旅客出行方式选择模型,通过对某景区旅游者的个人信息、出行基本情况以及出行意向进行了调查分析,揭示出其出行行为的特点。并且进一步运用前景理论研究旅游者的出行方式选择行为,在完全理性和有限理性的条件下分别计算了各异质类旅客对不同客运方式的模糊选择概率。在此基础上,建立了基于有限理性作用下旅客个体出行决策的模型,得出了各异质类旅客对不同客运方式的出行偏好。通过比较不同类型旅客的出行偏好,可分析出高收入和务工旅客更倾向于驾车出行,而学生游客更倾向于乘坐大巴。相关研究的结论对于旅游景区周边交通设施的规划和建设有一定的指导意义,可更好地服务和满足游客的出行需求。

我国中小城市电动两轮车骑行者戴盔意向研究——基于TPB和TAM整合模型

【目的】探究影响我国中小城市电动两轮车骑行者戴盔意向的心理因素,以更好地提升头盔佩戴率。【方法】从骑行者角度出发,结合计划行为理论(theory of planned behavior,TPB)和技术接受模型(technology acceptance model,TAM),构建了电动两轮车骑行者戴盔意向模型,通过结构方程模型(structural equation model,SEM)探究了骑行者心理潜变量对戴盔骑行意向的影响效果。【结果】与以传统的TPB为框架的模型相比,基于TPB和TAM整合的模型在拟合适配度方面表现更优。其中态度(0.411)、知觉行为控制(0.305)两个潜变量对骑行者戴盔意向的作用效果最为显著,骑行者的年龄对戴盔意向模型具有调节作用。【结论】研究结果可以为当地政府制定相关政策提供理论参考依据,并为其他学者后续针对戴盔骑行行为的研究提供思路。

基于变权物元可拓的中小机场空管运行安全态势评估

在建立了由人员因素、设备因素、环境因素、管理因素4个一级指标和16个二级指标的评估指标体系的基础上,根据层次分析法确定各指标的初始常权权重,引入变权向量后计算得到变权权重;结合物元可拓评估模型,得到量化的安全态势值。以某空管运行单位为例,得到的结果为“一般”,与专家评估结果和常权法模型评估结果相比较,证明了该评估模型的可行性,并且评估准确度优于传统模型。

基于NSGA-Ⅱ算法的自动驾驶停车泊位优化模型

完全自动驾驶车辆将具有自动泊车功能,自主泊车技术可实现多排布局的高密度、集约化停车布局,将彻底改变双排多通道的传统停车布局方式.然而,在释放被阻塞车辆时不可避免产生额外的移动和拥堵.为了明晰多排布局产生排队阻塞和额外移动次数与空间利用率提升的悖反规律,综合考虑停车场的几何属性、移动策略、需求特征等设计要素,通过车辆协同让道规则释放阻塞车辆,以泊位数量最大和移动次数最少为双重目标,构建了自动驾驶条件下多排布局方式停车泊位优化模型,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解,通过数值实验提出了停车设施的最佳区域和布局,同时还进行了不同移动策略的敏感性分析.结果表明,在不降低停车位利用率的前提下,基于就近原则的移动策略大大减少了预期移动次数.

网联环境中基于免疫思想的公交通行策略

在V2X网联环境中,公交系统能够获取全局的动态信息,以相邻公交车站之间的道路为场景开展网联公交的通行策略研究。以绿信比之差为主要参数,构建公交快速通行的数学模型;遗传算法与免疫思想相结合,设计亲和度,选取优秀抗体,提出一种混合遗传算子;改进自适应交叉、变异概率,提出一种基于免疫思想的公交通行策略。仿真结果表明:对比固定相位时长,采用遗传算法和基于免疫思想的通行策略均可较大程度地减少公交车的运行时间、等待时间和停车次数等重要指标;对比遗传算法的通行策略,基于免疫思想的通行策略绿信比变化降低了约8.8%,收敛速度提升了约26.8%,改进的策略减少了陷入局部最优的风险,能实现网联公交的快速通行,提升公交系统的运行效率。

智能网联汽车中联合驾驶风格的交通流数据有效性分析

在智能网联汽车(ICV)中,提高驾驶数据的有效性是提升车辆安全性的基石。只有准确的、可靠的驾驶数据才能为车辆的安全性提供可靠的依据和支持。与传统的异常分析相比,ICV数据有效性分析面临数据异常的多样性(传感器异常、驾驶行为、恶意篡改等)。如何将车辆自身数据特征、驾驶风格和交通流特征相结合,提供有效的数据异常检测方法,已成为智能网联汽车中新的问题。针对ICV系统,采用结合驾驶风格和交通流理论的方法,设计基于粒子群优化的TE-PSO-SVM数据有效性检测算法,实现驾驶数据的有效检测。首先定义驾驶风格识别系数Rad,设计驾驶风格量化模型;其次建立交通流模型,将车辆状态数据与驾驶风格和交通流理论相结合,通过长短期记忆(LSTM)网络对车辆速度预测;最后通过TE-PSO-SVM算法进行数据有效性检测。由于ICV数据的多样性,单一模型在多类型异常混合并存的场景中检测精度仍有局限,利用多个模型的优势构建模型池,并提出基于强化学习的模型选择(RLBMS)算法。在真实数据集highD上的实验结果表明,在不同噪声环境下,TE-PSO-SVM算法模型的F1值相比于传统SVM模型平均提升约8.1个百分点;RLBMS算法模型在不同噪声环境下的F1值相比于模型池中检测率最高的算法平均提高约1.7个百分点,明显提高了数据有效性检测的准确率。

基于博弈论组合赋权云物元模型的城市道路交通系统风险评价

为保障城市道路交通系统安全运行,降低城市交通事故发生概率,提出了一种基于博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型。从城市道路交通系统风险因素出发,结合《城市道路交通管理评价指标体系》,选取实习期驾驶员比例等15个风险评价指标,构建“人-车-道-环”评价指标体系。基于云物元模型,解决评价指标中存在模糊性与随机性的问题,同时采用博弈论将C-OWA有序加权算子处理的专家打分值和改进熵权法求出的权重进行组合优化,围绕待评物元与风险等级之间的隶属度,计算得出风险等级。将该模型应用于中国西部某城市A道路交通系统,展开风险评价,同时将该模型的评价结果与C-OWA云物元模型和熵权云物元模型的评价结果进行对比。结果表明:该模型得出城市A道路交通系统中各指标风险评价结果与实地走访调研结果及实际情况基本一致,且博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型更加具有实用性和有效性,可为城市道路交通系统风险评价提供新思路。

基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机模型

为准确模拟桥址随机车流荷载,提出基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机(cellular automata,CA)模型。首先,重新定义元胞构成,提出以车辆为核心的动态可变元胞,并将精确的轴间距和轴重信息融入车辆元胞,实现车辆荷载的精确模拟;然后,引入跟驰理论,提出基于跟驰理论的状态演化规则,推导每辆车的专有加速度,实现车辆微观交互的模拟;最后,提出基于实测动态称重系统(weigh in motion,WIM)数据的发车规则,依据WIM数据,重构任意时段的实际车队,并建立基于车头时距的发车规则,重现车辆通过WIM时的运动状态。基于所提出的发车规则和动态演化规则,实现车辆从进入道路到驶离道路全过程时空位置的准确模拟,结合融入精确轴载的车辆元胞,实现随机车流荷载的模拟。基于实测WIM数据验证所提模型的可行性和先进性。结果表明:可变元胞可以精确模拟车辆荷载;提出的状态演化规则可以根据不同车辆的运动状态计算得到每辆车的专属加速度,准确模拟每辆车在自由行驶和跟驰行驶时的不同运动状态;新发车规则可以重构任意时段的实测车队,结合新状态演化规则,可以实现桥址任意时段随机车流的模拟。结合精细化车辆荷载模拟和合理的车流模拟,可实现桥址随机车流荷载模拟。