主动式教学引导研究生综合科研能力提升——以《交通流理论》课程为例

研究生的专业课程凝练了相关专业领域的核心理论、方法与技术,然而研究生重科研、轻教学的基本状况则决定了很多同学难以对具体课程付出足够的时间与精力,为此往往浅尝辄止。为破解这一问题,我们尝试通过主动式教学模式,以学习小组为基础对交通流领域最新研究成果进行研读、分析、算例重现,进而结合交通实践提出问题,并在课程介绍基础方法的基础上提出创新的解决方案,以此培养学生的团队协作、问题分析、以及动手能力,同时激发学生的创新思维能力。

交通运输类研究生课程思政的实施路径——以“交通流理论”为例

“交通流理论”因其具有综合性、理论性和应用性等特点,是交通运输类研究生课程的典型代表。在培育高质量高层次人才的背景下,以“交通流理论”课程为载体,探讨了交通运输类研究生课程思政的实施路径。在研究生课程思政实施过程中,融入路径、教学方法和评价方法是授课教师最关心的问题。根据真实教学情境和实际授课经验,紧紧围绕以上问题展开讨论,以期为基于课程思政的研究生教学改革提供参考。

对交通流理论的再认识

对交通流理论的发展历史进行了阶段划分 ,归纳了经典交通流理论的研究内容和理论体系 ,提出了新的交通流理论的体系框架 ,总结了交通流理论研究的思想方法 ,从交通运输工程发展的需求和科学技术发展的支持两个基本条件出发 ,分析了交通流理论发展的趋势 ,指出了交通流理论发展方向。

交通流理论与服务水平

提出了新的交通流连续性假设,引入了车域和定常交通流的概念,重新定义了交通流的动量,调整了交通流与流体流的比拟关系.以此为基础,建立了交通流的欧拉方程和考虑粘性的运动微分方程,得出了广义交通压力的定义.联立解连续性方程和考虑粘性的运动微分方程,得到了交通流参数之间的关系.提出了以量纲一交通压力评价道路服务水平的指标体系.最后,采用广州至深圳及广州至佛山高速公路实测数据对研究结果进行了验证.

交通流理论发展分析

交通流理论是一门发展中的学科,对传统交通流理论研究内容作了归纳总结,认为其模型的限制条件比较苛刻,因而影响了实际应用效果。随着现代科学技术方法的日趋完善,新的研究方法逐渐被应用于现代交通流理论中,其在应用中更重视模型和方法对真实交通流的拟合效果。通过全面的分析和综述,最后预测了交通流理论的发展方向,认为应该以系统科学的新方法去推动交通流理论的新发展。

强化交通调查的交通流理论与仿真教学研究

交通调查在交通流理论与仿真课程中具有举足轻重的作用。针对交通调查涉及面广、直观可操作、系统性强、实践性强等特点,提出强化交通调查的交通流理论与仿真课程改革思路。考虑学生学习的心理特点和规律,首先对交通流理论与仿真课程的核心知识点进行系统梳理,其次设计交通调查方案示意图、获取实地调查影像图和交通仿真数据采集图,然后借助视频编辑软件制作适合课堂教学的交通调查视频剪辑影片,最后设计强化交通调查的交通流理论与仿真课程教学内容与方案,并形成多媒体教学课件。新教学方案有助于学生直观感受与充分重视交通调查,并在实践中深刻理解核心知识点与理论方法,从而激发学生的学习兴趣、促使其主动思考。该方案对于培养学生理论联系实际的能力具有重要作用与推广价值,能有效提高学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。

基于大数据的交通流理论与仿真实验教学研究

大数据时代改变着人们的出行行为,进而影响着交通流的分布状态,交通流理论与仿真实验的教学内容因而悄然而变。为了依托大数据提高交通流理论与仿真实验的教学效果,深入解读与剖析交通流大数据的内涵、外延、来源与类型,使用文献调研法,总结和归纳了交通流大数据的常用采集设备与方法以及数据分析与建模情况。本文根据交通流大数据和交通流理论与仿真实验的内在关系,以举例形式说明了交通流理论与仿真实验的教学内容和交通仿真实验指导方案的设计流程;在此基础上,提出了以"数据"为轴线的实践检验思路;最后,概括了新教学模式的特色与优势。顺应时代发展需要,基于大数据的交通流理论与仿真实验教学模式值得推广与借鉴。

交通流理论中几个概念的重新定义

交通流理论模型很多,但能够解决实际问题的却很少。多年来,此类问题一直困扰着交通界。文章认为传统交通流理论中某些概念定义有缺陷,建模方法不严谨。从而导致了各研究方向的研究成果之间相互难以验证、引证;有的研究成果甚至出现了不能应用的尴尬局面。文章应用流体力学的研究方法,分析了几个有缺陷的概念,如动量等,并提出了新的定义和概念,如稠密流和稀薄流、自由流密度等。这将有助于重新审视交通流的建模方法,使交通流理论更加系统。

交通流理论课程研究性教学模式探究

本文基于交通流理论课程教学实践,从教师与学生角色转换、教学内容、教学方法和手段几个方面,详细阐述研究性教学模式。旨在提高研究生课程教学水平,保证研究生对基础理论和专业知识的扎实掌握,提高研究生的科研水平和创新能力,增强高校的研究生培养质量。

基于交通流理论的山岭隧道接近段停车视距修正计算

速度是停车视距中最重要的计算参数,而现有停车视距模型的修正计算中较少考虑山岭隧道交通环境对车辆行驶速度的影响。为研究山岭隧道接近段速度流量特性,选取重庆具有代表性的4条山岭隧道开展交通观测现场实验。利用山岭隧道接近段车速和车流量数据,分析车流量和速度的时空特性分布规律与统计学关系,建立山岭隧道接近段车速和流量关系模型的函数表达式,推导基于流量与速度特性的山岭隧道接近段停车视距公式,并与相关标准和规范的取值进行比较,揭示其变化规律。结果表明,山岭隧道接近段车速呈现先减小后增加的变化规律;车流量与车辆行驶速度显著相关,经拟合得到拟合判定系数R^(2)=0.9的速度流量模型;相同速度下,修正后停车视距计算值约为规范计算值的1.07~1.21倍;修正值与规范值的差值随车速增大而增大,修正后的停车视距长度至少可满足70%驾驶员的需求。在相应规范的基础上,考虑交通量对停车视距中速度的影响,提高山岭隧道接近段行车安全水平。

交通流理论

交通工程在有计划的商品经济发展中占有战略性的优先发展的重要地位,而交通流理论是交通工程学的基础.作者从世界发达国家的交通研究状况分析,认为交通流理论的形成和发展是交通工程与应用数学、应用力学等学科相互渗透、结合的产物.文中简要的叙述了现有的交通流动力学理论,流体力学理论、排队论、概率论和统计分布理论的研究内容,指出,交通流理论在我国目前还处于很不成熟的初级阶段,今后用系统论、控制论、信息论及数学力学模型理论进一步丰富和发展交通流理论的科学工作者努力的方向.

智能交通背景下交通流理论课程教学改革研究

本文首先介绍智能交通的背景,然后阐述智能交通引入交通流理论的重要性,目前交通面临着交叉口堵塞、停车难、交通事故频繁、环境污染等严重现象,这些问题迫在眉睫。最后结合智能交通的理念对交通流理论课程提出了课程课时比例进行调整、改革教师与学生互换角色的教学模式、增加交通仿真实践与调整课程考核方式等较有效的措施,经实践教学成果较好。

基于交通流理论的VANET多场景虚假消息攻击检测方案

车载自组织网络(vehicular ad-hoc network,VANET)通过无线通信方式进行交通信息的交互,但因其开放性,存在针对信息真实性的攻击。一些攻击者企图通过传播虚假消息,降低交通效率,危害交通安全。针对VANET中多种场景下的虚假消息攻击,提出基于交通流理论的虚假告警消息检测方案。首先,对于告警消息与源节点的信标消息,通过提取两者的综合特征,判断告警消息的合理性,然后,对实际车流与预期波动存在的冲突进行判别,得出对该告警消息真实性的最终判定。实验结果表明,与基于投票和基于消息特征的检测方案相比,提出的方案对多场景下的虚假消息攻击表现出更好的检测性能。

交通流理论研究生优质课程建设与实践

本文以新疆农业大学交通运输规划与管理学科方向研究生课程交通流理论为研究对象,阐述了交通流理论研究生优质课程建设的必要性和意义。从教学内容、教学方法和手段以及课程考核方式等方面,探讨了交通流理论课程建设内容,有助于提升研究生科研创新能力。

基于交通流理论的高速公路事故区上游交通拥堵路段限速问题研究

为了解决因高速公路事故后上游交通拥堵路段交通流不断输入而造成事故路段交通阻塞的问题,根据交通流理论,采用流量平衡的方法对上游路段的限速方法进行了研究,得出了在特定条件下的高速公路上游路段的限速值。

交通流理论概述

交通流系统具有复杂随机的特性,交通流理论的准确性直接影响着对交通状况的预测和规划。微观交通流理论主要是车辆跟驰模型理论,能够模拟车辆之间加减速行为,但在模拟实际交通状况时会出现偏差;宏观交通流理论主要是流体力学模型,该模型能很好地模拟交通流,但在高阶时会出现"车辆倒退"现象。

面向《交通流理论》课程的教学模式探究

如何提高《交通流理论》课程的教学质量,有效提高学生创新、解决实际问题的能力是《交通流理论》课程教学模式探究的重要内容。本文从分析《交通流理论》课程的主要特点入手,针对教学中“创新能力不足”的问题,通过树立创新意识、营造创新环境、构建开放型创新教学模式、探究与实践型教学等方式对课程教学模式进行探索与研究。

交通流理论课程研究性教学模式探究

本文基于交通流理论课程教学,介绍了研究性教学模式。研究性教学模式教学目标从知识掌握向知识、能力和人格养成整体发展转变;教学内容从教材体系向研究性教学体系转变;教学方法从传授式教学向探究性教学转变;教学过程从注重灌输向鼓励学生问题探究转变;教学评价从注重“教”的结果向注重“教与学”的过程转变。

考虑异质交通流的随机参数优化速度跟驰模型

为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明,分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%;随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大;随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响.建立的模型能够提高仿真维度,真实反映交通流的复杂运行状况.

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。