交通运输系统工程与信息

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《交通运输系统工程与信息》期刊2023年卷首语

《交通运输系统工程与信息》编辑部

2023, 23(1): 1.

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基于货主偏好的中欧班列定价与补贴机制研究

徐菱, 徐瞳, 江文辉, 肖骅, 张湘虹

2023, 23(1): 2-9. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.001

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针对中欧班列发展过程中的补贴政策有效性问题，本文立足于高、低值货主在运输价格和运营平台服务质量偏好上的差异，考虑补贴货主运价和补贴平台公司运营成本两种补贴方式，构建由政府、运营平台和货主组成的三级博弈模型，分别求解统一定价补贴机制和差异化定价补贴机制下各主体的最优决策信息。通过对比不同情形下货主订购量、消费者剩余，以及政府补贴额度的差异探究各补贴方式和定价补贴机制的适用范围，并结合实际进行数值分析。结果表明：在差异化定价补贴机制下，补贴运价能够比补贴运营成本给低货值货主带来更多消费者剩余；当货主的价格敏感系数低于特定临界值时，补贴既无法给政府带来补贴绩效也不能使该部分货主产生订购量，故可考虑取消该部分货主的补贴。此外还发现，当运营平台的单位运输成本满足一定条件时，采用差异化的定价补贴机制可在不降低货主订购量和消费者剩余的基础上实现“补贴退坡”效果。

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考虑托运人行为决策的集装箱港口腹地划分模型

高天航, 徐杏, 吴宏宇, 毕珊珊, 田佳

2023, 23(1): 10-16. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.002

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为解决现有集装箱港口腹地划分模型中，因基于绝对理性假设，忽视托运人选择港口时的行为决策造成的腹地划分结果与实际情况存在较大偏差的问题，提出托运人行为决策逻辑链，基于路径优化模型，引入港口约束、时间约束和航线约束。基于上述增加约束，以托运人运输成本最小化为目标，以各条集疏运路线运量为决策变量，构建考虑托运人行为决策新增约束的线性整数规划模型。选取珠三角九市及该区域8个港口作为研究对象，对实例数据进行模型验证，基于历年吞吐量指标对比发现，该模型较传统模型在误差均方差和平均百分比误差方面显著下降，OD流对比更接近真实情况。上述结果表明，考虑托运人行为决策的集装箱港口腹地划分模型可更精确地实现集装箱港口的腹地划分需求。

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政府环境规制下港航系统减排演化博弈研究

李晓东, 匡海波, 何鸿宇

2023, 23(1): 17-29. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.003

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针对碳达峰目标下我国港航系统的减排问题，通过构建地方政府、港口和航运公司三方主体参与的港航系统环境规制演化博弈模型，系统分析三方主体的策略选择过程与整体演化稳定性，阐明港航系统内各主体演化趋势的驱动机理。并通过数值仿真分析，讨论三方主体初始策略和地方政府不同奖惩监管机制下港航系统的策略选择。研究结果表明，地方政府主动监管策略的选择与港口和航运公司的低积极减排意愿有关；港口和航运公司积极减排策略的演化速率与彼此的意愿成正比；地方政府在静态奖惩监管机制下，对惩罚强度的调整不影响港口和航运公司的积极减排策略，但低补贴强度会导致两者的消极减排；静态监管机制下，地方政府仅有(高补贴，无惩罚)的单一策略可以使港口和航运公司达成(积极减排、积极减排)的演化均衡；动态监管机制下，地方政府采取(低动态补贴，高静态惩罚)的混合监管策略能够以低成本实现港航系统积极减排策略的演化均衡。

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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

2023, 23(1): 30-38. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.004

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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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考虑碳排放政策的港航企业减排策略研究

梁晶, 张霖, 刘禹轩

2023, 23(1): 39-47. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.005

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考虑政府采取碳税或碳排放权交易机制两种碳排放政策，基于供应链视角，构建港口与航运企业减排博弈模型，系统分析港航企业减排策略选择和政府碳排放政策选择问题。结果表明：当航运企业减排成本小于港口协助减排成本时，港航企业选择分散决策减排力度最优；反之，选择集中决策减排力度最优。在集中决策情形下，港航供应链减排力度与航运企业减排成本和港口协助减排成本成反比，和市场容量成正比；在分散决策情形下，港口协助减排成本不会影响港航供应链减排力度。在碳定价较低时，港航企业选择分散决策定价最优，选择集中决策利润最优；在碳定价较高时，则相反。无论政府采取何种碳排放政策，港航企业选择集中决策并且政府对港口减排进行补贴，会使港航供应链整体利润与减排力度同时达到最优。在未来碳定价大幅提升的情况下，政府采取碳排放权交易机制推动港航企业减排效果更好。

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基于货物时间价值的空铁联运转运枢纽选址优化

申皓, 张锦, 孙文杰, 洪治潮, 李国旗

2023, 23(1): 48-57. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.006

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高效合理的联运网络是空铁联运快递服务产品创新的重要支撑。本文在考虑货物时间价值的基础上，以空铁联运转运枢纽的位置以及运输方式选择为决策变量，构建以综合成本最低为目标的空铁联运转运枢纽选址模型，并设计变邻域遗传算法进行模型求解。以截至2019年开通高铁并设有机场的200个地级城市为例，采用复杂网络和优劣解距离法结合的方法选取空铁联运转运枢纽的备选城市，验证模型和算法的实用性及有效性。结果表明，运输时间限制和折扣系数是影响空铁联运网络综合成本的重要因素。随着运输时间限制的增加以及折扣系数的降低，空铁联运网络综合成本分别降低了15%和11%。空铁联运转运枢纽的空间布局主要受运输时间限制的影响。运输时间限制较低时，空铁联运转运枢纽布局以东北地区和西部地区为主，以提高快递运输的时效性。运输时间限制较高时，空铁联运转运枢纽布局向中东部地区转移，为经济服务趋势明显。空铁联运网络最优枢纽数量则受运输时间限制和折扣系数的综合影响，但运输时间限制对于最优枢纽数量的影响更为显著。合理布局空铁联运转运枢纽和提升空铁联运规模效益是提高空铁联运服务时效性和竞争力的重要途径。

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双重不确定下应急物资多式联运可靠路径优化

刘松, 舒文, 彭勇, 邵毅明, 乐美龙

2023, 23(1): 58-66. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.007

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为按时、可靠地将应急物资运达目的地，综合考虑需求和运输环境的双重不确定性、节点疫情感染风险、成本约束、班期限制和转运能力限制等，构建以可靠度最大为目标的应急物资多式联运可靠路径优化模型。同时针对所求问题的NP-难特点，设计蒙特卡洛自适应遗传算法和模拟退火遗传算法进行求解，并引入优劣解距离法对算例的运行结果进行分析。研究结果表明：蒙特卡洛自适应遗传算法较模拟退火遗传算法在求解质量和求解时间方面更优，在交叉概率为0.80，变异概率为0.08，种群大小为50的最佳参数组合下，得到的优化路径最大可靠度为85%，且求解出来的最优路线均未经过存在疫情感染风险的节点，求解结果较好。参数分析表明：在交叉概率相同的条件下，两种算法的平均运行时间均随着变异概率的降低而减少，随着变异概率的增加而增加；多式联运路径优化的决策会受水铁班期的影响。

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基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

成卫, 黄金涛, 陈昱光, 郭延永, 俞灏

2023, 23(1): 67-76. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.008

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为实现路段交通状态的准确判别，解决单参数无法直接识别道路交通状态问题，本文利用高频浮动车速度数据，使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性，围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差，采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析，得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法，分别以3，5，6min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明，时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大，时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度，结果表明，随着序列长度的变化，精度显示出先升高后降低的趋势，且固定时间窗口越大，不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别，综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%，同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型，说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交通状态，多维高斯隐马尔可夫模型对道路交通状态的识别效果良好。

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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

2023, 23(1): 77-85. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023

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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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适于不等双周期的干道双向绿波协调控制数解法

卢凯, 赵一鸣, 叶志宏, 首艳芳

2023, 23(1): 86-96. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.010

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针对现有数解法研究主要适用于单周期控制方式的不足，本文提出一种适于不等双周期的干道双向绿波协调控制数解法，通过重新定义双周期控制方式，打破了双周期交叉口信号周期时长固定为公共信号周期时长1/2的局限，并归纳了双周期交叉口的2种协调类型。本文算法首先通过计算干道的公共信号周期允许变化范围，为各交叉口选择合适的信号周期控制方式；其次，通过分析双周期交叉口的协调特点，推导出适用于双周期交叉口的理想交叉口间距计算公式；然后，通过设定双周期交叉口各相位绿信比的分配比，实现协调方向相位绿信比的分配；最后，以最大调整偏移绿信比之和最小为优化目标确定绿波协调控制方案。算例结果分析表明，与双周期模型法和单周期数解法相比，本文数解法求解方案的干道双向延误时间分别减少16.0%与19.6%，停车次数分别减少15.1%与15.5%，特别是本文数解法的求解方案能使支路车流和行人过街的平均延误时间较单周期数解法分别减少46.0%与50.7%。可见，本文数解法能够获得理想的绿波协调效果，扩大数解法的适用范围，在减少交叉口延误时间方面表现出明显优势。

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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

2023, 23(1): 97-105. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.011

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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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基于混合近端策略优化的交叉口信号相位与配时优化方法

陈喜群, 朱奕璋, 吕朝锋

2023, 23(1): 106-113. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.012

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交通信号优化控制是从供给侧缓解城市交通拥堵的重要手段，随着交通大数据技术的发展，利用深度强化学习进行信号控制成为重点研究方向。现有控制框架大多属于离散相位选择控制，相位时间通过决策间隔累积得到，可能与智能体探索更优动作相冲突。为此，本文提出基于混合近端策略优化(Hybrid Proximal Policy Optimization, HPPO)的交叉口信号相位与配时优化方法。首先在考虑相位时间实际应用边界条件约束下，将信号控制动作定义为参数化动作；然后通过提取交通流状态信息并输入到双策略网络，自适应生成下一相位及其相位持续时间，并通过执行动作后的交通状态变化，评估获得奖励值，学习相位和相位时间之间的内在联系。搭建仿真平台，以真实交通流数据为输入对新方法进行测试与算法对比。结果表明：新方法与离散控制相比具有更低的决策频率和更优的控制效果，车辆平均行程时间和车道平均排队长度分别降低了27.65%和23.65%。

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车路协同网络中服务功能链可行时长优化映射算法

孟芸, 牛永豪, 王萍, 代亮

2023, 23(1): 114-122. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.013

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以车路协同网络为研究对象，针对物理链路间连通时长的差异性，本文提出优化可行时长的服务功能链映射算法。首先，建立车路协同的物理传输网络模型，并分别分析车车链路和车路链路的连通时长；其次，以映射可行时长为优化目标，以服务功能链的映射规则为约束，建立整数规划问题；最后，为求解该NP-hard问题，提出基于改进子图同构的映射算法，联合考虑车路协同环境中的节点属性、链路属性及链路间关联关系，设计剪枝策略，从而实现服务链路在物理链路上的组合优化映射。实验结果表明，通过考虑物理链路连通时长的差异性，并对其进行优化选择，提出算法在车间通信距离150m和最大车速60km·h-1 条件下，可将可行时长提升34.4%；同时，在车车通信范围、车辆数以及最大车辆速度这3项主要参数设置中均可验证发现，所提算法可有效提升映射可行时长。

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地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

丁小兵, 史淦, 洪晨, 刘志钢

2023, 23(1): 123-130. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.014

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为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵，甚至踩踏事故，本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先，在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统，根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道，实时采集安检区域的客流分布特征；其次，在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿，计算最优安检排队决策；最后，通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例，进行计算仿真分析，并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后，地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低，计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%，且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%，小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率，有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。

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共享车辆基地的城轨车底运用与检修计划协同编制

冯佳, 李国威, 付义龙, 彭程, 吴语慧

2023, 23(1): 131-140. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.015

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科学的列车车底运用计划是实现轨道交通运营秩序顺畅和能源节约等目标的重要保证。在城市轨道交通土地资源合理运用的前提下，协同优化车底运用与维修养护有助于充分利用车底资源。本文以共享车辆基地的多条城市轨道交通线路的车底资源运用计划为研究对象，研究基于多线多车辆段基础设施网络的车底运用计划与检修计划的联合编制问题，以车底运用及检修成本最小为优化目标，以车底运用状态和检修累计值为决策变量，考虑车底连接约束、检修约束及车辆段检修能力约束，构建混合整数线性规划模型，并提出一种混合启发式算法进行求解。以某市地铁为例，结果表明，网络运营比单线独立运用的总运营成本减少了8.1%，验证了模型及算法的有效性。通过确定合理的编制周期和车辆段检修功能布局可进一步实现车底资源的优化配置，为相关部门合理进行车辆段布局及车底运用提供参考。

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重载铁路装车端空车调配优化研究

徐禾颖, 吕红霞, 吕苗苗, 王萌

2023, 23(1): 141-151. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.016

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重载铁路装车端通常为组合列车和单元列车混行，空车调配的结果影响其装出重车列的组合作业。为提升线路能力利用和加速货物运输，基于装车站对到达空车的需求，研究协同装出重车列组合优化的空车调配问题。以最小化空车列到达惩罚、最大化装出重车列组合数及最小化装出重车列组合等待时间为目标，以线路通过能力和技术站技术作业能力等为约束，构建重载铁路装车端空车调配多目标0-1规划模型，并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。以包神铁路东线空车调配为例进行分析，结果表明，得到的空车调配方案能够使各装车站对到达空车列的惩罚值为0，与传统空车调配方法相比，有效减少了装出重车列的组合等待时间，能够为重载铁路装车端空车调配优化提供参考。

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考虑行程时间波动的电动公交可变行车计划

汪怡然, 莫鹏里, 别一鸣, 徐志红, 万剑, 刘志远

2023, 23(1): 152-164. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.017

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为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题，本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征，提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标，考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束，构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling, MPSO-TS)进行求解，定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制，以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法，案例结果表明：可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性，通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆，车辆使用效率提升了28.1%；所提出的MPSO-TS算法求解效率较高，具有较好的稳定性，可有效避免计算结果陷入“局部最优”。

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共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

刘路美, 刘钲可, 马昌喜, 谭二龙, 马晓磊

2023, 23(1): 165-175. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.018

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针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题，接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响，提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用，基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为，动态计算接驳公交实际出行需求；供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束，以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标，建立混合整数非线性规划模型，优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计，公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据，以及摩拜单车骑行数据，站点间行驶时长采用高德驾车路径规划 API (Application Programming Interface)数据。实验结果表明，车辆总数为10，线路数量为2时，考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时，各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min，乘客平均等待时间是3.35 min；在线路数量为4时，各站点到地铁站的平均运行时间为8.53 min，几乎减少了50%，乘客平均等待时间为3.44 min。然而，随着线路数量的增加，模型计算时间会呈指数级增长。因此，从模型计算时效性角度，线路数量设置为2或3时，均可满足0.5h更新一次线路的应用需求。

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基于属性加权回归的组团式城市轨道交通进出站客流预测模型研究

彭挺, 周涛, 蔡晓禹

2023, 23(1): 176-186. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023

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为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性，利用多源数据细化和完善各影响因素的统计指标，更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点，结合K近邻非参数回归和地理加权回归(Geographically Weighted Regression, GWR)模型，采用样本之间的属性差异表征异质性特征，提出一种属性加权回归(Attribute Weighted Regression, AWR)模型。重庆中心城区的案例分析表明：AWR模型能够兼顾样本集合在不同尺度下的空间分布特征，更适用于样本差异较大的情况，且对样本的空间相关特性没有特定的限制条件，针对组团式城市具有更强的适应性；相比于采用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)的多元线性回归模型和GWR模型，AWR模型对组团式城市轨道交通进出站客流需求的拟合优度和预测精度均显著提高，且误差的空间负相关性明显减弱，是轨道交通进出站客流预测方法的一种有益补充。

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基于双向自适应门控图卷积网络的交通流预测

贺文武, 裴博彧, 李雅婷, 刘小雨, 徐少兵

2023, 23(1): 187-197. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.020

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针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性，基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声，模型首先对数据进行特征重构与融合，在保持时序特性的前提下，以滑动时间窗口平滑交通流特征信息，做好数据准备。考虑交通流的实际有向性，主体模型采用正、反双路网络设计以分向学习交通流时空特征的有效表示。双路网络结构相同，以轻量有效的因果卷积作为模型的时序特征提取器，以多层自适应门控图卷积神经网络作为模型组件提取空间特征，实现信息的自适应聚合与传播，再通过纵向信息聚合层轻量化地实现不同局部视野下的信息融合，基于注意力有效权衡两路网络的信息贡献并将其聚合，建立双向自适应门控图卷积网络交通流预测模型。在真实交通流基准数据集PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证，结果表明，所建模型在4个数据集上3个预测精度指标均优于基线模型。同时，相较于最先进的基线模型时空同步图卷积网络与时空融合图神经网络，所建模型能以数倍甚至数十倍比例的参数轻量化与低训练时间代价获得更高的预测精度。

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基于猎人猎物优化与双向长短时记忆组合模型的汽车出车率预测

高雨虹, 曲昭伟, 宋现敏

2023, 23(1): 198-206. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.021

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汽车出车率预测对于交通管理者预先制定精准化管控方案、实施协调化统筹调度，以及调控汽车保有量规模具有重要意义。为此，本文提出一种基于猎人猎物优化算法与双向长短时记忆神经网络组合模型(HPO-BiLSTM)的汽车出车率预测方法。首先，分析汽车出车率的关键影响因素，提取出17个特征影响因子，结合标准化处理后的重构时间序列，基于随机森林算法进行变量的重要度评估，筛选出最优特征集合作为预测模型输入；其次，为解决神经网络算法容易陷入局部极值的难题，建立一种融合猎人猎物优化算法(HPO)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型，利用HPO的探索-开发机制，实现BiLSTM框架的动态化搭建与精细化调参；最后，结合北京市中心城区的汽车出车率数据集进行模型性能的测试与检验。结果表明：与自回归差分移动平均模型、灰色模型、卷积神经网络模型、长短时记忆神经网络模型以及双向长短时记忆神经网络模型等经典算法相比，HPO-BiLSTM 模型在汽车出车率预测中的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低了23.85%~54.38%、20.67%~ 57.40%、27.48%~59.32%，平均相对误差为-1.57%。说明本文提出的混合深度学习算法具有较高的预测精度与实用性能。

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新冠疫情及建成环境对公交客流量的影响模型

傅志妍, 高于越, 陈坚, 陈琦

2023, 23(1): 207-215. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.022

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为揭示新冠疫情背景下公交客流量变化的空间影响因素，以疫情前后公交站点层面客流变化量为因变量，以建成环境、病毒感染情况及病毒传播途径等指标为自变量，构建新冠疫情与建成环境对公交客流量共同影响的线性回归(Ordinary Least Squares, OLS)模型与梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Trees, GBRT)模型。以广州市为实证对象，基于公交IC卡数据、兴趣点数据(Point of Interest, POI)及道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分析。结果表明：考虑非线性效应的GBRT模型比OLS模型具有更好的拟合度；同时，常规公交站点的公交线路数量(22.02%)和到市中心距离(13.56%)是影响疫情背景下公交客流量变化的最重要因素，片区病毒感染与传播情况对疫情防控常态化时期的公交客流量作用有限，居民日常公交出行已经从疫情的影响下逐渐恢复。

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考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

龙雪琴, 王瑞璇, 王晗

2023, 23(1): 216-223. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.023

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为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响，本文构建了微观路径选择模型，提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值，考虑出行时间和排队时间的心理感知差异，构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上，考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出，提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法，研究路段车辆的消散特性，再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络，比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数，是出行者路径选择的关键因素，但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小；考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导，有利于促进道路资源的合理利用。

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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

2023, 23(1): 224-235. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.024

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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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双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割

谢新林, 罗臣彦, 续欣莹, 谢刚

2023, 23(1): 236-244. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.025

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针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题，本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先，构建多分支特征提取编码网络，并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取，进而改善小目标信息的丢失；其次，构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络，实现语义信息和细节信息的融合，增强不同尺度目标的表达能力；最后，提出通道和空间注意力机制，建模全局通道相关性和长距离位置相关性，增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明，所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的；所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比，能够平滑目标分割边缘，尤其对细长条形目标具有鲁棒性。

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基于维度规约的快速路全时段排放模型适应性研究

吐尔逊·买买提, 马洁, 刘志成, 陈俊豪

2023, 23(1): 245-253. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.026

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针对城市快速路汽车污染物排放控制需要，紧扣不同排放模型在映射不同时段排放影响因素与排放率关系方面的差异，以排放测试车辆实际工况排放序列为数据源，分别将反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBFNN)与平均影响值(Mean Impact Value, MIV)方法相结合，构建维度规约模型。以95%累计贡献率为阈值对排放预测模型输入维度进行降维的基础上，分析神经网络在维度规约前后在不同时段的预测污染物排放率适应性。结果表明：维度规约后BPNN和GRNN模型的 R2 及MSE在全时段排放数据集中的预测性能提升1.19%、10.14%、6.51%、15.56%，RBF模型对维度规约不敏感；全时段GRNN模型的 R2 和其余两个模型相比提高 10.18%和 7.68%，MSE和其余两个模型相比降低 0.0396 和 0.0446，同时 MAPE显著降低7.38%和3.86%，揭示GRNN模型在预测快速路污染物排放方面与GRNN和RBF相比具有较好的鲁棒性；分析GRNN在不同时段的预测性能发现，平峰时段预测 R2 与早高峰和晚高峰相比提升 3.10%和 4.37%，MSE 和其他两个时段相比下降 0.0303、0.0157，MAPE 降低 0.4117、0.2857。表明，快速路不同时段交通状态、交通流和驾驶行为影响下的排放时间序列的异常波动对不同排放模型的鲁棒性和泛化能力的影响显著，为今后排放模型研究当中引入排放时段和交通状态等参量提供依据。

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基于机器学习的网约车合乘出行碳减排状态预测

李文翔, 李媛媛, 刘好德, 宜毛毛, 韩印

2023, 23(1): 254-264. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.027

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网约车合乘出行可有效提高车辆运输效率，与常规网约车出行相比具有显著的碳减排潜力。然而，现实中网约车合乘出行能否真正减少碳排放受多方面因素影响，往往存在较大差异与不确定性。为识别碳减排潜力较大的网约车合乘订单，提出一种基于机器学习的网约车合乘出行碳减排状态预测模型，并解析其碳减排机理。首先，基于成都市真实的网约车合乘订单与轨迹数据，应用COPERT(COmputer Program to calculate Emissions from Road Transport)排放模型分别计算合乘出行碳排放量及其替代的独乘出行碳排放量，进而得到合乘出行相比独乘出行的碳减排量。然后，基于历史的合乘行程碳减排及其订单特征数据，训练 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型以预测未来潜在合乘出行的碳减排状态。最后，采用 ALE (Accumulated Local Effects)分析方法对预测模型进行特征变量解析，以识别影响合乘出行碳减排状态的关键因素。结果显示：研究区域内平均每次网约车合乘出行可减少碳排放307.23g，但仍有15%的网约车合乘行程未能实现减碳；XGBoost模型可以有效预测网约车合乘出行的碳减排状态，并识别出绕路率、合乘数、重叠率是决定网约车合乘出行碳减排状态的三大关键指标。研究结论可为网约车平台优化合乘订单匹配算法提供理论依据，以实现更高效、更低碳的合乘出行，进一步提高网约车合乘的环境效益。

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考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

闫芳, 邓德萍, 柴福良, 马艳芳

2023, 23(1): 265-274. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.028

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随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。

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基于生产泊位资源共享的港航物流信息系统构建

李志平, 赵楠, 殷明, 真虹

2023, 23(1): 275-283. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.029

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为解决邻近地域的港口群泊位资源结构性过剩问题，以港口群内泊位资源共享为基础，构建面向船舶运输方、货主方和港口方的港航物流信息系统。引入排队论和随机过程等理论，建立包含港口群干/支航线网络搭建(时空分配模型)以及腹地货流分配和船舶挂靠港选择(双层规划模型)等模块的仿真模型。采用设计的时空网络分析方法和具有双门限值的双层迭代算法求解仿真模型，验证模型参数的灵敏度，并进行具体算例分析。仿真结果表明：观察周期、腹地货物到达频率及干/支线可通阈值等的变化将影响货物到达数量或干/支线开通条件，进而影响港口群内航线网络结构，船舶到达频率的变化将影响港口群运输能力，泊位共享的等泊时间和共享成本阈值的变化将决定是否能够实现共享；通过物流系统实现共享时，港口群4个观察周期的3类干线和1类支线的总等泊时间和物流成本比不共享时分别减少23%和16.4%。

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基于复杂性的多扇区移交策略优化

王红勇, 张加豪, 许平

2023, 23(1): 284-294. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.030

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现有多扇区移交间隔管理研究往往忽视扇区复杂性，可能出现扇区局部复杂性不均衡等问题，对空域造成一定安全隐患。本文充分考虑多个管制扇区复杂程度，提出一种新的管制移交间隔优化方法。首先，基于扇区之间复杂性的相互影响关系，建立大型区域管制中心多扇区网络模型。其次，提出航空器进入多扇区边界时刻调整，航空器进入各个扇区时刻调整以及航空器高度层重新配备等3种策略，建立以多扇区复杂性的均值、均衡程度和航空器总延误为目标的移交策略优化模型，并采用多目标遗传算法进行求解。最后，基于北京区域管制中心(ZBAAAR)的实际运行数据进行仿真分析。结果表明：3种策略可使复杂性均值分别降低2.2%，2.8%，6.0%，可使复杂性均衡程度分别提高1.76%，1.83%，1.38%，基于航空器进入时刻控制的两种策略导致航班平均延误时间分别为-295 s和-214 s，验证了模型及算法的有效性。

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桥隧组合复杂场景速度行为特性及线形评价

白婧荣, 唐伯明, 刘瑞航, 毕辉云

2023, 23(1): 295-304. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.031

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为研究山地城市快速路桥隧组合场景的“车-路”耦合环境和线形协调程度，在重庆市主城区快速路3隧2桥组合场景开展自然驾驶实验，采集18名驾驶员的实时运行速度和13个断面的小型车地点车速，根据道路条件和运行速度数据构建线形综合评价模型。实验结果表明：在隧道-桥梁-隧道多场景切换连接方式中，主线路段的运行速度均值分布在50.00~64.25 km·h-1 ；驾驶员在桥梁路段行驶最为警惕，从桥梁驶进衔接匝道或隧道入口时，车辆速度明显减小，有15%以下的车辆会低速通行或经历严重的交通拥堵，其速度分布在8.00~39.50 km·h-1 ；验算实验路段的“车-路”耦合强度发现，实验路段整体运行安全状况水平良好，线形条件较好。对山地城市快速路桥隧组合场景的速度行为管控不能只依靠对单体隧道或桥梁的交通管理手段和治理措施，需考虑与上游道路衔接路段的距离和受信号控制的时长等。

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疫情不同阶段西部陆海新通道市场分担率变化研究

郭姝娟, 魏梓峰, 孙正宇, 李一义, 李纲

2023, 23(1): 305-313. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.032

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为探究全球新冠肺炎疫情波动变化背景下西部陆海新通道对解决中欧集装箱货运问题的影响，本文利用中欧集装箱运输数据，以集装箱海运班轮运输路线、中欧班列运输路线和西部陆海新通道路线为选择肢，分别构建多项式Logit模型和混合Logit模型进行对比分析，探索疫情3个阶段下托运人对中欧集装箱运输的路线选择决策机制；并在疫情不同时期内，估算陆海新通道运输属性的主观值。研究结果表明：托运人对于中欧集装箱运输的路线属性在不同疫情时期内具有不同的个体异质性，货物的时间价值随疫情严峻性增加而稳步增加，延迟时间价值增加幅度先快后慢。在疫情松弛期，陆海新通道的市场分担率主要受自身运输费用和班轮的运输时间影响；疫情平稳期，主要受自身和班轮运输时间影响；疫情严峻期，主要受自身延迟时间影响。疫情时期，陆海新通道在西部省市承担的集装箱货运量比例总体持续增长且增速较快；在疫情平稳期，中西南部地区增速较快；疫情严峻期，西北部地区增加明显。

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建成环境对行人交通事故严重程度的非线性影响

戢晓峰, 乔新

2023, 23(1): 314-323. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.033

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为探索建成环境对行人交通事故的影响并为行人事故预防提供理论依据，本文以建成环境“5D”要素为基础，围绕土地利用、城市设计和交通系统这3个维度构建昼夜建成环境指标体系，基于轻度梯度提升机构建昼-夜间行人交通事故严重程度模型，探究城市建成环境对行人交通事故严重程度的影响机制，结合SHAP(Shapley Additive Explanation)归因分析方法揭示两者之间的非线性关系，并以深圳市为例进行实证分析。结果表明：建成环境对行人交通事故的影响效应存在显著的时段异质性；昼间行人交通事故严重程度主要受人行道可达性、地铁站可达性及学校邻近度等因素的影响；夜间行人交通事故严重程度主要受人行道可达性、娱乐兴趣点(POI)指标及道路照明条件等因素的影响。建成环境对行人交通事故严重程度存在显著的非线性影响。昼间时段学校邻近度介于[0, 3]km时，地铁站可达性小于1km时，对行人事故严重程度有较大抬升作用；夜间时段娱乐POI可达性小于0.5km时，对行人事故严重程度有抬升作用；不论昼夜，人行道可达性对行人事故严重程度均有压降作用，且临街院门密度低的区域行人事故严重程度较高。昼-夜间模型均表现出优秀的效果，分类准确率分别为96.38%和92.08%。

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高速公路车辆轨迹摆动特征与小客车道宽度研究

庄稼丰, 李正军, 丁瑞, 熊文磊, 张河山, 徐进

2023, 23(1): 324-336. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.01.034

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为明确车辆在高速公路车道保持阶段行驶过程中的轨迹横向摆动行为特征，利用高速公路无人机航拍的车辆轨迹数据集，基于车辆位置坐标提取行驶轨迹和速度，计算车辆在自然驾驶状态下的轨迹摆动特征指标，包括轨迹横向摆动的幅度和在摆动周期内的纵向行驶距离，分析不同车型的速度分布特征，研究行驶速度和车道位置对车辆轨迹横向摆动指标的影响。结果表明，尽管小型车和大型车的车身尺寸和动力性能存在显著差别，但两者的轨迹摆动幅度在整体上基本相同，两种车型的摆动幅度平均值分别为0.587 m和0.560 m，摆动周期内的行驶距离分别为 252.95 m和251.99 m；车辆轨迹的横向摆动幅度对速度变化不敏感，不会随速度增加而增大，在高速条件下趋于平稳甚至下降，同样，摆动周期内的行驶距离与行驶速度之间未见显著相关性；不同的车道位置对轨迹摆动行为有一定影响，对小型车而言，车道位置由内向外变化时，轨迹摆幅有一定的增加趋势，而大型车的轨迹摆幅则是中间车道最小；国内高速公路车辆轨迹摆幅略高于德国HighD数据集的分析结果，但整体上非常接近；根据车辆轨迹的横向摆动幅度特征，可以确定高速公路小客车专用车道(或是小客车专用高速公路)的行车道宽度建议值，设计速度取100~ 120 km·h-1 时，小客车行车道宽度的最小值和一般值分别为3.00 m和3.25 m。

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