基于运输智能化的国家地方联合工程实验室建设

通过对以"综合"与"智能"为核心的综合交通运输体系建设和发展的分析,以及在提升交通运输系统的技术水平的基础上,讨论综合交通运输国家地方联合工程实验室的建设。综合交通运输国家地方联合工程实验室的建设能够提升综合交通跨地域、跨行业服务管理能力,强化整合行业资源、强化企业技术创新的主体地位,提高西部乃至全国综合交通运输行业的整体自主创新能力,促进交通运输行业可持续发展,从而提升综合交通运输在国民经济发展中的作用。

交通运输类虚拟仿真实验教学体系的构建与实践

通过构建交通运输类虚拟仿真实验教学体系,着重破解在实验教学中存在的虚拟仿真实验教学资源共享不充分,实验教学与行业产业需求匹配脱节,缺乏多岗位协同和多场景模拟以及实验内容与现有教学环节融合度不高等问题。聚焦高铁列车调度指挥、库存管理与自动化仓储、城市轨道交通调度指挥等关键问题,以点带面,重点打造了系列国家级、省级高阶性虚拟仿真实验教学课程,紧密融合交通运输类专业课程体系,构建符合交通运输类的人才培养模式,实现贯通式人才培养过程,提出并实践了4个“二一”虚拟仿真实验教学方法,为虚拟仿真实验课程的教学改革与实践提供了支撑。

交通运输工程专业虚拟仿真实验中心硕士实践基地建设

交通运输工程专业具有显著的工程应用特点,实践性强,与运输生产活动联系十分紧密。要求培养具有工程应用与学术能力的复合型创新人才。针对交通运输工程专业的人才培养现状及培养中存在的问题,结合我校近年来的教学实践,依据交通运输工程专业的发展规划及要求,提出建设理论教学和实践教学相结合的校内实践基地,依托虚拟仿真实验教学中心,打造虚实融合的教学模式,构建现场教学、工程实践、科研实践相互连接的"三位一体"新型人才培养体系,对于培养应用型、研发型和创新型人才具有重要的作用。在此基础上,通过制定基于综合评价法的实践基地评价方案进一步发现教学中存在问题与不足,促进实践基地的建设和发展,提高教学实效。

交通运输专业生产实习的过程优化探讨

高校的生产实习教学是实践教学的重要环节。交通运输专业构建了多层次、系统化的实践教学体系,分析了目前生产实习教学中存在的问题,从改良生产实习过程控制的角度,提出了改进措施,并指出了控制的关键环节。加强实践教学,提高教学质量,才能培养适应国家、社会、市场需求的复合知识应用型人才。

基于行动研究理念的交通运输专业实践教学探索

行动研究理念在交通运输专业实践教学中的引入,实施关键在于"计划"、"行动"、"观察"、"反思"四个要素。计划是基础,需明确所研究的问题,做好研究计划;行动是关键,实施路线按照"参与—改进—公开"进行;观察是重要环节,对教师及其研究团体的行动背景、实际环境、行动过程及行动结果进行监督;反思是目的,反思的同时并制定下一阶段研究的计划。坚持在行动中研究、由行动者研究、视问题为课题、工作为研究、教师为专家的方法,建立以研究为理论指导,以实践教学为实践导向的交通运输专业实践教学框架。

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。

基于ISM-MICMAC模型的山地旅游轨道交通单双线组合选用条件分析

受地形和环保影响,交通不便成为限制山地旅游业发展的瓶颈。充分发挥山地旅游轨道交通运输能力大、全地形运行、绿色环保等多重优势,加快山地旅游轨道交通建设,有利于改善山地交通条件,助推交通旅游融合发展。为避免山地旅游轨道交通建设规模过大、投资过高、运能虚糜,提出山地旅游轨道交通单双线组合方案,考虑到线路方案受经济、社会、环境等多种因素影响,从客流需求、运营经济、地质环境3个维度,建立14个影响因素集,利用ISM模型构建6阶层次结构模型,梳理各因素间的逻辑关系和影响机制,在此基础上运用MICMAC方法,计算其驱动力和依赖性的大小并绘制出象限图,研究结果能够为山地旅游轨道交通高质量发展提供新的思路,为单双线组合方案提供决策支持。

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。

基于Super-SBM模型的城市轨道交通线网运输计划效率评估研究

随着城市轨道交通路网的不断扩充,线路间联系更为紧密,线网运输计划作为轨道交通的核心技术文件,其评估选优是运营组织的核心问题。研究围绕轨道交通线网运输计划编制及其效率评估,分析了线网运输计划的编制目标和影响因素,从运能运量匹配性、列车运行技术性、候车客流饱和性和列车衔接协调性4个方面建立线网运输计划效率相关评估体系;对指标进行筛选并分类处理,提出基于超效率的Super-SBM模型的线网运输计划效率评估方法,考虑松弛变量求解并选择更新效率值;以某城市为例进行实例分析,对备选运输计划效率进行测算得到最优备选方案,并基于投影原理分析其投入产出效率结果表,提出方案优化调整思路,为轨道交通线网运输计划评估选优及调整提供决策参考。

轨道交通站点聚类及其对客流预测的影响分析

城市轨道交通站点受多层面因素交互作用而反映出异质性,为实现站点精细化分类,本文统筹考虑地铁刷卡数据、兴趣点数据和地铁网络数据,提取客流、土地利用和网络性质等特征,其中,客流层面考虑工作日、周末和节假日等不同日期类型下客流状态,土地利用层面考虑站点辐射区用地强度和均衡性,网络层面考虑节点自身特性和影响能力。构建基于主成分分析与K-means++算法的聚类模型,综合聚类评价指标确定簇数,辨析不同类型站点多维度特性,结合站区土地利用和站点网络特征探讨对出行活动的影响,并设计簇内联合预测和整体联合预测策略,采用3种多元时序预测方法探究站点聚类对预测性能的影响。研究结果表明:考虑全部客流特征时,划分为10簇,考虑工作日进站客流特征时,划分为5簇,充分挖掘客流时变特征能够获得更加精细化的聚类结果;各簇站点客流分布特征与其土地利用及网络特征间存在一定的反馈关系;相比于整体联合预测,通过聚类联合相关性强的站点进行预测,以间接捕获空间相关性的方式能有效提升预测性能,各模型均方根误差平均降低9.04%,平均绝对误差平均降低4.94%。研究结果为站点精细化管理和站区设施建设规划提供依据。

混入智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型

针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明:智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。

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。

以智能化为核心的全国铁路列车运行图编制研发实验中心建设

通过对以"智能"为核心的全国铁路列车运行图编制研发实验中心建设和发展的分析,以及在提升计算机编制列车运行图的技术水平的基础上,讨论全国铁路列车运行图编制研发实验中心的建设。该实验中心的建设能够全面实现全路列车运行图及铁路行车相关作业计划编制和管理的一体化、信息化和智能化,提高铁路运输、轨道交通行业的技术水平,提高行业的管理能力,提升综合投资效益,从而全面提升轨道交通运输在国民经济发展中的作用。

智能网联汽车混合交通流稳定性与路段基本图分析

为研究智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流特性,构建智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流稳定性与基本图模型。首先,分析由智能网联汽车与人工驾驶汽车组成混合交通流中存在的4种跟驰模式;在采用不同参数的智能驾驶员模型的基础上,推导混合交通流稳定性判别式和基本图模型;最后,基于SUMO仿真软件构建微观仿真环境。结果表明,随着智能网联汽车的渗透率增加,混合交通流稳定的临界速度值区间逐渐减小。在相同的稳定车速下,智能网联汽车比例的提高有利于交通流密度和流量的提升。这些均证明智能网联汽车不仅有利于混合交通流的稳定,还能够进一步提升交通系统的通行效率。

智能网联混合交通流稳定性解析方法综述

交通流稳定性分析是研究交通拥堵形成机理、车队队列控制的基础,面向智能网联环境下的混合交通流队列线性稳定性分析已成为近年来的研究热点.根据受到的扰动大小和范围,介绍了线性稳定性、非线性稳定性、局部稳定性和队列稳定性的相关概念,并指出了交通流队列稳定性的基本判别准则.基于控制理论,回顾了交通流车队队列线性稳定性条件的经典解析方法,其中,特征方程法评估了交通流内部扰动的增长速度,传递函数法依托于拉普拉斯变换构建了扰动的传递关系.从经典跟驰模型、考虑时延的跟驰模型和考虑多前车驾驶信息反馈的跟驰模型出发,系统分析并总结了国内外学者对于混合交通流稳定性问题的研究现状,同时回顾了交通流稳定性理论研究在车队队列控制等方面的实验和工程应用.最后,展望了混合交通流稳定性分析领域的研究前景,指出了在后车跟驰行为、智能网联汽车的交互协同、复杂混合交通流等几个方面是今后需要重点研究的领域.

基于多智能体仿真的城市轨道交通限流策略

针对高峰时段城市轨道交通线路过饱和客流的运输效率问题,基于地铁线路的网络拓扑结构与客流需求矩阵,建立了以客运周转量最大为目标的城市轨道交通线网限流的多智能体仿真模型。该模型以Anylogic软件为建模基础,通过构建列车类、线路类、路网类、乘客类等4类智能体,实现了乘车限流、站台限流和闸机限流等客流控制手段,提出了针对单线多站地铁线路的全线协调的客流控制策略。规模为23个车站、122933对OD(起讫点)的某条地铁线路的客流控制实验结果表明,限流提升了1.01%的总客运周转量。

基于多通道数据的高铁司机警觉评估实验设计

高铁司机警觉与行车安全密切相关。为实现司机警觉状态评估,该研究设计了一种基于多通道数据的高铁司机警觉评估实验方案。依托高铁驾驶模拟器,以连续驾驶的方式诱发高铁司机警觉衰退,实验过程中同步采集其脑电、心电、眼动以及简单反应时间和疲劳程度主观量表。基于神经网络、支持向量机等机器学习技术构建司机警觉评估模型技术方案。以司机神经、生理等融合特征为输入,以司机疲劳状态为输出,构建司机警觉评估模型,对提出的实验方案进行探讨,验证提出的实验方案的合理性与可应用性。

铁路技术站阶段计划与钩计划一体化编制实验系统设计

随着我国铁路技术站信息化水平的不断提高,对培养具备基础知识、专业技能、应用能力、信息素养的学员(学生和铁路技术人员)提出了更高要求。为提高学员制定技术站作业计划的能力,研究阶段计划与钩计划的编制方法及相互关系,提出阶段计划与钩计划一体化编制思想,建立具备人机交互式阶段计划与钩计划一体化编制功能和智能辅助决策功能的实验系统。阐述了该系统的逻辑模型、组成及其功能。该系统已应用于行车组织课程设计实验中,有效提高了培训及教学的效率和效果。

基于SIS传播理论的城市交通拥堵传播模型

为研究城市交通拥堵传播的机理与特性,建立了基于SIS传播理论的城市交通拥堵传播模型。首先,确定了路段交通状态的判别方法,并比较分析了不同判别标准下拥堵传播效率和消散效率的数值变化;其次,考虑了出行时间的差异性并在经典SIS理论中加入了时间偏差参数;随后,研究了拥堵路段比例随时间的变化趋势以及拥堵路段比例与其变化率间的关系,并将其作为描述拥堵传播特征的依据;最后,以成都市道路交通网络作为研究路网,以早高峰真实数据对模型进行标定与验证。结果表明,模型可以精确地描述拥堵路段比例与其变化率之间的关系。

区域轨道交通协同运输组织标准探讨

区域轨道交通协同运输是轨道交通重点发展的方向,为推动协同运输向规范化、标准化发展,应依据系统性、层次性、适用性、先进性的原则构建区域轨道交通协同运输组织标准体系。在阐述国外区域轨道交通协同运输组织标准的基础上,对我国区域轨道交通运输组织标准进行分析,从基础设施设备、换乘衔接、跨制式应急协同与安全管理、行车组织、运营管理、协同性评价6个方面构建三级标准体系框架及标准细化分析,为发展多层次、多模式、多制式的综合交通系统提供参考,有助于实现各种交通运输模式无缝衔接、融合发展,提升综合交通运输发展水平,缩短经济社会发展差距。