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与重伤事故，采用焦点损失函数自适应调整轻伤与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：提出的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。

关键词： 交通运输系统工程   自动驾驶   驾驶能力恢复状态   交通振荡   数值仿真  

摘要： 利用模拟器开展了自动驾驶接管仿真实验，采集了实验过程中的车辆轨迹数据，利用高斯混合模型将接管后的驾驶状态划分为稳定与不稳定，并确定了被试的驾驶能力恢复时间。随后，利用遗传算法标定了驾驶能力恢复阶段与正常手动驾驶阶段的跟驰模型参数，并通过数值仿真技术，研究了不同扰动强度下驾驶能力恢复时长对交通振荡特性的影响规律。结果表明：接管后驾驶人平均需要27.25 s来恢复驾驶能力；驾驶能力恢复阶段的期望加速度与减速度大于正常手动驾驶阶段，而期望速度要小于正常手动驾驶阶段；接管会引起交通振荡，振荡持续时间与驾驶能力恢复时长和扰动强度正相关，而驾驶能力恢复时长对振荡幅度无显著影响；此外，交通振荡在车队传播过程中其振幅和持续时间会被不断放大。

关键词： 交通运输系统工程   延误不均衡   多目标配时优化   泰尔指数   蒲公英算法  

摘要： 为解决进口道交通负荷不均衡导致交叉口信号控制效率不高的问题,基于蒲公英算法提出一种交叉口多目标信号配时优化方法。采用泰尔指数量化交叉口延误不均衡度,以信号周期车辆总延误和延误不均衡度为目标函数,构建多目标信号配时优化模型,并提出蒲公英算法对模型求解。选取实际交叉口数据对方法进行仿真分析,对比分析Webster和NSGA-Ⅱ方案的交通运行效率。结果表明:本文方法使车均延误和排队长度均得到降低,可有效提升交叉口运行效率。

关键词： 交通运输系统工程   路链组划分   交通预测   密度峰值聚类   长短时记忆神经网络   时空  

摘要： 为更准确预测城市路网交通流状态,通过测算各路段重要度及最短距离路径长度表征路段的空间特征属性,提出了基于密度峰值聚类算法识别交通流时空相关性较强的关联路链集合。以同一路链内所有路段时空二维矩阵作为模型输入,构建基于路链组划分的长短时记忆神经网络(RCGD-LSTMNN)的交通流预测模型。以北京市路网为例,将四环路内骨干路网分为8个关联路链组,模型精度可达95%以上,且皆优于传统的LSTM和BP模型的预测结果,表明本文模型有良好适用性和精度稳定性,适用于不同时空模式的路链组交通状态预测。

关键词： 交通运输系统工程   换乘优惠   心理账户   双层规划   多模式出行  

摘要： 为提高低碳公交出行的吸引力,对“优惠换乘”策略进行优化设计。对乘客感知的出行时间与费用成本账户进行分割,基于心理账户理论描述乘客的行为决策过程;构建客运走廊超网络模型,量化乘客多模式出行的广义时间成本;考虑乘客公交换乘出行链的差异性,设计票价优惠方案并量化出行的费用成本;在此基础上构建换乘优惠率优化的双层规划模型,上层以运营商收入最大化为目标,下层为多模式交通系统的平衡分配模型;采用遗传算法和相继平均法对模型进行求解,并对乘客感知成本对多模式选择影响的敏感性进行分析。算例结果表明:时间账户呈风险追求时能增加乘客公交换乘需求,费用账户呈风险追求时则减少,且乘客对时间账户的变动更敏感;在平峰与高峰时换乘优惠率分别取0.043与0.017元/min时,可实现公交出行占比提升及公交企业收入的增加。

关键词： 交通运输系统工程   节点重要度   改进Floyd算法   干线公路网布局  

摘要： 为解决传统节点重要度法在公路网布局方面的缺陷,提出了改进的主要干线公路网布局方法。建立公路拓扑网络,以综合交通指数、城市发展潜力等节点重要度指标进行节点层次划分,以综合运输通道服务水平等路线需求度指标进行赋值,采用改进Floyd算法探寻重要节点间需求度最大的路径,结合公路运输在综合运输中的分担情况确定公路的主要运输线路,进而形成主要干线公路网。以哈大齐绥城市群为案例进行主要干线公路网布局,结果显示:布局结果与现状对比,节点连通度提升1.32%,路网密度提高1.91%,区域行程时间节省5.3%。

关键词： 交通运输系统工程   计算机视觉   红外可见光图像融合   YOLOv5目标检测  

摘要： 为提高道路交通安全领域中的道路目标检测的精度，借鉴图像融合技术中多尺度特征图像融合思想以实现融合和GPNet的Ghost瓶颈模块建立思想以减小算法复杂度，建立了创新型红外和可见光融合及目标检测网络。网络分为选择性图像融合模块、轻量化目标检测模块和融合质量及检测精度判别网络三个部分组成。在白天、夜间和特殊天气（雨、雾等）下，平均车速30-40km/h的城市工况下进行三组试验作为数据集，实验结果：平均梯度最高提升5.64881、交叉熵0.93668、边缘强度56.9457、信息熵0.925208781、互信息1.000548571、峰值信噪比3.053893252、Qab0.342882208、Qcb0.20898381以及均方误差降低0.08。轻量化目标检测网络输出的AP、 mAP和Recall均为最优水平，验证了红外和可见光技术的创新应用在道路障碍物检测方面的优势。

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的启停，降低车辆的延误和油耗，本文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   建成环境   通勤方式选择   住房空间单元   混合Logit模型  

摘要： 为探讨不同规划单元群体混杂分布下建成环境对居民通勤方式选择的影响，构建了考虑住房类型空间单元异质性的混合Logit模型。同时，考虑了个体层和规划空间单元层两个尺度建成环境特征对通勤行为的影响，并以深圳市的居民交通行为与意愿调查的抽样数据为例开展了实证研究。结果表明：混合Logit模型比多项Logit模型有更好的拟合优度。若忽略住房空间单元群体的差异，土地利用混合度对混合住房空间单元的影响程度将被低估18.5%，轨道站点对保障性住房、小产权房和回迁指标房空间单元的影响程度将被高估6.3%、5.4%和4.5%，公交站点密度对回迁指标房空间单元的影响将被低估4.8%。公共服务设施对市场商品房（3.2%）和小产权房空间单元（2.8%）的经验敏感度最大，公交站点密度对保障性住房（2.6%）和回迁指标房（2.0%）的经验敏感度最大，到最近轨道站点距离对小产权房空间单元（2.1%）的经验敏感度最大。因此，有必要结合不同住房空间单元建成环境的影响和敏感度差异性，通过改善高效益住房空间单元的建成环境精准引导居民绿色通勤出行。

关键词： 交通运输系统工程   停车分配   整数规划模型   增广拉格朗日—交替乘子算法  

摘要： 为提高停车资源利用率以缓解停车供需失衡问题，考虑停车分配过程中用户利益与系统效益间的博弈关系，建立了预约模式下停车泊位利用率最大和用户成本最小的联合优化目标函数；构建了融合用户偏好特性的最优停车分配整数规划模型（OPA），并设计了增广拉格朗日—交替乘子算法进行预约泊位分配方案求解。为检验模型有效性，在不同停车供需情况下将本文模型与多种经典停车分配模型对比，结果表明：所提出的OPA模型在泊位利用率、用户平均成本和请求接收率三个评价指标上的表现均明显优于经典分配模型，本文的研究成果可为停车预约平台的决策管理提供理论参考。