2025年英文专栏

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考虑时空特征动态耦合的车辆轨迹预测方法

高远, 付金龙, 冯文文

交通运输系统工程与信息 2025, 25 (3): 107-116. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2025.03.010

摘要（210）

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在复杂的多车动态交互场景中，智能车辆需要精准感知并预测周围车辆的行驶轨迹，以确保安全高效的行驶。针对现有模型未能充分考虑多维特征之间动态耦合关系的问题，本文提出一种基于时空交叉注意力机制的车辆轨迹预测方法。首先，采用空间注意力模块，从目标车辆及周围车辆的历史轨迹数据中提取车辆间的动态交互特征；其次，将动态交互特征参数输入至长短时记忆神经网络编码器，从时域角度捕捉跨时间依赖关系；然后，将编码器的隐藏状态输入至结合了傅里叶变换和学习性路由器的交叉注意力模块，在频域上捕捉跨时间依赖关系，并进一步提取多维特征间的耦合特性；之后，通过长短时记忆神经网络解码器生成目标车辆的未来轨迹，采用NGSIM数据集对模型进行训练、验证和测试。结果显示，模型在5s的预测时域上均方根误差为0.74m，与其他预测模型的最优结果(0.82m)相比，精度提升了10%。

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多类城市职住及通勤状态对出行方式选择影响比较

周雨阳, 赵聪颖, 李京昆, 陈艳艳, 柳堤, 王书灵

交通运输系统工程与信息 2025, 25 (2): 26-35. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2025.02.003

摘要（316）

PDF （2873KB）（339）

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建立绿色高效的出行服务体系是我国绿色出行行动计划的重要内容，需要考虑居民职住状态和通勤方式在不同等级城市中的异质性。本文基于来自3类城市的1788份有效问卷，构建SEM-MNL (Structural Equation Modeling-Multinomial Logit)模型，量化分析职住状态、通勤属性和个人经济特征对多类别城市通勤方式选择的综合影响。研究发现，潜变量通勤属性是影响出行方式的关键因素，相较于一线和新一线城市，其在普通城市中的约束作用更为明显。职住状态通过通勤属性间接影响通勤方式选择，3类城市路径系数分别为0.83，0.89和0.93。居住类型在一线城市和普通城市对通勤距离和方式选择的作用呈现相反趋势，一线城市高学历者倾向绿色出行，非一线反之。新一线城市短通勤距离居民租房比例最高，且有近半数选择慢行交通。通过调整职住分布提高短距离通勤比例，可以提升绿色出行分担率，随着城市等级下沉，调控反馈灵敏度增高。研究结果为多类城市职住平衡和交通基础设施规划提供了差异化政策建议，有利于促进低碳出行，助推城市交通供需平衡和可持续发展。

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高速公路跟车情景下认知分心影响机制与识别方法

彭金栓, 张淋俊, 周磊, 袁浩, 任超宇, 徐磊

交通运输系统工程与信息 2025, 25 (1): 221-230. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2025.01.021

摘要（266）

PDF （4170KB）（305）

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为精细化研究认知分心对高速公路场景下驾驶人跟车行为的影响机理，设计面向不同分心次任务的模拟驾驶试验。动态采集车辆运动学特性，驾驶人操作和眼动特征参数，解析次任务状态与速度区间对跟车绩效的影响机制，构造面向不同速度区间跟车行为的认知分心状态表征参数集合。引入支持向量机、随机森林和极端梯度提升树等方法，实时识别驾驶人的认知分心状态。研究表明：沉浸式计算相较于交谈次任务会给驾驶人带来更大的认知负荷；认知分心导致驾驶人对方向盘和油门踏板的控制能力减弱，注视点更加集中于道路前方，视觉转移受到抑制；不同速度区间下，认知分心表征参数集合存在差异；极端梯度提升树模型性能优于支持向量机和随机森林；标定不同速度区间下的最佳滑动时窗宽度与滑动步长，极端梯度提升树模型在总体区间及速度区间Ⅰ([60,80)km·h-1)、Ⅱ([80,100)km·h-1)、Ⅲ([100, 120] km·h-1)下识别准确率分别达到85.98%、87.98%、88.45%、92.21%；截至风险阈值时刻，认知分心样本识别率最高可达90.0%。研究结果可为高速公路认知分心识别及预警优化设计等提供重要参考。

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基于引力影响模型的轨道交通网络关键节点识别研究

左忠义, 刘泽宇, 杨广川

交通运输系统工程与信息 2025, 25 (1): 102-112. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2025.01.011

摘要（239）

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有效识别轨道交通网络中的关键节点，有助于分析轨道交通网络鲁棒性，并制定轨道交通网络抗风险预案，保障轨道交通网络的正常运行。本文考虑轨道交通网络中节点之间的相互影响情况，选取连接重要度(DC)、路径重要度(BC)和可达重要度(CC)作为节点重要度的综合衡量指标；将现实轨道交通网络构造为相应拓扑网络，借助引力影响模型识别轨道交通网络关键节点，并分析不同影响因素下的网络性能差异，得出最佳引力影响半径与攻击策略；结合现实轨道交通网络，从引力角度分析轨道交通网络关键节点，并提出相关建议。结果表明：节点的重要度由目标节点与其他节点产生的引力作用组成；当引力影响模型的引力影响半径R=8，并选取动态攻击策略时，与R=7和R=9相比，最大连通子图相对大小下降率分别提高13.25%和10.39%，网络客流效率相对大小下降率分别提高5.12%和6.71%；相较于FGM(融合引力模型)、GC(万有引力中心性指标)、KSGC(基于k-shell改进的万有引力模型)和考虑集体影响力的CI模型，引力影响模型在轨道交通网络关键节点识别中有明显优势。此外，在攻击前30个节点后,北京市地铁网络最大连通子图相对大小降低91.68%，网络客流效率相对大小降低86.17%，表明引力影响模型在北京市地铁网络中具有适用性与有效性。通过引力影响模型识别轨道交通网络中关键节点，可以为分析网络鲁棒性提供新的思考角度，为决策者制定网络抗风险预案提供有效依据。

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考虑城市与群体异质的新能源车激励策略有效性研究

翁剑成, 周慧缘, 张梦媛, 于江波

交通运输系统工程与信息 2025, 25 (1): 2-14. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2025.01.001

摘要（415）

PDF （2998KB）（324）

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制定针对城市低碳发展阶段和居民特征的差异化政策，是优化激励策略和促进居民转向绿色出行的重要途径。本文综合考虑空气质量、新能源汽车渗透率和充电设施成熟度等因素，选取4种类别典型城市的异质性居民人群，量化评估新能源车激励策略的有效性；利用隐含狄利克雷分布(LDA)模型分析社交媒体热点数据，设计用户调查问卷；构建潜在类别有序Logit模型(LCOL)定量分析不同城市类别下潜在类别人群对车辆电动化激励策略的偏好程度，辨识不同策略的核心作用群体。结果表明，即时效应激励，例如，限行豁免和大额财政补贴，更能有效提升新能源车接受度较低居民的购车意愿，接受度较高的居民对常态化低额补贴更为敏感。在城市类别维度上，相较新能源车渗透率高的大城市(60%)，渗透率较低的中小城市居民在政策激励下，购买新能源车概率为65%，更具提升潜力；充电设施欠缺的城市，优化充电设施可显著提升居民购车意愿，减少1min寻电时间，概率提高1%，但在充电桩覆盖率高的城市，效果有限；机动车限号的大城市，实施新能源车限行豁免政策时，居民购车概率提高3.5%。定量化的研究结论可为不同城市新能源车推广策略的制定提供决策依据和科学度量参考。

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