关键词： 交通运输系统工程   避障策略   混合驱动   车辆控制   换道行为   微观轨迹数据  

摘要： 考虑车辆类型、驾驶风格及不同阶段影响车辆换道的关键目标,将车辆避障过程中的“车-车交互”机理描述为力的关系,构建协同换道避障模型(CLAM),提取并建立适用于突发事件的车辆避障微观轨迹数据集,将车辆避障转化为多约束优化控制问题,以优化算法(OA)为纽带,设计车辆协同避障控制(CLAM-OA)策略。结果表明:相较于数据驱动的长短时记忆模型,CLAM-OA策略输出的误差均显著减小、车速与位移在不同时域的输出结果也更加稳定。

关键词： 交通运输系统工程   自洽能源系统   极端天气   移动电源车调度   蒙特卡洛模拟   弹性提高  

摘要： 近年来极端天气对高速公路电网系统造成严重破坏，如何合理调配移动电源车是目前高速公路故障抢修中亟需解决的难题。因此，本文提出了一种极端天气下的高速公路移动电源车的优化调度方法。首先利用蒙特卡洛模拟方法，通过历史天气数据和实际线路参数构建极端天气下覆冰载荷、风力载荷和绝缘子闪络的数学模型，得到输电线路的脆弱性模型，进而确定整个系统中的故障情况；其次通过蒙特卡洛模拟方法和目标函数收敛条件求出移动电源车最优接入点，调度移动电源车来提高系统弹性；最后利用新疆某高速公路服务区自洽能源系统数据进行了仿真分析，结果表明：本文的调度方法相比于目前常用的移动电源车接入点固定不变的方法，恢复供电的负荷比例提高了12%，提升了移动电源车工作效率和自洽能源系统的弹性性能。

关键词： 交通运输系统工程   封闭式景区   BEV   多目标调度   成本最优模型   启发式算法  

摘要： 为满足封闭式景区BEV调度的需要，提出一种多目标调度模型。以BEV购置、发班频次、停靠时间和充电价差等4个运营成本为最优化目标，基于UI规则设计发车时刻表求解算法，运用启发式算法求解车次链集合，设计BEV性能测试方案，通过限制试验样车的行驶速度，获得单次往返行程时间，提出Cruise仿真与实车测试相结合的最大往返次数推算方法。以五台山景区南线为实例，验证BEV调度模型和求解算法的可行性。结果表明：基于UI规则的分时段BEV调度求解法可实现分钟级BEV发车时刻表；实例线路的BEV购车数求解结果与理想最小购车数的偏差率为2.99%，求解时间为0.89 s；模拟日均客流量为0.3～3.0万人规模的调度计划时，实际运力供需的最大偏差率为1.00%。研究成果可用于封闭式景区BEV动态调度算法和车数规模测算模型。

关键词： 交通运输系统工程   有条件自动驾驶   接管行为   影响机理   提升方法  

摘要： 有效的接管是限制有条件自动驾驶技术落地的主要挑战之一，国内外学者已针对驾驶人接管行为开展了大量的研究。论文从影响机理和提升方法两个层面总结了驾驶人接管行为领域的研究现状。在接管行为影响机理层面，将影响驾驶人接管行为的因素系统地分为自动驾驶系统因素、交通因素和驾驶人因素，并且更加细致地总结了驾驶人因素的影响机理；在接管行为提升方法层面，结合接管行为影响机理研究结论，从人机交互优化设计、接管行为建模预测、驾驶人接管培训等方面总结了提升驾驶人接管行为的一系列方法；最后，从研究机理和提升方法两个层面，提出了当前存在的问题和未来研究方向。

关键词： 交通运输系统工程   事故严重程度   均值和方差异质性的随机参数Logit模型   行人   时空不稳定性   平均弹性系数  

摘要： 为探究行人事故伤害严重程度的时空不稳定性，构建均值和方差异质性的随机参数Logit模型对行人事故严重程度进行异质性分析。采用行人交通事故数据，选取21个影响因素，通过对数似然比检验模型的时间不稳定性和空间可转移性，利用平均弹性系数分析显著因素对重伤、轻伤和无伤害三类事故的影响程度。结果表明：行人事故严重程度影响因素具有显著的时空不稳定性，驾驶员逃逸、有物理隔离设施、土路肩和信号控制四个因素对事故严重程度的影响随年份正负变化，在三年中存在时间不稳定性；行人穿越马路和夜间黑暗有灯光对重伤事故的影响随区域正负变化，在城市和乡村间存在空间不稳定性；行人有不当行为和夜间黑暗有灯光对行人事故严重程度的影响随年份和区域正负变化，具有显著的时空不稳定性；随机参数及均值和方差异质性在不同年份的城市和乡村中也呈现显著的时空不稳定性。

关键词： 交通运输系统工程   事件自动检测   图神经网络   模式学习   异常评估  

摘要： 为了提升路网交通异常事件的检测精度并降低误报率，本文提出了一种基于图时空模式学习网络的路网实时交通事件自动检测方法。将路网交通事件检测问题抽象为图结构异常检测任务；设计了交通时空融合图表达方法，筛选具有强时空依赖性与模式规律性的图节点信息作为网络输入；引入图时空卷积与图嵌入层对时空模式特征进行提取，构造了多组件输入与融合预测结构对不同时间维的交通模式规律进行融合；设计了异常状态评估方法，通过对模型预测误差分布的学习，结合当前检测数据给出最终的异常事件判定结果。采用两个真实交通路网数据进行算法验证；实验结果表明，提出的GSTPL交通事件检测方法具有较高的检测精度、较低的误报率与更短的平均检测时间；在可接受误检率为5%与10%时，对异常交通事件的检测率可分别达到91%与96%以上。

关键词： 交通运输系统工程   格子流体力学模型   弯道   网联商用车   密度离散度效应   信息传输延迟效应  

摘要： 为缓解弯道环境下含有网联商用车的混合交通流的交通拥塞问题，在安全条件的约束下提高弯道环境下含有网联商用车的混合交通流的稳定性，提出了一种弯道环境下基于密度离散度效应和信息传输延迟效应的网联商用车格子模型（Density dispersion and information transmission delay， DDITD）。该模型首次提出了密度离散度效应，揭示了网联商用车跟驰特性对混合车流密度分布的影响，并将密度离散度效应和信息传输延迟效应同时引入到弯道格子模型中，拓展了格子模型的适用范围。首先通过实车试验标定DDITD模型中的转弯修正系数，再利用线性稳定性分析对DDITD模型进行分析，研究弯道环境下密度离散度以及信息传输延迟对交通流稳定性的影响，再通过非线性稳定性分析，应用约化摄动方法，推导出描述交通密度波演化特性临界点附近的mKdV (modified Korteweg de Vries)方程。此外，通过数值仿真对理论结果进行了验证，结果表明密度离散度效应和信息传输延迟效应，可以有效地缓解弯道上的交通堵塞。本文为研究网联商用车跟驰特性和混合车流稳定性提供了新的方法，为弯道环境下的交通管理和控制提供了新的思路和依据。

关键词： 交通运输系统工程   对外客运枢纽   城际出行   客流预测   混合Transformer模型  

摘要： 开展特殊场景下对外客运枢纽抵站客流规模预测有助于提升客运枢纽的多模式接续效率和出行服务质量。综合考虑节假日、恶劣天气、疫情防控政策等因素影响，以2021年3月至2023年5月北京首都国际机场及2021年12月至2023年7月的7个高铁站点的抵站客流数据为基础，提出了一种融合卷积神经网络、长短时记忆网络的混合Transformer枢纽到站客流预测模型，分析多因素影响下抵站客流规模的时变规律。结果表明混合Transformer模型相比于传统机器学习和深度学习模型，具有更小的误差，对所有场站的客流预测准确率超过了80%，其中对6个场站客流的预测准确率在90%左右，证明模型具有良好的适用性。

关键词： 交通运输系统工程   共享单车   时间集聚模式   随机森林分类器   非线性影响   建成环境  

摘要： 针对共享单车潮汐式供需失衡问题，本文从社会人口、交通设计与土地利用三个维度构建建成环境指标体系，构建AHC聚类模型提炼共享单车典型时间集聚模式，使用随机森林与SHAP模型揭示两者之间的非线性关系与阈值效应，并以昆明市为例进行验证。结果表明：共享单车时间集聚模式主要为先入后出模式与先出后入模式。建成环境与共享单车时间集聚模式间存在显著的非线性关系，共享单车时间集聚模式主要受公交线网密度、公园景点邻近度、地铁站点邻近度和公司企业POI密度影响。地铁站点邻近度小于0.5km时，对共享单车时间集聚表现为先入后出模式概率具有抬升作用；公司企业密度小于25个/栅格时，对其具有压降作用。