基于数字孪生的板桥汽渡主动安全管理系统设计研究

目前,渡船监管主要依靠雷达、AIS、视频等设备,存在监管基础薄弱、手段单一、可视化不足、监管水平低、安全风险隐患高等问题。本研究依托智能感知、5G、人工智能等新技术,设计并构建基于数字孪生的主动安全管理系统,实现实时、动态、可视化监管,促使渡运迈向智能化阶段。本研究成果在板桥汽渡试点应用,预警正确率高达96.49%,可作为样本工程推广至长江沿线渡运行业应用。

海绵交通系统供需协同调蓄

针对国内城镇化水平持续增长、城市交通系统供需矛盾长期存在的问题,以“分、督、蓄、渗、排”5大要素为支撑,构建“5S型”城市交通系统“海绵”功能,通过城市交通规划布局理念的革新和交通系统内部的协同调蓄,解决供需矛盾。海绵交通系统的内涵以发展组团型智慧城市为基础,将监测管理手段、基础设施建设和出行结构调整相结合,以绿色出行观念和公交优先发展为落脚点,由停车换乘和多模式公交组成“海绵”功能的核心,强化交通系统的运力弹性,从容应对城市客流变化。海绵交通系统转变以机动化出行为导向的交通规划理念,以人的出行体验为价值尺度,探索城市交通供需管理新思路。

公路交通拥堵及事故风险预警模型开发及应用研究

为改变当前被动式路网运行监测模式,提供一种可移植复用的交通拥堵、交通事故风险事前检测、主动预警模型。文中综合研究与调研国内外交通运行状态预警算法,选取动态贝叶斯网络构建预警模型,通过整合2019年5-12月近400万条交调、车检数据,结合路网基础信息数据并进行数据完整性检验、多源数据关联,挖掘公路网交通拥堵、交通事故风险特征,作为样本数据训练动态贝叶斯网络。经测试分析,模型可实现提前10 min、0.5 h、1 h多维度的交通拥堵、交通事故风险预警,预警准确度均超过85%。所开发模型通过数据接口与已有业务系统实时共享预警结果,提高模型推广应用范围。

非接触式智能水位监测系统设计

本文针对水位监测的数据精确性、经济性、运维投入等方面问题,归纳分析现有的水位监测技术。从监测的准确性、可行性、运维等方面出发,通过设计一种非接触式智能水位监测方法,完成了水位数据自动采集、传输、滤波等功能,达到了远程监测、数据校验、智能运维等目标。最后,指明了下一步研究方向。

基于压力式传感器的航道水位实时监测系统设计

针对人工读水尺花费大量财力物力、精确度低、可靠性差等不足,设计一套航道水位实时监测系统,控制主机选用ARK-2230L工控机,通过RS232与压力式水位传感器模块进行通信或数据传输,并通过控制主机和F2C16通信模块将水位数据实时远程传输至监测系统。通过多次试验证明,可实现航道水位的无人值守和自动采集,实时掌握施工区域水位情况,并提高了水位采集的精确度和可靠性。

基于大数据分析的南京市出租汽车行业发展研究

出租汽车行业作为城市公共交通强有力的补充,在城市出行方面具有重要作用。网约车作为出租汽车行业的主力军,虽然方便了人们的出行,但也带来了一系列行业问题。南京作为网约车平台企业发展的主战场,具有典型的代表意义。该文以南京市行业运营监管服务平台数据为基础,从行业发展阶段角度出发,利用大数据分析技术对行业竞争博弈、演化博弈开展分析,为出租汽车行业发展和决策支持提供依据。

考虑行程时间波动的电动公交可变行车计划

为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题,本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征,提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标,考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束,构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling,MPSO-TS)进行求解,定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制,以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法,案例结果表明:可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性,通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆,车辆使用效率提升了28.1%;所提出的MPSO-TS算法求解效率较高,具有较好的稳定性,可有效避免计算结果陷入“局部最优”。

基于NGSIM微观轨迹数据的车辆跟驰行为安全评价

跟驰行为是微观交通流中最基本的交通行为之一,选用NGSIM轨迹数据对车辆跟驰行为的微观特性进行研究,分析跟驰行为由安全状态变为危险状态的影响因素及原因。选取碰撞时间(time to collision,TTC)为安全指标,将TTC处于不同状态下的帧数作为因变量,将速度、加速度、加速度差分等微观特性变量作为自变量,并设定4种阈值回归分析。结果表明:对跟驰行为由安全状态变为危险状态,影响最大的因素为前后车速度差,前后车平均车头间距次之,但当存在大量跟驰行为时,前后车平均车头间距的影响更大,后车的微观特征对此产生的影响多于前车;为使跟驰行为保持在安全状态,应增加前车的速度、加速度、加速度差分和前后车平均车头间距,同时应减小后车的加速度、加速度差分和前后车速度差值;考虑到车流连续性,整体而言应使前后车保持相近的速度,避免突然加速或减速,且应保持适当的车头间距,并加强后车的管控。

基于多源大数据的货车超限超载行为预测

为了解决超限超载行为治理难度大、执法精准度低、大数据执法应用深度不足等问题,基于超限超载治理的多源异构数据,采用随机森林模型构建车辆超限超载行为预测方法。本文综合考虑货运车辆基础数据、卫星定位数据、检测站点称重数据、高速公路入口劝返数据、历史案件数据等多源数据,针对数据量大、价值密度低、特征提取难度大等问题,提取车辆的载重类型、结构型式、车牌注册地、注册年限、使用时间等管理特征,上一行程平均速度、上一行程里程、上一行程是否超限超载、当前货车行程平均速度、当前行程已行驶里程等运行特征,近一周的平均速度、运营里程、超限超载次数等营运特征,分别基于随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归算法构建模型,并对比分析了预测效果。以F1-score作为综合评判标准,实验结果分别为94.39%、81.03%和80.24%,随机森林的综合表现更优。算法应用可为执法人员提供更聚焦的执法对象和大数据支撑,并可提取车辆历史特征作为执法依据,以提升现场执法效率和精准性。

基于SUMO的大型活动三层级公交疏散保障方案仿真

大型活动客流具有短时集聚与疏散的特点,为保障活动结束后场馆附近公交客流的快速有序疏散,构建三层级公交疏散运保体系,包括公交常规线、专用快线和微循环线。按客流量疏散目的地将其分为城市市内的内散客流量和需前往高铁站、飞机场等对外客运枢纽换乘至其他城市的外散客流量。对内散客流量,采用微循环线将乘客运送到公交常规线站点接驳出行;对外散客流量,采用微循环线将乘客运送到专用快线站点,再运送到对外客运枢纽。基于SUMO仿真平台,选择苏州市奥林匹克体育中心体育馆作为大型活动承办场所,仿真三层级公交保障方案下的客流疏散场景,更直观地说明微循环线的作用及其与公交常规线和专用快线的联动特点。

径潮流作用下精细化抛石系统研究

针对航道整治工程的抛石漂移距无法确定,造成工期延长和成本增加的问题,从理论研究块石漂移模型,并经实验室模型和实测数据修正,研发可自动预测抛投位置和漂移距的精细化抛石系统,并通过两天的实地检验,试验结果表明预测的抛投过程与实测漂移距过程吻合较好,可广泛推广应用于抛石施工。