关键词： 课程思政   智能交通运输系统   校企合作   多元评价体系  

摘要： 本文探讨《智慧交通运输系统》课程思政教学改革,旨在通过融合课程思政与科学技术教学,提升学生的专业素养和家国情怀。在全球科技竞争背景下,高校与企业合作成为人才培养的关键,但传统教学模式在综合素养培养上存在不足。为此,本文提出深入挖掘课程思政元素,结合智能运输系统的发展和交通强国战略的综合培养方法,将文化自信、社会责任感、工匠精神等融入教学内容;加强教师思政教育,培养双师型教师团队,通过校企合作打造复合型师资;创新教学方法,采用线上线下混合式教学,提升互动性和参与度。未来,将继续优化课程思政目标与教学内容的融合,探索更多创新教学方法,为培养高素质应用型工程技术人才提供支持。

关键词： 交通运输系统工程   换乘行为   公交换乘优惠政策   综合选择与潜变量模型   心理潜变量  

摘要： 为分析公交换乘优惠政策对居民换乘行为的影响，采用行为偏好（RP）和意向偏好（SP）组合的方式设计调查问卷，收集受访者的社会经济属性、出行特征、心理感知和不同换乘情景的偏好数据，采用包括心理潜变量的综合选择（ICLV）模型构建了公交换乘优惠政策下居民换乘行为模型，探究公交换乘优惠政策下居民换乘决策机理。分析结果表明：ICLV模型的拟合效果优于SEM-Logit模型；ICLV模型中个人的社会经济属性和出行特征可以直接影响换乘行为，还可以通过心理潜变量间接影响换乘行为；心理潜变量中的感知易用性和行为习惯对居民的换乘行为有正向和负向的影响，而态度是调节变量，居民对公交换乘优惠政策的态度越好，优惠幅度对换乘行为的正向影响越大；居民在公交换乘优惠政策下感知到的换乘便捷程度和公共交通出行习惯每增加1%，选择换乘的概率分别会增加4.67%和减少4.62%。通过引入个人的社会经济发生和出行特征等变量来估算潜变量，克服了以问卷测量题项估计潜变量的方法存在的测量误差问题，提高了模型估计的解释能力。研究结果可以为政府相关部门谋划、制定和实施公交换乘优惠政策提供理论支撑和借鉴意义。

关键词： 交通运输系统工程   街景图像   建成环境   非线性关系   极限梯度提升模型  

摘要： 为研究建成环境与行人量之间的非线性关联，以南京市主城区街景图像数据为基础，采用深度学习模型从中提取行人量与街景特征，并结合多源数据从社区和街道两个尺度构建建成环境指标。利用极限梯度提升模型(Extreme Gradient Boosting， XGBoost)，探究建成环境影响行人量的关键因素，分析各因素与行人量之间的潜在非线性关系。研究结果显示：在社区建成环境因素中，距市中心距离、生活服务设施数量和餐馆数量对行人量影响较大；街道建成环境因素中，非建筑区域地面指数、天空开阔度与绿视率对行人量的影响贡献较大。此外，建成环境各变量对行人量均存在非线性效应，且各变量的反馈机制不同。距市中心的距离和非建筑区域地面指数对行人量的影响呈现负反馈特征；生活服务设施数量、餐馆数量和绿视率对行人量的影响呈现正反馈特征；天空开阔度与行人量非线性关系则呈现倒“U”型分布。本文可为优化城市空间布局与完善步行友好型交通政策提供理论参考。

关键词： 交通运输系统工程   快速路   交互风险预测   机器学习  

摘要： 为明确城市快速路短交织区车辆交互风险特征及交互风险严重程度的关键影响因素，以昆明市大树营立交为研究对象，基于无人机航拍视频提取的轨迹数据，通过行车风险场模型计算得到两车交互风险值数据集，利用累计频率法将交互风险划分为四个风险严重程度不同的层级，结果表明严重风险主要分布于车道1以及车道3与车道4的上半段。选取11个影响交互风险严重程度的关键因素作为特征变量，分别利用XGBoost和RF算法构建交互风险严重程度预测模型，结果表明XGBoost算法预测的准确率为92.92%，F1分数为92.91%；RF算法预测的准确率为90.22%，F1分数为90.19%。为进一步揭示特征变量的作用机制，引入SHAP量化11个特征变量对交互风险严重程度的贡献度，结果表明纵向间距、横向间距、目标车速度、两车速度差是贡献度排名前四的变量。研究成果可为车辆主动防控和快速路短交织区交通安全管理提供依据。

关键词： 交通运输系统工程   事故严重程度   结构方程模型   自动驾驶汽车   接管模式   中介效应  

摘要： 为探究自动驾驶汽车事故伤害严重程度影响因素，本文构建考虑中介效应的结构方程模型对自动驾驶汽车接管模式和事故严重程度进行关联性影响因素分析。采用AVOID数据集中的自动驾驶汽车事故数据，从车辆特性、天气特性、道路特性和碰撞状况4个方面选取27个影响因素，利用中介效应和因子结构分析探究各因素对自动驾驶事故严重程度的影响。结果表明：交叉路口和街道可以显著降低自动驾驶汽车交通事故严重程度；路面状况、多云、雨、碰撞-左后方和白天通过中介效应对事故严重程度产生间接影响；其中路面状况可以显著降低交通事故严重程度；天气-雨明显增加了交通事故严重程度；自动驾驶汽车发生交通事故时的接管模式对事故严重程度具有显著负作用且二者具有复杂的关联性。

关键词： 小规模限制性在线课程   项目式教学   教学改革   质量提升  

摘要： 《物流系统工程》是物流工程领域硕士研究生的专业核心课程。文章首先梳理了该课程传统教学中的不足,然后应用SPOC设计线上自主学习环节,并以物流设施选址为例,详细解析如何将PBL应用到该课程线下教学中。课后问卷调查显示,引入混合式教学方法后,该课程的授课质量得到了明显的提升,学生无论是在理论知识掌握、实际操作能力,还是创新思维等方面,均有较为明显的改善。最后,梳理了混合式教学在实践中面临的挑战并给出了相应的对策,以期为相关课程教学改革提供参考。

关键词： 交通运输系统工程   建成环境   小汽车依赖   轻量级梯度提升机   阈值效应  

摘要： 为探究不同时期建成环境对居民小汽车依赖影响的差异，基于杭州市2010年和2023年的居民出行调查数据，构建轻量级梯度提升机模型，并结合部分依赖图和沙普利加性解释方法进行了非线性分析。结果表明：轻量级梯度提升机模型精准捕捉了建成环境与居民小汽车依赖之间的非线性关系，建成环境对居民小汽车依赖有显著影响，且在不同时期存在显著差异。相比2010年，2023年建成环境对居民小汽车依赖的影响明显减弱，且人口和道路密度因素的影响呈现阈值效应，当居住地人口密度超过2万人/km2或道路密度超过0.04 km/缓冲区时，青年群体的小汽车出行占比反而升高，表明应准确把握阈值效应和规模效应的影响，以避免建设资源浪费及过度建设而带来的负向效应。

关键词： 交通运输系统工程   NOx排放   交叉口信号配时优化   燃油车与混动车VSP   参数敏感性分析  

摘要： 城市道路信号交叉口处由于存在多种车辆工况，是NOX等尾气污染物排放管控的重点区域。基于机动车比功率（VSP）模型，重点考虑了插电式混合动力车型特性，分别针对其电量消耗和电量维持两种模式提出NOx排放因子的计算方法。以交叉口范围内车均NOx排放最小为优化目标，以车均延误、平均停车次数等为约束条件，建立以燃油车与混动车构成的混合交通环境下交叉口信号配时优化模型。分析结果表明，本研究所建模型优化后的车均NOx排放减少率达到31.29%，同时车均延误以及平均停车次数与车均NOx排放呈同向变化趋势，其减少率分别为43.99%和28.88%，优于仅考虑交通流量条件的Webster模型。最后，通过参数敏感性分析发现，不同交通量水平、左转车辆比例以及混动车渗透率对车均NOx排放的影响较为显著。本研究提出的平衡环境效益和通行效率的交叉口信号配时优化方法为城市交通管理和政策制定提供了有效依据。