规范资本发展的核心要义与实践方案

在社会主义市场经济条件下如何规范和引导资本健康发展,是新时代马克思主义政治经济学必须研究解决的重大理论和实践问题。与马克思主义政治经济学一脉相承,党的最新理论成果深刻揭示了社会主义市场经济条件下的资本特性和行为规律,阐释了规范资本发展的核心要义,包括规范资本发展的根本立场、本质要求、目标遵循、治理形态和实践路径。创造性地提出了通过设置“红绿灯”,规范资本发展的实践方案,包括坚持两个毫不动摇,引导资本行为转向“绿灯区”;明确规则底线,禁止资本行为转向“红灯区”;施加限制条件,增设“黄灯区”规范资本防“红”转“绿”。

基于就医活动推断的老年人公交就医可达性研究

为准确评估老年人公交就医出行的实际可达性,本文基于老年卡数据构建公交出行链,提出基于公交出行链的老年人就医活动推断方法,获取老年人的实际就医出行需求和出行时间。引入公交实时到站数据以反映公交实际运营水平对就医可达性的影响,构建面向出行全过程的实际出行成本矩阵,包括等候时间、乘车时间、换乘时间。考虑不同医院服务供给能力差异构建综合服务能力指标,引入分级服务半径和高斯距离衰减函数,提出基于改进两步移动搜索法的老年人公交就医可达性计算方法。以北京市六环内区域为例进行实证分析,结果表明:老年人公交就医可达性整体呈现由中心向外围递减的趋势,在城市外围区域其分布也存在空间异质性,五环路外的东部和西部区域可达性较好,而北部、东北部区域的可达性相对较差;各区域高峰时段的平均可达性均明显低于平峰时段的平均可达性。本文可为提升老年人就医出行可达性和公交系统适老化水平提供支撑。

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。

双城系统的聚集外部性、拥堵外部性和最优收费

聚集外部性有利于提高双城系统的经济发展,但同时也会产生城际通勤拥堵外部性,为缓解城际通勤交通拥堵,可以利用最优收费调节交通供需关系。本文研究了城际通勤最优收费水平随交通拥堵外部性和聚集外部性的变化规律,建立双城系统的空间均衡模型和社会最优模型,分析居民的职住分布,得到城际通勤最优收费水平。结果表明,因为聚集外部性的存在,城际通勤最优收费水平可能大大低于交通拥堵外部性成本;当聚集外部性固定时,城际通勤最优收费水平随交通拥堵外部性的增大而增大;当交通拥堵外部性固定时,随着聚集外部性的增大,城际通勤最优收费水平先增大后减少;当聚集外部性和交通拥堵外部性同时变化时,随着聚集外部性的增大,交通拥堵外部性的减少,城际通勤最优收费小于零,此时,城际通勤时可以得到补贴。

基于AM-BAND模型的连续T型交叉口双周期协调控制方法

交通道路情况复杂多样,干线协调控制优化方法可根据实际道路问题进行改进。本研究为了优化高峰时段的连续T型交叉口交通状况,基于传统AM-BAND模型,结合双周期协调控制理论改进模型。并以南昌市红谷滩区赣江中大道为例,利用模型对协调控制方案进行优化,并对改进前后的协调控制方案进行仿真验证,通过对比评价指标数据,干线总延误减少16.78%,平均延误减少21.48%,总停车次数减少27.93%,平均停车次数减少31.78%,改进后的双周期协调控制模型有效优化了连续T型交叉口的交通状况,使得高峰时段内,道路拥堵情况大大减少,车辆通行更加顺畅。

IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP流量捕获文件中的16进制头部字段作为样本元素.其次,在预检测阶段,引入轻量化二值卷积神经网络(BCNN),设计一种二维流量矩阵作为模型输入,整体感知网络在混杂DDoS流量后出现的恶意态势作为告警DDoS发生的证据.告警后,深度检测阶段介入,引入一维卷积神经网络(1DCNN)具体区分混杂的DDoS报文,从而下发阻断策略.在实验中,自建IPv6-LAN拓扑并基于NAT 4to6技术重放CIC-DDoS2019公开集生成纯IPv6-DDoS流量源测试.结果证明,所提机制提升针对DDoS攻击的响应速度、准确度和攻击流量过滤效率,当DDoS流量出现仅占总网络6%和10%时,BCNN就能以90.9%和96.4%的准确度感知到DDoS攻击的发生,同时1DCNN能够以99.4%准确率区分DDoS报文并过滤.

面向AEB测试的乘用车与二轮车事故危险场景构建

从国家车辆事故深度调查体系中筛选255起二轮车事故案例进行分析,在事故录像中提取参与方运动信息,利用帧间差法估算速度,提取案例中的时段、路段、天气等环境信息,利用有序Logistic回归法选择相关特征变量,并对其进行系统聚类;根据聚类结果分析车辆速度信息,建立了8种乘用车与二轮车事故危险场景,为自动紧急制动系统仿真测试提供参考依据。

考虑多种预警信息的双层网络拥堵传播模型

为更好地揭示城市交通拥堵的传播机理,提出了多种预警信息子网与交通道路子网耦合的双层网络拥堵传播模型,并探讨多种预警信息下的城市道路拥堵风险传播机制。模型基于传播动力学建立了状态转移树,利用微观马尔科夫链(MMCA)分析传播阈值。最后,通过仿真实验分析多种预警信息对城市交通拥堵传播的影响。实验结果表明促进“速度快”预警信息传播和抑制“路程短”预警信息的扩散,对减缓交通拥堵压力能够起到积极作用。

基于高德地图API的地铁站点空间可达性研究——以福州为例

城市地铁站点空间布局的合理性对提高地铁运行效率、促进社会公平具有重要意义。以福州为例,基于多交通模式下的高德API出行实时大数据,采用高斯两步移动搜索法与双变量空间自相关分析法,探究“15分钟便民生活圈”单元尺度下,现阶段与第二期规划地铁建成后的地铁空间可达性与供需匹配特征。结果表明:现阶段15分钟时间阈值内,步行模式下地铁服务的人口覆盖率仅为23.55%,骑行模式下为55.74%,而在第二期规划地铁建成后,步行模式下地铁服务的人口覆盖率将达到42.82%,骑行模式下则会达到74.05%;时间阈值与地铁站点可达性之间呈现显著的正向关联;现阶段地铁高可达性区域主要集中在仓山区城门镇的周边区域,第二期规划地铁建成后,居民能享受到的地铁服务有显著提升,地铁高可达性区域则主要集中在长乐市樟港街道的周边区域;福州市地铁服务供需匹配度高,供需失衡的“15分钟便民生活圈”比例不超过2.38%。研究结果可为福州市地铁站点与“15分钟便民生活圈”的选址与规划提供参考与建议。

考虑交叉口使用数量的救援交通优化研究

为科学规划局域突发灾害下救援车辆对道路的占用,通过考虑救援车辆在路网上通行时使用的交叉口数量,以救援车辆尽快到达受灾区域为目标,建立救援交通优化的混合整数线性规划模型。针对救援车辆使用的交叉口数量的约束值上限为未知参数且无约束进行限制的特点,设计两阶段算法,分析救援车辆在路网上通行时对交叉口的使用情况及其对路径选择与通行效率的影响,提出救援车辆路径选择的建议。结果表明:通过限制救援车辆在路网上通过的交叉口数量,能够在不延误救援车辆到达受灾区域的情况下,获得不同的最优救援路径并减少占用的道路。因此,调整救援车辆在路网上通过的交叉口数量可以用于优化路网资源配置。

考虑移动式储能调度的配电网灾后多源协同孤岛运行策略

针对极端事件导致的配电网大面积停电现象,在路-电耦合背景下,提出一种考虑移动式储能调度的配电网灾后多源协同孤岛运行策略。首先,基于路-电耦合背景下的灾后运行框架,以加权切负荷量最小为目标,同时考虑交通流量的变化对移动式储能调度过程的影响,建立多源协同孤岛运行模型;然后,根据所建模型的特点以及决策需求,基于两阶段优化框架制定孤岛运行决策流程,确保失电孤岛区域与含本地电源区域负荷恢复的协调进行;最后,采用IEEE 33节点配电网与29节点交通路网相耦合的算例进行分析,验证所提策略的有效性。结果表明,所提孤岛运行策略可以充分发挥各电源在配电网灾后恢复时的协同能力,实现了有限电能的最优分配和转移,有效提升了配电网灾后恢复效果。

考虑多身体部位的二轮车骑行者事故伤害严重程度研究

现有针对二轮车事故后果的研究主要侧重于讨论骑行者总体伤害,少有针对骑行者具体身体部位的受伤情况相关研究。为揭示各身体部位受伤之间的关联性及致因,基于中国深度事故数据(CIDAS)中2799起二轮车事故,以二轮车骑行者头部、胸部、上下肢等7个主要部位伤害严重程度为因变量,选取44个主要自变量以表征碰撞前行为、碰撞位置等信息。采用带随机参数的多变量模型进行研究,以更好解释各受伤部位严重程度间的关系及数据中未能观测到的异质性。结果表明:二轮车骑行者性别及年龄、车辆属性、碰撞前二轮车驾驶行为及二轮车被撞位置均会对二轮车骑行者不同部位的伤害造成显著影响;头部、胸部及下肢在二轮车事故中是最脆弱的3个部位,值得进一步研究;中年二轮车骑行者在头部伤害模型服从正态分布的随机参数,即中年二轮车骑行者会对二轮车骑行者头部伤害严重程度存在异质性影响;加强汽车及二轮车的安全设计从而保护二轮车骑行者胸部和腹部极有必要;佩戴头盔不仅能够保护头部伤害,对于保护上肢伤害也有重要作用。

两相位交叉口直左机动车冲突数模型研究

为研究两相位信号控制交叉口机动车的冲突情况,以直行与对向左转机动车为研究对象,建立绿灯初期和绿灯后期两个时间段直行与对向左转车辆之间的冲突数计算模型,并以长春市典型两相位信号控制交叉口为例,验证模型的有效性。结果表明:文章推导出的冲突数计算模型,可根据绿灯初期及后期不同冲突状况以及机动车数量,计算出两相位交叉口每个信号周期内绿灯初期及后期的直行与左转机动车冲突数;通过标定冲突相关系数,绿灯初期和后期相关系数分别为0.82、0.80,早晚高峰冲突数平均误差分别为5.89%、8.77%,相关性较强,具有较高的适用性。研究成果可为改善交叉口安全评价及其控制策略提供参考。

基于元胞自动机的路内停车对路段通行能力的影响研究

设置路内泊位是解决停车供需不平衡问题的1种重要的措施。然而,不合理的路内泊位设置不仅无法解决停车难的问题,还会降低道路通行能力,导致交通拥堵,从而衍生出一系列交通问题。为进一步从微观层面探究路内停车泊位供求关系以及停车便利性对路段通行能力的影响,构建了1个包括跟驰模型、换道模型和停靠模型的单向双车道元胞自动机模型。在跟驰模型中,通过为停车路段和非停车路段设置不同的慢化概率,探究机动车正常行驶和巡游停靠过程的差异性。在停靠模型中,通过设置停车机动持续时间,解析路内停车便利性对路段通行能力的影响。基于实地调查数据,对模型中正常行驶车辆和巡游停靠车辆的运行规则分别进行了标定,并对模型的可靠性进行了验证。与现有模型的对比分析结果表明,本文模型具有最好的拟合效果,平均绝对误差指标可以降低53.74%~75.71%,能更真实地反应路内停车过程对路段交通流的影响。随着交通流密度的增加,本文模型的平均绝对误差指标可以降低16.39%~52.85%,可以避免过高估计路内泊位对路段通行能力的负面影响,是现有研究的重要补充。在开放边界条件下,分别探究了停车需求、便利性和供给能力变化情景下路段通行能力的变化特征。3种不同场景下路段通行能力均有明显的波动,且停车需求变化的影响最显著。具体地,停车需求由路段交通流量的10%上升至30%时,通行能力下降44.12%;当停车便利性降低,停车机动持续时间由5 s提高到15 s时,通行能力下降24.44%;在500 m的路段上,当停车供给能力由20个停车泊位提高到50个时,通行能力下降39.39%。

基于潜类别Logit模型的两轮车骑行者头部损伤影响因素研究

为研究汽车-两轮车碰撞事故中骑行者头部伤害的影响机理,探究头部损伤致因关系中存在的模式差异与异质性,基于中国交通事故深入研究(CIDAS)数据库中的2 806起两轮车事故,建立潜类别Logit模型。以骑行者头部伤害严重程度为因变量,将驾驶人、车辆、道路、环境和事故碰撞特征的相关因素作为自变量,取显著水平为0.05,建立多项式Logit模型,在此基础上根据拟合优度指标确定最优分组数并构建出潜类别Logit模型。研究结果表明:模型将事故样本划分为2个类别群体,2个群体在参数、变量分布特征和预测概率上存在显著差异,当事故样本具有“两轮车初始速度>30 km/h”、“骑行者碰撞后抛出距离>10 m”等特征时易被归类到类别1,且类别1对应于更严重的头部伤害;骑行者年龄>50岁、汽车类型为商用货车、两轮车类型为摩托车、事故发生在市区外、两轮车初始速度>30 km/h、头部碰撞玻璃和抛出距离>5 m都会增加头部损伤的严重程度;汽车驾驶人行驶意图为停车或变道时,存在造成严重两轮车事故的风险;佩戴头盔会减弱骑行者头部受到的伤害。

基于混合烟花算法的两级车辆路径优化研究

针对现有物流配送车辆路径对动态交通状态研究不足的问题,基于两级车辆路径问题,考虑物流配送过程中车流量、天气恶劣和道路施工等动态交通影响因素以及客户时间窗,建立以总成本最小为优化目标的两级动态交通车辆路径规划数学模型。根据模型特点,设计一种混合烟花算法(Hybrid fireworks algorithm,HFWA)进行求解,该算法采用插入法生成较好的初始种群,利用交叉操作使得烟花个体之间能够相互学习,并结合烟花算法中爆炸算子自身的多样性加快了收敛速度,提高了算法的全局寻优能力。通过27个标准算例对比说明了HFWA可行性与高效性;HFWA在考虑交通状态时,相较于不考虑交通状态总成本平均减少了14.2%。

考虑交通限制的车辆与无人机协同混合配送路径研究

无人机与车辆混合模式是解决物流配送“最后一公里”的有效方式之一,无人机可在限制车辆通行的区域负责配送任务。研究了车辆路线受限制情况下的路径规划方法,考虑交通限制因素在路径中的影响,建立了“车辆-无人机”协同配送的优化模型。针对该协同路径问题,设计了一种新型混合启发式算法进行求解。该算法由两个阶段构成,第一阶段对客户进行聚类处理,形成备选客户集合;第二阶段设计优化运输车辆和无人机路径,并给出无人机起落位置。在经典数据集基础上构建了一系列检验算例,验证了车辆和无人机并行执行任务能够有效提高配送效率,同时验证了在不同规模问题下算法的有效性。

基于双车驾驶模拟的城市快速路驾驶人换道交互行为特征

为研究换道情境下换道车辆与目标车道后方车辆驾驶人间的交互行为,设计了城市快速路换道场景,搭建出双车驾驶模拟实验平台,招募40名驾驶人,开展了8种换道场景下的双车实验并进行驾驶风格问卷调查.基于换道阶段实验数据,分析对比了单、双车实验中两车驾驶人的交互行为特征和差异.利用多元Logistic回归模型,分析不同因素对换道交互决策的影响.结果表明:单、双车实验中,换道车辆和目标车道后方车辆的行为特征具有明显差异,从而验证了开展双车实验的必要性;不同的道路限速、换道方向、驾驶风格等因素下,两车驾驶人关键行为变量呈现差异性;道路限速、车辆初始速度、两车纵向位置差、横/纵速度差、纵向速度乘积等均对两车换道交互决策产生显著影响.

MMA双组份高亮交通标线的实用性研究

为完善交通设施体系,优化道路行车环境,提高交通安全性,从路用性能、投资成本、环境影响、社会效益和优化空间5个方面对MMA双组份高亮交通标线的实用性展开对比研究.结果表明:MMA双组份高亮交通标线具有更优的路用性、环保性及经济性,能有效降低交通安全事故率,改善行车安全性,但标线成本相对较高,施工技术要求较严,可进一步优化以期达到更优的使用效果.

基于时间序列聚类的交通事故黑点识别与分析

【目的】鉴别道路交通事故黑点以及探究事故高发区域的致因。【方法】结合地理信息软件与可解释性机器学习算法,提出一种考虑交通事故时空属性的事故黑点识别及致因分析的方法。【结果】事故高发区域主要聚集在大型商业圈、客运车站与工业区附近,其事故密度为事故低发区域的6.61倍。在事故高发区域,起决定性影响的因素是碰撞形态、天气、能见度、车道类型及两轮车类型。而在事故低发区域,碰撞形态、道路等级、能见度、路面材料以及两轮车类型为主要影响因素。此外,路口路段类型、车道类型、两轮车类型以及肇事逃逸等因素在不同事故区域的影响不同。【结论】交通事故在城市内存在事故黑点,且部分道路环境因素在不同事故区域的影响不一致。研究成果可为交管部门针对事故黑点区域制定防范措施提供指导。