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2022年 第40卷  第2期

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综述
面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知研究综述
冯忠祥, 李靖宇, 张卫华, 尤志栋
2022, 40(2): 1-10. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.001
摘要(369) HTML(221) PDF(89)
摘要:
面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知是接管时正确应激反应和操作的前提，是交通安全领域的研究重点。分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知概念及其特性；从驾驶人特性、自动驾驶系统、驾驶情景这3个方面分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知的影响因素；从驾驶行为表现、接管绩效和主观评价这3个方面对人机共驾车辆驾驶人风险感知衡量方法进行归纳总结；梳理归纳了基于驾驶人培训、辅助设备调节的风险感知能力提升方法。结果表明：相比于手动驾驶，人机共驾车辆驾驶人风险感知能力较低，且是多因素耦合作用下的结果；现有风险感知能力评价方法各有弊端，缺少可广泛应用的普适性量化方法；对驾驶人状态进行动态监测和调节是保障人机共驾车辆安全应用的前提。基于现有研究中存在的问题，指出了人机共驾车辆驾驶人风险感知未来研究方向，主要包括多因素耦合情况下的风险感知研究、风险感知能力量化模型构建、风险感知能力安全阈值研究、风险感知能力动态监测与稳态保持方法研究。
道路交通安全研究的现状与热点分析
万明, 吴倩, 严利鑫, 万平
2022, 40(2): 11-21. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.002
摘要(356) HTML(217) PDF(82)
摘要:
道路交通事故的产生对民众的生命安全和财产损失影响巨大，国内外学者在该方面进行了大量的研究。为了整体把握道路交通事故研究热点及发展趋势，从中国知网(CNKI)核心期刊数据库和Web of Science核心合集数据库选取了2000—2020年与道路交通事故相关的3 943篇文献为数据源，借助CiteSpace和VOSviewer文献计量软件平台从文献分布特征、关键词共现、关键词聚类、关键词突现等方面进行分析，并在此基础上从事故黑点鉴别与影响因素分析、事故安全评价与事故预测、事故伤害(RTI)的流行病学研究和预防、事故处理与安全管理、事故仿真与驾驶行为分析这5个研究方向分析道路交通安全的研究趋势与热点问题。研究表明：①从作者合作方面分析发现道路交通事故研究具有多学科交叉性质；②对关键词共现分析发现国内外期刊关键词共现类别基本一致，说明国内外对道路交通事故方面的研究具有较强的一致性；③数据分析发现当前研究还存在实时交通事故评价手段欠缺、道路交通伤害数据结构不统一、事故仿真模型的通用性与有效性有待于进一步提高等问题；④从研究趋势的演进来看，未来的研究趋势主要集中在道路交通事故侵权责任研究、道路交通事故对道路通行能力的影响等方面。
交通安全
基于异步交互聚合网络的港船作业区域人员异常行为识别
陈信强, 郑金彪, 凌峻, 王梓创, 吴建军, 阎莹
2022, 40(2): 22-29. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.003
摘要(115) HTML(58) PDF(45)
摘要:
港船作业区域人员的异常行为识别可为智能航运的管控与决策提供重要数据支撑，有利于推动智慧港口和智能船舶的发展。基于异步交互聚合网络开展了面向港船工作环境下的人员异常行为识别研究。基于YOLO模型对港船图像进行卷积操作，利用特征金字塔优化卷积结果得到图像序列中每一帧的人员位置，结合联合学习检测和嵌入范式输出港船图像序列中的人、物体特征信息以及时序信息；利用异步交互聚合网络中的交互聚合结构更新特征池的多维度特征信息，以识别港区与船舶工作环境下的人员异常行为。实验结果表明：提出的港船作业区域人员异常行为识别方法的平均识别精度为91%，在港区工作环境下的人员异常行为识别精度为85%，在船舶驾驶台环境下，提出的异常行为识别框架对船员的不安全行为识别精度达到97%。所提出的识别框架在不同港船作业区域环境中都能获得较好的精度，验证了其有效性和可靠性。
基于车道线虚线角点检测的行车安全视距测算模型
田顺, 田山山, 杨炜, 魏朗, 陈涛
2022, 40(2): 30-37. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.004
摘要(95) HTML(44) PDF(34)
摘要:
开展行车视距调查对于营运期公路安全评价至关重要，这对车载条件下行车视距检测提出了要求。针对现有基于车道线图像特征点所构建的视距模型精确度不高的问题，提出了1种以车道线虚线角点为关键特征的行车安全视距测算模型。在车载设备获取的图像预处理基础上，采用轮廓跟踪法对车道线虚线轮廓进行提取，通过设定轮廓尖锐度阈值以实现对车道线虚线角点的初步筛选；使用最大、最小距离法对候选角点进行聚类分类，将每类中尖锐度最大的点判定为真实角点；此外，结合车道线虚线图像梯形特征实现对角点的精确提取；根据成像原理的坐标转换关系，通过解构角点在世界坐标和像素坐标之间的映射关系以求解二者之间的转换矩阵，得到实际道路环境的行车安全视距测算模型；将模型所测算的行车视距与运行车速所需的行车视距进行对比，实现对不同道路线形下行车视距的评价。通过实车实验对所提行车视距测算模型进行动态和静态检测精度验证。结果表明：该模型在静态条件下的行车视距检测误差小于7%，低于采用车道线特征点提取方法检测的误差；在动态车载条件可实现行车视距的连续检测，表明在该模型能适应动态条件对行车视距的检测。该模型可实时动态检测行车视距，为营运期公路安全评价提供支撑。
超高速公路圆曲线半径参数的可靠性分析
张航, 梁家明, 吕能超
2022, 40(2): 38-44. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.005
摘要(92) HTML(50) PDF(29)
摘要:
为探究超高速公路路线设计确保车辆行车安全的圆曲线最小半径值，引入可靠度理论，以汽车在圆曲线路段行驶时不产生横向滑移为约束条件构建动力学模型，利用该模型对圆曲线半径进行分析，并提出圆曲线半径的可靠度功能函数。对功能函数中的车辆运行速度、路面横向摩擦系数、道路超高值等相关参数进行统计，并分析其分布规律。求解设计速度分别为100，120，140，160 km/h时超高速公路圆曲线的最小半径值，取整后用蒙特卡洛法仿真估计各设计速度对应最小半径的失效概率。结合公众心理承受度，以失效概率小于0.01%为基准，对各设计速度下的圆曲线半径进行可靠性设计，得到超高速公路圆曲线最小半径推荐值在潮湿的路面条件下分别为920，1 000，1 100，1 220 m；在积雪的路面条件下分别为1 380，1 400，1 420，1 450 m。实证结果表明：在事故率较高的路段，各段圆曲线半径对应的失效概率最小值为0.019 5%，大于最小圆曲线半径的失效概率值0.01%。采用0.01%的失效概率设计超高速公路圆曲线半径，可保证其安全性高于现有标准。
基于CIDAS数据与集成学习的电动两轮车骑行者伤害致因分析
魏雯, 杜雨萌, 董傲然, 秦丹, 朱彤
2022, 40(2): 45-52. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.006
摘要(106) HTML(47) PDF(24)
摘要:
电动两轮车保有量持续增长导致相关的事故伤害日益严重。为研究电动两轮车-机动车碰撞事故中电动两轮车骑行者受伤程度的影响因素，以中国事故深度调查(CIDAS)数据集中的1 246起电动两轮车-机动车事故案例为基础，对比随机森林、XGBoost和LightGBM这3种集成学习模型性能，基于准确率等指标选用性能最优的LightGBM模型进行电动车骑行者受伤严重程度预测。结合SHAP可解释方法，进一步分析发现自变量与因变量之间存在明显的非线性关系：电动两轮车骑行者抛出距离对死亡的影响存在明显的阈值效应，电动两轮车骑行者被抛出距离小于5 m时，不易发生死亡事故，超过5 m时，抛出距离和死亡风险呈正相关；事故发生地为市区外或公路上以及与载重物车辆相撞能显著增加电动两轮车事故中骑行者的死亡风险；电动两轮车不加装脚蹬、座位高度大于70 cm、车把宽度为61~65 cm、车把设计形式为向后弯曲或牛角状等因素可降低死亡风险；与电动两轮车骑行者相关的降低死亡风险的因素包括女性、年龄在30~50岁及对事故发生地环境更为熟悉。
交通信息工程与控制
车车通信环境下考虑交通拥堵状态的碰撞时间混合分布建模研究
赖子良, 王江锋, 李晔, 刘兴华
2022, 40(2): 53-62. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.007
摘要(96) HTML(40) PDF(31)
摘要:
碰撞时间（TTC）是评价车车碰撞风险的有效指标，然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车（V2V）通信环境下不同交通状态的TTC分布规律，通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境，开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加速度和航向角建立动态冲突辨识模型，计算车辆以任意角度接近时的TTC值；针对TTC值的结果出现多峰值现象，将交通流分为“拥堵、缓行、畅通”这3种状态，构建了考虑交通流状态的高斯混合模型以描述不同交通状态下的TTC分布规律，并采用最大期望（EM）算法进行参数求解。将所建高斯混合模型与负指数分布、对数正态分布、负指数/对数正态混合分布这3种传统的TTC分布模型进行对比，采用校正决定系数R2评价模型的拟合优度，并通过K-S检验验证模型的有效性。在此基础上，将所建高斯混合模型应用于非车车通信条件下不同交通状态的TTC分布拟合描述，进一步验证模型的适用性。结果表明：车车通信环境下“拥堵、缓行、畅通”这3种交通状态下的高斯分布均值逐渐增大，所处交通场景的碰撞风险依次降低；考虑交通状态的TTC高斯混合模型拟合优度为0.950 5，相较于其他TTC混合分布模型，拟合优度提升了0.057 5。
基于高德导航数据与FOA-GRNN模型的驾驶倾向性辨识方法
李浩, 王晓原, 韩俊彦, 刘士杰, 陈龙飞, 史慧丽
2022, 40(2): 63-72. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.008
摘要(95) HTML(79) PDF(18)
摘要:
为提升汽车主动安全功能，研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法。基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序，并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储。通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息，采用主成分分析法（PCA）提取驾驶倾向性主要因子，并将驾驶倾向分为激进型、普通型和保守型这3类。构建基于果蝇优化算法（FOA）和广义回归神经网络（GRNN）的高精度驾驶倾向性辨识模型，利用特征变量集对模型进行训练和验证。验证结果表明：该模型总体准确率可达94.17%，对激进型、普通型和保守型的驾驶倾向性的辨识精确度分别为95.06%，92.5%，94.93%；进一步对比发现，该模型比单一的GRNN模型总体准确率提高5%~10%，与现有基于惯性传感器数据和离散小波变换结合自适应神经模糊推理系统的方法相比，该方法更具实用性且模型总体辨识准确率提升了2.17%。
基于改进RepVGG网络的车道线检测算法
杨鹏强, 张艳伟, 胡钊政
2022, 40(2): 73-81. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.009
摘要(87) HTML(30) PDF(19)
摘要:
为提高自动驾驶系统中车道线检测的速度和精度，提出了基于可解耦训练状态与推理状态的车道线检测算法。在结构重参数化VGG（RepVGG）主干网络中引入注意力机制压缩-激励（SE）模块，增强对重要车道线信息的特征提取；同时设计并行可分离的辅助分割分支，对局部特征进行建模以提高检测精度。采用行方向位置分类车道线检测方式，在主干网络后加入逐行检测分支，减小计算量的同时实现对遮挡或缺损车道线的检测；设计偏移补偿分支，在水平方向上细化局部范围内预测的车道线位置坐标，以恢复车道细节。通过结构重参数化方法解耦训练状态模型，将多分支模型等价转换为单路模型，以提高推理状态模型的速度和精度。对比解耦前后的模型，本研究算法速度提高81%，模型规模减小11%。利用车道线检测数据集CULane对算法进行测试，与目前基于深度残差神经网络的车道线检测模型中检测速度最快的UFAST18算法相比，其检测速度提高19%，模型规模减小12%，评价指标F1 -measure由68.4增长到70.2；本研究算法的检测速度是自注意力蒸馏（SAD）算法的4倍，空间卷积神经网络（SCNN）算法的40倍。通过城区实车实验测试，在拥挤、弯道、阴影等多种复杂场景下车道线检测结果准确稳定，常见场景下车道线漏检率在10%~20%之间。测试结果表明，结构重参数化方法有助于模型优化，提出的车道线检测算法能有效提高自动驾驶系统的车道线检测实时性和准确性。
机场飞行区无人驾驶清水车优化调度方法
张凤, 汤晓鹏, 刘兵飞
2022, 40(2): 82-90. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.010
摘要(41) HTML(17) PDF(14)
摘要:
针对机场航班延误和拥堵现象日益严重以及地面特种车辆服务航班效率低且存在较高安全隐患的问题，研究了面向机场飞行区无人驾驶清水车的优化调度方法。通过将无人驾驶清水车服务航班硬时间窗与梯形模糊隶属度函数相结合构建航班服务水平函数，结合传统C-W节约算法，考虑无人驾驶清水车服务机场航班的时间规则，实现了无人驾驶清水车总行驶路程最短以及航班服务水平最高的目标。考虑服务航班数量总和，衡量每辆无人驾驶清水车的服务航班阈值，并提出了服务航班任务量的差异评价值。新算法在C-W节约算法路径优化结果的基础上对未达到服务航班容量极限的子路径进一步优化，实现了所需服务航班的无人驾驶清水车数量最少、服务航班数量差异化最小的目标。以国内某机场航班信息为例，结果表明：与单车单服务模式相比，服务总路程节省59.36%，车辆使用减少84车次，航班服务水平为93.78%，航班任务量的差异评价值由93.32%降低至43.96%；与基准算法相比，新算法在实现任务量均衡的同时并不会增加总行驶路程，且将服务航班任务量的差异评价值由2.72降低至0.44，显著提高了车辆服务航班任务量的均衡性。
无人驾驶汽车对中短距离市际出行方式选择行为的影响
刘志伟, 宋正沄, 邓卫, 包丹文
2022, 40(2): 91-97. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.011
摘要(38) HTML(13) PDF(12)
摘要:
研究了无人驾驶汽车对中短距离市际间出行选择行为的影响。基于计划行为理论，通过建立结构方程模型，构建出行者对无人驾驶汽车的感知行为控制、主观规范、行为态度和行为意向心理潜变量。然后将这些心理潜变量纳入到随机系数Logit模型建立混合选择模型。以武汉市为例进行实证研究，结果表明：在效用函数中，车内时间、出入站和候车时间，以及出行费用这3个变量的系数不是固定值，而是分别服从均值为-0.014，-0.008，-0.010，标准差为0.014，0.021，0.017的正态分布。个体对无人驾驶汽车的感知行为控制和行为态度每提高1个单位，采用无人驾驶汽车出行的概率分别增加64.3%和77.9%。无人驾驶汽车的出行费用和车内时间每下降1%，选择无人驾驶汽车的概率上升0.403%和0.467%。结果证实出行者对车内时间、出入站和候车时间和出行费用的偏好存在异质性，感知行为控制和行为态度对出行者选择无人驾驶汽车出行具有显著正影响，减少无人驾驶汽车的出行费用和出行时间可以提高该方式的吸引力。
考虑时空分布特征的混合自行车流元胞自动机模型仿真方法
曹淑超, 孙菲阳, 李阳
2022, 40(2): 98-107. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.012
摘要(32) HTML(9) PDF(17)
摘要:
针对非机动车交通流中传统元胞自动机模型主观定义时空参数，粗略划分自行车虚拟车道，导致仿真精度偏差的问题，构建了精细元胞自动机模型。基于NaSch模型的更新规则，考虑二维空间内异质自行车间的错位冲突及动态换道行为特征，细化了模型网格密度及模拟时间步长。产生换道需求的自行车可以换至满足安全侧向换道条件及前行需求条件的横向位置，随后综合考虑各位置前向及侧向间隙选取最优的目标位置执行换道。在周期边界条件下，量化时空参数取值对混合自行车交通流仿真结果的影响。在镇江市正东路开展观测实验，并基于实测数据获得轨迹时空图，在宏观与微观层面验证模型的可靠性。结果表明：网格密度及时间步长取值对仿真流量影响显著，仿真流量与纵向网格密度呈正相关，与横向网格密度呈负相关，而全局网格密度的影响反映了横向与纵向网格密度的复合效应；当道路占有率为0.1时，仿真流量几乎不受时间步长的影响，而当道路占有率为0.3，0.5和0.7时，仿真流量随着时间步长的增大先增加后减小；自行车适度换道可以提高道路通行能力，但换道过于频繁则会导致交通拥堵，不同道路占有率条件下的轨迹时空特征存在明显差异，自行车流越密集，走停现象越显著；当全局网格密度为5，时间步长为0.5 s时，模拟与实测的交通流量平均绝对百分比误差为14.84%，此时拟合效果最优。
交通规划与管理
不同出行方式交通空间颗粒物浓度特征及人体摄入量估算方法研究
朱才华, 张辛煜, 曾明哲, 韩飞, 李岩
2022, 40(2): 108-115. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.013
摘要(36) HTML(10) PDF(19)
摘要:
为了提高居民出行健康，建立了评估出行者采用不同出行方式时的PM人体摄入量估算方法体系。使用PM检测仪采集各出行方式（步行、自行车、公交、出租车、地铁）不同交通空间（包括车厢、站台、人行道等出行者在出行过程中身处的周围环境空间）的PM浓度，建立了基于多元线性回归的PM浓度与影响因素的关系模型，并考虑出行个体心率指标的变化建立空气吸入量模型。根据出行者的单位时间空气吸入量并结合出行时间和PM浓度，可对出行者1次完整出行中PM2.5和PM10摄入量进行估算。西安市的试验数据分析结果表明：出租车内、公交车厢、地铁车厢的PM浓度与环境监测站（即背景环境）获得的PM浓度存在显著性差异，人行道、非机动车道、出租车停靠点、公交站台、地铁站厅、地铁站台的PM浓度则差异不显著；背景环境的PM浓度和湿度对不同出行方式交通空间的PM浓度的增加起到促进作用，温度、风速对交通空间PM浓度的增加起到抑制作用；对于本次试验路径，慢行交通中自行车出行者的PM摄入量最低，机动化交通中乘坐地铁的出行者的PM摄入量最低；步行出行者的单位时间空气吸入量低但暴露在交通空间的时间长，自行车出行者单位时间空气吸入量高但暴露在交通空间的时间短；公交的站台候车和频繁停车增加了人体的PM摄入量。研究成果可用于预测出行者完整出行的PM摄入量，为出行者选择更为健康的出行方式提供建议。
基于非线性混合充电策略的电动车物流配送路径规划模型
汪山颖, 靳文舟
2022, 40(2): 116-125. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.014
摘要(38) HTML(16) PDF(21)
摘要:
经典的车辆路径规划问题（VRP）通常只考虑载重约束和节点约束。随着电动物流车和充电站的增多，考虑充电时间与充电量成非线性关系的电动车路径规划问题（EVRP-NL）的研究在物流配送中也有着非常重要的意义。通过分段计算充电速率简化了以往对充电时间和充电量的非线性充电函数拟合方法，并对拟合函数进行了线性化处理。针对电动车物流配送的特性，构建了以最小化车辆固定成本、行驶成本、快充成本和换电成本之和为目标函数，考虑节点约束、载重约束、电量约束、时间窗约束及充电函数线性化约束的EVRP-NL模型，提出了由换电和非线性快充构成的非线性混合充电策略，其中非线性快充是考虑充电时间与充电量的非线性关系的快充方式。针对模拟算例的计算结果验证了模型的可行性和普适性。针对实际物流算例的计算结果表明，考虑充电时间和充电量非线性关系的混合充电模型可减少35%的充电时间和69%的充电成本，非线性混合充电策略具有显著优越性。对快充电价和换电电价进行控制变量的灵敏度分析后发现, 使用非线性混合充电策略时，随着电价升高，充电方式从电价升高的充电方式转变为电价稳定的充电方式，且电价升高至一定程度，充电方式和充电成本均不再变化。
基于组合赋权-云模型的水上机场场址评价方法
翁建军, 刘管江
2022, 40(2): 126-134. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.015
摘要(36) HTML(12) PDF(11)
摘要:
当水上机场与航道共处于同一片水域时，难免会形成水上飞机与船舶的会遇局面，对水上飞机的起降、滑行安全以及附近水域的船舶航行安全造成影响。为保障水上飞机和船舶的安全，评价水上机场场址的合理性与安全性尤为重要。提出了组合赋权和云模型相结合的水上机场场址评价方法，选取了气象环境、水文环境、通航环境和起降水域空域环境4个一级评价指标和11个二级评价指标，构建了水上机场场址评价指标体系。利用改进层次分析法与熵权法分别求得评价指标的主客观权重，以偏差极小化为目标，引入对策模型计算主客观权重最优的线性组合系数，获得组合权重，结合云模型构建了水上机场场址综合评价模型。以镇江大路水上机场为例进行实例验证，结果表明：镇江大路水上机场场址的评价结果为较好。该机场自建成运营以来未发生安全事故，评价结果与该机场的实际运营情况相符。同时在计算过程中云模型兼顾了数据的随机性和模糊性，可以较好地解决模糊综合评价法在隶属度函数选择时的不确定性问题，进一步增加了评价结果的可靠性。与经典的模糊综合评价法进行对比验证，二者的评价结果一致，验证了该模型的有效性和实用性，该模型可用于拟建水上机场的选址，也可对已建机场的营运安全进行评估分析。
基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向
姚荣涵, 龙梦, 张文松, 祁文彦
2022, 40(2): 135-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.016
摘要(45) HTML(19) PDF(16)
摘要:
自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车（SAV）可为人们提供优质的出行服务。为探究出行者选择SAV的行为特性，对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查，并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷，收集到311份有效数据。为充分考虑个体异质性，利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别，并将所得潜在类别作为变量融入离散选择Logit模型，建立SAV使用意向的潜在类别-Logit模型。结合多项或混合Logit模型以及划分的3个潜在类别，根据4个合理的模型标定的性别、交通模式、SAV使用人群类型、等待时间等59个变量的参数，识别SAV使用意向的显著性影响因素，并采用7个拟合优度指标评价多项Logit、混合Logit、潜在类别-Logit等8个模型。利用边际效应分析，探讨出行方式属性对SAV使用意向的具体影响。结果表明：涉及3个潜在类别的离散选择Logit模型具有更强的解释性，这3个潜在类别可分别描述为冲动的积极创新者、矛盾的保守创新者和理智的保守使用者；不同潜在类别人群的显著性因素存在明显差异，SAV使用人群类型是不同潜在类别人群共有的显著性因素，其中SAV创新者在各个模型中的显著性水平值均小于0.1；潜在类别-Logit模型的第1类和第2类预测正确率比其他Logit模型分别高出5.9%~28.3% 和5.4%~18.5%，可以更好地解释出行者对SAV的使用意向；出行等待时间对出行者选择SAV的影响最大；当SAV选择概率接近于0.5时，轻微降低SAV人均出行费用最易引起选择私人小汽车的出行者转而选择SAV。
考虑出行群组异质性的有轨电车发展决策行为偏好研究
安萌, 陈学武, 杜江
2022, 40(2): 145-154. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.017
摘要(43) HTML(10) PDF(10)
摘要:
将有轨电车发展的研讨视为1项决策过程，按照基本属性、出行目的、出行模式等异质性特征，将出行群体划分为不同群组，开展基于不同异质性群组对发展有轨电车决策的偏好特性研究。通过融合行为偏好（RP）的意向偏好（SP）问卷调查，获取不同群组的基本属性及决策偏好特征数据。考虑有轨电车发展决策同时受环境要素、个体社会经济属性及出行需求特征等多层级因素的影响，对不同出行群组在不同情景下的决策偏好数据进行了多次测量，并引入多水平Logistic模型构建了考虑群组异质性的有轨电车发展决策偏好模型。选取了公共交通通勤出行、公共交通非通勤出行及非公共交通出行这3类异质性群组，对有轨电车发展决策偏好模型进行了参数估计。结果表明：①个体对有轨电车技术特性的感知并不会对有轨电车发展决策产生影响；②同一异质性群组，年龄的增长对有轨电车发展决策负向影响逐渐减小，说明年龄越大个体对有轨电车发展决策偏好逐渐增强，这种趋势在公共交通非通勤出行群组中更为显著；③可支配小汽车数对所有异质性群组的有轨电车发展决策偏好均呈显著负向影响，即家庭可支配小汽车数量越多，个体对有轨电车发展决策的支持度会越低；④出行时间及成本属性对有轨电车发展的决策偏好均有显著负向影响，即随着出行时间或出行成本的增加，对有轨电车发展决策的支持呈降低趋势，且该负向影响在骨架交通功能感知下较品质交通功能感知下更为敏感。
新型冠状病毒肺炎疫情影响下中国航空货运量分析与预测
陈亚东, 丁松滨, 刘计民, 宋晓敏, 隋东
2022, 40(2): 155-162. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.018
摘要(78) HTML(39) PDF(23)
摘要:
在新型冠状病毒肺炎疫情对航空货运的影响下，月度航空货运量出现异于历史趋势的极端数据，而传统航空货运量预测模型有在极端数据影响下误差较大的问题。因此，研究了适用于后疫情时代的中国航空货运量短期预测方法。对2009—2020年中国航空货运量月度数据进行分析，发现中国航空货运量呈稳定增长趋势。受疫情影响出现短期剧烈波动，在假设疫情对航空货运的影响逐渐减弱的前提下，选取Holt-Winters乘法模型与求和自回归移动平均ARIMA乘积季节模型分别提取航空货运量数据的长期趋势、周期特征和短期波动特征，并采用4种不同权重确定方法构建了多个航空货运量组合预测模型。运用Holt-Winter模型、ARIMA模型及其组合预测模型对2021—2022年中国航空月度货运量进行了预测，以2021年1月—5月的航空货运量数据作为验证数据集，对比分析了不同预测模型的预测误差。结果表明：Holt-Winters与ARIMA组合预测模型的平均绝对百分比误差与最大绝对百分比误差普遍小于自身单一模型的；基于最小二乘法赋权的组合模型预测效果最优，基于残差倒数法赋权的组合模型预测效果次优；最优组合模型的平均绝对百分比误差为1.93%，比次优组合模型降低了8.53%，较单一的Holt-Winters模型与ARIMA模型分别降低了71.70%与20.58%，验证了最优组合模型对后疫情时代中国航空货运量月度数据预测的有效性。

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