交通运输系统工程与信息

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前言

高自友

2021, 21(5): 1-1.

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我国交通运输系统工程的演化

王庆云, 毛保华, 张国伍

2021, 21(5): 2-11.

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交通运输系统工程是系统工程理论与交通运输专业实践紧密结合的一门专业系统工程。我国自20世纪80年代引入这一专业术语至今，在应用系统工程理论方法于交通运输系统的过程中，形成了交通运输专业系统工程的特色。本文在回顾交通运输系统工程近半个世纪发展历程的基础上，分析了我国交通运输系统发展的理论与实践演化过程；结合影响交通运输系统的要素与重大活动，梳理提炼交通运输系统工程发展的阶段性特征，阐述不同阶段交通运输系统工程发展理论进展与工程实践成就。考虑到过去近40年来我国社会与经济发展水平已有了较大变化，本文提出了交通运输系统工程理论与方法的研究要点，展望了我国交通运输工程实践中面临的难题。研究认为：在新的历史时期，我国交通运输系统工程面临新的发展机遇，应结合新时期交通运输需求的时空特性与交通供给模式的演变，重点研究交通运输系统服务效能提升理论与方法，攻克碳中和目标下的运输供给技术与管理机制建设难题，切实解决交通运输工程实践与政策领域内日益复杂的问题，从学术、理论及应用上提升交通强国和交通运输系统工程发展水平。

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基于可交易出行路票的城市交通需求管理

徐猛, 高自友

2021, 21(5): 12-21.

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可交易出行路票作为近年兴起的交通需求管理新思路持续受到学者的密切关注和深入研究。本文结合2016年以来利用可交易出行路票进行城市交通需求管理方面的研究进展，从可交易出行路票的公众接受度、出行管理建模分析以及基于组合手段的交通管理机制研究等3方面进行文献综述和分析。研究表明：5年前关于可交易出行路票的研究主要围绕可交易出行路票的理论建模或仿真分析展开；近5年来面向可交易出行路票的理论研究更加宽广和深入，面向应用层面的研究也更加受到关注。然而，现有大多数研究仍缺乏从实际应用的可实施角度进行深入研究和探讨，在此基础上，本文进一步对可交易出行路票的定义以及蕴含的4个关键要素：出行路票的发放总量、初始发放方案、收取方案和路票市场交易机制进行综述和分析，指出不足之处并给出可交易出行路票定义、4个关键要素以及交易方案层面的主观理解和认识，强调对这些基本要素不仅需从实际应用角度来厘清和重新认识这4个关键要素的内涵、作用范围和相互作用关系，还需要结合具体城市实际情况和交通管理目标进一步研究与分析。最后，对可交易出行路票的热点研究问题进行总结和展望，强调关于可交易出行路票对出行者个体行为的影响分析，基于碳中和发展路径的可交易出行路票量化交易技术等方面是今后重点关注的研究方向。

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新一代航运系统体系架构与关键技术研究

严新平, 李晨, 刘佳仑, 游旭, 王树武, 马枫

2021, 21(5): 22-29.

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文章综述了近年来国内外绿色智能航运领域的研究进展和工程实践现状，包括业界在载运装备、基础设施、运营服务等方面的最新研究成果和绿色化、智能化技术应用情况，总结了当前发展中存在的问题和技术瓶颈。面向未来水路运输发展的需求和挑战，提出新一代航运系统的定义及其绿色化、智能化、韧性化的特征；通过梳理分析新一代航运系统的基本内涵，设计了系统的体系架构，运用信息物理系统的方法理论，将层级结构划分为：要素单元级、功能系统级及架构集成级；阐述了系统的核心组分：绿色智能船舶、数字生态设施、可靠岸基支持和韧性运营服务，给出系统的整体框架。在梳理分析系统基本服务和功能逻辑的基础上，阐述该系统物理“船-港- 货”、信息“人-机-环”的运行模式，明确了运输船舶组织运营“岸基驾控为主，船端值守为辅”的航运新业态，凝练了航运系统规划设计技术、绿色智能航运装备技术、数字生态航道建养技术、船舶运行智能控制技术、交通运营组织技术、水上应急救援技术，及测试验证评估技术等关键技术；通过构建数字化的创新技术体系，能够支撑“人-船-岸-云”的高度协同，实现信息互联、系统共建和体系性创新，促进航运科技高质量发展。提出水路运输未来的变革性方向，研究成果可以有效指导新一代航运系统的规划设计与建设应用，为自立自强的水路运输技术研究和标准体系构建提供有力支撑。

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基于网络交通分配方法族谱的交通分配一体化技术与工程应用

王炜, 王建, 华雪东, 于维杰, 陈思远, 魏雪延

2021, 21(5): 30-39.

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为满足交通规划、建设与管理等应用场景对交通分配多样化的需求，结合目前交通分配方法族谱中的众多模型与方法，本文构建能够满足族谱中所有交通分配特征的一体化交通分配技术框架，提出交通网络交通分配一体化技术体系，并将该体系嵌入交通分析平台软件“交运之星- TranStar”中。该技术体系包括：“模型关键参数”“交通阻抗函数”“交通网络交通分配基础模型与快速算法”3部分模块组合的分析模型一体化；面向步行、自行车、机动车及公共交通等多模式交通网络的分析对象一体化；针对城市土地开发，交通网络建设，交通管理控制，公共交通系统，以及交通政策制定等应用场景一体化。选取南京市道路网络和公交网络进行实证分析。结果表明，本文提出的交通分配一体化技术具有处理超万节点多模式交通网络的能力，对各类交通模式、典型业务场景的分析结果可为城市交通系统规划、建设与管理提供决策支持。

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智能车路协同系统关键技术与应用

张毅, 姚丹亚, 李力, 裴华鑫, 晏松, 葛经纬

2021, 21(5): 40-51.

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智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势，是保证安全、提高效率、优化能耗、降低排放的有效手段，将以集计模型为基础的道路交通流理论提升到以对交通主体的精确描述为基础的新道路交通流理论。本文将智能车路协同系统作为未来道路交通系统的基础性公共平台，重点探讨因此产生的国家智能交通系统体系框架用户服务中服务领域划分的变化；在此基础上分别介绍构建和应用智能车路协同系统需要的相关技术，包括由多模通信、智能网联、信息安全和系统集成构成的系统构建关键技术，以及由协同感知、协同决策与控制、仿真测试验证和自动驾驶构成的系统应用关键技术；考虑智能车路协同系统建设与应用的长期性，给出不同应用阶段的主要建设内容、信息共享程度和可以实现的协同功能等；针对我国智能车路协同系统应用过程中面临的挑战，指出加深对智能车路协同技术内涵的理解，把握智能车路协同技术实质，提升智能车路协同系统服务体验并适度加快智能车路协同技术的规模应用，可有效推进现代智能交通系统的发展。总之，开展智能车路协同系统相关基础理论研究、关键技术开发和实际系统应用，对未来智能交通系统建设和相关学科发展具有重要作用。

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自动驾驶对交通运输系统规划的影响综述

胡笳, 罗书源, 赖金涛, 徐恬, 杨晓光

2021, 21(5): 52-65.

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车辆是交通运输系统的重要组成部分，伴随着自动驾驶技术的发展与应用，交通运输系统将发生深刻变革。本文聚焦于自动驾驶技术对交通运输系统规划的影响，综述自动驾驶特点下交通数据采集与管理手段、土地利用、停车需求、交通供需、交通需求预测、交通网络布局等方面发生的新变化。在此基础上，从规划的角度出发，实现对自动驾驶环境下交通运输系统的再认知，总结自动驾驶环境下交通需求预测、城市交通网络布局等新的交通规划方法与技术。通过对交通运输系统的再认知发现：在自动驾驶环境下，交通数据具有细粒度、高鲜度的新特点；土地利用模式将发生改变，城市将呈扩张和去工业化趋势，停车需求减小；交通系统供给能力和可靠性提高，出行需求的时空分布将更为分散。交通系统规划方法的变化体现在交通需求预测和交通网络布局两个层面：交通需求预测框架从“四步”框架转变为模型组合化和出行行为一体化的预测框架，同时，需求预测的各阶段需引入对自动驾驶特征及其系统性影响的分析；交通网络布局设计采用连续时域上的布局设计框架，有望解决传统交通网络布局设计的时滞性问题，可适应并服务于动态变化的土地利用及交通需求。本研究认为，未来需重点研究自动驾驶对交通安全、交通拥堵、公共交通规划、慢行交通规划等方面的影响。此外，解决自动驾驶实测数据缺乏的困境、解析异构交通阶段交通系统的运作机理、应对交通需求反弹引起的供不应求、评估难以衡量的外部成本等问题将是未来研究的难点。

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美国交通信号配时实践与技术综述

田宗忠, 王奥博

2021, 21(5): 66-76.

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交通信号控制是城市交通管理的重要组成部分。交通信号配时优化作为一项投入规模较小、效果较为明显的交通治理措施，近年来受到了广泛关注。美国是世界上较早应用交通信号控制的国家，对其交通信号配时实践与技术进行分析具有重要借鉴意义。本文从实践角度出发，综述了美国交通信号配时的技术特点、工作流程、主要配时工具以及近期研究动向。首先，将美国交通信号配时的技术特点归纳为3点，即配时参数定义自成体系，强调感应控制条件下的信号协调和采用“环栅相位结构”表示配时方案。其次，依据“结果导向”式的信号配时步骤归纳了美国信号配时工作主要流程，同时分析了 Synchro，TRANSYT-7F，TranSync，Tru-Traffic 等信号配时软件工具。另外，围绕“信号配时效果评价”“智能网联条件下的交通信号控制”两项主题介绍了近期美国交通信号控制的研究动向。最后讨论了未来交通信号配时技术的发展并提出4点展望和关注，分别是配时软件工具开发与应用将发挥日益重要的作用，新数据资源的应用将能够极大程度上改进现有交通信号配时实践并带来显著工程效益，面向传统交通信号控制向智能网联环境过渡阶段的配时研究需要加强，以及交通信号控制相关的基础性交通研究仍需进一步深入和巩固。

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网约共享出行研究综述

陈喜群

2021, 21(5): 77-90.

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网约共享出行是智慧城市交通系统的重要组成部分，作为新兴的移动互联出行方式，产生了海量庞杂、异质多源、大尺度时空关联的交通大数据，蕴含能够描述复杂交通系统供需态势的丰富信息。从网约共享出行行为机理、平台管理优化、政府监管政策、系统仿真优化等4个方面，综述了国内外网约共享出行研究的基础理论前沿和交通运输管理实践成果，归纳总结了其中存在的问题。通过移动互联交通大数据，分析网约车乘客和司机的出行行为影响因素、特征辨识及外部性，追踪城市个体和群体的出行行为演变规律，揭示网约共享出行系统供需平衡和网络均衡机理。研究解决网约共享出行供需的时空效应及短时预测问题，优化网约共享出行平台定价策略，提高平台匹配和调度效率，实现供需时空资源的优化配置。利用智能体仿真、基于活动的仿真、数据驱动的仿真等技术手段对理论结果进行模拟推演和优化验证，为政府制定相关监管政策和平台优化运营管理策略提供理论依据和工具支持。并面向复杂动态移动互联环境，展望了亟须开展的若干重点研究方向。

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货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

甘蜜, 卿三东, 刘晓波, 李丹丹

2021, 21(5): 91-101.

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随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的综合效率。

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数据驱动跟驰模型综述

贺正冰, 徐瑞康, 谢东繁, 宗芳, 钟任新

2021, 21(5): 102-113.

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车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型，是交通流理论的基础。近年来，信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展，推动了数据驱动跟驰模型的快速发展。数据驱动跟驰模型，是以真实的车辆行驶数据为基础，利用数据科学与机器学习等理论和方法，通过样本数据的训练、学习、迭代、进化，挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究热潮，归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型，并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现，尽管各种高精度轨迹数据不断涌现，目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation (NGSIM)高精度车辆轨迹数据，模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输入、输出的3个问题：如何考虑更多驾驶行为变量，是否有必要考虑更多行为变量，现有输入、输出是否可替换。在模型测试与验证方面，发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测试集与测试标准等问题。最后，探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期望通过本文的梳理，帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状，促进相关研究的快速发展。

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轨道列车时刻表问题研究综述

牛惠民

2021, 21(5): 114-124.

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广泛的实践应用和复杂的计算挑战，使得轨道列车时刻表优化问题，多年来一直是交通运输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段，列车时刻表向上与线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合，可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空网络中，列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径，使基于用户的度量指标如乘客候车时间，或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的情况，通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型，但如果考虑列车越行或列车停站决策，则需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言，列车时刻表问题的数学模型是一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况，常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改，然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当然，分支定界和动态规划这两类直接分解算法，是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复杂和规模庞大的情况，以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法，则是求解列车时刻表问题的最佳选择。未来，探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修)，以及时变票价和客票分配等因素之间的深度融合，是一个有价值的研究方向；其次，研究网络环境下列车时刻表问题，将是一个非常有意义的研究选题；最后，应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法，开发能够完全应用于实际运营的商用软件。

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动态交通分配问题研究回顾与展望

龙建成, 郭嘉琪

2021, 21(5): 125-138.

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动态交通分配(Dynamic Traffic Assignment，DTA)理论是智能交通系统中最重要的关键技术基础之一，也是当前交通科学中最活跃的研究领域之一，其模型可以广泛应用于离线的交通规划及政策评估和在线的智能交通系统应用。本文首先回顾了DTA理论50年来的发展历程，总结了不同发展阶段形成的重要理论和方法。其次介绍了DTA问题的两个基本构成：出行选择准则和交通流传播模型，指出这两个基本组成部分通过走行时间函数(或阻抗函数)来关联，并总结了 DTA 问题中主要的出行选择准则、主要的交通流传播模型、重点关注的交通行为、走行时间函数。依据出行者的出行选择内容、交通状况掌握、出行需求弹性、出行决策时间跨度以及用户类型等对动态交通分配问题进行分类，并详细比较分析不同类型动态交通分配问题之间的差异。进一步，介绍了DTA问题主要的解析模型，依据时间是否连续和使用的决策变量分别对DTA模型进行分类，并总结了不同类型DTA模型的主要优缺点。介绍了不同出行选择准则下DTA问题的主要求解方法，并评述求解方法的收敛性、效率等。此外，还概述了DTA模型在交通规划、交通政策评估、交通控制与管理等方面的应用。最后，对DTA理论的进一步发展进行展望，指出DTA 理论和方法可以在5方面取得突破：动态网络加载模型的高效计算方法和性态良好的动态阻抗函数，大规模交通网络上DTA问题的有效求解算法，超级网络上基于活动链的DTA模型，DTA模型在交通管理与控制中的应用，未来智能网联环境下DTA模型及其应用。

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城市交通治理政策研究综述与展望

胡晓伟, 包家烁, 安实

2021, 21(5): 139-147.

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城市交通治理是公共治理的重要内容，推进城市交通治理体系和治理能力现代化是建设交通强国的重要组成部分，也是提升城市竞争力、满足人民对美好生活向往的重要支撑。随着互联网+、大数据及共享经济的发展，传统的城市交通治理政策和模式已难以适应城市交通快速发展的需要，新技术的发展为城市交通治理能力的提升带来了机遇和挑战。本文对国内外城市交通治理的内涵和目标、城市交通治理政策决策方法、城市交通治理政策评价等研究进行系统的归纳和梳理，分析评述城市交通治理政策决策从城市交通管理、公众参与下的交通治理到城市交通治理现代化的演变，指出新时代城市交通治理模式的变革，评述城市交通治理政策评价模型和方法。最后，展望了我国城市交通治理政策的研究趋势：一是从利益相关者角度分析城市交通治理不同主体的利益需求，探究多元主体参与城市交通治理的动力机制、主体之间的互动和耦合机制；二是探索智慧信息下城市交通时空动态演化及治理模式，剖析智慧信息下交通出行的决策行为及演化机理；三是建立城市交通合作治理集成平台，快速、高效地整合不同主体意见，形成有价值的政策建议；四是建立城市交通治理政策仿真和评价模型，量化评估城市交通治理政策的实施效果，得到公众对城市交通治理政策的接受度和满意度。

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基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

田钧方, 朱陈强, 贾宁, 马寿峰

2021, 21(5): 148-159.

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随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展，越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息，利用这些信息可以推算出车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可以揭示车辆自身的运行规律，车辆之间的相互作用规律，道路环境对车辆的作用规律，以及由此产生的宏观、微观交通流现象，因此，轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据收集相关的历史，介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景下采集的车队轨迹数据，并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先，分析以交通振荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作；整理跟驰行为分析方面的研究成果，包括不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之后，介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后，从3个方面评述现有基于轨迹数据的研究，并提出未来展望：交通流关键实测现象方面，应收集更多不同条件下的数据，并尝试构建更加普适性的理论或模型解释交通流现象；跟驰行为分析方面，可结合数据挖掘技术或生理、心理理论，量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征，并将两者结合深入分析跟驰行为的机理；仿真建模方面，可更多考虑驾驶员生理和心理变量，使模型更具人性化特征，并关注模型的评价方法，注重模型对实际交通流的解释能力。

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预约出行模式展望

郭继孚, 刁晶晶, 缐凯, 王倩

2021, 21(5): 160-164.

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城市交通系统中，由于供需时空不匹配，在一些瓶颈点前会产生较严重的拥堵排队现象。虽然出行者最终都能完成出行，但是在瓶颈点前的拥堵和排队给出行者带来了额外的等待时间。理想情况下，如果每个出行者都按照其实际通过的时刻到达瓶颈点，就可以减免在瓶颈点前拥堵和排队产生的等待时间，即把在途拥挤排队时间转变为在家等待时间，而这两类时间的价值在出行广义费用函数中有较大差异。在传统交通系统中，由于缺乏信息指引，出行者只能依靠在路上排队获得瓶颈点的通行权。随着即时通讯、人工智能等新兴技术发展，可通过技术手段事先为出行者排好通过瓶颈点的顺序，并将推算出的通过时刻告知出行者，出行者按照该时刻到达便可无等待通过瓶颈点。基于此，本文提出预约出行的交通组织模式，即借助于创新科技手段，在城市交通系统中利用预约将现场的拥堵排队转变为虚拟的线上排队，引导出行者按照实际能够通过的时刻到达瓶颈点。研究认为：预约出行可以在一定程度上缓解出行供需时空不匹配问题，在有限资源条件下减少在途排队，提高未来城市交通系统运营组织和管理的水平。

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点汇聚系统的航空器污染物减排效应与机理

胡荣, 冯慧琳, 刘博文, 张军峰, 王德芸

2021, 21(5): 165-173.

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为研究点汇聚系统的环境效益及减排机理，采用考虑气象条件修正后的航空器性能、燃油流量及污染物计算模型，设计了理想条件下非高峰时刻与实际运行的高峰时刻两种场景，对比分析了航空器在点汇聚系统与标准进场程序中污染物(即HC、CO、NOX、SOX和PM)的排放情况，并从飞行时间、燃油消耗与排放指数3个方面分析了点汇聚系统的减排机理、识别了减排关键因素。研究发现：在非高峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为5.79 kg与7.17 kg，点汇聚系统较标准进场程序共减少约19.25%污染物排放，对NOX、SOX和PM减排效果显著；在高峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为290.01 kg与406.69 kg，点汇聚系统较标准进场程序共减少28.69%污染物排放，其中NOX减排比例最高可达48.32%。结果表明：无论是非高峰时刻还是高峰时刻，点汇聚系统都具有良好的环境效益，可有效减少污染物的排放总量，且对NOX减排效果最佳；较短的飞行时间、较低的燃油流量是点汇聚系统体现减排优势的关键驱动因素。

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货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为识别

戢晓峰, 卢梦媛, 覃文文

2021, 21(5): 174-182.

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为识别山区双车道公路货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为，通过无人机拍摄和图像处理提取车辆轨迹数据，根据车头时距、小客车横向位置曲线斜率的阈值标准，标定小客车的跟驰、换道和超车这3种驾驶行为类别；采用Kruskal Wallis检验和主成分分析法对小客车驾驶行为特征参数进行筛选和降维，获取识别模型输入变量；运用网格搜索算法确定核函数最优参数组合，建立基于支持向量机(SVM)的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型。以云南省典型山区双车道公路为例，多维度分析货车移动遮断下的小客车驾驶行为特性，并对识别模型进行训练和测试。结果表明：货车移动遮断下小客车的行车速度比自由流条件下低约20~30 km·h-1；小客车在山区双车道跟驰货车行驶时的平均车头时距为2.53 s，小于相关规范中规定的最小安全车头时距，跟驰行车风险较大；基于SVM的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型的识别准确率达 98.41%，具有良好的识别能力和应用前景。

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电动汽车充电与换电模式定价及投资策略

徐素秀, 谢冰, 秦威, 程会兵

2021, 21(5): 183-189.

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考虑消费者对电动汽车充电与换电模式的不同价值偏好，以电动汽车制造商和换电站投资商为视角，构建三方博弈决策分析模型，揭示充电、换电模式下电价与投资均衡的机理。通过引入投资商的投资建设水平，构建由充电汽车制造商、换电汽车制造商和换电站投资商三方组成的3级斯坦科尔伯格模型，得到电动汽车充电与换电模式的最优定价及投资策略。对影响电动汽车市场需求、充换电模式的最优定价及最优投资水平的主要因素进行敏感性分析，探究换电汽车制造商与投资商合作与否对换电站的投资建设水平及充电与换电模式定价的影响。研究发现，换电汽车制造商和换电站投资商的合作能降低竞争对手(充电汽车制造商)的利润。不合作时的投资建设水平会受到换电模式的利润分成比例影响，出现投资过低或投资过高的现象。

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新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

闫常鑫, 王彬, 陈理, 向往, 王云, 闫学东

2021, 21(5): 190-197.

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为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。

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地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略

吕彪, 管心怡, 高自强

2021, 21(5): 198-205.

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针对已有基于拓扑效率的地铁网络韧性指标无法反映地铁运营实际的不足，构建考虑线路流量影响的路网服务效率指标和基于服务效率的路网服务韧性指标，以及基于路网服务效率的节点重要度指标；提出以路网服务韧性最大化为目标的优化模型，并基于遗传算法求解模型获得最优恢复策略。算例结果表明：分别以服务效率和拓扑效率作为路网性能指标，获得的失效节点恢复次序明显不同；蓄意攻击下，最优恢复策略获得的路网服务韧性分别比基于重要度的优先恢复策略、基于节点度的优先恢复策略和随机恢复策略高16.76%、72.11%和86.21%。上述结果表明，必须根据地铁运营实际合理选择路网性能指标和恢复策略，否则可能得到次优甚至明显偏离实际的方案，无法实现预期目标。

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城市轨道交通多交路共线运营客流分配方法

许得杰, 巩亮, 朱宁, 王雪鑫

2021, 21(5): 206-213.

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多交路共线运营客流分配是城市轨道交通复杂交路设计、列车开行方案优化的基础。本文以典型共线运营多交路为例，通过划分客流出行区段将乘客分为不同类型，分析了不同类型客流的路径选择策略，提出以发车频率确定的客流分担比例计算方法，构建了基于发车频率和乘客出行区段划分的客流分配模型。在此基础上，将多交路共线运营物理网络转化为共线运营服务网络，通过引入超路径的概念，将乘客出行优化策略转化为共线运营服务网络上的最短超路径问题，并考虑乘客在车拥挤感知费用，提出了基于超路径的客流增量分配方法。最后，通过算例验证了共线客流分配方法的有效性，对比分析了两种方法的特点和适用性。

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道路交通系统演化的非线性动力模型

王鹏飞, 朱俊泽, 王安格, 刘鹏, 李梦, 徐秋实

2021, 21(5): 214-221.

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为揭示各类交通规划管理政策和先进技术对道路交通系统的影响，构建了描述能源储备量、机动车保有量和路网面积动态演化的三维非线性动力模型，重点对均衡解的存在性、唯一性和稳定性进行分析。同时，通过数值试验验证了所得结论的正确性。结果表明：若所有变量及参数为正，则有实际意义的均衡解唯一且稳定；若满足可供机动车行驶的能源增长率降低城镇开发边界扩大、共享泊位供给量增加、机动车的平均能源消耗量增加中任一条件，则均衡平均车速提高；当满足一定条件时，路网面积和路网容量的换算系数增加会提高均衡平均车速；存在最优行驶机动车比例，可使均衡路网饱和度达到最低。

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基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究

胡立伟, 赵雪亭, 杨锦青, 张苏航, 范仔健, 殷秀芬, 郭治

2021, 21(5): 222-227.

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为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题，明确交通拥塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型，将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网交通拥塞疏导优化双层规划模型，并以昆明市部分城市路网作为实验对象，通过仿真将实际控制方案与本文模型计算方案的控制效果进行对比，以此验证模型的适用性和有效性。仿真结果表明：除两个方案的平均停车次数优化效果一般以外，其他控制效果指标均具有很大的优化提升，其中车辆平均延误时间降低了7.7 s，重度拥塞里程比例下降了10.1%，路网车辆占有率下降了14.1%。综上可知，本文的疏导优化模型控制可快速疏导和有效缓解交通拥塞，模型具有良好的有效性，可为路网交通拥塞分区治理及疏导控制提供参考。

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基于土地利用及客流特征的地铁车站分类

杨静, 吴可, 张红亮, 代盛旭, 王亦乐

2021, 21(5): 228-234.

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为研究地铁站的精细化分类问题，利用基于出行链分析的通勤出行识别方法筛选通勤客流，结合早晚高峰的进出站客流量，识别车站的职住功能特征；基于百度地图开源平台抓取POI (Point of interest)数据，从用地功能角度进行组合归类，得到细粒度的车站周边土地利用特征。结合以上两类特征，建立基于非监督学习K-Means++方法的地铁车站分类模型，将北京地铁307个车站分为7类。根据其客流和周边用地特征分别识别为配套设施开发完善的典型居住型车站，具有商业开发潜力的典型居住型车站，配置一定工作岗位的居住型车站，高度开发的典型工作型车站，职住结合的工作型车站，旅游休闲型的车站，以及尚待开发的远郊车站。经过分析，该分类结果与实际情况高度吻合，验证了模型的有效性，可以为城市规划及车站周边土地开发提供依据。

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