交通运输系统工程与信息

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城市道路交通承载力研究综述

李小静, 王花兰, 范媛媛, 傅忠宁

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (6): 15-25. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.06.002

摘要（1165）

PDF （1774KB）（477）

多年来，广泛的应用场景和领域使交通承载力的基础理论和量化研究方法等成为学术界的热点研究问题。作为城市交通可持续发展的重要指标，交通承载力向上与城市交通规划，向下与机动车需求管理融合，可以得到多个延伸的科研选题。在特定的时空网络中，一定的资源和环境约束条件下，城市道路交通承载力就是道路网络或基础设施现有或未来的承载状态，即交通资源达到最优配置、交通环境稳定时，道路交通设施单元或系统的承载能力或阈值。本文通过系统梳理城市道路交通承载力的国内外研究现状，从基础理论、量化研究方法和实践应用这3方面提出存在问题和发展建议。现有城市道路交通承载力研究存在理论体系不完善，评价量化方法有效性难以保证，评价指标选取缺少标准化，复杂系统承载力缺乏综合的内外部耦合协调分析，以及应用技术方法落后等问题。首先，未来可以建立较完善的交通承载力理论体系；其次，标准化评价指标，建立有效评价模型和耦合协调模型，研究交通系统内外部的耦合协调机制，提出协同优化策略；最后，改进应用技术方法，拓展自身及交叉领域应用。为城市道路交通承载力研究提供理论保障，为促进我国交通可持续文明发展建设进程提供有力支撑。

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智能网联环境下多车道异质交通流建模与仿真

单肖年, 万长薪, 李志斌, 张小丽, 曹昌衡

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (6): 74-84. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.06.008

摘要（714）

PDF （3265KB）（527）

为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征，本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式，提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型，进而构建了多车道异质交通流仿真模型，并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明，随着CAV渗透率的提高，单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1，交通流临界密度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ，同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征：在低密度下，不同类型车辆均可自由行驶及换道；密度在20~100 pcu·km-1 时，车辆换道频率呈“上凸”状，CAV渗透率越高，HDV凸形峰值越大，而CAV峰值较低；在高密度下，受可换道空间的约束，不同类型车辆均无法完成换道。此外，进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益，包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况，为未来异质交通流管理提供理论参考。

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考虑多模态数据的重载货车危险驾驶行为识别方法

吴建清, 张子毅, 王钰博, 张昱, 田源

交通运输系统工程与信息 2024, 24 (2): 63-75. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.02.007

摘要（697）

PDF （3402KB）（371）

综合考虑货车操纵数据、驾驶员眼动数据和心电数据，本文提出一种多模态的重载货车危险驾驶指标构建和行为识别方法。首先，设计自然驾驶实验，利用车辆惯导、眼动仪及心理数据记录仪这3种设备采集车辆运行、眼动及心电等多模态驾驶数据，通过多设备时间同步及数据清洗，构建多模态驾驶数据集。其次，将重载货车危险驾驶行为分为危险驾驶操纵行为和疲劳驾驶行为两类，通过提取数据特征，构建9种危险驾驶行为指标，表征超速、速度不稳、急变速、急换道及疲劳驾驶这5种危险驾驶行为。针对危险驾驶操纵行为，组合文献调研、指标计算及四分位差法确定危险行为特征参数阈值；针对疲劳驾驶行为，通过因子分析和K均值聚类法划分疲劳驾驶类型。最后，构建重载货车危险驾驶行为数据集，采用随机森林分类模型识别危险驾驶行为，并与BP神经网络、K近邻及支持向量机等分类模型对比。结果表明，随机森林模型对于5种危险驾驶行为的分类准确率均在90%以上，整体优于其他分类算法，能够较高精度地识别驾驶中出现的危险驾驶行为。本文的多模态重载货车危险驾驶指标构建和分类方法能够用于危险驾驶行为识别，为驾驶员多模态危险驾驶行为预警提供思路和理论依据。

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共享单车对我国主要城市交通拥堵的影响

黄赶祥, 张薇, 徐迪

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (2): 300-306. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.02.031

摘要（694）

PDF （1354KB）（396）

为系统考察共享单车对城市交通拥堵的治理作用，本文将ofo和摩拜单车在不同时间点进入城市运营视为准自然实验，基于高德地图提供的45个国内主要城市2016—2018年季度高峰拥堵延时指数面板数据，构建双重差分模型，识别量化共享单车的进入对我国主要城市交通拥堵的影响。结果显示：共享单车服务的进入显著缓解了城市交通拥堵，高峰拥堵延时指数在共享单车进入后，平均下降了约2.9%，为样本城市通勤者每年共节省约309百万h的通勤时间和151亿元的经济损失，减少交通高峰期我国城市机动车CO2年排放总量约355万t；共享单车对城市交通拥堵的缓解效应在交通拥堵严重和人口数量多的城市更为显著，并且不受城市空气污染的制约。本文研究结果揭示了共享单车在缓解城市交通拥堵中的重要作用和潜在价值，为交通管理者创新城市交通拥堵治理手段，缓解我国城市交通拥堵问题提供了重要政策启示。

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社交网络信息对出行行为的影响研究综述

陈坚, 张弛, 傅志妍, 刘柯良

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (2): 1-10. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.02.001

摘要（677）

PDF （1616KB）（645）

PDF(English version) （478KB）（118）

为定量梳理社交网络信息对出行行为影响的研究成果，本文基于Web of Science核心数据库与CNKI知网数据库，检索并筛选2010—2022年间133篇英文文献和32篇中文文献。采用知识图谱分析和传统定性文献分析相结合的方法，量化统计文献的年度发文量、研究热点国家、关键词图谱这3类指标，并从方法模型、社交网络信息行为、社交网络信息对出行决策的影响、社交网络信息对出行活动的影响这4个方面总结现有研究成果。结果表明：数据来源上，现有研究的基础数据尚未实现特征维与决策维融合，需要进一步融合多源数据提升研究结论的鲁棒性；研究方法上，现有研究缺乏分析方法之间的相互支撑，可整合多种研究手段跨学科分析社交网络信息对出行行为的影响；研究内容上，现有研究成果无法全面反映未来出行的发展趋势，且对出行者异质性关注不足，需结合无人驾驶、共享出行等新场景，考虑出行者异质性解析社交网络信息与出行行为之间的联系模式。

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混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测研究

方华珍, 刘立, 肖小凤, 顾青, 孟宇

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (4): 80-87. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.04.009

摘要（669）

PDF （2292KB）（372）

为实现智能网联车对周围车辆运行轨迹准确地长时预测，本文提出一种混合示教解码的长短时记忆网络的车辆轨迹预测方法。首先，通过特征筛选和历史轨迹序列标注建立轨迹预测数据集；其次，构建长短时记忆网络的编码器-解码器模型，编码器将自车和周围车辆历史轨迹及道路环境信息编码为上下文向量，解码器采用混合示教的模式将上下文向量解码动态解码为未来轨迹；最后，采用真实道路数据集NGSIM US101和I-80路段验证模型的可行性。多组对比分析实验结果表明：本文所提方法在长时域预测的终点位移误差指标上的有效性和优越性，5 s的终点位移误差在2.7 m以内；并且模型在稀疏采样后的数据集上达到更高的预测准确率，5 s的位移误差在1.3 m以内。

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城市物流无人机起降点布局规划研究

张洪海, 冯棣坤, 张晓玮, 刘皞, 钟罡, 张连东

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (3): 207-214. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.03.023

摘要（661）

PDF （1919KB）（480）

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。

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基于社会网络结构特征的网约车平台竞争策略研究

孙启鹏, 乔佳璐, 张锴琦, 孙佳

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (3): 1-6. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.03.001

摘要（653）

PDF （1528KB）（431）

PDF(English version) （651KB）（200）

为研究网约车平台如何在竞争激烈的行业中选择有效的竞争策略来实现公平的市场竞争，本文从社会网络分析法与计量经济学的双重视角出发研究网约车平台之间的竞争关系。首先构建全国网约车市场竞争网络，选取度中心性、结构洞、核心边缘结构等指标分析其网络拓扑结构，并以112个网约车平台的实际收益数据为例，将网络拓扑属性带入计量经济模型，实证分析了网约车竞争网络指标与平台收益之间的关系。结果显示：目前我国网约车平台竞争网络是一个非均衡性网络，核心平台拥有着密集的网络关系，大多数平台在网络中分布较为分散，少部分平台游离在市场边缘；且平台在网络中的拓扑位置与平台收益息息相关，核心程度对收益影响最显著。最后提出运用前沿技术、建立横向与混合联盟、提供差异化服务的平台竞争策略。

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面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

郝威, 龚雅馨, 张兆磊, 易可夫

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (1): 224-235. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.024

摘要（652）

PDF （3012KB）（331）

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生，面向网联自动驾驶车辆 (Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景，提出高速公路匝道分层协作合流框架，该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法，并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先，提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法，优化合流区车辆的合流顺序，解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后，根据合流序列调度算法及当前车辆位置，判断协作合流的车辆组及其车辆类型，分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略，总延误分别降低了21.66%、39.88%；协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响，能耗随着距离的增加而减小，并存在一个最小值，即300m，到达该值后能耗将逐渐增大；车辆之间车头时距的增加，对减小车辆能耗存在一定的影响。其中，HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。

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基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

陈垚, 柏赟, 张安英, 毛保华, 陈绍宽

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (3): 45-52. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.03.006

摘要（636）

PDF （1718KB）（491）

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络，分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧，提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架，以时空节点流量为状态，以时空弧流量为决策变量，建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。采取滚动时域优化思想，建立含前视时间窗的随机规划模型，并利用CPLEX优化引擎，滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明，滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果，提升系统运营效率。在计算时间限制下，滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间，可有效提升车辆动态调度决策效果。

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轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

赵建东, 赵志敏, 屈云超, 谢东繁, 孙会君

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (4): 63-71. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.04.007

摘要（614）

PDF （1998KB）（409）

PDF(English version) （832KB）（81）

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能，同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。

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基于机器学习的中型城市居民出行方式选择行为研究

李文权, 邓安鑫, 郑炎, 殷子娟, 王白凡

交通运输系统工程与信息 2024, 24 (2): 13-23. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.02.002

摘要（613）

PDF （3143KB）（565）

为探索中型城市居民出行特征以及不同因素对出行方式选择行为的影响机制，本文以中国某中型城市居民出行数据为例，综合考虑传统离散选择模型和机器学习模型在预测精度和建模合理性上的优劣，以及机器学习模型超参数求解算法的特点和效率，引入变异程序，提出粒子群优化随机森林的中型城市居民出行方式选择预测模型，采用预测准确率、出行方式比例预测绝对误差和期望模拟误差这3项性能指标，量化对比粒子群优化随机森林模型与多种机器学习模型和多项Logit模型统计学上的预测性能差异，利用SHAP(SHapleyAdditiveexPlanation)模型深入分析个人社会经济属性、出行属性及出行方式属性等相关因素与居民出行方式选择之间的非线性关系。结果表明：粒子群优化随机森林模型整体平均预测准确率最高，为0.856，出行方式比例预测平均绝对误差和期望模拟平均误差最低，分别为0.062和0.306，模型间指标差异在统计学检验下显著；距离对不同出行方式选择的影响最显著，步行和私家车出行对距离敏感性更高，不同距离下，两者选择概率变化超过35%；30岁以下群体不同出行方式选择概率差距大于其他年龄段；性别、是否拥有私家车或公交IC卡等因素显著改变公交车和私家车的选择概率。

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城市轨道交通碳排放效率与影响因素研究

周琪, 梁肖, 黄俊生, 王海鹏, 毛保华

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (1): 30-38. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.004

摘要（604）

PDF （2015KB）（444）

从静态和动态两方面综合分析我国城市轨道交通的碳排放效率，以探索高效、绿色的城市轨道交通发展路径。首先，利用“自上而下”的方法测算城市轨道交通系统的碳排放量，构建涵盖车辆、人力、能源、环境、运输效益的要素体系；然后，运用考虑非期望产出的超效率SBM(Slack Based Model)模型测度我国23个省会城市轨道交通碳排放效率，利用方向性距离函数构建GML (Global Malmquist-Luenberger)指数分析碳排放效率的动态变化特性；最后，采用面板模型厘清碳排放效率的影响因素。模型计算结果表明：城市轨道交通碳排放效率总体呈现与网络规模正相关的差异化态势，不同类型城市轨道交通碳排放效率GML及其分解指数的变化特征有所差异；规模效率、技术进步对城市轨道交通碳排放效率具有提升作用，规模效率、技术进步指数每上升 1%，碳排放效率GML指数分别提高1.906%、2.338%，火力发电比例对碳排放效率的提升有一定的抑制作用；随着城市轨道交通网络的发展，碳排放效率的提升仍需要技术进步的推动。最后，针对不同类型城市轨道交通提出了提升碳排放效率的策略要点。

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新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

孙伟, 张梦雅, 马成元, 朱际宸, 杨晓光

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (1): 97-105. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.011

摘要（595）

PDF （1976KB）（349）

PDF(English version) （774KB）（94）

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现，能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中，信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景，且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理，设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架，并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下，一方面，实现交叉口信号配时动态适应交通需求；另一方面，实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度，高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口，降低绿灯启动损失，提高交叉口通行效率。仿真实验表明，本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误，同时，基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析，进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性，并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。

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内河航运系统监管技术现状与展望

陈德山, 范腾泽, 元海文, 严新平

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (6): 1-14. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.06.001

摘要（592）

PDF （2561KB）（288）

数字化、自动化及智能化监管技术是保障内河航运系统安全、高效及绿色运行的关键。从态势感知、事件监视及组织优化这3方面阐述内河航运系统监管技术研究现状，总结技术发展沿革与趋势，分析监管技术存在的不足。研究表明：内河航运监管态势感知研究伴随先进信息感知技术发展做适应性进步，从利用海事雷达技术捕捉船舶物理表象特征，逐步结合数据挖掘方法融合多源信息向多船态势感知和智能感知方向发展；事件监视研究起初受限于传感器设备感知水平不足而主要面向事件后分析，结合先进传感器技术和智能技术，逐渐向事件中检测和事件前预测方向发展；组织优化研究主要包括船舶运行空间优化方案和时间优化方案的制定，未来组织优化模型需考虑航道突发事件的影响，有利于推进组织运行方案的实际应用，更好地服务于海事监管需求。提炼内河航运系统多模式一体化融合感知网、全息场景图及智能管控系统构建的关键技术，面向未来新一代航运系统，探索内河航运平行监管模式，阐述内河要素物理及耦合关系平行建模和平行数据集建立与信息挖掘、平行监管及交互可视化等方面建设的核心内容，旨在采用基于数字孪生技术的虚实闭环交互机制实现内河航运系统的高效运行，为内河航运系统监管技术的研究与发展提出了创新方向。

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收费及奖励策略对通勤出行方式选择的影响分析

王殿海, 李逸文, 蔡正义

交通运输系统工程与信息 2024, 24 (2): 1-12. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.02.001

摘要（591）

PDF （2668KB）（554）

PDF(English version) （436KB）（4）

为研究收费及奖励两种交通需求管理策略对居民通勤出行方式选择的调控作用，以杭州市主城区为例，通过SP(StatedPreference)和RP(Revealed Preference)调查私家车通勤出行者在停车收费及非小汽车出行奖励情景下的方式选择意向，利用非集计理论分别建立停车收费和出行奖励单独实施和共同实施下通勤出行方式选择的巢式Logit(NL)模型，研究停车收费及出行奖励对私家车通勤出行者出行方式选择的单独影响及共同影响效果，并分析两类策略的弹性。研究结果表明：停车收费和非小汽车出行奖励均能减少私家车出行比例，增加公交和地铁等公共交通出行比例；当停车收费达到一定费率时，才能有效减少私家车出行，适当的奖励能有效激励出行者转向其他出行方式，若同时实施收费和奖励策略，将表现为收费为主和奖励为辅的联合作用；在3类场景中，收入均是影响出行方式选择的重要因素，收入越高，继续选择私家车出行的可能性越大；单独收费场景下，停车收费弹性随费率增加而增大，且费率较低时缺乏弹性，出行奖励弹性随奖励金额增加而先增大后减小，小额奖励即有弹性。

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多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究

赵建东, 贺晓宇, 余智鑫, 韩明敏

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (1): 77-85. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023

摘要（579）

PDF （1860KB）（286）

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)的换道效率，结合深度强化学习和分子动力学理论，提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN, MAQ)换道决策模型。首先，在SUMO (Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles, HDV)的行驶状态信息。其次，搭建MAQ模型，采用掩码机制和注意力机制方法，实现固定模型输入大小，以及实现置换不变性。第三，为实现车辆间影响程度的数值化，以车辆间相对速度和相对位置为参数，使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后，分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比，并测试ICV在不同网联范围(80~330 m，以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明，以40辆HDV、100m网联范围为例，MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%；分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%，ICV平均车速提高了4.8%；ICV平均车速随着网联范围的扩大，呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。

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城市公共客运交通碳排放及其大气环境影响的实证研究

陈丹, 于慧, 汤程, 陈志雄, 汤淼

交通运输系统工程与信息 2023, 23 (4): 1-10. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.04.001

摘要（560）

PDF （1881KB）（430）

为促进交通运输结构优化调整，助力绿色低碳交通高质量发展，本文开展了城市公共客运交通CO2排放及大气环境影响中长期预测的实证研究。针对全国范围公共客运交通不同运输方式CO2排放及环境影响的中长期预测方法不清和数据积累不全的问题，构建公共客运交通CO2排放微观测算模型；综合考虑旅客周转量中长期增长趋势与交通运输行为微观特征，提出基于动态线性增长模型的公共客运交通CO2排放中长期预测方法；构建基于线性气候响应的大气环境模型交通CO2排放环境影响预测模型，实现宏观层面全国客运交通CO2排放大气环境影响的中长期预测。选取城市公共客运交通中的城市轨道交通、传统/新能源巡游出租车、传统/新能源公共汽电车，以及城际长途客运交通中的铁路和民航等几种主要公共客运交通运输方式，对本文所提方法进行实例验证。结果表明，未来10年我国公共客运交通CO2排放量总体呈上升趋势，民航CO2排放的体量最大，其排放占比将达到71.72%；公共客运交通CO2排放对环境影响呈逐年快速增长趋势，民航对环境影响最大，占比高达69.26%，城市轨道交通的环境影响最小，占比仅为1.35%。

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驾驶压力影响因素与识别方法研究综述

杨柳, 杨莹, 宋允洲, 张宇

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (6): 40-50. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.06.004

摘要（550）

PDF （1668KB）（308）

高强度的驾驶压力会对驾驶人的情绪、决策及行为产生负面影响，可能导致交通事故，并对驾驶人的健康状况造成长期影响。本文借助CiteSpace软件对驾驶压力研究进行可视化分析，进一步从驾驶人自身因素、车辆内部和外部因素这3方面总结驾驶压力影响因素，并归纳整理驾驶压力识别方法。总结发现：交通拥堵、道路复杂性及新技术使用等驾驶环境因素是引发或增加驾驶压力的主要因素；非职业驾驶人易受车辆外部环境的影响，职业驾驶人易因工作产生负面情绪，导致驾驶压力增加。驾驶压力识别主要基于主观测评量表、驾驶行为分析及生理数据分析等方法开展研究，其中，基于生理数据的识别方法因其较高的识别精度和准确度被认为在驾驶压力识别领域具有明显的优势。从研究趋势来看，未来研究需重视社会环境以及多因素叠加对驾驶压力的影响，特别关注职业驾驶人及新技术的影响，以及如何采用多模态数据融合方法实现实时监测，以提高驾驶压力识别的精度。

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考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

杨亚璪, 唐浩冬, 彭勇

交通运输系统工程与信息 2022, 22 (3): 15-24. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.03.003

摘要（546）

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为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%，预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。

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