交通运输系统工程与信息

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彭宏勤，张国伍

2018, 18(4): 1-4.

摘要 ( )

PDF(2625KB) ( )

雄安新区作为北京非首都功能疏解集中承载地，将建设成高水平社会主义现代化城市、京津冀世界级城市群的重要一极、现代化经济体系的新引擎、推动高质量发展的全国样板.论坛以“服务雄安•交通光电网创新发展论坛”为主题，说明了光电网是服务雄安新区建设，构建智慧交通、智慧城市的可靠、安全、稳定的基础网络；针对新能源和可再生能源技术特点，通过能源互联网建设，构建能源物理网和互联网融合平台，可实现整个能源系统效率的最优化；分析说明了分布式光纤传感技术可为城市管网、道路等基础设施的智能检测、灾害预警报警提供有力支持.

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绿色多式联运随机优化策略

李珺，杨斌，朱小林

2018, 18(4): 11-18.

摘要 ( )

PDF(4753KB) ( )

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点，探索路径优化策略问题，使用随机优化方法，建立绿色多式联运随机路径优化模型，设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性，对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析，结合实际情况得出当样本规模为600，速度服从均匀分布时，情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策，碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明，本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题，为实际多式联运运营提供决策支持.

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碳排放约束下我国航空公司全要素生产率研究

黄赶祥，景崇毅，王红岩

2018, 18(4): 19-24.

摘要 ( )

PDF(3538KB) ( )

为研究碳排放约束下的我国航空公司全要素生产率及其影响因素，本文以CO₂排放为非期望产出，运用Global Malmquist Luenberger指数分析了我国航空公司 2009—2013年的全要素生产率及其动态变化，在此基础上运用面板数据模型对其影响因素进行了分析.研究表明：忽略CO₂的排放会明显高估我国航空公司全要素生产率的增长水平；我国航空公司全要素生产率的增长主要来源于技术效率改善的驱动；碳排放约束下的全要素生产率增长与吨公里油耗量呈显著负相关关系，提高燃油效率是促进其增长最显著有效的手段；另外，飞机利用率对全要素生产率的增长存在积极影响，总飞行班次对其存在消极作用，而平均航段距离和公司民营属性对其增长并不存在显著影响.

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基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离研究

范琪，王炜，华雪东，魏雪延，梁鸣璋

2018, 18(4): 25-31.

摘要 ( )

PDF(3406KB) ( )

为研究城市综合交通网络结构，帮助决策者合理配置城市交通资源，本文研究了城市综合交通网络中基于广义出行费用的各交通方式优势出行距离概率密度曲线.分析居民出行的广义出行费用(即交通方式的服务水平，包括出行时间和票价等)可以确定城市中常见交通方式出行所需的平均花费水平，从而构建出同一出行网络中不同交通方式优势出行距离的概率密度曲线，对概率密度曲线进行分析和拟合可以得到固定形式的基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离概率密度模型.最后，以南京市为例进行实证分析.

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基于Vine Copula的原油海运网络中节点连通可靠性研究

王爽，吕靖，赖成寿

2018, 18(4): 32-37.

摘要 ( )

PDF(3608KB) ( )

为评价各突发事件相互关联时的原油海运网络中关键节点的连通可靠性，引入vine copula构建各突发事件的联合分布，并基于各突发事件的联合分布和条件分布进行节点连通可靠性评估.以马六甲海峡为例进行案例分析，结果表明：节点隶属国家政局不稳定及军事冲突与海盗及海上恐怖主义间具有对称的尾部相关性，而海盗及海上恐怖主义和船舶交通事故分别与恶劣天气具有下尾相关性.此外，在节点隶属国家政局不稳定及军事冲突、恶劣天气和海盗及海上恐怖主义的作用下，马六甲海峡的连通可靠性较低，仅为0.239 5；而在节点隶属国家政局不稳定及军事冲突、恶劣天气和船舶交通事故的作用下，马六甲海峡的连通可靠性相对较高.

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基于路面指纹的高精度车辆定位

王相龙，胡钊政，李祎承，黄刚，蔡浩

2018, 18(4): 38-45.

摘要 ( )

PDF(5326KB) ( )

车辆定位广泛使用基于视觉的定位方法，针对前视图像或侧视图像易受到周围环境的影响且定位过程中需要遍历匹配地图图像导致耗时较长的问题，本文提出一种基于俯视路面图像的表征模型——路面指纹.路面指纹包含GPS(Global Positioning System)，路面特征和图像特征点.该模型通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合连通区域识别待定位图像的路面特征信息，利用路面特征信息对GPS初定位筛选的地图节点进一步筛选从而提高定位效率.分别在路面特征信息密集和稀疏的路段下进行实验，实验结果表明，通过引入路面指纹使定位耗时减少20.3%，平均定位误差为47.4 mm.该方法能提高定位效率并实现高精度车辆定位.

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面向智能交通的单目视觉测距方法研究

邹斌，袁宇翔

2018, 18(4): 46-53.

摘要 ( )

PDF(4918KB) ( )

与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素，因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先，提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型，车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像，请求附近交通标志及前方车辆几何尺度信息，车辆端可计算图像坐标系下车道标志线、交通标志、车辆尺度信息.然后，建立单目相机数学模型，介绍以交通标志、车道分界线为合作标志的单目视觉测距方法.最后，综合应用单目视觉测距方法，设计了前方车辆自适应视觉测距方案.通过仿真实验，证明了单目视觉测距方法的正确性与有效性，可丰富驾驶辅助系统的前方车辆测距手段.

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面向班型动态生成的地服人员排班算法

卢敏，王莉

2018, 18(4): 54-60.

摘要 ( )

PDF(3580KB) ( )

面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型，并将员工分配到班型中，以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数，未考虑班型数未知的重要前提.为此，提出面向班型动态生成的地服人员排班算法，其核心思想是通过block Gibbs抽样迭代优化班型内人员构成、班型内航班集和班型生成.在某机场值机人员的数据集中验证此算法，实验结果表明，在满足员工层次资质、员工白夜班和班型动态生成的约束下，算法能够生成合理的班型.

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基于实时信息的公交运行速度控制策略与算法研究

严海，刘润坤

2018, 18(4): 61-68.

摘要 ( )

PDF(5250KB) ( )

针对公交运行到站时间不稳定的现象，本文提出实时的公交速度控制方法，以车头时距平均绝对误差最小为目标进行求解.设计了3种公交运行场景，基于实时道路交通状态及乘客到达率，求解期望速度.并通过数值仿真对公交车头时距的稳定性、公交运行时间的可靠性、乘客等待平均时间及运行速度进行评价.结果显示，3种场景下，不考虑道路交通流影响的速度控制方法效果最佳，可以提高公交车头时距的稳定性(77.63%)及公交运行的可靠性(93.5%).如进一步考虑道路交通流影响，乘客的平均等车时间会略有增加(6.12%).因此速度控制方法更适用于受道路交通流影响较小或长度较短的线路.此外，本研究还发现，在要达到公交运行可靠性的目标下，公交站间运行速度并不是越快越好.

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信号控制四路环形交叉口多进口协同放行方法

马新露，杨兴清

2018, 18(4): 69-75.

摘要 ( )

PDF(4461KB) ( )

针对传统信号控制四路环形交叉口环内车辆间相互干扰对交叉口延误的影响，本文提出 1种多进口协同放行的信号控制方法.首先，基于元胞传输模型建立能描述信号控制四路环形交叉口车流特征的动力学模型；并在此基础之上，以交叉口延误为优化目标、配时参数为目标变量建立信号优化模型，利用遗传算法进行优化，从而得到信号配时参数；最后，通过实例对模型的适用性进行分析.结果表明：四路环形交叉口进口道左直车道分流渠化后，环道车辆延误明显降低；与单进口轮流放行方式相比，本文提出的多进口协同放行控制方法能有效降低交叉口车辆延误.

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逆向可变车道释放特性及其安全评价

曲昭伟，奇兴族，陈永恒，陶楚青，白乔文，刘芳宏

2018, 18(4): 76-82.

摘要 ( )

PDF(5474KB) ( )

运用统计分析比较了设置逆向可变车道的交叉口与常规交叉口之间的安全风险，结果显示设置逆向可变车道的交叉口预信号红灯违规比例明显提高，并且对向车辆在逆向可变车道内行驶的平均速度降低了15.31%；运用概率统计及视频处理技术分析了设置逆向可变车道的左转车流在交叉口内的释放特性及其空间轨迹特点；采用交通冲突技术(后侵入时间)来确定逆向可变车道的车流与左转专用车道的车流在释放过程中的冲突程度，并与双左转车道进行显著性检验，结果显示设置逆向可变车道会增大交叉口内部左转车流之间的干扰程度. 研究成果有助于提高设置逆向可变车道交叉口的安全性.

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不良交通流状态实时监测支持向量机模型算法研究

游锦明，方守恩，唐棠，张兰芳

2018, 18(4): 83-87.

摘要 ( )

PDF(3046KB) ( )

交通流安全实时预警是交通主动安全防控的重要前提.采用实际事故发生前的交通流状态作为不良交通流状态判别标准，通过对车道级交通流数据进行参数提取，结合主成分分析法进行参数降维后得到9个主要参数.建立以径向基为核函数的交通流安全实时预警支持向量机模型，采用网格遍历法确定最优的支持向量机模型的惩罚参数C和核函数参数γ，最终构建的支持向量机模型能够成功地识别79.55%事故对应的不良交通流状态，能够有效地对高速公路上的不良交通流状态进行实时监测预警.

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基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

周洋，杨超

2018, 18(4): 88-95.

摘要 ( )

PDF(4770KB) ( )

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据，提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点，以时空邻近条件定义簇间距离，以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标，弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明，识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内，100%的时长误差在5min以内，98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外，算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.

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带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

翟聪，刘伟铭，黄玲

2018, 18(4): 96-102.

摘要 ( )

PDF(3870KB) ( )

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响，本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息，同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响，给出了一类新的格子流体动力学模型.首先，基于线性稳定性理论，获得了新模型的稳定性条件；随后，通过非线性分析方法，给出该模型的mKdV方程；然后，基于求解上述方程所得到的扭结—反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后，通过仿真算例验证了上述理论分析的结论，即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性，同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.

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基于驻站和限流的组合公交控制策略研究

黄青霞，贾斌，强生杰，肖尧

2018, 18(4): 103-109.

摘要 ( )

PDF(3709KB) ( )

为减少串车现象以提高公交服务可靠性，提出了一种基于车头时距阈值的驻站—限流的组合公交策略.为了验证新策略的有效性，基于元胞自动机模型建立了可描述公交车运行特征和乘客出行特性的仿真框架，并利用实际的公交线路数据对其参数进行了校验.数值实验分析了组合策略中控制参数的取值对系统性能的影响.结果表明，以最小化乘客平均等待时间为目标所求解的组合策略有助于公交系统服务可靠性的提高，而最小化单位乘客出行时间时所求解的策略具有更高的乘客出行效率和公交运行速度.

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基于车站滞留风险的应急驻车点选址研究

刘爽，支晓宇，陈绍宽，兴妍

2018, 18(4): 110-115.

摘要 ( )

PDF(3393KB) ( )

随着城市轨道交通运营网络扩展和客流迅速增长，车站滞留风险和应急响应问题逐渐得到重视.本文在分析城市轨道交通车站乘客滞留影响因素的基础上，构建了风险评价指标体系和反向传播(Back-propagation, BP)神经网络模型，结合改进的P-中心选址模型求解得到应急公交驻车点的服务匹配方案.根据案例求解和方案对比研究表明，是否考虑风险权重影响了车站在选址过程中的相对重要度，基于风险分析的驻车点选址方案使部分权重较高的车站与驻车点之间的平均距离减少了0.8%~8.4%，但是对整个研究区域的公交应急服务覆盖效果影响很小，有利于应急资源的合理高效利用.

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考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

赵磊，关宏志，张新洁，赵鹏飞

2018, 18(4): 116-122.

摘要 ( )

PDF(3820KB) ( )

在经典随机后悔最小化模型的基础上，通过引入出行者获益损失的不对称偏好，建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中，等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异，受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外，与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出，并用相继平均法求解.最后，用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明，出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响，并且随着损失厌恶程度的增大，出行者更倾向于选择最短路径.

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考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型

魏庆琦，肖伟

2018, 18(4): 123-129.

摘要 ( )

PDF(3880KB) ( )

为研究累积前景理论下随机路网能力退化下限对交通网络均衡的影响，本文构建了考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型，并证明了解的存在性，设计了求解算法.模型将随机交通网络均衡中的客观不确定性归因为随机路网能力退化下限和设计能力上限，将主观不确定性归因为用户风险态度，并由此内生出行路径期望、方差、最佳到达时间参考点、最早到达时间参考点、累积到达时间价值和网络均衡流量等重要参数.最后通过算例分析了路网能力退化下限对用户和整个交通网络均衡的影响.

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齐当别视觉下的出行方式偏好反转研究

张年，罗霞，邓燕

2018, 18(4): 130-134.

摘要 ( )

PDF(2908KB) ( )

在西南交大两校区校园交通车和119路公交的出行调查中发现，出行者对交通方式偏好和评价存在不一致的现象，并通过谨慎控制调查对偏好反转现象的存在进行了实证.在齐当别的视角下建立起选择支属性的维度判断体系进行匹配心理实验，检验结果发现匹配任务与偏好显著相关，齐当别理论能够对偏好反转现象进行解释.第2次实验通过改变任务顺序和选择支整体期望，验证了齐当别理论可对偏好进行预测，偏好选择是齐当别过程，而不是多维度整合过程.第3次实验通过2组风险场景下的对照，发现概率的引入并不必然提高决策度量水平，偏好反转现象也并非由于个体偏好真实发生了变化，而是由于偏好和评价是不同的策略过程，属性维度差的不同判断结果导致了偏好与评价的不一致.

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城市货运车辆选择行为模型及应用

张戎，李璐，简文良

2018, 18(4): 135-141.

摘要 ( )

PDF(3969KB) ( )

基于上海市货车出行特征调查，以限行时段进入市中心配送的货车为研究对象，构建包含配送方式属性特征、出行链属性特征和配送企业属性特征的多项Logit和巢式Logit模型以研究城市货运车辆选择行为.根据参数估计可知配送成本、配送时间、装载率、配送点数和通行证满足度对选择行为均有显著影响.经模型比选，利用较优的巢式Logit模型评估上海市货运通行政策，结果表明，通行政策调整可有效促使面包车的配送出行向小型货车转移，且针对不同配送点数的出行链，面包车配送出行的转移量具有显著差异.最后，提出改善“客车载货”现象的对策建议.

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危险货物道路运输风险复杂系统及风险测度模型与应用——以液氯运输为例

王海星，梁倩倩

2018, 18(4): 142-147.

摘要 ( )

PDF(3826KB) ( )

基于系统整体最优的危险货物道路运输风险系统分析及风险测度研究，是实现规避高风险路段的基础关键技术.本文以危险货物道路运输风险为研究对象，结合典型区域特征，进行了危险货物道路运输风险的系统分析，提出了危险货物道路运输风险复杂系统的概念.在此基础上，提出危险货物道路运输风险测度模型，并以典型危险货物液氯道路运输为例进行应用研究.在危险货物道路运输风险测度模型研究中，以泄漏事故导致的暴露人口风险损失和环境敏感区域损失两项指标作为评价对象，结合ALOHA模拟泄漏事故情景并将扩散情况载入ArcMap，分析泄漏事故所带来的价值损失.考虑运输成本，建立以系统整体最优——风险最小和运输成本最低的危险货物道路运输双目标规划模型.最后，基于实例结合蚁群算法对模型和方法的实用性和有效性进行验证.

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滑动窗窗体长度及滑动步长对事故多发路段鉴别影响

孟祥海，张道玉，吴佩洁

2018, 18(4): 148-155.

摘要 ( )

PDF(4788KB) ( )

以京珠高速公路粤北段的事故多发路段鉴别为案例，分析滑动窗口法鉴别事故多发路段时可能存在的问题，探讨滑动窗窗体长度和滑动步长对事故多发路段鉴别的影响，给出了运用分位数法确定最佳窗体长度及滑动步长的方法.研究结果表明：在不同滑动窗体长度和不同滑动步长下会出现不同的鉴别结果，若滑动窗体长度和滑动步长使用不恰当，会出现事故多发路段遗漏或夸大的情况；滑动窗窗体长度越长，累计事故多发路段越长；滑动步长越长，累计事故多发路段长度越短；滑动步长与窗体长度的比值在0.4~0.8时的组合最佳.

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求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

柴获，何瑞春，苏江省，宋宇博，代存杰，马昌喜

2018, 18(4): 156-162.

摘要 ( )

PDF(4179KB) ( )

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先，建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型，提出了针对该问题解的搜索空间构建方法，定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性，同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例，对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析，根据分析结果设定算法参数，获得了算例的Pareto最优路径集，同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示，本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法；在相同蚂蚁数量情况下，本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.

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基于拉格朗日松弛的高速铁路列车运行图新增运行线局部调整模型

江峰，倪少权，吕红霞

2018, 18(4): 163-170.

摘要 ( )

PDF(4078KB) ( )

给定新增列车理想始发时刻及初始利润，考虑始发时刻调整及全程停时延长造成的罚数，基于时空网络构建以全图运行线总利润最大为目标的整数规划模型，进行拉格朗日松弛，根据松弛解对偶信息设计启发式算法求解各运行线可行解，并通过更新拉格朗日乘子进行迭代优化.以京沪高铁为例进行了验证，结果表明：在算例条件下，相较以理想始发时刻推线求解，该方法能够多增铺6条运行线；随着始发时刻可调整度由10min增加至60min，CPLEX的求解时间快速增长，而拉格朗日松弛启发式算法能快速求得高质量的解，除始发时刻可调整度10min情景，求解效率均高于CPLEX；延长始发时刻可调整度至4h，最多增铺18条运行线，说明现有框架下京沪高铁能力已接近饱和.

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铁路钢轨网格化维修规划优化编制模型

白磊，贾传峻，李擎，刘仍奎，孙全欣

2018, 18(4): 171-177.

摘要 ( )

PDF(4329KB) ( )

优化编制铁路钢轨维修规划，对管理者合理利用维修资源、确保铁路行车安全具有重要意义.本文基于铁路基础设施网格化管理思想，按照一定规则将线性、连续的铁路钢轨设备，分割为等长的小区段，这些小区段称为钢轨网格.以钢轨网格为基本对象，采用多阶段指数Markov模型，个性化描述钢轨网格状态变化规律；在此基础上，采用Markov决策过程方法，以规划周期内的期望总成本最小为目标函数，建立基于状态的维修策略模型，确定一个较长规划周期内的最优维修策略.作者采用了陇海线实际数据对提出模型的有效性进行了验证，计算结果表明，本文提出的模型优于基于阈值的中国铁路既有的管理方法.

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集装箱码头装船顺序和场桥行驶路径联合优化

郭文文，计明军，祝慧灵，王清斌

2018, 18(4): 178-187.

摘要 ( )

PDF(4876KB) ( )

为降低倒箱量、缩短场桥作业时间，在已知船舶配载图和堆场堆存状况的条件下，研究了出口箱装船顺序及场桥行驶路径联合优化问题.以作业时间衡量装船顺序产生的倒箱量及场桥行驶路径，建立作业时间最短为目标的整数规划模型，设计均衡倒箱量和场桥作业时间的启发式算法对模型进行求解，提出了问题下界的求解方法，同时，设计算例比较了启发式算法与下界的差异，为码头调度人员提供决策支持.

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航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

江红，任新惠

2018, 18(4): 188-193.

摘要 ( )

PDF(3231KB) ( )

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性，本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先，以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点，构建航班延误信息下旅客选择行为模型，并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征；然后，利用调查问卷，得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断，计算得到期望出行时间；最后，以北京—上海航线为例，计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值，从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加，旅客的期望出行时间随之增长，体现了参照点动态性的特点；在不同的延误情景下，旅客的最优选择行为有所差异；通过实际验证，理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.

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基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

王岩韬，陈冠铭，刘毓，杨远浩，赵航

2018, 18(4): 194-201.

摘要 ( )

PDF(4327KB) ( )

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题，同时为防止模型过度拟合影响预测精度，基于中国民航局发布的风险评估体系，以某航450组真实航班数据为标准样本，首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维，从63项风险自变量中筛选出15项独立变量；然后，使用随机森林算法(Random Forest，RF)进行防过拟合处理，结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时，结果误差达到最小值，即得到最终预测指标；最后，构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型，同时选取主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)、径向基函数(Radial Basis Function，RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)3种对比方法，使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后，结果精度未见下降；经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前；Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合，可大幅提升预测精度，用于解决航班风险预测问题可行并有效.

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一种改进的民用航空网络空间脆弱性模型

李航，胡小兵

2018, 18(4): 202-208.

摘要 ( )

PDF(3745KB) ( )

脆弱性是表征1个系统面临灾害时行为表现的重要概念.要尽可能真实地反映民用航空网络面临空间灾害时的脆弱性水平，必须充分合理地考虑灾害影响在民用航空网络中的扩散效应，即灾害间接影响.在前期有关网络系统空间脆弱性研究的基础上，详细地分析了灾害影响在民用航空网络中扩散的特点，确定了计算灾害间接影响的3个关键因素，即机场航班连接关系、机场间距离和机场失效门限，提出了改进的民用航空网络空间脆弱性模型.之后，以中国民用航空网络系统为例开展了案例研究，验证了所改进模型的有效性.

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基于小客车燃油核算模型的政策节能效果分析

刘宇环，姚恩建，谷岩，李萌

2018, 18(4): 209-214.

摘要 ( )

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近年来，快速增长的私人小客车带来的能耗排放问题日益严重，如何构建面向私人小客车的燃油核算模型，分析不同需求管理政策的宏观节能效果，是解决城市交通节能减排问题的关键.本文针对传统私人小客车能耗调查方式所获得数据准确性较差、无法满足精细化管理的问题，利用现有调查数据和监测数据，基于“OLS(Ordinary Least Square) +稳健标准差” 验证法，分析油耗显著性影响因素，提出基于交通大数据的私人小客车能耗核算模型，以实测数据验证其可靠性和有效性，并分析了不同交通需求管理政策(含组合政策)宏观节能效果.结果表明，当政策效果指标变化率相同时，实行“拥堵收费+控制大排量小客车数量”政策对于减少小客车燃油消耗总量的效果最为明显.

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基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

段宗涛，张凯，杨云，倪园园，SAURAB Bajgain

2018, 18(4): 215-223.

摘要 ( )

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利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet)，将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据，输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征，然后引入残差单元加深网络层数，并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性，最后通过权重融合以上3个分量，并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合，从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证，结果表明，该模型与传统预测模型(如ARIMA，CNN，LSTM)相比具有更高的预测精度.

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基于AFC数据和RF模型的城轨车站服务功能分类

王子甲，刘海旭，TAKU Fujiyama

2018, 18(4): 224-230.

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城轨线网上服务不同类型客流车站的分布能反映城市结构特征，本文基于多年的城轨AFC数据，应用随机森林模型(RF)，分析了全网车站服务客流类型的时空演变.对于传统RF在选择训练集时过于依靠主观经验的问题，本文首先利用传统随机森林度量车站之间的相似性，再采用Partitioning Around Medoid(PAM)方法对度量结果进行聚类，结果表明无监督随机森林方法拥有更好的准确性；最后采用无监督随机森林对北京市2014—2017年的车站服务客流属性的时空变化情况进行分析，结果显示，北京市近4年来城市职住结构在大的空间尺度上基本保持不变，但城市内部各功能区正经历缓慢变化，而服务于居住与工作混合类客流的车站所处区域将是今后城市结构演变中热点区域.本文的研究结果可以为城市轨道交通与城市结构互动关系的认识提供新视角.

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高速公路ETC客户细分方法研究

钱超，杨孟，耿健，许宏科

2018, 18(4): 231-239.

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应用大数据技术，提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标；为克服大数据聚类的失效问题，结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析；建立了ETC客户细分决策树并提取出细分规则，最终实现了ETC客户星级评定.分析结果表明，本文提出的ETC客户细分方法能够解析各类客户通行特征、当前价值和增值潜能，可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠提供创新思路，同时可为进一步提高ETC客户规模和支付比例、提升ETC管理决策水平提供理论支持.

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基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

赵文忠，耿立艳，梁毅刚，张占福

2018, 18(4): 240-246.

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随着高速公路的不断发展，交通信息逐渐呈现多元化，而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别，对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响，选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标，结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法，提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型，以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示，该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果，是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.

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