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基于图神经网络的铁路冷链运输网络链路预测
杨晓源;甘蜜;董鑫驰;李垚;彭涛;【背景】随着我国现代冷链物流体系的基本建成，未来发展的重点已逐步由骨干设施的选址与空间布局，转向对网络内部运作机制的优化与协同效率的提升。因此，把握运输需求在枢纽节点间的流通情况和变化趋势尤为重要。【方法】针对铁路冷链运输网络演化背后的复杂联系，提出了一种基于机器学习的链路预测方法以揭示潜在的网络结构。该方法包含学习样本构建、目标子图提取、节点属性收集等关键步骤，通过图神经网络模型判别城市间的运输联系，实现对铁路冷链网络节点间未来连边的预测。【数据】基于中铁特货2023—2024年货物运单数据构建冷链运输网络，对比不同网络规模和样本比例下的模型性能，确定合适的模型架构和超参数组合。【结果】与其他图神经架构相比，图同构网络受正负样本比例和子图规模波动影响较小，较为适合铁路冷链网络的应用背景。模型在验证集上的平均受试者工作持征曲线下面积（AUC）达到0.947，测试集上的准确率达到84.2%，证明此方法能够有效捕捉城市间开展冷链运输的内在联系机制。【应用】使用图神经网络预测网络演化趋势是机器学习技术在铁路货运领域的应用的一次有益尝试，为铁路冷链运输部门的市场开发与运营优化提供了重要参考。
成网重载列车群组计划与运行计划协同优化
黄京金;倪少权;宋宗莹;吕苗苗;【背景】依托通信技术和列控技术快速发展，以车车通讯实现虚拟编组的列车群组运行成为重载铁路突破运能瓶颈的关键方法之一。【目标】研究路网层面群组列车编组、组群车站、群组规模、编组次序与列车运行计划协同优化问题，以缓解群组运行下运能提升与运输效率下降之间的矛盾。【方法】以离散时空网络模型描述成网重载列车群组与运行计划协同优化问题，以困难区段通过能力最大、列车旅行时间最小为目标优化上层群组计划，以列车停站时间最短为目标优化下层列车运行计划。上层设计递归分解算法解决群组计划组合爆炸，下层融合递归分解和人工水母算法快速求解列车运行计划。【数据】根据国能铁路包神南线装车站能力，生成130列理论列车开行数据进行验证。【结果】（1）算法高效，130列列车的运行计划实现8 min内求解，群组与运行协同优化实现15 min内求解；（2）群组运行模式能够突破传统运行模式的运能瓶颈，将困难区段线路能力利用率由理论值的108.33%下降至69.44%，线路下游区段线路能力利用率由84.17%下降至79.17%，困难区段由线路下游转移至上游单元列车汇聚区段；（3）采取群组运行模式能显著提升运输能力与运输效率，但群组规模变化对运输能力的影响小，对运输效率的影响大，群组规模小时运输效率高。
不同万吨编组列车空气制动特性对纵向动力学性能影响
周占松;王馨悦;王开云;【背景】空气制动系统仿真对万吨编组列车纵向动力学研究至关重要。【目的】旨在优化列车编组和司机操纵，提升万吨重载列车纵向动力学性能。【方法】针对我国货运列车常见的万吨列车编组形式，基于气体流动理论，考虑制动机结构以及控制原理，建立万吨编组列车的空气制动仿真模型。模型考虑管道气体流动、制动机各阀体作用机制，以及副风缸、加速缓解风缸、紧急风缸和制动缸等腔室结构，仿真计算常用制动、全制动及紧急制动下的万吨重载列车空气制动系统特性，进一步对比分析不同空气制动下的列车纵向动力学性能。【结果】制动缸稳态压力随减压量增大而增加，紧急制动压力上升速度显著快于全制动；制动缸出闸延时随车辆位数近似线性增长，C80编组列车的制动与缓解时间均最短。【结论】纵向动力学性能对比表明，C80编组的车钩力与加速度指标最小，纵向冲动性能显著优于C64和C70E编组列车。
集装箱铁水联运作业设备调度优化研究综述
常祎妹;王子翔;林忆婷;【背景】集装箱铁水联运作为一种高效的多式联运方式，在全球综合交通运输中发挥着核心作用。【目标】系统性梳理集装箱铁水联运港口的作业设备调度优化领域研究现状，提炼领域未来重点研究方向。【方法】利用知识图谱分析软件CiteSpace对中国知网数据库及Elsevier数据库收录的集装箱铁水联运港口以及铁路集装箱中心站主题下的1150篇文献分别进行了关键词聚类分析，得到铁水联运港口、铁路集装箱中心站等研究热点。从不同角度出发对代表性文献进行综述和总结，根据相关文献的研究方向及研究内容，分析其研究方法及成果，得到铁水联运港口以及铁路集装箱中心站作业设备调度优化方面的研究现状，并结合不足之处指明该研究领域三点潜在发展方向。【结果】从作业设备数量来看，现有研究主要集中在单作业设备的调度优化上；从集装箱转运作业模式来看，仅有少数研究者对“列车-堆场-船舶”混合转运模式进行了探讨；从智能技术应用层面来看，针对传统铁水联运港口的研究远多于自动化铁水联运港口。【结论】未来的研究方向应包括：针对不同港口布局下的多类作业设备协同调度优化研究；根据港口实际情况选择合适的“列车-堆场-船舶”混合转运作业模式研究；基于科技驱动引入自动化作业设备，在提高作业效率的同时解决新的作业约束问题，从而推动港口向高效化、绿色化方向进一步发展。
面向多主体参与的多式联运竞合方法研究综述
甘蜜;谭湘蓉;罗骁宇;张义萌;朱舒阳;丁万斌;刘晓波;马霖;【背景】在全球供应链波动、“双碳”目标与多式联运“一单制”推进的背景下，多式联运发展过程中多主体治理问题日益凸显。【目标】系统梳理多主体参与的多式联运竞合研究主题与方法体系，并识别研究不足，提出未来研究方向。【方法】融合文献计量与系统综述，利用CiteSpace工具进行关键词可视化分析，并按照战略层、战术层、运营层和应用层对相关研究进行归纳与比较。【数据】CNKI与Web of Science数据库中2015年1月到2025年6月之间116篇相关的中英文文献。【结果】现有研究主要采用了博弈论、优化与仿真方法，研究议题包括战略层的竞合博弈与政策激励下的均衡分析，战术层的枢纽选址、网络资源配置与收益分配，运营层的分布式协同调度与供需匹配，以及应用层基于区块链/物联网的信任重构与平台设计。【结论】未来研究应聚焦于深化多政策情景下多式联运细分主体竞合行为分析；构建异质货物协同网络与多周期动态收益分配机制；发展隐私保护的实时调度与强化学习智能决策方法；完善责任界定与法律适用规则，加强技术落地的实证评估，从而推动多式联运多主体治理从理论向实践转化。
时间和碳交易价格不确定的协同联运路径优化
卜凡;吕莹;奇格奇;刘洋辉;【背景】推动多式联运发展，促进公路运输向铁路、水路运输转型是促使交通运输业节能减排的重要途径，但传统多式联运灵活性不足且各利益相关方之间缺乏协同合作，导致多式联运发展缓慢。协同联运作为一种更为灵活的多式联运模式，能够有效弥补传统多式联运的局限性。【目标】面向多式联运企业，同时考虑运输过程中时间和碳交易价格的不确定性，综合运输、转运、碳排放以及与时间相关的多项成本，提出协同联运模式下的路径优化方案。【方法】通过联合作业时刻的动态调整对运输时间的变动及时做出反馈，以最小化成本为原则构建了协同联运路径优化模型。利用蒙特卡罗抽样处理时间分布，使用三角模糊数刻画模糊碳交易价格，从而将不确定模型转化为混合随机模糊机会约束规划模型，为准确、高效地求解，通过时间窗放缩剪枝改进了深度优先搜索算法，并设计算例对模型和算法进行了验证。【结果】研究结果表明，本文模型对不同时间分布具有普适性；改进算法的求解效率相较于传统的深度优先搜索算法提升了88.4%，且随样本容量的增大优势愈发显著；运输企业的碳交易价格风险偏好水平的变动会促使运输方式转变，但无论企业对碳交易价格持何种态度，施行碳交易政策都会使得碳排放量显著降低。【结论】本文构建的协同联运路径优化模型，可有效解决不确定环境下的协同联运路径优化问题，为协同联运方案规划提供依据，既能够提升企业的经营效益，也可推动运输结构向低碳模式（铁路、水路运输）转型。
考虑时间价值差异的港口群海铁联运协同补贴策略
简文良;闫婷婷;【背景】财政补贴是激励发展海铁联运的重要举措，而我国各港口现行的补贴政策多存在忽视货运需求特征、港口间协同不足等问题，补贴效率有待进一步提升。【目标】基于货物时间价值划分不同的货物需求类型，制定多港口系统面向差异化需求的协同补贴策略。【方法】综合考虑货物资金占用成本、延误成本、贬值成本，建立货物时间价值测度方法。在此基础上，构建上层为补贴决策优化、下层为货源分配优化的海铁联运协同补贴双层优化模型。【数据】以福建省福州港和厦门港的双港口系统海铁联运为案例开展模型应用研究。【结论】考虑时间价值差异的港口群海铁联运协同补贴策略能够有效提高财政资金利用效率，实现港口群海铁联运总量提升。模型仿真结果显示，在实现相同海铁联运量的情况下，协同补贴模式较非协同补贴模式实现了约45%的财政资金缩减；在相同的补贴总额约束下，实施差异化协同补贴的系统海铁联运总量较无差异化协同补贴增幅可达约7%。
考虑快递员行为的末端网点竞争选址双层规划
高雅;程佳豪;李国旗;【背景】在市场竞争加剧背景下，企业亟需通过优化末端快递网点选址以应对供需失衡与成本压力。现有研究因忽视快递员的决策行为，导致优化方案与现实偏好错位。【目标】构建数据驱动的双层规划模型，通过优化网点布局决策实现企业利润与快递员效用的协同提升。【方法】上层以企业利润最大化为目标，统筹网点的新建、改建与关停决策；下层以快递员效用最大化为目标，引入基于贝叶斯自动相关性确定（MNL-ARD）方法估计的效用函数，准确刻画其在多品牌竞争中的选择行为。在求解算法上，利用对偶理论与互补松弛条件将双层模型转化为单层混合整数线性规划问题。【结论】基于成都市郫都区犀浦街道数值实验表明，优化后的网点布局在显著降低成本的同时，实现了企业利润与快递员效用的协同提升，验证了双层规划模型在识别低效网点与高潜力区域方面的有效性。【应用】所构建的基于快递员选择行为的双层规划模型可为多品牌竞争环境下的末端快递网络重构提供决策依据，实现企业资源优化与网络运营效率提升。
基于干散货货主潜类别分析的堆存期选择预测
栾建霖;杨彬;王斯妮;贾鹏;【背景】在当前全球港口加速推进数字化转型和智慧物流体系建设的行业变革浪潮中，港口运营模式正经历着从传统劳动密集型向数据驱动型的根本性转变。【目标】提升干散货货主堆存期选择的预测精度，解决传统方法难以捕捉货主异质性的问题。【方法】提出一种基于分层融合框架的预测方法，利用潜类别分析（LCA）识别货主群体的的行为异质性，将其划分为具有不同堆存行为偏好的潜在类别，再将LCA生成的货主堆存行为偏好类型标签作为一项关键的特征增强信息，输入至极限梯度提升（XGBoost）算法中，实现对各类货主堆存期选择的精准预测。【数据】采用青岛港前港公司物流电子报文数据和上海钢联电子商务的市场相关数据作为基础数据集，包含货主堆存行为与干散货市场动态信息。【结论】LCA揭示出三种典型的货主堆存行为模式，即均衡稳健型、灵活多变型与高效敏捷型，同时LCA-XGBoost模型在准确率、召回率、F1-score及AUC等关键指标上均表现出明显优势，预测精度高，表现稳定。【应用】该研究成果可应用于港口智能堆场管理系统，通过精准预测不同类别货主的堆存周期，实现堆场资源的动态优化配置，提升堆场周转率。
基于改进聚类算法的大规模货车组队规划
戴宇航;张逸骥;卿三东;甘蜜;【背景】公路货运在我国物流体系中长期占据主导地位，是经济健康发展的重要支撑，同时也是国家“双碳”目标背景下交通运输领域节能减排的关键环节。【目标】针对公路货运运营主体分散、运输任务以单车运行为主、协同调度能力不足等问题，引入货车组队技术以提升运输组织效率，构建非固定路径条件下的货车计划组队成本最小化规划模型，实现系统层面的降本增效与节能减排。【方法】在模型构建层面，不仅将燃油成本、人工成本及超时惩罚纳入综合优化目标，还创新性地引入了“首车激励”机制以提升承运人的组队意愿，并精细刻画了绕行决策、硬时间窗、多速度行驶策略及货车异质性等现实运营特征。在求解算法层面，针对大规模规划难题，设计了一种契合货车组队时空特性的谱聚类算法，通过耦合可绕行边筛选技术与大M值收紧策略，有效削减了低质量组队组合，从而在保证解质量的同时显著提升了大规模场景下的求解效率。【结论】在标准网格路网与四川省高速公路网络场景下，对500辆和2000辆货车开展数值实验，结果表明本文构建模型可实现8%以上的运输成本节约，效益值最高达11.27%，且所用算法在节能效益和计算效率方面均优于基于时空分布相似性的传统聚类方法。敏感性分析结果显示，车队规模、起讫点聚集程度及时间窗宽松度对货车组队效益具有显著影响。【应用】提出的货车计划组队理论与方案求解算法可为我国大规模路网下货车组队规划及智慧物流系统设计提供理论参考与数据支撑。
《交通运输工程与信息学报》投稿指南
<正>《交通运输工程与信息学报》为双月刊，双月20号出刊，主要关注交通运输系统（包括道路、铁路、航空、航海等各种交通方式）运营管理与信息化相关创新理论方法研究。尤其鼓励面向国家重大需求与领域热点的探索与创新，如：国家综合立体交通网、交通强国、川藏铁路、碳中和与碳达峰、自动驾驶、大数据与机器学习等。
期刊信息
创刊时间：2003
出版周期：双月刊
主管单位：中华人民共和国
主办单位：西南交通大学
主编：刘晓波 贺正冰
邮箱：jtt@swjtu.edu.cn
ISSN ：1672-4747
CN ：51-1652/U
期刊计量指标
影响因子：3.245
学科排名：7/169
所属分区：Q1
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