综合交通大数据应用技术的发展展望

在移动互联的大数据时代,大数据、人工智能、云计算、物联网、智能终端等先进技术的不断发展,为综合交通的一体化、智能化、智慧化发展提供了坚实的资源和技术支撑。针对现阶段综合交通规划设计、运营管控、安全环保维护、物流服务过程中出现的数据异构质量差、"信息孤岛"、挖掘程度低等症结,对综合交通大数据基础技术与应用技术发展过程中需突破的关键技术点进行分析与展望,为大数据在综合交通中全面、有效、系统地应用提供一定的借鉴与参考。

综合交通大数据应用技术创新平台

为支持解决我国综合交通跨行业、跨地域管理服务能力不足的核心问题,提出利用大数据、人工智能等技术建设综合交通运输科技创新平台,实现综合交通运输系统发展驱动引擎升级和发展动能转换。重点介绍了平台总体技术框架、研发体系和当前建设的进展。

基于轨迹数据的大规模路网交通拥挤时空关联规则挖掘

提出了K近邻RElim(K neighbor-RElim,KNR)算法和时序K近邻RElim(sequential KNbrRElim,SKNR)算法,利用大规模路网的车辆轨迹数据来挖掘路段拥挤关联规则和拥挤传播时空关联规则。其中KNR算法在RElim算法基础上拓展了空间拓扑约束,可高效从大规模车辆轨迹数据集中挖掘路网中关联性拥挤易发路段,并量化这些路段间拥挤的关联性强度。而SKNR算法进一步以滑动窗口的形式拓展时间维度,可以挖掘出大规模路网中难以直接观测的拥挤传播现象,并追溯拥挤传播路径。以成都路网和车辆轨迹数据的挖掘结果对所提出的算法进行了说明和验证,结果表明了算法的有效性和鲁棒性。

跨区域综合交通运输网应急预案编制技术研究

为减少突发事件的危害,满足各区域的应急需求,结合跨区域综合交通运输网的特点,针对突发事件下跨区域综合交通运输网,进行应急救援预案编制技术研究。阐述了跨区域综合交通运输网应急预案编制的技术路线,明确应急预案的核心要素与编制步骤,提出了“总体预案+应急行动指南+专项预案”的跨区域综合交通运输网应急预案结构模式。该预案编制技术能够对突发事件下跨区域综合交通运输网应急救援的预案编制提供有效的参考和科学的指导。

区域轨道交通综合客运枢纽运能瓶颈识别研究

基于铁路列车到发数据,给出枢纽内铁路运输的旅客到达能力的计算公式,并结合城市轨道交通、城市公交及出租车的疏散能力计算结果,得到运能匹配度计算的基础数据,进而通过分析全日多种交通方式各时段的匹配度取值结果,识别枢纽多种交通方式的运能瓶颈现象.选取成都东站为例进行验证分析,根据铁路旅客到达能力的计算公式,得到成都东站全日旅客到达人数为149668.7人·次/d,其中19:00—20:00时段到达旅客13021.1人·次/h为全日最高到达时段,为运能匹配度计算提供数据支撑.最终匹配度计算结果显示,成都东站在春运期间早高峰08:00—09:00时段,以及晚高峰19:00—22:00时段部分交通方式匹配度取值程度达到瓶颈标准(≥0.90),尤其是晚高峰时段,成都东站地铁2号线东向匹配度取值为1.10、地铁7号线内环为0.94、地铁7号线外环为1.10、出租车为1.09,已呈现不同程度的运能瓶颈.

交通碳排放研究综述::核算方法、影响因素及作用机理

交通运输业是碳减排的重要行业,关于交通碳排放核算方法、影响因素及作用机理的研究一直是交通碳排放研究领域的一个热点。本文从交通碳排放量核算方法、交通碳排放影响因素辨识、交通碳排放作用机理分析三个方面来进行综述。在交通碳排放量核算方法部分按照直接获取、“自上而下”法、“自下而上”法、机动车排放模型四种方法进行分类。在交通碳排放影响因素辨识部分从IPAT模型、Kaya恒等式、直接选取三点进行综述,并对近年学者们选取的影响因素进行了总结。在交通碳排放作用机理分析部分综述了脱钩模型、因素分解法、计量经济学方法、系统动力学方法,进而对用不同方法分析的交通碳排放作用机理进行了总结,其中Tapio脱钩模型和对数平均迪氏指数分解法是应用较为广泛的方法。最后,探讨了交通碳排放核算方法、影响因素及作用机理研究中的关键问题,指出本领域的研究难点主要集中于交通碳排放核算方法的优化及统一、影响因素选取体系的形成上。

混合交路模式下城市轨道交通交路计划与时刻表综合优化研究

混合交路模式由于运力利用效率高、客流辐射范围广的特点,对提升城市轨道交通运营组织管理水平具有重要意义。针对既有研究普遍基于不同交路列车的发车频率存在倍数关系,或设定单位时段内(往往为1 h及以上)列车的发车间隔一致,难以解决运力供给与时变客流需求间矛盾的问题,提出一种混合交路模式下城市轨道交通交路计划与时刻表综合优化方案,即按照乘客行为的差异性确定分时段客流OD需求,构建混合交路模式下交路计划及时刻表综合优化模型,并设计分层优化算法,以实例验证优化后线路的满载率最大值下降0.397,满载率均衡度下降15.5%,满载率大于0.8区间的优化效果为100%,有助于提升运输能力对时变客流的适应性,实现高品质的快捷运输服务。

不同等级农村公路交通事故严重程度预测研究

为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用改进的Apriori关联算法,找出各影响因素间的内在联系,并求解得到关键因素的组合。然后,分别构建随机森林、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)预测模型对农村公路事故严重程度进行预测。结果显示:与改进前相比,改进后的Apriori算法的运行效率和挖掘准确度都有较大提升;相对于随机森林和GBDT模型,XGBoost模型在准确率、召回率、精确率和F1得分等方面表现最优;照明条件、路侧防护设施、道路类型,天气状况是影响农村公路事故严重程度的重要因素,且各影响因素间存在显著的交互效应。

轨道交通产业集群识别及时空演变特征分析

本文应用区位熵识别我国轨道交通产业集群状态,进而构建Logistic曲线模型和空间演化模型分析轨道交通产业集群时空演化特征。研究结果表明:(1)我国轨道交通产业集群总体呈递增趋势,到2020年已基本形成,但地区间集群水平存在差异。(2)时间上,轨道交通产业集群发展的三个关键点分别为2010年、2017年与2023年,呈现阶段性发展特征;(3)空间上,轨道交通产业集群全局空间自相关性渐进增强,呈现“集聚”发展模式,同时产业集群空间重心在116.0419°E~115.5198°E,34.6150°N~32.9530°N之间变动,即椭圆重心由东北向西南移动,空间椭圆逐渐向正圆趋近,在空间分布上趋向均衡发展,同时产业集群的空间整体分布方向呈现从偏东北西南向正北正南偏移的趋势。基于此,我国应整合产业资源,加强轨道交通产业集群效应,稳步推进集群转型发展,进一步优化空间布局。

基于复杂网络的高速公路交通事故风险动态演化模型

为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模型.以高速公路重特大交通事故为例,对201份高速公路重特大交通事故调查报告进行风险分析.结果表明,基于复杂网络的风险演化模型适用于高速公路的交通事故风险分析;通过高速公路交通事故风险演化模型可对各致因的风险传播特性进行解析与归类,从而制定出针对不同情形致因的控制策略,为高速公路交通事故风险演化研究提供新思路.

基于电子抓拍数据的交通违法行为影响因素研究

为有针对性地减少交通违法行为,搜集2016年德阳市机动车交通违法行为电子抓拍数据,提取交通违法行为频次、车辆特征,以及时空分布特征,构建交通违法行为多项Logit模型,确定显著影响因素,并提出相应的干预措施.结果显示,超速、违法停车、不按规定导向车道行驶、违反禁止标线为高频交通违法行为;车型、车辆归属地及时空情景因素对四种高频交通违法行为具有不同程度的影响.

综合频率响应特征和权重系数的自适应脑机接口技术

针对稳态视觉诱发电位(SSVEP)响应个体差异性较大和不同电极通道采集脑电信号质量具有差别的问题,提出了综合频率响应特征和权重系数的自适应方法,并进行了实验验证。首先,4名被试者进行了3次SSVEP扫频实验,得到大脑枕区8个电极的SSVEP幅频特性响应通频带;其次,根据电极通道的平均信噪比,求出各电极的权重系数,进而得到被试者的个体幅频特性响应通频带;最后,为避免使用低频闪烁引起的强烈视觉疲劳,选择个体幅频特性响应通频带的中频段(15~30 Hz)作为刺激频率进行脑机接口实验。实验结果表明,所提出的自适应稳态视觉诱发脑机接口在识别时间为3 s时,具有较高的准确率(平均为97.09%)和信息传输率(平均为100.26 bits/min),且有效减轻了视觉疲劳,研究结果为设计基于个体差异特点的脑机接口提供了新的思路。

不确定条件下大型铁路建设工程的物资储备基地选址优化

为提升复杂环境下铁路建设工程物流设施网络的可靠性,首先,使用情景削减技术生成最小中断情景子集及其中断概率,以描述运输通道的中断情景;然后,采用多面体不确定集刻画物流需求的不确定性,以运输成本、建设成本、运营成本以及惩罚成本等综合成本最低为目标,应用两阶段的随机优化技术与鲁棒优化技术,构建物资储备基地选址不确定优化模型,并基于一种列与约束生成(C&CG)算法求解模型;最后,以复杂环境下的C铁路建设工程为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:在随机中断情景中,模型获取方案的成本变异系数是传统模型的4.3%,在极端需求波动情况下,模型获取方案的成本波动幅度可达传统模型的38%,两阶段不确定优化模型能有效减少物流设施网络因运输通道中断及需求波动导致的成本变动。

基于三维GIS技术的公路交通数字孪生系统

数字孪生是一种集成多学科属性,通过物理世界与信息世界连接融合达到虚拟现实交互与融合的科学,其在交通业的落地途径为建筑信息模型(BIM)+地理信息系统(GIS)技术。各类交通基础设施模型要素的交互关联及孪生数据合理建设方案成为制约其发展的瓶颈。立足交通,以数字孪生的五维结构模型为指导,在三维GIS环境下,针对其虚拟模型应包含的几何、物理、规则模型提出了具体的实现技术。分析了交通基础设施分类及孪生数据特点,细化其构件层次关系,实现模型的标识编码与存储方案。依据CAMP5对系统软件进行分类,并依各层次阐述了验证方法,完成系统验证。最后,基于虚拟模型与数据融合,梳理了像素层、表征层和决策层的应用开发思路,以期为交通运输领域践行数字孪生提供技术参考。

基于模体和复杂网络的成都市交通旅客出行研究

设计出行模体模型,对旅客出行序列进行抽取转化,构建基于铁路和航空出行旅客的出行模体,基于四川省成都市的旅客出行数据进行实证分析。2节点至4节点构成的旅客出行模体,可以表示绝大多数的旅客出行模式。主要出行模体为2个节点间的单向单次出行和往返出行,并且随时间推移,铁路出行对用户的吸引力逐渐增加,航空出行逐渐减少。研究铁路旅客出行网络和航空旅客出行网络特征,2种出行网络均为异质性网络,网络中大度节点倾向于连接小度节点,网络聚类系数较大,网络中不同站点连接紧密。成都市的铁路人群出行网络结构稳定且大多集中于我国东南部地区,航空出行网络逐步发展且具有更高的分散性。网络效率研究结果表明,旅客出行网络连通性一般,多集中在特定地区。

基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法

对铁路技术站间货物列车进行协同配流,对于均衡各车站的能力、促成铁路网的全局优化、提高铁路运输效率具有重要意义。通过对技术站配流过程的分析,将相邻技术站看作一个整体,提出了一种基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法。考虑折角车流优化,构建了协同配流模型;以本站出发列车车流量最大、相邻技术站的车辆在站停留时间和最小、折角车流数最小作为目标函数,使用遗传算法求解得到相邻两站列车配流方案。本文算例结果表明,相邻两技术站车辆在站总停留时间节省了122.5h,双向编组站的折角车流减少了23辆,改善效果明显,站间协同配流作业有利于提高全局运输组织的整体效率和效益。本文模型建立条件较为理想,今后可以考虑本站货物作业车、到发线运用方案、调机运用方案等因素,找出更符合实际情况的高质量可行解。

区域轨道交通综合客运枢纽运能协调优化模型

区域轨道交通综合客运枢纽汇集了铁路、城市轨道交通、城市公交和出租车等多种交通方式,各类交通系统相互配合,实现枢纽的客流集散功能.但其集散能力在客流高峰期易出现瓶颈,需要进一步协调运力资源.文中考虑提高运能协调度、降低运营成本的双重目标,构建运能协调匹配的多目标优化模型,提出应用功效系数法对多目标问题转化为单目标问题进行.并以成都东站为例,通过运用考虑运营成本约束的多目标运能协调优化模型降低运营成本46.52%.

交通运输专业“云实习”实践探索

为做好目前本科生的实习实践工作,基于“互联网+”技术,探索功能相对完善、普适性较高、线上与线下相结合的“云实习”模式。将实习设计分为线上、线下两个部分,线上部分提供远程在线实习,以开展在线讲座、现场直播等形式为主;线下部分巩固线上实习内容,以专题讨论、校内实验等形式为主。每个教学环节按照百分制打分,根据各环节的权重给出实习的综合成绩。通过西南交通大学交通运输专业为期两周的实践,证明该实习方式取得了良好的效果。

面向铁路BIM的数据存储与交互式关键技术

随着BIM技术的发展,其在铁路行业的应用也逐渐普及。铁路BIM技术的实施和发展离不开BIM数据存储技术和BIM模型跨平台、跨专业交互等技术。随着铁路工程中BIM相关应用产生的数据体量越来越大以及用户对交互体验感受要求越来越高,如何高效可靠地存储BIM数据以及便捷快速的完成模型可视化交互成为BIM技术在实施过程中的一大挑战。基于此,文章研究面向铁路应用的BIM存储技术,重点讨论基于分布式大数据平台Hadoop的HBase数据库、图数据库Neo4j以及GIS数据库等技术在铁路BIM中的应用,此外,文章还对基于B/S与C/S架构的BIM模型跨平台交互技术以及其在铁路行业的相关应用进行了分析。

综合客运枢纽轨道交通系统运能匹配度研究

为提高轨道交通综合客运枢纽的服务效率,针对枢纽间不同轨道交通系统,研究不同系统间的运能匹配和疏散能力。本文分析了综合枢纽的定位及功能,提出了铁路到发能力、枢纽交通方式客流分担率、城轨疏散能力和枢纽设施设备能力的计算方法,基于此进行了分时段运能匹配分析,识别出枢纽运能高峰期的瓶颈所在位置并提出优化建议。成都东客站实例分析表明,该站高峰期线路运能匹配度为0.79,匹配性较好,城轨线路疏散能力足够及时有效地疏散铁路客流;而枢纽设施设备运能匹配度为1.10,匹配性不佳,枢纽设施设备能力不足,影响了乘客集散效率,呈现出瓶颈现象。