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考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数
姚志洪;郝慧君;巫雪梅;赵斌;蒋阳升;为解决未来自动驾驶专用车道的规划设计问题,本文提出了一种自动驾驶车与人工驾驶车混合交通流路段阻抗函数模型。首先,分析了自动驾驶专用车道的设置对混合交通流中车辆跟驰模式的影响;其次,在此基础上,引入微观跟驰驾驶模型,推导了不同自动驾驶车辆渗透率条件下的路段通行能力函数,分析了自动驾驶车辆对路段通行能力的影响;然后,将混合交通流通行能力引入经典的BPR函数,推导了考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数模型;最后,设计了数值实验讨论了自由流速度(自由流行程时间)、自动驾驶车辆的渗透率和安全车头时距对路段阻抗的影响。结果表明:(1)当路段流量较小时,自动驾驶车辆的引入对路段阻抗行程时间的影响较小;(2)当自动驾驶车的渗透率为30%时,设置自动驾驶专用车道对行程时间的改善最为明显;(3)当流量较小时,自动驾驶车辆渗透率对路段阻抗行程时间的影响较小,而随着路段流量的增大,自由流速度和自动驾驶车辆渗透率将共同决定路段的行程时间。相关成果可为未来自动驾驶专用车道的规划与设计提供理论支撑。
建成环境对老年人出行方式选择的非线性影响
石庄彬;鄢春花;何明卫;刘阳;何民;研究老年人的出行方式选择有助于更好地理解老年人出行行为，对提高老年人出行便捷性和可达性，构建老年人友好型社会和改善交通系统的公平性具有重要意义。本文基于2021年贵阳市居民出行调查数据，运用梯度提升决策树模型，研究老年人出行方式选择的决策机理，并深入挖掘公交站点辐射区内不同老年群体选择行为的异质性。结果表明：（1）出行特征是影响老年人出行方式选择最重要的因素，相对重要度达58.51%，其次是建成环境因素（35.49%），二者均远高于社会经济属性的相对重要性(6%)。（2）建成环境对老年人出行方式选择的非线性作用显著，其中老年人步行出行的距离阈值为3 km；老年人出行更多的是空间分散模式，而非以市中心为导向模式。因此，对老年人出行方式选择的干预在建成环境阈值范围内更加有效。（3）建成环境对老年人出行方式选择的影响不仅存在独立的非线性效应，不同的社会经济属性还会导致其存在群体差异。这些发现可为创建面向老年人友好的出行环境提供决策支撑。
基于FP-growth算法的交通事故和违法关联规则研究
李昀轩;李萌;陆建;顾欣;交通事故和交通违法之间的关联规则是交通安全领域的重要研究问题。本文提出了一种基于时空约束条件的交通事故和交通违法数据关联方法,采用FP-growth(频繁模式)关联分析算法深入挖掘事故和违法之间的内在关联和潜在规律。选取苏州市吴江区中心城区2017年2 176条交通事故数据和98 584条交通违法数据作为研究对象,通过基于时空约束的数据关联方法获得1 417条交通事故和违法关联数据,关联数据在空间和时间上分布均匀,数据的发生时间集中于每天7:00～22:00之间且具有明显的早、晚高峰现象;通过FP-growth算法获得5类交通事故和4类交通违法共18条强关联规则。研究结果表明,"闯红灯"违法行为会导致交通事故产生,下雨或堵车会加剧违法行为转化成交通事故。车辆"违停"违法行为关联所有交通事故类型,导致周边的交通安全风险明显提高。关联规则可以帮助交通管理者制定更有效的措施减少相关交通违法行为,从源头减少交通事故的发生,提高城市交通安全水平。
大学校园校内巴士规划与设计——以深圳大学为例
熊萍;本文针对目前大学校园内部人员出行存在的种种问题,研究了大学校园内部巴士的规划与设计方法,对校内出行的现状特征与需求意愿进行调查。深入分析校园内部人员出行的行为特征,包括出行方式、出行距离、出行频率、出行起讫点、出行目的、出行时间等方面,总结校内出行与普通出行的不同之处,并基于出行满意度与意愿调查的结果,提出校内公共交通的规划理念。利用四阶段法对校内巴士客流需求进行预测,结合校内路网模型得到了路段流量分配结果,最后在校园内部绿色交通、宁静交通及慢行交通的需求基础上,提出了校园内部巴士的近远期设计方案。
基于结构方程模型的快递物流服务满意度研究
吴刚;陈杰;陈鑑;邹泓瑶;黄蕾;传统快递物流服务研究,主要针对服务质量对顾客满意度的影响,缺少服务环节中的关键维度和服务质量的关键因素分析。因此,论文引入服务接触理论,将感知服务质量分为企业接触、商品接触、物流员工接触三个服务接触维度,构建快递物流服务满意度的结构方程模型,明确了服务质量对顾客满意度的重要性及其关键作用因素。以顺丰快递为例,运用AMOS软件对快递物流服务满意度的结构方程模型进行实证检验,结果表明该模型能较好反映快递物流服务要素对顾客满意度的影响路径。感知服务质量、感知价格、顾客期望对顾客满意度的影响依次降低,商品接触是改善感知服务质量的关键环节。
基于公交OD数据的居民公交出行特征研究
芦方强;陈学武;胡晓健;已有研究在应用"四阶段法"进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析。文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出:①公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关;②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。
车货供需匹配模型与算法研究综述
徐新昊;张小强;杨云;王光超;随着货车保有量及货运需求的迅速增长，车货供需匹配问题成为了货运电子商务平台的核心和热点。本文主要针对车货供需匹配问题从模型和算法两个方面对现有文献进行梳理和总结。在车货供需匹配模型方面，考虑的优化目标主要包括满意度、公平性和稳定性三个方面的评价指标，根据应用场景，将车货供需匹配模型分为一对一、一对多和多对多三类，其中一对一车货供需匹配模型针对整车运输，其他两种则对应零担运输。随着三种应用场景的模型复杂程度越来越高，相应求解难度、求解时间也呈现递增趋势。在车货供需匹配算法方面，根据货运需求数据的结构与特点可以划分为最优化算法、人工智能算法、推荐算法以及其他算法四类：对于小规模、时效性要求不高的货运需求，可以根据模型的特点与特性设计最优化求解算法；对于大数据、交互性数据或实时性要求高的货运需求，人工智能算法和推荐算法则是车货供需匹配问题的有效途径，其中人工智能算法通过预测车主行为或匹配结果实现匹配任务，而推荐算法可以针对车货需求大数据实现有效的召回并推荐。最后，本文总结了现有研究的不足之处，并从中归纳出三个值得进一步研究的方向：一是结合实际业务场景和车货信息大数据背景，提高车货供需匹配方法的实际可行性；二是进一步挖掘更多的评价指标，如车主偏好以及订单目的地接单概率等指标；三是关注车货供需匹配的实时决策问题，重点考虑货运需求的动态随机性以及平台和车主的长期收益目标。
面向巡检车与无人机协同电力巡检的车辆路径规划方法
曹峰;崔少华;荆治家;姚宝珍;为解决电力巡检无人机续航时间短、远距离机动性弱等问题，电力企业试点推广了无人机与巡检车协同巡检的新型作业模式，即车机协同巡检。这种模式实现了无人机和巡检车的优势互补，可用于大面积输电线路巡检作业。车机协同电力巡检作业过程中，巡检车的行驶路径直接影响无人机任务杆塔分配方案和巡检效率。考虑到车机协同电力巡检作业特性，将驻车点选址、驻车点处无人机任务分配及巡检车路径规划问题相结合，提出了一种面向大面积巡检区域的巡检车路径规划方法。本文以最小化巡检车完成整片运维区域巡检任务的总作业时间为优化目标，在考虑每个驻车点处无人机巡检任务分配的基础上构建了车机协同巡检车辆路径模型，设计了一种多层嵌套的启发式算法进行求解，可根据运维区域杆塔分布求解近似全局最优的驻车点选址方案及该方案下巡检车的近似最优行驶路径。最后，基于真实杆塔数据进行的实例分析展示了算法的求解效果，得出了巡检车在每个工作日访问的驻车点序列及行驶路径，可为电力企业编排车机协同巡检作业排班计划提供参考。
交通仿真模型融合微观车辆排放模型研究综述
单肖年;陈小鸿;为评估交通管控策略的潜在环境效益,在交通仿真模型中融合微观车辆排放模型,可仿真估计机动车污染物排放特征。论文比较分析了微观车辆排放模型的基本特点,总结了微观车辆排放模型本地化移植的方法与进展;对宏观、中观、微观多层级交通仿真模型融合微观车辆排放模型的方法进行了综述分析。研究发现,宏观及中观交通仿真模型与微观车辆排放模型的融合方法主要体现在机动车污染物排放因子修正及车流运行轨迹重建上。现有研究者对微观交通仿真模型融合微观车辆排放模型是否能够准确地估计机动车污染物排放特征存在分歧,表现在微观交通仿真模型输出的车辆比功率分布特征与观测的真实值存在不一致性。最后讨论了模型融合应用发展的未来研究方向。该综述对交通仿真模型融合微观车辆排放模型的一体化平台设计具有重要参考价值。
考虑出行者习惯与利他性偏好的自动驾驶网约车使用意向模型
齐航;夏嘉祺;王光超;贾宁;贺正冰;为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型。对367份有效问卷进行参数拟合,结果证实了引入心理潜变量后的TAM模型具有良好的适配性,能够解释使用意向总方差的59.4%。路径分析结果表明,影响自动驾驶网约车最直接的三个因素是自动驾驶车辆的感知有用性、出行者利他性偏好、网约车出行习惯,对应的直接效应分别是0.591、0.243和0.146。网约车平台感知可靠性、自动驾驶车辆感知易用性、网约车出行社会影响对自动驾驶网约车使用意向的影响作用,均可被上述三类潜变量完全或部分中介。受教育程度较低的出行者,对网约车平台可靠性的认可度更高,对未来自动驾驶网约车使用意向也更为积极。研究结果对于促进自动驾驶网约车良性发展具有一定的借鉴意义。