摘要：区域一体化快速发展背景下,如何系统谋划区域综合交通运输规划,使经济、土地/空间及交通与环境协调发展,是实现区域可持续发展亟需深入研究的课题。因此,本文统筹考虑经济、土地/空间及交通和环境要素的动态交互关系,提出大区域综合货运整体规划模型的设计与开发方法。利用PECAS(Production,Exchange and Consumption Allocation System)理论框架分析生产者、消费者、交换商品、土地(空间)和运输方式之间的交互关系,并通过PECAS的集计经济流表设计模型结构,构建相应的宏观经济预测、社会经济活动空间分配、空间开发以及交通运输需求预测这4个模块,模拟区域社会经济活动增长及其空间分布与土地/空间开发及综合交通需求时变等特征之间的互动耦合关系。在社会经济发展目标、土地空间和环境等约束条件下,通过构建空间经济模型和综合交通一体化网络分配模型,实现面向多货品和多方式的综合货运整体规划建模方法,以辅助区域产业布局、土地利用与综合交通系统的整体规划。本文以长江经济带为研究案例,基于相关数据构建相应的大区域综合货运整体规划模型,分析评估2012—2035年模型预测结果。结果显示,预测得到的综合交通年平均日货运量拟合优度超过85%,分担率误差低于1%,验证了本文建模方法的有效性。

摘要：为了提升智能车类人驾驶水平,提供符合驾乘者驾驶习惯的个性化驾驶服务,改进了DDPG算法并设计智能车驾驶决策系统,学习不同风格的个性化驾驶策略。招募20位驾驶人参加基于仿真平台的模拟驾驶实验,采集驾驶数据。运用相关性检验方法选择个性化驾驶评价指标,使用K-means聚类方法将驾驶风格进行分类。在基础DDPG算法的输出部分加入线性变换过程,形成改进的个性化驾驶决策学习算法,进而构建个性化自主驾驶系统,以3种驾驶风格作为学习目标,调节线性变换参数,在线训练并测试算法。结果表明,提出的方法比基础算法收敛速度提升21.3%。算法在测试场景中,保持了高于驾驶人的横向控制水平,车道偏移量下降73.0%,且驾驶的车辆未与道路外侧护栏发生碰撞。聚类结果显示,算法通过调节线性变换参数,能够有效学习不同的驾驶风格。

摘要：掌握地铁站的密集人群在应急疏散过程中的路径选择行为规律,对于紧急情况下保障地铁站人群安全具有重要意义。但现有针对疏散路径选择行为的研究多局限于主观分析与优化算法设计,尚缺乏结合实测数据的客观机理和建模研究。为此,基于地铁站疏散演习数据,重点针对疏散路径中的3个路径选择决策点,提取了这3个位置每个可选路径方向上的人流量、疏散引导信息、人员行为以及每条路径的属性数据,分析了有引导和无引导情况下的人员疏散路径选择行为规律。发现疏散人员在选择路径时具有跟随性,且更倾向于选择人流量大的路径。在本次演习中,3个有疏散引导的方向上,疏散人员对引导的服从率分别为47.25%,51.35%和84.97%,表明了疏散引导人员的关键作用;基于疏散演习数据,构建了包含6个影响因素的人员疏散路径选择行为的Logit模型,并对每个路径选择决策点分别进行了模型参数逻辑回归求解,结果表明,模型都能够通过卡方检验,整体预测正确率分别为76.1%,86.2%和91.2%。模型可直接计算得到在该疏散演习条件下,3个路径选择决策点处每个疏散人员根据实时情况作出判断后选择每条路径的概率。对于微观人群疏散模拟来说,该方法对预测真实情况下人员路径选择和疏散时间具有明显的价值。

摘要：内河桥区是水上交通事故的多发水域,为保障船舶通航安全、预防和减少事故的发生,从船舶行为的角度来对船舶自动识别系统(AIS)数据开展研究,以航速和航向角作为船舶行为特征来分析上下行和水期因素对其的影响。通过对各影响因素条件下的特征数据分别采用正态分布和对数正态分布拟合,发现后者能更准确描述航行规律;同时以航速、航向角区间散点比例的统计结果来量化各因素的影响。研究表明,货船航速在下行时受枯水期影响相对明显,航速整体倾向于向较高航速区间[7,9]kn转移;货船航向角在上下行时受洪水期影响较大,其中货船上行时航向角具有增大的趋势,而下行时具有相反的趋势。

摘要：为了研究城市高密集人群所处环境中SO_2,NO_2及CO的污染水平及暴露风险,以高校校区为例,采用微型监测仪Cairpol对高校4个监测点(门口、公交站、交叉口及附近餐馆)在早高峰、非高峰、晚高峰3个时期的SO_2,NO_2及CO气体浓度进行了2周取样。利用统计学方法结合SPSS软件对4个监测点在同一时期的质量浓度变化、同一地点在3个时期的浓度变化及工作日与周末的浓度变化进行污染物时空分析。利用健康风险模型分析SO_2,NO_2及CO气体质量浓度可能对附近人群产生的健康风险。结果表明,所研究高校校区周边污染状况如下:CO质量浓度最低为0.27mg/m^3,最高为3.54mg/m^3。NO_2质量浓度最低为3.44μg/m^3,最高为210μg/m^3。SO_2质量浓度最低为19.63μg/m^3,最高为290μg/m^3。公交站、交叉口、餐馆处3处NO_2的最高浓度在非工作日晚高峰期超过国家浓度限值,有可能对周边人群产生健康影响。

摘要：船舶航行轨迹是船舶的位置和时间的记录序列,对分析船舶的航行状态、水上交通事故预测等具有重要的意义。为了修正AIS数据传输中断等原因导致船舶位置、时间更新数据不正确,解决船舶轨迹的缺失问题开展了船舶轨迹修复的研究,设计了分布式船舶轨迹修复模型,运用Vondrak滤波对船舶航行轨迹进行平滑的预处理,再通过三次样条插值法分别对船舶经度、纬度信息进行修复,最后将经度、纬度信息合并得到修复后的船舶轨迹,并利用Matlab对修复方法的效果进行仿真验证。结果表明,其算法误差为6.01×10-5,能够准确地修复船舶轨迹。为基于船舶航行轨迹数据的相关研究提供相对准确的数据支持。

摘要：高速公路上驾驶人换道行为容易导致车辆碰撞事故。利用车载自组网(Vanet)车车通信提醒驾驶人在换道过程中可能遇到的危险,但在真实环境中测试车载自组网难度大,代价高。Vanet-MobiSim和NS-2分别是优秀的交通、网络仿真器,两者联合可以为车载自组网提供真实可靠的微观仿真平台。文中结合开源的VanetMobiSim中的智能驾驶人换道模型——IDM_LC设计Vanet环境下的车辆换道模型,仿真产生不同车密度、车道数下的移动车辆Trace文件。将Trace文件导入开源的NS-2中进行仿真分析。结果表明,采用VanetMobiSim/NS-2联合仿真平台可以很好的模拟设计的不同情景下的车辆换道模型,车辆换道时的车车通信将使得车辆换道效率和安全性都得到提高。

摘要：目前高速公路交通事故现场隔离路锥自动收放车主要依靠驾驶员凭经验操作,路锥布设车需要实现智能引导并完成路锥的最优化布设隔离。对路锥布设车的智能引导需求进行分析,基于高速公路事故现场隔离规范设计了引导系统规则。建立基于车速反馈的路锥布设时机控制策略,实现路锥纵向布设时机控制。基于路锥布设车平台开发了布设引导系统,并开展实车实验。结果表明,当路锥车速度分别为5km/h和10km/h时,相比于布设引导系统启动前,启动布设引导系统后的布设间距误差平均值分别同比下降72.46%和72.90%,累计布设距离误差分别同比下降72.62%和73.15%。一定程度上提高了路锥自动收放车的智能化和信息化,并为未来路锥车自动驾驶引导系统研究提供参考。

摘要：不同的道路平面线形几何设计对于驾驶人车道保持能力的需求是有差异的,驾驶人受疲劳程度影响也会呈现车道保持能力下降的趋势,当前的研究未综合考虑以上2个因素:线形和疲劳程度对驾驶横向表现的交互影响。邀请41位被试者分别开展550km的实车实验,获取车辆位置信息GPS以匹配道路线形类型,基于问卷调查方法获取驾驶过程疲劳等级。分析不同疲劳程度、不同平面线形类型以及弯道半径条件下的车道偏离标准差参数,构建了多元线性回归模型。数据分析结果表明,相同疲劳程度下驾驶人在圆曲线段驾驶的偏离值要超过直线段以及缓和曲线段;当弯道半径超过5 500m时,曲线段弯道半径越大,车道偏离差值越高。同时,考虑了线形影响的多元线性回归模型对疲劳程度的预测精度要高于未考虑线形因素的模型,进一步说明在针对驾驶疲劳行为表现开展研究时,有必要对道路设计参数加以考虑以提高疲劳辨识精度。

摘要：出行调查是出行需求预测模型的重要的数据来源,而国内外近几年使用的调查方法费时费力、数据量不大且很多处于理论阶段无法应用到实际中。为了解决当前调查方法中存在的问题,设计了一套基于手机APP的出行调查系统,同时还探讨了将收集到的出行数据运用到交通规划模型中的问题。该系统在注册填写个人信息以及收集轨迹数据的基础上,利用当前定位技术无法准确获知居民室内位置的特点,以达到收集居民出行数据的目的。具体方法是计算一定时间内轨迹数据的定位精度和速度来判断该段时间居民是否停留,然后将识别出的停留点根据距离进行合并,居民出行结束后在合并后的停留点位置填写相应的出行信息。从在上海青浦区的居民调查中可知,此系统使用的停留点识别方法其识别精度达到96%,因此利用该方法能够客观地收集居民出行过程中活动的空间位置和时间信息,对提升出行预测模型的精度具有重要意义。