关键词： 交通运输系统工程   用户行为演化   满意度结构模型   智能体仿真   服务可靠性   投诉管理  

摘要： 为识别行为转化过程中的关键机制，构建了涵盖用户期望、感知服务质量、整体满意度、投诉行为和持续使用意愿的多路径结构模型，并基于实证数据估计变量间的作用关系。在此基础上，构建了停车用户“未采纳、初步接触、活跃使用、持续采纳”4种状态智能体演化模型，模拟服务过程中的行为变化路径，并进行了仿真分析。结果表明：“活跃使用→持续采纳”的转化率仅为36.36%，且持续采纳状态的降级风险高达53.81%，是平台运营中的结构性瓶颈。在策略干预模拟中，服务可靠性提升将持续采纳者比例从28.7%提高至32.4%，并将其降级率降至50.15%；相较之下，投诉缓释策略主要作用于负面反馈路径，该策略虽能在短期内提升持续采纳者比例至31.5%，但未能有效抑制后续流失，降级率反而上升至55.73%，表明其在稳定用户行为方面的能力不足，难以支撑长期使用关系的维系。研究结果可为平台在服务流程优化和用户结构治理方面提供了策略支持。

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   AMV主辅功能分配   调度优化   线路协同   分层自适应升温粒子群-模拟退火算法  

摘要： 为实现运力资源的灵活调配，缓解因系统供需失衡造成的资源浪费，同时减少因车辆在站点停靠及乘客车外换乘所产生的出行时间损耗，设计了一种基于AMV主辅功能分配的公交自适应调度方法。建立了考虑线路协同和站点功能划分的优化调度模型，将车辆运营成本最小化和乘客出行延误最小化作为联合优化目标，设计分层自适应升温粒子群-模拟退火算法对模型求解。为验证模型的有效性，基于佛山市公交运营数据进行实例检验，结果表明：相比于传统定容量公交和站点响应式模块公交，本文模型将系统总成本分别降低了35.62%和6.54%，该研究成果有助于提升公交运营效率和服务质量。

关键词： 交通运输系统工程   借道左转   智能网联车环境   轨迹控制   交通仿真  

摘要： 为避免车辆在借道左转交叉口频繁启停，降低车辆的延误和油耗，提出了一种智能网联车环境下借道左转交叉口左转车辆的最佳轨迹控制模型。首先，分析了考虑油耗下相较于传统交叉口，借道左转交叉口的独特之处。其次，考虑了借道左转的几何设计和交通信号，建立了相应的轨迹控制双层模型，优化车辆的车道选择和进入借道左转车道的时刻。最后，利用SUMO和Python软件进行了模型验证并设计了仿真实验分析交通量、绿信比、借道左转车道长度这些不同参数对模型效果的影响。实验结果表明：本文提出的最佳轨迹控制模型有效降低了车辆的延误和油耗，相较于Krauss控制模型，平均降低车均延误26.6%，平均降低油耗50.2%。此外，最佳轨迹控制模型在不同的借道左转车道长度下表现出鲁棒性，具有广泛的适用性。

关键词： 交通运输系统工程   缺陷检测   深度学习   无人机视角  

摘要： 以YOLOv5算法为基础框架，通过引入FasterNet轻量化网络结构优化特征提取过程，降低模型计算复杂度；结合卷积块注意力模块（CBAM）注意力机制，提高模型对缺陷特征的关注度；采用SIoU损失函数改进边界框回归精度，提升定位准确性。实验结果表明：本文改进模型在自建桥梁缺陷数据集上取得了显著效果，精确度和mAP分别达到81.2%和71.5%，较基准模型有明显提升。本研究为桥梁缺陷的智能化检测提供了技术支撑，对推动桥梁养护管理的数字化转型具有重要意义。

关键词： 交通运输系统工程   网约共享出行   空间异质性   建成环境   多尺度地理加权回归  

摘要： 为探索不同出行距离尺度下网约车出行需求影响机理，基于多源数据对不同距离网约车出行需求进行分析。以长短距离网约车出行需求为因变量构建多尺度地理加权回归模型，揭示道路网、土地利用、人口分布和公共交通等建成环境因素对长短距离网约车出行需求的影响及其空间异质性。结果表明：MGWR的拟合结果优于传统地理加权回归模型和最小二乘法模型，长短距离网约车出行需求影响因素具有显著的空间异质性；主干路密度在市中心与短距离网约车出行需求呈正相关，在城市外围与长距离网约车出行需求呈负相关；人口密度在城市外围与长距离网约车出行需求呈正相关，在中心城区与短距离网约车出行需求呈负相关；短距离网约车在市中心与公共交通之间存在竞争，长距离网约车在城市周边补充公共交通服务的不足。研究结果有助于动态优化车辆配置调度，促进网约共享出行的可持续发展。

关键词： 交通运输系统工程   智能网联   无信号交叉口   间隙理论   控制策略   冲突区域  

摘要： 为实现智能网联环境下无信号交叉口网联自动驾驶车辆的智能管控，提高交叉口通行效率，提出了一种基于间隙理论的车辆通行控制策略。依据交叉口区域功能、用途等，将其划分为变道区、调控区、缓冲区、物理区和恢复区；考虑实车物理大小建立了物理区车辆冲突区域计算模型，并通过优化左转车辆轨迹为椭圆轨迹，开发了直行-直行、直行-左转和左转-左转车辆行车间隙控制的数学模型；基于三角函数加速度控制策略建立了调控区和缓冲区的车速诱导模型；运用Vissim和Matlab联合仿真对控制策略及模型的高效性和合理性进行了对比验证。结果表明：本文控制策略及模型能使相冲突的车辆安全不停车地依次穿插通过冲突区域；对比信号控制策略，在交通量为1 600 pcu/h情况下，该控制策略及模型可使车辆通过交叉口的平均延误时间缩短55.97%，平均行程时间缩短41.87%，车辆能耗减少33.31%，且交通流量越大，改善效果越显著。

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。

关键词： 交通运输系统工程   事故严重程度预测   数据不平衡   MobileViT   焦点损失函数  

摘要： 为解决数据不平衡引起的事故严重程度预测精度低的问题，提出了一种基于深度学习技术的交通事故严重程度预测模型。使用机器学习算法确定影响事故严重程度的关键变量，将数值型事故变量转换成图像数据应用于融合卷积神经网络和自注意力机制的MobileViT网络，针对数据量占比小的轻伤和重伤事故，采用焦点损失函数自适应调整轻伤和重伤事故的损失贡献，使模型更关注不平衡数据，利用精确率、召回率和F1分数评估模型预测性能。结果表明：本文模型在总体预测性能指标上达到0.81以上，优于其他基线模型，召回率和F1分数至少提高了4%和2.5%；在轻伤事故的召回率和F1分数上，MobileViT模型比WGAN-GP-XGBoost和ResNet18模型提高了25.9%和4.5%以上，重伤事故的预测性能最好，精确率、召回率和F1分数相比于另外两种模型分别提高了8.9%、4.2%和6.7%以上；使用焦点损失函数改进的MobileViT模型在预测不平衡数据上，效果高于其他数据平衡方法。