引航服务不仅是保障船舶和港口安全的必要手段,也直接影响船舶进出泊位的效率.本文聚焦引航服务日常运作管理中面临的引航员调度排班问题,考虑引航员等级、服务时间窗、航道宽度等现实因素,以服务延迟成本、引航员出工成本、引航员交通成本、单次服务成本和当日未服务惩罚成本的总加权成本最小为目标构建了一个混合整数规划模型.结合问题特征,本文选择采用自适应大邻域搜索算法对模型进行求解,并针对模型特点设计多种破坏算子和修复算子进一步提高算法的运行速度与精度.最后,本文通过一系列数值试验验证了算法的高效性和准确性,并通过参数进行敏感性分析给出相应的管理启示,为港口企业运营决策提供参考和建议,从而提高引航服务水平.
为了全面考虑停车收费定价对私家车出行者、停车场运营者、交通管理者三方停车参与者的影响,本文基于Stackelberg博弈构建了三方参与者共同决策的停车收费定价模型.引入效用理论分析三方参与者在停车收费定价中的行为特征,分别建立私家车出行者停车行为选择模型、停车场运营者运营利润模型和交通管理者社会负效用模型.针对三方参与者之间的交互关系,从博弈论角度分析三方参与者之间的相互影响,引入停放饱和度和道路饱和度作为新的停车收费定价影响因素,建立基于三方博弈下的停车收费定价模型并设计求解算法,并用咸阳市两个公共停车场的实测数据对停车收费定价模型进行求解.结果表明:当算例中的两个公共停车场收费费率分别为4.5元/h和3.9元/h时,停车需求为303个,私家车出行者的总出行成本之和为12 999.41元,总运营利润之和为6 902.17元,公共停车场的停放饱和度与期望值差距之和最小为0.35,周边道路的饱和度与期望值差距之和最小为1.51,为三方博弈下各利益主体间利益矛盾最小的停车收费定价方案.公共停车场停车收费定价模型可为公共停车场综合考虑三方主体需求制定停车收费策略提供参考.
为了提高机场群机场资源和空域资源的利用效率,减少预期航班延误,本文提出了一种机场容量和空域容量一体化的配置方法,在满足航班运行、机场和空域容量等约束下最小化时刻配置成本.本文提出的一体化方法主要包括三个模型:时刻配置模型、扇区随机排队模型和扇区容量战略配置模型.时刻配置模型考虑了机场容量资源和时刻配置规则对航班时刻进行配置;扇区随机排队模型用来计算配置后的时刻表在战术运行时的预期延误;空域容量配置通过分配扇区内各个航路点的容量,为处于高峰时段的航路点提供更多的容量以减少延误.本文将提出的一体化配置方法应用于粤港澳大湾区机场群,对2019年12月21日的容量资源进行优化配置.实验结果表明,相比于现有的时刻优化配置、空域战术管理这一顺序决策过程,本文所提方法可以更显著缓解空域内的拥堵情况,并减少战略时刻分配成本.本文的模型为机场群的时刻和容量配置提供了一个方法,该模型在未来可以应用于机场群的战略空中交通管理过程,为时刻协调、空域管理和流量管理提供参考.
为探究出行者的感知差异对组合交通方式客流分担的影响,将出行效用无差异阈值引入出行者的决策过程中,建立了Nested Logit客流分配模型.模型将出行决策过程划分为三个层级,出行逻辑为出行者先选择出行方式,其次考虑换乘位置,最后考虑路径选择.模型确定各层级出行效用的影响因素,并假设当两种出行方案的效用差小于出行者感知的无差异阈值时,出行者无法在两种选择方案中做出确定的选择,而是基于个人偏好或随机进行选择;反之,出行者会选择效用最大的出行方案.通过连续平均算法对模型进行求解,并采用数值算例分析无差异阈值对出行决策过程中三个选择环节的影响,从而验证了模型的合理性.模型结果表明:考虑出行效用无差异阈值的客流分配模型会影响组合交通方式的选择分担,可以更准确地反映出行选择过程中的随机性.此外,模型下级的无差异阈值会影响上级的选择概率,对换乘点与路径信息采取措施可以在一定范围内优化各交通方式的分担比率,从而引导出行者选择更为绿色的出行方式.
公交驾驶员心理健康是公交营运安全的重要因素.本文从公交驾驶员的职业心理问题现状出发,探讨了公交驾驶员职业心理问题的影响因素及现行的干预措施,最后指出公交驾驶员职业心理问题现有研究的侧重和未来发展方向.在公交驾驶员职业心理问题现状方面,本文首先基于VOSviewer从现有研究中提取出5种典型公交驾驶员职业心理问题,分别为抑郁、焦虑、躯体化症状、职业倦怠和其他职业心理问题;其次分别阐述了不同种类职业心理问题的危害,并利用Meta分析发现躯体化症状、焦虑、抑郁与常模之间差异显著.在职业心理问题的影响因素方面,本文对25篇文献进行综合分析后将职业心理问题影响因素归纳为个人属性因素和职业特征因素两类:个人属性因素主要包括人口统计学特征、人格特质和生活习惯;职业特征因素主要包括工作压力、工作时长、工作环境和工作待遇.在职业心理问题干预措施方面,现行干预主要有公交企业对公交驾驶员进行心理检测和评估、开展定期心理培训和提高福利待遇等三方面措施,并以入职前的心理检测和评估为主.
机场附近的进近空域通常是限制机场航班量增长的瓶颈.随着进近空域内日益增长的空中交通,管制员与飞行员的通信和工作负荷持续增加,航班延误频发.为了进一步提升机场进近空域容量,先进的技术和方法不断被应用于空中交通管理中.近年来,在世界各主要繁忙机场逐步推广点融合系统(Point Merge System),旨在通过新的进场程序实现进场航班高效排序和连续下降运行,解决进场交通流汇聚问题并优化排序间隔管理.然而,目前很少关于如何结合机场附近空域结构设计点融合系统的研究.本文以南京禄口国际机场为例,提出了航段复杂度评估方法,评估了当前空域的航段复杂度,识别空域运行瓶颈,选取融合点位于HFE和OF方向进场轨迹的交汇点,交通流开始汇聚整合的定位点作为程序融合点,并以此为基础设计了点融合系统.通过计算机仿真和雷达模拟机仿真,并对其不同运行方式下的航班延误和机场流量进行对比,验证了点融合系统的有效性和先进性.本文的研究为其他机场设计并实施点融合系统可提供参考.
目前我国机场航班波处于初步构建阶段,机场旅客中转比率较低.为了有效评估并改善我国机场中转现状,在考虑航班时刻编排、航线网络空间布局的基础上,增加了相对强度指标与服务质量指标,构建了机场中转水平评估模型,并根据机场航班波结构特征以及中转水平评估结果,探究航班波结构对机场中转水平的影响.选择2019年旅客吞吐量排名前10位的机场进行实证分析.首先通过模型对比,表明本文模型在机场中转水平评估过程中更符合机场中转实际运行情况,验证了模型的有效性;其次,研究航班波结构对机场中转水平的影响:(1)对不同航班波结构的机场中转水平进行分析,表明航班波结构能够增加航班在时空等维度上衔接的可能性,提高机场中转水平应通过构建或优化航班波,为旅客中转提供最大程度的衔接便利.(2)对相同航班波结构的机场中转水平进行分析,发现机场中转水平因国际、国内航班占比不同而存在显著差异,机场应更加注重国内转国内类型时刻资源的优化配置.研究结论可为航班波设计以及机场中转水平提升提供具体措施.
公交驾驶员生理健康问题已成为公交事故发生的首要原因,因此对公交驾驶员生理健康要素进行综合分析对公交营运安全具有重要意义.本文从公交驾驶员生理健康问题的诱因、表征、后果与干预措施四个方面进行综合论述分析,结果表明:(1)振动、噪音、空气质量、温度等工作环境因素,工作姿势负载高、工作时间长等公交驾驶员职业特征因素,吸烟、饮酒、缺乏锻炼、高BMI等个体特征因素是公交驾驶员群体生理健康问题的主要诱因.(2)公交驾驶员群体总体健康状况较差,对16篇相关文献进行Meta分析发现,公交驾驶员生理健康问题表征中发生率最高的表征是腰部疼痛(46%)和血脂异常(45%),其次是颈部疼痛(36%)、高血压(32%)、脂肪肝(33%),此外也有一定比例的公交驾驶员检出痔疮(28%)、冠心病(25%)、背部疼痛(23%)、心电异常(23%)、腿部疼痛(21%)、失眠(18%)、血糖异常(13%)、胆囊异常(11%)、手臂疼痛(11%)等表征问题.(3)公交驾驶员的生理健康问题可在感知、决策、操作三个层面对驾驶员产生影响.眼部异常等感官问题主要影响驾驶员的感觉与知觉;疲劳、嗜睡、夜间呼吸问题主要导致驾驶员注意力分散、反应能力下降;而心率改变、呼吸问题、疲劳、生理适应能力等因素会导致更高的误操作风险;血脂异常、高血压等因素还会发生相互作用导致突发疾病,同时作用于感知、判断、操作三个阶段.(4)当前针对公交驾驶员生理健康问题的干预措施集中于诱因防控与表征检测层面,以健康监测为主,以改善工作环境与健康宣传为辅.
针对智能网联汽车在无信号交叉口对横向冲突的避撞问题,本研究设计了横向冲突人机交互预警及横向冲突驾驶模拟试验场景,并分析不同类型预警对驾驶行为的影响规律.运用驾驶模拟器搭建城市道路无信号交叉口并设计横向冲突事件,选取30位驾驶人作为试验对象,应用眼动仪、驾驶模拟平台开展驾驶模拟试验;采集风险场景下驾驶人的眼动、操作行为与车辆运行数据;对比分析各组场景下驾驶人的注视时长和扫视频率及行车速度、制动时间和踩制动踏板速率等驾驶行为特性参数,分别运用方差分析和描述性统计方法分析了预警提示类型和提示时机两个方面对驾驶行为特性的影响.结果表明:网联警告型预警的警示效果优于常规提示型预警,但该类预警使驾驶人操作车辆时的减速度增大至-4 m/s2以上,导致行车舒适性降低;预警提示时机对驾驶行为的影响显著,且预警提示位置宜设置在距离交叉口50～90 m处.研究结果能够为交通安全设施开发者提供有效HMI预警设计建议,提高无信号交叉口通行安全性.
为揭示公交出行时空模式的影响因素和作用效应,利用智能公交数据获取公交出行时空特征,应用DBSCAN聚类算法挖掘公交出行的时空规律性.以起点建成环境、终点建成环境、出行路径性能、公交运营性能和公交出行强度5个方面的18个指标为自变量,以公交出行时空特征和公交出行时空规律性2个方面的4个指标为因变量构建变量指标体系,融合智能公交、POI等多源数据对指标进行量化计算,建立结构方程模型对公交出行时空模式的影响效应进行分析.研究结果表明:公交出行模式具有时空异质性,平峰时段公交出行距离和出行时长均长于早、晚高峰时段;时间规律性强的公交出行主要发生在高峰时段,空间规律性强的公交出行集中分布在城市中心区;出行路径性能、公交运营性能、起点建成环境、终点建成环境对公交出行的时空特征有显著影响(早高峰影响效应分别为-0.749,-0.413,-0.244,-0.228);公交出行强度、出行路径性能、起点建成环境和终点建成环境对公交出行的时空规律性有显著影响(早高峰影响效应分别为0.688,0.069,0.022,0.021);各因素对公交出行时空模式的影响具有时间异质性,平峰时段的影响均大于早、晚高峰时段.研究结论能够为公交导向的城市规划设计、公交系统优化等工作提供参考依据.
为避免车辆在交叉口的急加减速与启停现象,减少车辆燃油消耗和污染物排放,提出了一种考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略.首先构建了考虑驾驶员反应的交叉口处排队车辆的改进IDM跟驰模型,通过信号配时、车辆排队长度等信息估计排队车辆消散时间;其次,依据交叉口处是否出现车辆二次排队,将生态驾驶策略分类为"前方车辆在绿灯时间清空"和"前方车辆二次排队"两种情况,结合智能网联车与交叉口的距离等信息优化车辆行驶轨迹;最后将提出的生态驾驶策略与自由驾驶在不同排队长度场景下进行对比仿真实验.仿真结果表明:相较于自由驾驶,生态驾驶策略能够有效减少车辆的急加减速与停车行为,随着交叉口排队长度的增加,生态驾驶策略的优化效果更加明显;当排队车辆在第一个绿灯时间消散时,采用生态驾驶策略的车辆的总体油耗降低了9.98%,CO2、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了11.69%、20.14%、1.66%和29.09%;当交叉口处出现车辆二次排队时,采用生态驾驶策略的车辆总体油耗降低了 15.0%,CO2、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了 15.42%、27.51%、2.24%、36.15%.
针对高速公路管控和决策应对交通状态进行准确、可靠和精细化估计的需求,本文提出了一种基于多源数据+元胞传输模型(Multi-Source Data Cell Transmission Model,MD-CTM)的交通状态估计方法.该方法针对传统CTM模型要求元胞长度必须一致的局限性,提出了一种元胞长度划分的优化方法,能够灵活调整元胞长度和数量.同时,应用卡尔曼滤波技术,将ETC门架流量、稀疏视频检测器流量和样本车辆平均速度数据融合,并与CTM模型相结合,实现高速公路元胞级交通状态估计.为了验证本文提出方法的有效性和准确性,我们利用VISSIM软件构建了长度5km的高速公路仿真场景.仿真案例结果表明,本文提出的MD-CTM模型能够较为准确地反映不同流量需求下交通流状态的时空演化特征,且相较于CTM模型,其元胞密度估计精度提高12.59%～36.26%.此外,本文选取了成都市绕城高速路段实际场景,对模型的运行效果进行了展示.
改善公铁联运"门到门"运输时效是促进公铁联运发展的重要内容.既有文献主要关注公铁联运"门到门"运输中局部环节的时间可靠性分析,针对公铁联运"门到门"全流程时间可靠性的研究不足.为此,依据公铁联运"门到门"全流程的作业环节分析,以可靠度、合并样本标准差和预留时间为可靠性度量指标,提出基于离散事件流程链仿真的公铁联运"门到门"运输时间可靠性评估方法,并采用灵敏度分析探究公铁联运"门到门"运输中公路运距占比、列车编组数量、轨道门吊数量和牵引机车数量对"门到门"运输时间可靠性的影响.结果表明:随着公路运距占比的提高、编组数量的减少、轨道门吊数量和牵引机车数量的增加,"门到门"运输时间显著缩短,而"门到门"运输时间可靠性随公路运距占比的增加而降低.当公路运距占比小于0.4时,"门到门"运输时间可靠性随编组数量的增加而降低;当公路运距占比大于0.4时,编组数量变化对"门到门"运输时间可靠性影响不显著.轨道门吊数量增加能够提高"门到门"运输时间可靠性,但增加到一定水平后,可靠性的提升效果逐渐减弱.研究成果对铁路运输企业提升公铁联运服务水平,促进多式联运发展具有重要意义.
速度预测模型在速度变异,即短时间、大幅度的速度变化场景中会出现模型失准的现象,为了获得更好的预测精度和对速度变异的鲁棒性,本研究建立了多尺度时空残差网络.时间上,通过提出的去趋势方法将速度分为趋势项和残差项,预测速度是预测残差和对应趋势项的直接加和.空间上,同时考虑了预测路段所在的局部路网和整体路网对预测的影响,构建了基于路段速度相关性的前馈神经网络模块和基于AlexNet的图像识别技术分别提取两种不同尺度的空间特征.预测路段的速度趋势、速度残差、局部路网特征和整体路网特征作为构建的编码器-解码器结构的输入以计算最终的预测速度.本研究提出了误差差异率指标来描述速度变异导致的模型失准程度,基于北京市路网浮动车数据,分析路段速度的日间和日内变化特征,选取具有不同速度变化特性的路段进行数据实验和模型验证.结果表明,模型不仅在整体测试集上具有出色的预测精度,在速度变异场景下具有更显著的性能优势.模型具有更好的鲁棒性,误差差异率相比于对照模型平均下降了约30%.
为精细化布局冗余时间,提升运行图抗干扰能力,本文考虑多种列车最小间隔时间约束,提出了基于深度强化学习的列车运行图停站-区间冗余时间联合优化模型.首先,基于武广高速铁路列车运行实绩,研究冗余时间作用特点及布局影响因素.其次,基于决策树回归算法构建环境模型,预测不同冗余时间下的列车晚点恢复效率;基于马尔可夫决策过程中的循环反馈结构,构建后验晚点时空分布学习闭环;基于Proximal Policy Optimization算法构建智能体.最后,进行实例验证,结果表明:(1)相比于线性优化结构,基于循环反馈优化结构的模型具有更准确的后验晚点时长估计精度,平均提升约11.8%;(2)本文模型收敛稳定,平均提升列车晚点恢复效率约14.87%,最高约45.17%.
准确掌握城市公共自行车租/还不均衡程度的时空规律,是引导用户参与自平衡调度、降低调度成本的重要前提.本文以宁波市中心城区公共自行车及其300 m缓冲区建成环境为研究对象,将站点的单车缺口值作为不均衡程度量化指标,基于大规模IC卡刷卡记录数据,利用K-means聚类与空间统计等手段,分析了全局站点单车缺口的时空变化规律及骑行OD特征,并构建考虑空间自相关的地理加权回归模型,对建成环境与单车缺口的内在联系进行实证研究.研究表明:①研究区域内公共自行车站点的工作日活跃特征分为2类:均衡型、就业导向型,休息日内站点特征分为3类:居住导向型、均衡型、休闲导向型;②工作日和休息日的站点单车缺口的全局Moran's I分别为0.116和0.102,表现出显著的空间正相关性;③人口密度、主干路里程、居住社区型POI变量在早/晚高峰时段分别对单车缺口具有正向/负向影响,并且南北部地区影响效用差异明显;地铁站点的影响效用与以上变量相反,空间作用特征是随地铁2号线的走向呈梯度变化.
公共交通系统作为城市运转的重要组成部分已成为学界研究的焦点.本文利用贵阳市中心城区调研数据,引入地形感知变量,构建包含潜变量的SEM-Logit模型来分析居民公共交通出行选择影响因素.结果表明:包含潜变量的SEM-Logit模型比不包含潜变量的Logit模型拟合度更佳,个人属性变量中,性别、年龄、受教育程度、个人月收入、驾照持有情况、家中小汽车规模显著影响居民公共交通出行选择;潜变量因素中,目的地可达性、吸引力、地形感知对居民公共交通出行选择造成显著负向影响,即公共服务设施越便捷、小区吸引力越强、地形感知越大,居民选择公共交通出行的概率越小,而出行态度和活动支持与居民公共交通出行选择具有正相关性.地形感知对老年人与中年人公共交通出行选择均产生负向影响,但对中年人的影响程度大于老年人;地形感知对长期居住者公共交通出行选择的影响具有持久性和适应性,对短期居住者公共交通选择削弱较小.研究结论可为山地城市规划和交通建设提供指导.
本文针对基于模块化自动驾驶车的穿梭公交系统,研究其在过饱和状态下的服务频率、编组方案和车队规模的联合优化问题.首先,利用连续近似建模方法,构造了以系统总成本(包含乘客等待时间、车辆购置和运营成本)最小为目标的数学优化模型;其次,通过最优条件分析得到了最优服务频率和编组方案的解析解,并进一步得到最优车队规模;然后,利用离散化方法将以上最优解转化为具体的时刻表和满足整数约束的车辆编组方案;最后,通过数值实验和灵敏度分析,对模型和求解方法的有效性进行验证.实验结果表明所建立的连续近似优化模型具有较高的求解精度,与离散后的模型结果相比,系统总成本误差不超过3.24％.实验结果也揭示了不同离散方法的优劣与适用情况.与传统公交(固定车辆尺寸)对比表明模块化自动驾驶穿梭公交的系统总成本更低,且在低需求水平下优势更明显.
识别城市轨道交通站点高峰时段,对合理分配站内管理资源、制定乘客限流和错峰出行方案,从而缓解线路站点的高峰拥挤现象等具有重要作用.在现有多数城市的实践和研究中,主要依据人工经验确定全网或单条线路固定长度的高峰时段,但随着城市轨道网络规模和客流的增长,该方法难以体现不同站点和线路高峰时段的差异性,为车站开展精细化运营管理带来了挑战.针对城市轨道交通网络中的每个站点,本文基于以5 min为单元的进出站连续客流数据,提出了一种基于有序样本聚类的站点级差异化高峰时段识别方法.根据识别结果,进一步定义高峰时段时间窗最大客流、峰左(右)客流比和高峰时段长度三个指标,将网络中的站点高峰分为无高峰、微弱高峰、明显高峰三类.最后,以上海轨道交通18条运营线路5个工作日的客流数据为例,验证了方法的有效性.分析结果表明:①所提出方法可同时辨识出高峰时段的开始时刻和结束时刻,无须预先确定高峰时段长度,并且针对高峰时段的特点,使用定制化聚类参数,能够识别全网各站点差异化高峰时段;②同一条线路中站点距市中心越远,其进站早高峰时段开始越早,验证了辨识差异化高峰时段的必要性.
研究高速公路隧道入口段行车风险的影响因素,确定其行车风险等级,从而可提高隧道入口段行车的安全性与舒适性.利用文献萃取法,从驾驶员因素、道路条件、交通条件和环境条件中选取18个行车风险因素,建立了高速公路隧道入口过渡段行车风险因素集.基于决策实验室-解释结构模型建立了高速公路隧道入口段行车风险因素识别模型,筛选出高速公路隧道入口过渡段行车风险评价指标,并结合风险评价指标建立了山区高速公路隧道入口过渡段行车风险可拓云评价模型.利用熵值法确定评价指标权重,根据最大关联度原则明确了隧道入口段的行车风险等级,通过与可拓法的对比分析进而验证模型的准确性.通过实例应用分析发现,利用可拓云模型和可拓法计算出隧道X和隧道Y的行车风险等级均为Ⅱ级,而隧道X的特征期望值大于隧道Y的特征期望值,表明隧道X的安全水平高于隧道Y.两个模型计算出的可信度均小于0.01,可信度都较高,结果表明了可拓云模型的有效性和科学性,为探究高速公路隧道入口段行车风险提供了一个新的方向.研究结果不仅有助于高速公路隧道入口段行车安全的提升,同时对研究交通事故的影响因素与形成机理具有借鉴意义.
