首页期刊导航|交通运输系统工程与信息
期刊信息/Journal information
交通运输系统工程与信息
交通运输系统工程与信息

毛保华

双月刊

1009-6744

bhmao2006@bjtu.edu.cn

010-51684836

100044

北京西直门外上园村3号北京交通大学机械工程楼D403室

交通运输系统工程与信息/Journal Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是面对国内外交通运输系统工程、智能交通、交通管理、交通工程与信息工程等学科领域的决策者、科技工作者、交通运输工程师、交通运输院校研究院所的专家、硕、博士研究生以及交通运输企业家的刊物。
正式出版
收录年代

    多源数据融合驱动的城市快速路交通状态划分

    谷远利杜恒陆文琦
    213-220,231页
    查看更多>>摘要：为提升交通状态划分效果,本文提出一种基于负激励项的改进模糊C均值聚类(BNIT-FCM)交通状态划分模型.该模型在原有FCM(Fuzzy C-Means)模型基础上考虑了交通流样本点权重以及交通流参数权重对聚类效果的影响,并引入隶属度负激励项、交通流权重负激励项、交通流样本点权重负激励项使聚类结果呈现类内高耦合、类间低耦合的特性.在此基础上,对样本点进行加权处理,用加权欧氏距离描述样本点之间的关系.通过拉格朗日乘子法得出模型的迭代公式并通过该迭代公式对模型进行求解.针对大多交通状态划分方法参数特征维度低的问题,本文以经过多源数据融合获得的速度、速度标准差、流量、密度和道路满载度构建高维特征输入.以数值仿真实验检验了BNIT-FCM模型在分类准确性方面的表现,结果表明,BNIT-FCM模型较FCM模型和改进模糊隶属度FCM模型(IFMD-FCM)的ARI(Adjusted Rand Index)分别提升了4.17%和3.56%.以深圳市北环大道卡口和浮动车数据的交通流为研究对象,实验结果表明,BNIT-FCM模型对比FCM模型以及IFMD-FCM模型的轮廓系数分别提升了4.12%和4.07%;同时,BNIT-FCM模型采用多源融合数据的速度及其标准差比单独采用卡口数据和单独采用浮动车数据的速度及其标准差的轮廓系数分别提升了29.67%和54.13%.

    城市交通交通状态划分改进FCM聚类模型多源数据多维特征

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于行车风险场的快速路短交织区车辆交互风险识别

    胡立伟陈琛赵雪亭刘冰...
    221-231页
    查看更多>>摘要：为更加准确和直观地识别快速路短交织区行驶车辆之间的交互风险,解决传统风险识别模型无法连续识别换道时车辆间交互风险的问题,本文利用无人机采集快速路短交织区内车辆轨迹数据,并利用Tracker进行读取,筛选跟驰车辆对和换道车辆对,在现有行车风险场理论的基础上,综合考虑车辆面积、车辆前进时前后方风险差异、转弯时左右方风险差异以及车辆之间横向距离,适应性改进现有行车风险场模型DRF(Driving Safety Field),利用遗传算法和波良可夫模型标定模型参数.对比改进后行车风险场模型、车头时距倒数(THWI)、碰撞时间倒数(TTCI)对车辆间跟驰交互风险与换道交互风险的识别情况,验证该模型的有效性.结果表明,本文模型较THWI和TTCI更符合驾驶员的驾驶心理,且感知风险变化先于驾驶员,对车辆换道交互风险的识别率较THWI提升52.45%,较TTCI提升83.66%,本模型在换道交互风险的识别性能上表现的更加优越.基于本文模型对短交织区区域内多车共同作用产生的风险进行可视化,可辅助交通管理部门确定需要精细化组织的关键区域,也可作为评价管理措施改善效果的可视化手段.

    交通工程交互风险识别行车风险场短交织区风险可视化

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    平行式快速路出口交通组织方法研究

    陈永恒李世豪杨绥程刘博...
    232-239页
    查看更多>>摘要：针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型.从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式快速路不同交通流量状态下出口最适合采用的交通组织方法.结果表明:当平行式快速路主路驶出车流和辅路车流的总流量低于1500 pcu·h-1时,采取无信号让行的控制方法.主路驶出交通量较高时,采用主路驶出优先控制;辅路交通量较高时,采用辅路优先控制.当总流量在[1500,2300]pcu·h-1时,采用辅路信号与让行相结合的控制方法.当主路驶出交通量较大时,采用辅路信号主路优先控制;当辅路交通量较大时,采用辅路信号辅路优先控制.当总流量高于2300 pcu·h-1时,采用主辅全信号的控制方法.

    交通工程交通方案选择交通流理论城市快速路驶出交通车均延误模型

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    考虑延误特征的航站楼离港聚集客流预测方法

    李明捷王涛黄欣宁田杰...
    240-254页
    查看更多>>摘要：为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法.通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波动规律和分布特征,构建基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵算法(PE)以及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)的短期航站楼聚集客流预测模型.首先,应用CEEMDAN将聚集客流数据序列分解为若干模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和残差量(Residual,Res),降低原序列中数据的复杂性和非平稳性影响;其次,为减小模型计算规模,同时提高预测效率和精度,采用PE算法对IMF分量进行熵值重构;最后,建立WOA-LSTM聚集客流预测模型,利用鲸鱼优化算法优化LSTM超参数,叠加重构分量的预测结果,得到最终的聚集客流预测值.将模型应用于长三角某枢纽机场进行实例验证.结果表明:CEEMDAN-PE-WOA-LSTM预测模型性能最优,相较单一的LSTM模型,候机大厅聚集客流预测的均方根误差、平均绝对误差以及百分比误差分别降低42.78%、44.00%及45.62%;相较CEEMDAN-WOA-LSTM模型,预测效率提高41.64%.本文所提模型能够有效拟合存在显著非线性和非平稳性特征的候机大厅聚集客流,具有较高的预测精度和运算效率.

    航空运输离港聚集客流预测完全自适应噪声集合经验模态分解长短期记忆神经网络航站楼客流航班延误特征

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于势博弈的自动化码头路网流量均衡研究

    许波桅范会尧李军军
    255-264,332页
    查看更多>>摘要：为提高自动化集装箱码头(自动化码头)路网利用率和均衡性,本文基于自动化码头各子路径的拥挤程度、自动导向车(AGV)的运输速度以及各子路径的选择概率等因素,将分布式的AGV流量调度问题转化为AGV之间的博弈模型,提出一种基于势博弈理论的AGV流量调度模型;设计分布式路径选择算法帮助AGV更新策略;系统信息更新算法用于更新道路信息并选择更新策略的AGV;通过这两种算法求解AGV的均衡调度策略.结合3艘实际船舶任务,进行数值仿真实验.仿真结果表明:分布式路径选择方法相较于传统路径选择方式具有更优性,船舶任务量、AGV数量及速度是影响AGV作业效益的关键因素,当AGV的速度为6 m·s-1时,船舶的总收益最大.本文可以为码头管理者确定AGV调度策略提供决策支持.

    物流工程流量均衡势博弈自动导向车自动化集装箱码头

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于用户偏好行为的物流枢纽网络负载均衡优化

    刘新全汪鑫羽黄英艺
    265-276页
    查看更多>>摘要：针对物流转运枢纽网络中用户偏好行为导致的枢纽负载失衡现象,本文考虑不同的规模折扣政策和距离对于用户枢纽选择偏好的影响,提出一种基于用户有限理性偏好的物流转运枢纽网络负载均衡设计方法.设计不完全信息下带有约束的多项式Logit规则模拟用户有限理性下的偏好行为,以枢纽位置和运输路径为决策变量,构建以包含枢纽低负载利用和拥堵的惩罚成本在内的最小广义成本和最大化时间效用的多目标优化模型;设计具有双编码结构染色体的混合进化算法框架,通过鲁汶算法对分配决策空间进行分区,以非支配遗传算法作为算法主框架(NSGAⅡ),设计多种群机制和种群内双向协同搜索策略,提升算法对解空间的搜索能力;并以广西物流运输网络为例,验证模型及算法的有效性.结果表明:在完全理性状况下的枢纽网络负载较为均衡,用户的偏好行为会加剧枢纽负载失衡的现象,导致枢纽网络的广义成本和时间耗费上升;而在考虑物流用户有限理性下的偏好行为状况下,相对于一般的折扣方案,积极折扣方案下的整体枢纽网络的负载均衡能力较优,且接近于理性状态下的网络负载均衡能力,其中,平均负载率和平均拥堵率分别为60.17%和34.40%;在考虑用户偏好的状态下,随着折扣力度的增强,枢纽的负载率上升,同时,拥堵率上升;本文设计的混合进化算法收敛到的目标值更为均衡,表现出较强的搜索和寻优性能,能够实现有效求解该模型.

    物流工程物流枢纽网络设计改进NSGAⅡ负载均衡有限理性多目标优化

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    露天矿作业区无人矿车协同通行决策方法研究

    倪浩原余贵珍李涵陈鹏...
    277-289页
    查看更多>>摘要：露天矿无人矿车在装卸载作业区内运输过程中的长时间停车等待是制约露天矿无人运输系统效率提升的瓶颈.为提高无人矿车的运输效率,本文结合作业区内的运输作业流程,提出一种基于动态可行驶距离的多车协同通行决策方法.首先,将决策模型建模为混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)模型,表述优化目标和问题约束;其次,考虑到求解MILP模型存在难以满足动态决策实时性的问题,基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)实现多车冲突消解,核心思想是利用搜索树的推演能力进行多车通行前瞻模拟,计算多车的最优通行优先级,动态调整多车的可行驶距离;此外,根据无人矿车在作业区内的作业特征设计不同的MCTS节点价值函数,实现综合考虑运输效率与作业特征的通行优先级排序;最后,设计作业区4,8,12个停车位场景下的多车通行仿真实验,与基于先到先服务(First-Come-First-Served,FCFS)的方法进行对比,吞吐量提升22.03%～28.00%,平均停车等待时间缩短31.71%～50.79%.同时,搭建微缩智能车辆的6停车位作业区场景实验平台,多车单次运输作业总用时相比FCFS缩短了18.84%.仿真与微缩智能车辆的实验结果表明,本文提出的方法能够提升露天矿作业区多车运输效率.

    智能交通协同通行决策蒙特卡洛树搜索无人矿车动态可行驶距离露天矿作业区

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    接管场景驱动下非驾驶任务对驾驶人视觉与生理特征的影响

    张磊彭金栓陈晓利
    290-298页
    查看更多>>摘要：为研究驾驶人在接管车辆控制权过程中视觉与生理特征的变化规律,本文构建面向城市道路与高速公路工况下的6类接管场景,开展模拟驾驶试验,提取视觉特征、心电特征、皮电特征等维度的参数,利用双因素方差分析确定影响驾驶人状态参数的因素.研究结果表明:接管场景类型和非驾驶任务对驾驶人瞳孔面积变化率、注视熵、兴趣区域注视概率、心率增长率、心率变异性、皮电增长率等具有显著影响(p<0.05);在城市道路工况下,驾驶人瞳孔面积变化率(M=26.91,SD=10.17)高于高速公路(M=21.32,SD=7.69);认知分心状态的注视熵(M=3.84,SD=1.53)小于基线状态(M=4.46,SD=1.87)且视觉搜索范围显著减少(p<0.05);与基线和认知分心状态相比,复合分心状态下驾驶人心率增长率提高了34.69%,而心率变异性则降低了10.55%;此外,在复合分心状态下,驾驶人皮电增长率最高,较另外两类非驾驶任务状态高出82.43%.研究结果可为驾驶人接管绩效的评估与提升,自动驾驶人机交互方式的优化等提供重要参考.

    智能交通接管特征双因素方差分析接管场景视觉特征生理特征

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    无人机高空航拍视角下小尺度车辆精确检测方法

    张河山谭鑫范梦伟潘存书...
    299-309页
    查看更多>>摘要：无人机高空航拍图像中车辆像素占比极低,目标可视化信息较少,在目标检测任务中容易漏检和误检.因此,本文提出一种基于改进YOLOX(You Only Look Once X)的无人机高空航拍视角下小尺度车辆精确检测方法.首先,为增强网络对低级特征的提取能力,在原始YOLOX预测头部增加一个160 pixel×160 pixel的浅层特征提取网络;其次,在骨干网络后端嵌入基于归一化的注意力机制模块(Normalization-based Attention Module,NAM),以抑制冗余的非显著特征表达;最后,为了增大小尺度车辆的相对像素比,提升网络捕捉有效特征信息的能力,提出一种基于滑动窗口的图像切分检测方法.试验结果表明,改进YOLOX网络表现出良好的检测效能,检测精度达到了84.58%,优于典型的目标检测网络Faster R-CNN(79.95%)、YOLOv3(83.69%)、YOLOv5(84.31%)及YOLOX(83.10%).此外,改进YOLOX能够有效解决无人机高空航拍图像中小尺度车辆的漏检和误检问题,且预测框更贴合车辆的实际轮廓;同时,在不同航拍高度的目标检测任务中具有较高的鲁棒性.

    智能交通小尺度车辆检测YOLOX无人机注意力机制浅层特征提取网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    考虑双重集卡优先的闸口通道与场桥配置协同优化

    刁璀洁王文敏蔡佳芯靳志宏...
    310-322页
    查看更多>>摘要：双重任务集卡指在一次进出港中完成一次送箱作业与一次取箱作业的集卡,双重任务集卡能够有效地提高码头集疏运效率,在码头作业中应该具有更高的优先级.因此,本文研究考虑双重任务集卡优先级下的闸口通道与堆场场桥配置优化,在闸口部分设立双重任务集卡优先通道,在堆场部分考虑内集卡作业为第一优先级,双重任务外集卡为第二优先级,单一任务外集卡为第三优先级的3级集卡作业优先级,建立集卡在码头闸口和堆场的排队模型.结合排队模型,以最小化启用的闸口通道和配置的堆场场桥数量,以及最小化集卡的排队数量为目标,建立双目标混合整数规划模型,优化闸口通道与堆场场桥配置数量,提出结合逐点固定流体近似算法的多目标进化算法求解.数值实验证明了所提出方法的有效性,在码头资源配置相同的前提下,考虑双重任务集卡优先级,可减少21.82%的闸口处平均双重任务集卡排队数量和18.27%的箱区处平均双重任务集卡排队数量.

    综合运输资源配置基于分解的多目标进化算法双重任务集卡优先级多级排队系统

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据