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交通运输研究
交通运输部科学研究院
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交通运输部科学研究院

半月刊

1002-4786

csma2815@vip.sina.com

010-58278982

100013

北京市东城区和平里东街10号院办公楼1109室

交通运输研究/Journal Transportation Standardization北大核心CSTPCD
查看更多>>《交通标准化》杂志是交通部主管，交通部科学研究院主办，国内外发行的中央级期刊；是交通系统唯一以将标准化理念与质量和市场融为一体为主旨的专业化刊物近年来，《交通标准化》杂志以其刻意的装帧、准确的定位及高质量的编审得到业内一致好评和认可，公认其为具有较强权威性、学术性和可读性的精品杂志，是政府交通主管部门和交通行业企事业单位领导及相关人员的必读刊物，也是发表科技论文的理想园地。《交通标准化》应用科技版（即《交通标准化》上半月刊）的主要栏目有：政策与法规、决策者论坛、公路工程与运输、水运工程与运输、计量检测与监测、产业经济与管理、物流与信息、交通与安全、标准通报、标准书苑、行业动态和信息荟萃以及广告等。《交通标准化》社会资讯版（即《交通标准化》下半月刊）的主要栏目有：标准解读、标准通报、政策导航、认证与认可、特别报道、热点追踪、企业采风及人物访谈、市场了望、新产品新技术交流、行业资讯、会展之窗、广告等。
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    考虑铁路旅客偏好差异的离站方式选择行为分析

    杨婷群陈坚
    1-9页
    查看更多>>摘要：为探究铁路旅客对离站方式的行程费用、在车时间、候车时间和车厢拥挤度等服务水平因素的偏好差异及其原因，运用混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型从个体和群体层面展开分析。首先，基于铁路旅客出行特点和离站交通方式服务水平，以同行人数、行李负载、行程费用、在车时间、候车时间和车厢拥挤度作为情景变量，通过正交设计法生成意愿调查问卷;然后，在线上和线下开展调查;最后，采用极大似然估计标定模型参数。结果表明:行程费用、在车时间、候车时间和车厢拥挤度是影响离站方式选择的关键因素。混合Logit模型标定结果显示，旅客对行程费用和在车时间具有不同于样本均值的个体偏好差异。潜在类别条件Logit模型将旅客划分为3类:类别1的旅客对在车时间、候车时间和车厢拥挤度最为敏感，而类别3的旅客对这3项服务水平因素的敏感性最低。两模型从不同角度证实了旅客对离站交通方式服务水平的偏好差异及其对离站方式选择的影响，为铁路客运枢纽接驳交通方式配置和服务水平优化提供了参考。

    城市交通离站方式选择混合Logit模型潜在类别Logit模型偏好差异

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    考虑出行阻抗的城市群客运网络韧性优化

    王佳琳李成兵乔栋李鑫涛...
    10-19页
    查看更多>>摘要：为增强城市群客运网络在遭遇暴雨、洪水等突发事件时的韧性，提出并验证了一种基于旅客出行阻抗的城市群客运网络韧性提升方法。首先，深入分析复合交通网络结构特点，构建反映不同运输方式间换乘关系的城市群客运交通网络模型;其次，结合旅客出行成本与时间，运用综合阻抗来量化网络边的权重，以网络阻抗效率作为韧性测度指标;最后，以呼包鄂乌城市群为例进行仿真研究，模拟随机加边、节点度加边、节点介数加边和聚类系数加边等4种加边策略在不同攻击场景下对网络韧性的提升效果。实验结果显示，蓄意攻击使网络性能迅速下降，且与随机攻击相比，瘫痪站点数量增加了20%;在不同攻击方式下，相较于原始网络，4种加边策略均可有效降低旅客出行成本和网络瘫痪比例，且出行成本最多可降低27。9%;4种加边策略分别使网络韧性提升了10%，22%，7%，14%。研究结果表明，不同加边策略对城市群客运网络韧性有不同程度的影响，其中节点度加边策略对网络韧性提升效果最大。

    综合交通城市群出行阻抗加边策略韧性优化

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    基于RoBERTa-BiGRU-CRF的交通事故处置流程文本信息抽取

    陈娇娜张静靳引利王鹏...
    20-28页
    查看更多>>摘要：为改善现有交通事故应急信息识别中处置流程抽取不足的问题，以提高应急处置知识抽取的准确率，针对交通事故文本信息自然语言描述的复杂性，提出了一种基于预训练模型和混合深度学习网络的交通事故处置流程抽取方法。首先，从事故属性、处置机构、处置措施、处置效果和任务预判5个方面定义交通事故处置流程实体，并采用BIO标注实体类型。然后，将RoBERTa预训练模型生成的词向量作为输入，采用BiGRU模型进行特征提取，通过CRF模型进行条件约束来获得最终实体类型，并对RoBERTa-BiGRU-CRF组合模型的交通事故处置流程抽取结果进行时序融合，利用图数据库对抽取结果进行知识存储和可视化展示。最后，以陕西省高速公路交通事故文本信息为样本数据集，分别比较了不同预训练模型和深度学习网络的模型性能，利用消融实验论证了RoBERTa-BiGRU-CRF模型的有效性，并通过某起交通事故进行了实例验证。结果显示，RoBERTa-BiGRU-CRF组合模型的抽取效果最佳，F1值为99。77%。研究表明，所提方法能有效从文本信息中抽取交通事故应急处置流程关键要素，实现了应急处置流程抽取结果的可视化呈现，可为应急处置决策提供参考。

    交通安全交通事故实体抽取预训练模型深度学习时序融合

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    我国重型商用车分类及其存活率研究方法

    彭育辉刘焕新黄潇
    29-36页
    查看更多>>摘要：重型商用车各细分车型的存活曲线是研究重型商用车碳排放量的重要基础。为获得不同用途和使用场景的中国重型商用车各细分车型的存活曲线，依据《重型商用车辆燃料消耗量限值》(GB 30510-2018)，提出一种新的中国重型商用车细分车型分类与存活率研究方法。首先，对我国重型商用车的细分类型的边界范畴进行定义，并验证其可行性;然后，根据汽车保有量和新车注册量，运用威布尔(Weibull)分布拟合重型商用车各细分车型的存活率曲线。结果表明，我国重型商用车各细分车型的存活规律符合国家《机动车强制报废标准规定》;基于2017年的汽车保有量，普通货车、半挂牵引车、自卸车、普通客车和城市客车的50%存活率的车龄分别约为8。5年、7。5年、8年、9。5年和8。5年，而基于2021年的汽车保有量，各车型的50%存活率的车龄分别约为9。5年、8。5年、8。5年、11年和8。5年，这说明除城市客车外，汽车技术的进步较为明显地延长了其他细分车型的使用寿命。通过与已有不同研究结果对比发现，所获得的新的各细分车型的存活率曲线能更准确地体现我国不同用途和使用场景的重型商用车的存活规律。

    重型商用车存活率威布尔分布汽车保有量碳排放

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    基于粗糙集-云模型的城市常规公交运力配置水平评价

    刘新谭桂菲
    37-45页
    查看更多>>摘要：为优化完善城市常规公交运力配置的多层次综合评估指标体系及其等级标准，以便科学评估常规公交运力配置水平，提出了一种基于粗糙集-云模型的城市常规公交运力配置水平评估模型。首先，利用粗糙集理论对指标体系进行筛选，并匹配了相应的等级标准;然后，采用CRITIC方法对指标进行赋权，进而利用云模型算法生成评价标准云和结果云，通过数字特征和云图直观展现评价结果。最后，以青岛市主城区144条常规公交线路为例，对模型进行了验证。结果显示:青岛市主城区144条常规公交运力配置水平目标层综合评价等级为"中等"，在子目标层(公交客流水平、公交线路水平、公交线路发车水平、公交车辆运营水平、公交车辆技术水平)中，评价等级为"中等"及以上的占60%，总体上与目前青岛市主城区常规公交运力配置水平特点相符。研究表明，该模型能实现对城市常规公交运力配置的综合评价，可为城市常规公交运力配置评价体系和评价模型构建提供参考。

    城市常规公交运力配置水平评价指标体系粗糙集CRITIC云模型

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    基于自适应采样周期和预测时域MPC的车辆路径跟踪控制

    裴玉龙张晨曦傅博涵冉松民...
    46-55页
    查看更多>>摘要：为解决自动驾驶车辆在低附着路面路径跟踪控制精度较低的问题，设计了一种自适应采样周期和预测时域MPC控制器。首先，结合车辆动力学模型和MPC算法设计了MPC控制器，并加入轮胎侧偏角约束;然后，分析控制器的采样周期和预测时域对控制效果的影响，提出一种综合考虑采样周期和预测时域的自适应控制策略，通过车辆前轮转向角更新采样周期，通过车速更新预测时域;最后，使用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台，在低附着路面的不同车速条件下进行仿真实验。结果表明，当车速为25 km/h和45 km/h时，相较于固定控制参数MPC控制器，自适应采样周期和预测时域MPC控制器的最大横向误差分别减小140。2 mm和40。8 mm，其在不同车速下的路径跟踪控制精度均更高，横摆角速度和质心侧偏角均在合理范围内，车辆稳定性较好，证明所提路径跟踪控制器在低附着路面具有较高的控制精度和可行性。

    自动驾驶车辆自适应模型预测控制横向误差路径跟踪

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    基于改进GCN-sbuLSTM模型的高速公路交通量预测方法

    李嘉文婧周正苏骁...
    56-65页
    查看更多>>摘要：为解决现有高速公路交通量预测方法在捕捉动态时空依赖关系方面的不足，提出了一种融合信息几何方法与注意力机制的新型高速路网交通量预测模型。首先，利用信息几何方法量化ETC门架之间的动态数据分布差异。然后，利用注意力机制来捕获交通的动态空间依赖关系。最后，结合一种堆叠的双向递归层结构，提出了一种长时间跨度的并行子模型算法，即基于信息几何方法(Information Geometry)和注意力机制(Attention Mechanism)优化的图卷积神经网络(GCN)结合堆叠双向单向长短期记忆神经网络(sbuLSTM)的组合模型—IGAGCN-sbuLSTM。采用该模型对100多条路段、3 000多处门架近7亿条高速公路ETC门架系统数据进行分析，结果显示:与LSTM、GCN、GCN-LSTM、ASTGCN等现有4种模型相比，在10 min时间尺度下，IGAGCN-sbuLSTM组合模型的平均绝对误差(MAE)分别降低了2。39，3。72，1。02，1。46，均方根误差(RMSE)分别降低了3。25，4。32，2。05，5。65，平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了5。49%，12。54%，1。56%，0。5%。研究表明，IGAGCN-sbuLSTM模型在预测精度和不同时间间隔的预测性能上均优于现有的单一捕获特性模型及其他常用的组合模型，可广泛应用于高速公路收费、车速等数据的预测分析。

    高速公路交通量预测ETC门架系统信息几何方法注意力机制堆叠双向单向长短期记忆神经网络图卷积神经网络

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    基于XGBoost改进模型的高速公路事故多发点鉴别及预测

    马飞虎张玉玲宁玮谢天长...
    66-74页
    查看更多>>摘要：为准确、快速地预测高速公路事故多发路段，获得事故时空数据的特征样本，明确事故的时空演化规律及关联机制，根据时空热点分析结果鉴别事故多发点的位置和时空演变模式，构建了GA-XGBoost事故多发点预测组合模型。首先，依据样本数据分别构建年尺度、日尺度下的时空立方体，并进行热点分析，根据分析结果得到样本高速的事故多发点位置及其时空演化模式;经过比较分析和相关性检验，选取事故发生时间、里程、事件类型、处理时长、影响车道数、是否处于汇入口附近、是否节假日7项特征预测事故是否处于事故多发点。然后，分别使用CNN-LSTM、CNN-LSTM-ATT、随机森林、XGBoost模型4种算法对事故多发点进行预测，结果显示:相比其他3种，XGBoost模型的预测准确率最高。接着，采用遗传算法对XGBoost模型进行优化，构建了GA-XGBoost组合模型，使预测准确率提高0。06，F1分数提高0。07，精确率提高0。08。这表明，相比既有算法，GA-XGBoost模型能够较准确地预测出路段是否处于事故多发点，明确事故多发点事故的时空特征。最后，通过SHAP分析对预测结果进行解释，发现处于汇入口附近、事件类型为侧翻、故障、处于国庆假期和影响车道数为2的样本处于事故多发点的概率相比不处于汇入口附近和其他事故类型更大。据此，在交通安全和应急管理中可采取预防性措施，提升交通管理的效率和应急响应能力，营造安全、高效的交通环境。

    事故多发点时空特征事故鉴别与预测XGBoost遗传算法时空立方体模型SHAP解释

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    多模式出行信息对小汽车出行者转向P+R的影响

    王馨玉干宏程朱妍黄玥...
    75-82页
    查看更多>>摘要：为倡导绿色出行理念，解决以往研究在处理重复观测数据时容易忽视的潜在相关性和个体异质性问题，针对如何利用智能手机APP提供的多模式出行信息引导小汽车出行者转向停车换乘(Park-and-Ride，P+R)模式进行了探究，同时引入广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Model，GLMM)分析了多模式出行信息对小汽车出行者转向P+R意向的影响。首先，基于上海市路网设计意向调查问卷，整合了自驾和P+R两种出行方式的道路拥堵程度、出行时间、停车费用及地铁车厢座位情况等信息，并运用全因子设计法构建了24种不同信息水平组合的假设情景。然后，通过智能手机APP界面示意图向小汽车出行者展示这些多模式出行信息，并收集其转向P+R的意向数据。最后，运用GLMM方法处理同一个体重复决策数据中潜在的相关性和捕捉个体间的异质性。结果显示，GLMM的应用不仅解决了同一个体重复决策间的相关性，还揭示了不同个体对道路拥堵程度和地铁车厢座位情况的差异化关注;智能手机APP整合的多模式出行信息显著提升了小汽车出行者转向P+R的意愿，且这一转变占比达29。2%;高收入、长驾龄以及对P+R政策不了解的出行者转向P+R的意愿较低。研究表明，通过智能手机APP整合自驾和P+R的多模式出行信息能显著增强P+R方式的吸引力，可为提升P+R的普及率提供新思路，有效促进小汽车出行者向绿色出行方式的转变。

    绿色出行多模式出行信息停车换乘意向调查广义线性混合模型

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    公路亚洲象通道生境质量评估与营造对策

    杨艳刚王云陶双成孔亚平...
    83-92页
    查看更多>>摘要：为评估公路亚洲象通道生境质量，提升公路两侧亚洲象栖息地的连通性，减少人象冲突事件的发生，基于现场调查与无人机航拍技术，解析云南思小高速和思澜高速13处通道的生境特征，识别亚洲象利用通道的适宜区域和非适宜因素，构建通道生境扰动度指数，定量评价了亚洲象通道的扰动程度。结果显示，思澜高速的通道适宜面积大小、适宜面积比例和平均扰动程度均高于思小高速的通道，但差异并不显著。思澜高速亚洲象通道附近人为干扰程度较高，主要体现在居民点和人工林分布多且零散，部分通道与地方道路交叉等，但亚洲象利用了几乎所有的通道。思小高速亚洲象通道附近人为干扰程度低，通道附近虽然有人工林干扰，但由于周边原始次生林广泛分布，且通道距离河流较近，抵消了不利影响。根据不同通道的干扰因素，提出了保护和恢复原生植被、保护自然河流和水塘、补植亚洲象食源植物等生境营造对策。研究结果为改善两条高速公路亚洲象通道的利用效果提供了科学依据。

    道路生态学野生动物亚洲象栖息地动物通道无人机

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