摘要：基于WOS及CNKI数据库,依托CiteSpace可视化文献计量工具,构建陆港研究进展知识图谱,在分析我国陆港发展演化阶段基础上,对陆港研究进展进行评述与展望。研究发现:近年来,国内外陆港研究发展较快,研究发文量日益丰富,研究热点不断更新。当前研究的重点和热点主要体现在陆港的内涵与外延、陆港建设背景下的集装箱多式联运网络、港产城联动机理等方面,以面向陆港规划和建设阶段研究为主。但在陆港概念上结合我国陆港发展的集群化、产业化特征的研究还不够;在陆港多式联运网络方面,还缺乏对陆港选址、多式联运通道等的点、线、面协同优化的研究;在港产城联动机理方面主要以经济互动实证研究为主,缺乏对港产城联动模式的研究。未来研究应重点关注丰富陆港概念新内涵、构建陆港联运网络、拓展港产城共生演化等方面新问题的研究,使陆港研究伴随实践的发展不断深入。

摘要：钢铁行业的碳排放量占全国碳排放量的15%-20%,逆向物流废钢再利用的降碳空间巨大。聚焦废钢企业逆向物流体系,以网络建设与运营过程中碳排放成本以及其他经济成本最低化为目标,对废钢设施选址、货流分配等内容进行优化决策,考虑流量平衡、基地容量约束、运载工具容量约束等限制条件,构建了废钢企业逆向物流网络优化模型。基于遗传算法和蚁群算法设计了一种双层嵌套启发式算法进行求解;外层遗传算法确定选址方案,代入内层蚁群算法求解货流分配方案,再返回外层遗传算法求解最终目标值,经过多次迭代寻优得到最终方案。最后以江苏地区废钢企业逆向物流网络为研究对象进行算例分析,验证了模型与算法的可行性。该研究成果可为废钢企业逆向物流网络建设和运营决策提供有效支撑。

摘要：为解决多服务模式的网约车市场中所存在的模式间供需时空不匹配的问题,打破模式间派单壁垒,减少车辆无效巡游,提升乘客体验,提出一种基于强化学习的跨模式派单算法。首先,设计跨模式派单的运行规则和相应的仿真环境为算法的训练提供环境支持。其次,针对派单过程中乘客需求动态变化的特点,设计两阶段派单流程。在第一阶段,根据车辆与需求的时空特征确定虚拟派单请求;在第二阶段,采用k最近邻算法对可行派单请求进行细化,选择与虚拟派单请求最为相似的请求作为最终的派单方案。实验表明,与基线方法相比,所提出的跨模式派单算法提升了基础服务模式中3.1%的请求响应率,同时减少了高级服务模式中车辆的空驶时间,实现了更高的经济效益与服务水平。

摘要：针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统(AFC)数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD(origin-destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明:客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.

摘要：为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。

摘要：为应对城市轨道交通客流潮汐现象中因客流断面与客流方向不均衡而引起的列车牵引能耗高和乘客等待时间长的问题,提出一种考虑大小交路和列车放空运行的列车节能和乘客节时运行图优化模型。先通过优化上、下行方向大小交路站站停载客列车和非站站停放空列车开行序列,设计满足实际运营环境的6项约束条件,实现列车总牵引能耗和乘客总等待时间的双目标最小化;再采用非支配排序遗传算法Ⅱ与熵权法相结合的方法进行求解;最后以具有潮汐客流特征的某地铁线为背景,验证模型的适用性及其优化效果。结果表明:优化后的运行图不仅缩短了大客流方向乘客总等待时间、降低了小客流方向列车总牵引能耗,而且在实际运行图的基础上进一步实现列车节能1.71%和乘客节时2.40%。为保证实际服务水平,采用本模型时应合理控制相邻2列大交路站站停列车之间小交路列车与放空列车的数量。

摘要：城市定制公交是一种新型的公共交通模式,其可预约、无换乘、高品质等优点,得到了国内外越来越多研究者的认可,在城市公共交通系统中得到广泛的应用,该模式可以有效缓解由职住分离造成的城市交通拥堵,改善行人出行体验。为促进定制公交研究的发展,本文就国内外关于城市定制公交的研究成果进行了梳理,并将定制公交与不同公共交通模式以及不同辅助公交模式进行对比,明确了定制公交的特点和定位。重点对定制公交潜在客流识别与选址、线网规划、运营管理三个方面进行了综述,最后针对我国定制公交的研究现状,提出了未来可能的研究方向。