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为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。
为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。
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为准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这一问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果； LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后一时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%~4%左右，预测结果具有较高的准确性。
为准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这一问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果； LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后一时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%~4%左右，预测结果具有较高的准确性。
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针对采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题，提出了一种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法。该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配，计算每一对匹配点的rBRIEF描述符，根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点。在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度两个方面评估本文方法的有效性。结果表明：所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值，使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算，位置结果漂移率小于0.38%，相较于未剔除异常匹配值的MSCKF算法结果，改善了54.7%，单帧图像处理时间约为39 ms。
针对采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题，提出了一种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法。该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配，计算每一对匹配点的rBRIEF描述符，根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点。在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度两个方面评估本文方法的有效性。结果表明：所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值，使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算，位置结果漂移率小于0.38%，相较于未剔除异常匹配值的MSCKF算法结果，改善了54.7%，单帧图像处理时间约为39 ms。
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为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题，利用室内场景中已存在的各类标志，引入BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）算法，提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进，赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段，离线阶段构建场景标志地图，在线阶段将当前图像所提取的全局和局部BEBLID特征与场景标志地图的对应特征进行匹配，引入KNN方法确定最近节点和最近图像，并利用场景特征地图中存储的标志坐标信息，进行度量计算，获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验，实验中对场景标志的正确识别率达到90%，平均定位误差小于1 m，与传统方法相比，同一样本下识别精度相对提升约10%，实验验证了算法的有效性。
为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题，利用室内场景中已存在的各类标志，引入BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）算法，提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进，赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段，离线阶段构建场景标志地图，在线阶段将当前图像所提取的全局和局部BEBLID特征与场景标志地图的对应特征进行匹配，引入KNN方法确定最近节点和最近图像，并利用场景特征地图中存储的标志坐标信息，进行度量计算，获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验，实验中对场景标志的正确识别率达到90%，平均定位误差小于1 m，与传统方法相比，同一样本下识别精度相对提升约10%，实验验证了算法的有效性。
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为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位，研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差，提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中，增加粒子的多样性，解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比，同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明：以典型十字路口为例，在联网车辆数目为4的情况下，协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m，分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时，该算法的统计定位精度（CEP）达到1.06 m，比GNSS原始定位精度提高了2.52 m，具有较好的定位效果。
为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位，研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差，提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中，增加粒子的多样性，解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比，同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明：以典型十字路口为例，在联网车辆数目为4的情况下，协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m，分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时，该算法的统计定位精度（CEP）达到1.06 m，比GNSS原始定位精度提高了2.52 m，具有较好的定位效果。
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2024, 42(5): 1-13.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.001
摘要:
为进一步揭示高速公路交通动态交通参数与交通冲突事件的关系。利用highD数据库以3 min为基本单位构建样本，共提取交通流和路段特征23个。基于交通冲突衡量指标后侵入时间（post encroachment time，PET）和不同阈值，统计车辆跟驰和变道过程中不同严重程度的冲突数量。基于随机森林回归（random forest regression，RFR）进行特征筛选，利用数值特征灰度图片转换技术（feature matrix to gray image，FM2GI）技术将各样本转化为灰度图片，结合2D-卷积提取图片特征，构建了卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN），C-RFR，C-SVR这3个编码-解码模型，并与基准模型BP神经网络（back propagation neuralnetwork，BPNN）、RFR、支持向量回归（support vector regression，SVR）对比分析。结果表明，基于路段驶入车辆数和驶出车辆数等2个重要特征，平均车头时距、时间占有率、客车平均行驶速度、换道率和驶出点速度方差等5个有效特征，编码-解码架构下的CNN、C-RFR和C-SVR均优于直接应用基准模型，均方根误差（root mean squared error，RMSE）分别降低了12.6%，31.6%，18.5%，能够实现交通冲突的实时预测。其中CNN预测误差最小，且在应对不同严重程度的交通冲突预测时表现出良好的鲁棒性，及对2个关键参数表现出低敏感性。基于FM2GI技术和2D-卷积编码的CNN、C-RFR和C-SVR模型拓展了交通冲突预测建模的深度学习框架，可实现高速公路基本路段多严重程度交通冲突的可靠预测。
为进一步揭示高速公路交通动态交通参数与交通冲突事件的关系。利用highD数据库以3 min为基本单位构建样本，共提取交通流和路段特征23个。基于交通冲突衡量指标后侵入时间（post encroachment time，PET）和不同阈值，统计车辆跟驰和变道过程中不同严重程度的冲突数量。基于随机森林回归（random forest regression，RFR）进行特征筛选，利用数值特征灰度图片转换技术（feature matrix to gray image，FM2GI）技术将各样本转化为灰度图片，结合2D-卷积提取图片特征，构建了卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN），C-RFR，C-SVR这3个编码-解码模型，并与基准模型BP神经网络（back propagation neuralnetwork，BPNN）、RFR、支持向量回归（support vector regression，SVR）对比分析。结果表明，基于路段驶入车辆数和驶出车辆数等2个重要特征，平均车头时距、时间占有率、客车平均行驶速度、换道率和驶出点速度方差等5个有效特征，编码-解码架构下的CNN、C-RFR和C-SVR均优于直接应用基准模型，均方根误差（root mean squared error，RMSE）分别降低了12.6%，31.6%，18.5%，能够实现交通冲突的实时预测。其中CNN预测误差最小，且在应对不同严重程度的交通冲突预测时表现出良好的鲁棒性，及对2个关键参数表现出低敏感性。基于FM2GI技术和2D-卷积编码的CNN、C-RFR和C-SVR模型拓展了交通冲突预测建模的深度学习框架，可实现高速公路基本路段多严重程度交通冲突的可靠预测。
2024, 42(5): 14-23.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.002
摘要:
针对道路网络路径冗余性的关键道路识别研究不仅有助于提高日常出行的效率，更在灾害应急时为救援和疏散提供重要的路径备选方案。本文提出了关键道路识别模型，该模型全面考虑了道路系统中的时变因素，包括出行起讫点（origin-destination，OD）需求、OD对（OD pair）以及道路交通网络的拥挤状况；通过分析每个时段下的时变因素，计算当前时段的道路网络路径冗余性；结合每个时段的权重和对应的道路网络路径冗余性，得到道路网络路径冗余性的期望值，从而准确地识别关键路段；为解决求解大规模路径冗余性带来的计算挑战，通过对城市道路网络结构进行重构，利用具有多项式计算时间性质的最大流和最小费用流算法迭代求解，实现模型的快速求解。本文在平陆运河桥梁群拆除重建工程的实际应用中，验证了模型和算法的有效性和适用性；结果表明：通过分析桥梁群在拆除重建前后对钦州市道路网络冗余性的影响，揭示了OD对路径冗余性的变化情况，从而为施工前后实施精细化的交通管理措施提供了依据；在计算效率方面，与商业软件Gurobi相比，计算时间提高了17.90倍，证明了其在处理大规模现实城市道路网络中的适用性。本文可以可以针对性地增强关键路段的抗灾能力，从而有助于构建1个更具抗灾救灾能力的城市道路交通系统。
针对道路网络路径冗余性的关键道路识别研究不仅有助于提高日常出行的效率，更在灾害应急时为救援和疏散提供重要的路径备选方案。本文提出了关键道路识别模型，该模型全面考虑了道路系统中的时变因素，包括出行起讫点（origin-destination，OD）需求、OD对（OD pair）以及道路交通网络的拥挤状况；通过分析每个时段下的时变因素，计算当前时段的道路网络路径冗余性；结合每个时段的权重和对应的道路网络路径冗余性，得到道路网络路径冗余性的期望值，从而准确地识别关键路段；为解决求解大规模路径冗余性带来的计算挑战，通过对城市道路网络结构进行重构，利用具有多项式计算时间性质的最大流和最小费用流算法迭代求解，实现模型的快速求解。本文在平陆运河桥梁群拆除重建工程的实际应用中，验证了模型和算法的有效性和适用性；结果表明：通过分析桥梁群在拆除重建前后对钦州市道路网络冗余性的影响，揭示了OD对路径冗余性的变化情况，从而为施工前后实施精细化的交通管理措施提供了依据；在计算效率方面，与商业软件Gurobi相比，计算时间提高了17.90倍，证明了其在处理大规模现实城市道路网络中的适用性。本文可以可以针对性地增强关键路段的抗灾能力，从而有助于构建1个更具抗灾救灾能力的城市道路交通系统。
2024, 42(5): 24-32.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.003
摘要:
针对基于定点的检测方法无法有效监测移动瓶颈的形成及演变态势问题，研究了1种基于智能网联车的高速公路移动瓶颈实时检测方法。结合智能车轨迹数据特性，提出基于小波分析的轨迹降噪方法。基于轨迹形态与交通状态之间的关系，识别智能车轨迹中体现交通状态突变的关键点。由于同1个时刻路段上存在多个交通拥堵，为确定关键点所属交通波，提出基于交通波时空分布特性的关键点分类算法。基于关键点计算交通波波速并估算排队长度，以对识别的移动瓶颈进行评价。基于SUMO仿真平台，以沪嘉高速为对象，对各种智能车占比下移动瓶颈位置和传播速度的检测效果以及排队延误情况开展了试验。结果表明：当高速路上智能车渗透率小于10%，轨迹降噪所带来交通波波速估计精度平均提升20%；当渗透率超过3%，对移动瓶颈传播速度的估计误差在0.42 m/s以下；当渗透率达到7%，移动瓶颈位置估计偏差大多在10 m以内，不超过25 m。本文方法可以实时地检测高速路上随机突发的移动瓶颈并评价其严重程度。
针对基于定点的检测方法无法有效监测移动瓶颈的形成及演变态势问题，研究了1种基于智能网联车的高速公路移动瓶颈实时检测方法。结合智能车轨迹数据特性，提出基于小波分析的轨迹降噪方法。基于轨迹形态与交通状态之间的关系，识别智能车轨迹中体现交通状态突变的关键点。由于同1个时刻路段上存在多个交通拥堵，为确定关键点所属交通波，提出基于交通波时空分布特性的关键点分类算法。基于关键点计算交通波波速并估算排队长度，以对识别的移动瓶颈进行评价。基于SUMO仿真平台，以沪嘉高速为对象，对各种智能车占比下移动瓶颈位置和传播速度的检测效果以及排队延误情况开展了试验。结果表明：当高速路上智能车渗透率小于10%，轨迹降噪所带来交通波波速估计精度平均提升20%；当渗透率超过3%，对移动瓶颈传播速度的估计误差在0.42 m/s以下；当渗透率达到7%，移动瓶颈位置估计偏差大多在10 m以内，不超过25 m。本文方法可以实时地检测高速路上随机突发的移动瓶颈并评价其严重程度。
2024, 42(5): 33-41.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.004
摘要:
跟驰和换道是交通流理论重要的研究方向，换道行为涉及因素较跟驰行为更为复杂。当前基于国外公开轨迹数据集的换道特性分析很难涵盖符合中国驾驶人特性的换道行为特性，同时国内外数据集采集来源多集中在高速公路上，未考虑不同道路类型对换道行为特性的影响。为研究中国典型城市道路车辆换道行为特性，采用无人机对武汉城市快速路直行路段交通流进行拍摄，获取符合中国城市道路特性与驾驶人特性的自然驾驶数据，并对数据集进行换道识别与参数提取，在此基础上进行了换道行为特性分析。无人机所采集视频包含小型车辆8 609辆，依据车辆所在车道编号是否发生变化以及变化次数作为换道车辆识别标准，共提取6 897辆跟驰车辆轨迹数据（车辆所在车道编号无变化）以及1 712辆单次换道车辆轨迹数据（车辆所在车道编号仅发生一次变化）。基于所提取跟驰车辆轨迹数据获取道路交通流平均速度与车辆平均跟车间距等指标，从而对交通流实时运行状态进行分析；基于所提取的车辆单次换道轨迹数据，采用固定时间窗口作为判断换道起终点的依据，在此基础上获取车辆换道纵向位移与换道启动时与周边车的时距，并结合交通流实时运行状态进行换道行为安全分析。通过对所获取的跟驰与换道交通特征参数进行分布拟合与统计分析，结果显示道路交通流速度均值为19.257 1 m/s，车辆跟车间距均值为45.910 7 m，车辆换道纵向位移均值为115.515 m，车辆换道启动时与周边车时距分布均符合对数正态分布。其中换道车辆与目标车道前车时距均值显著高于初始车道前车时距均值。同时发现，在与目标车道后车时距较小时，仍有一部分驾驶人选择换道，这体现了部分驾驶人激进的驾驶行驶。本研究可为分析中国城市快速路上的换道特性以及开发适用于中国交通特点的换道行为模型提供参考。
跟驰和换道是交通流理论重要的研究方向，换道行为涉及因素较跟驰行为更为复杂。当前基于国外公开轨迹数据集的换道特性分析很难涵盖符合中国驾驶人特性的换道行为特性，同时国内外数据集采集来源多集中在高速公路上，未考虑不同道路类型对换道行为特性的影响。为研究中国典型城市道路车辆换道行为特性，采用无人机对武汉城市快速路直行路段交通流进行拍摄，获取符合中国城市道路特性与驾驶人特性的自然驾驶数据，并对数据集进行换道识别与参数提取，在此基础上进行了换道行为特性分析。无人机所采集视频包含小型车辆8 609辆，依据车辆所在车道编号是否发生变化以及变化次数作为换道车辆识别标准，共提取6 897辆跟驰车辆轨迹数据（车辆所在车道编号无变化）以及1 712辆单次换道车辆轨迹数据（车辆所在车道编号仅发生一次变化）。基于所提取跟驰车辆轨迹数据获取道路交通流平均速度与车辆平均跟车间距等指标，从而对交通流实时运行状态进行分析；基于所提取的车辆单次换道轨迹数据，采用固定时间窗口作为判断换道起终点的依据，在此基础上获取车辆换道纵向位移与换道启动时与周边车的时距，并结合交通流实时运行状态进行换道行为安全分析。通过对所获取的跟驰与换道交通特征参数进行分布拟合与统计分析，结果显示道路交通流速度均值为19.257 1 m/s，车辆跟车间距均值为45.910 7 m，车辆换道纵向位移均值为115.515 m，车辆换道启动时与周边车时距分布均符合对数正态分布。其中换道车辆与目标车道前车时距均值显著高于初始车道前车时距均值。同时发现，在与目标车道后车时距较小时，仍有一部分驾驶人选择换道，这体现了部分驾驶人激进的驾驶行驶。本研究可为分析中国城市快速路上的换道特性以及开发适用于中国交通特点的换道行为模型提供参考。
2024, 42(5): 42-53.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.005
摘要:
针对大型枢纽机场飞行区跑道与滑行道调度尚未形成级联运行模式，导致跨域异质航班流无法实现有限机场容量下统筹规划及合理调度等问题，研究了飞行区进离场航班跑道和滑行道双层协同优化调度方法。在跑道调度阶段，提出考虑跑道更换成本的联合进离场多跑道调度模型，通过最小化更换跑道的无阻碍滑行时间，在保证跑道累计延误量最小的同时尽可能抑制额外产生的滑行时间。在场面滑行调度阶段，最小化航班累计总滑行时间和跑道调度期望离场时间偏差，将复杂场面航班运行的逻辑关系以及管制规则精确抽象为多元线性化约束条件，采用闭环反馈修订机制防止跑道-滑行道协同优化调度中策略不匹配问题。以成都双流国际机场和天府国际机场为实验场景进行模拟验证。仿真结果表明：相比于先到先服务策略，首次迭代单架航班平均跑道延误时间缩短16.9 s，累计航班滑行时间平均可降低14.27%；采用闭环反馈修订机制后平均能够在1.35次迭代内找到相互匹配的调度计划。同时分析了所提3类不同双层协同优化调度策略性能优劣。本文方法有助于推动建立综合化的进离场及场面协同管理技术体系，促使形成以数字驱动为核心的飞行区交通流精细化控制能力。
针对大型枢纽机场飞行区跑道与滑行道调度尚未形成级联运行模式，导致跨域异质航班流无法实现有限机场容量下统筹规划及合理调度等问题，研究了飞行区进离场航班跑道和滑行道双层协同优化调度方法。在跑道调度阶段，提出考虑跑道更换成本的联合进离场多跑道调度模型，通过最小化更换跑道的无阻碍滑行时间，在保证跑道累计延误量最小的同时尽可能抑制额外产生的滑行时间。在场面滑行调度阶段，最小化航班累计总滑行时间和跑道调度期望离场时间偏差，将复杂场面航班运行的逻辑关系以及管制规则精确抽象为多元线性化约束条件，采用闭环反馈修订机制防止跑道-滑行道协同优化调度中策略不匹配问题。以成都双流国际机场和天府国际机场为实验场景进行模拟验证。仿真结果表明：相比于先到先服务策略，首次迭代单架航班平均跑道延误时间缩短16.9 s，累计航班滑行时间平均可降低14.27%；采用闭环反馈修订机制后平均能够在1.35次迭代内找到相互匹配的调度计划。同时分析了所提3类不同双层协同优化调度策略性能优劣。本文方法有助于推动建立综合化的进离场及场面协同管理技术体系，促使形成以数字驱动为核心的飞行区交通流精细化控制能力。
2024, 42(5): 54-62.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.006
摘要:
随着中国“双碳”战略的实施和推进，交通系统的绿色化水平得到了空前的关注。公路交通基础设施作为道路交通系统的重要组成部分，其绿色化水平的评价目前缺乏应有的关注。研究了1种融合因子分析法和最优最劣测度法的公路交通基础设施绿色化评价指标权重计算方法。该方法考虑了评价指标与评价对象之间的关联度，避免了因人为因素导致的指标遴选过程中的主观性和不合理性。结合现有文献选取了11个评价指标，并面向行业、学界和政府工作人员发放调查问卷收集专家意见数据。基于专家评分数据并结合因子分析法分析了11个评价指标和公路交通绿色化水平的内在关系，发现可靠性指标和重要性指标与公路交通基础设施绿色化水平的相关性较弱，而剩余指标可以构建“指标关联度”单一因子。结合“指标关联度”因子和最优最劣选择数据，融合因子分析法和最优最劣测度法提出了改进的评价指标权重计算方法，并与传统的最优最劣测度法进行比较验证了改进方法的有效性。基于改进方法计算了11个评价指标的权重，并将权重（按因子得分的95%分位计算）位于前75%的指标确定为公路交通基础设施绿色化水平最终的评价指标：能源自洽（1.000）、清洁能源（0.702）、垃圾处理（0.651）、空气污染（0.589）、智慧化（0.332）、材料利用（0.324）、绿化（0.303）、土地利用（0.277）。本文方法提高了公路交通基础设施绿色化水平评价指标遴选和权重计算的准确性，有助于后续构建公路交通基础设施绿色化水平评价体系。
随着中国“双碳”战略的实施和推进，交通系统的绿色化水平得到了空前的关注。公路交通基础设施作为道路交通系统的重要组成部分，其绿色化水平的评价目前缺乏应有的关注。研究了1种融合因子分析法和最优最劣测度法的公路交通基础设施绿色化评价指标权重计算方法。该方法考虑了评价指标与评价对象之间的关联度，避免了因人为因素导致的指标遴选过程中的主观性和不合理性。结合现有文献选取了11个评价指标，并面向行业、学界和政府工作人员发放调查问卷收集专家意见数据。基于专家评分数据并结合因子分析法分析了11个评价指标和公路交通绿色化水平的内在关系，发现可靠性指标和重要性指标与公路交通基础设施绿色化水平的相关性较弱，而剩余指标可以构建“指标关联度”单一因子。结合“指标关联度”因子和最优最劣选择数据，融合因子分析法和最优最劣测度法提出了改进的评价指标权重计算方法，并与传统的最优最劣测度法进行比较验证了改进方法的有效性。基于改进方法计算了11个评价指标的权重，并将权重（按因子得分的95%分位计算）位于前75%的指标确定为公路交通基础设施绿色化水平最终的评价指标：能源自洽（1.000）、清洁能源（0.702）、垃圾处理（0.651）、空气污染（0.589）、智慧化（0.332）、材料利用（0.324）、绿化（0.303）、土地利用（0.277）。本文方法提高了公路交通基础设施绿色化水平评价指标遴选和权重计算的准确性，有助于后续构建公路交通基础设施绿色化水平评价体系。
2024, 42(5): 63-71.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.05.007
摘要:
自2020年9月中国提出“碳达峰·碳中和”目标后，公路交通领域绿色转型发展成为亟待解决的重点任务。利用高速公路沿线清洁能源建立自洽微网系统，发展交通与能源一体化已成为减少碳排放、完成交通用能清洁化的必由之路。结合我国西部偏远地区公路交通系统难以接入大电网且光水资源丰富的特点，本文以偏远地区的独立交通微网为研究对象，研究了基于小水电的光水互补系统架构，并建立了基于该架构的公路交通光水互补自洽微网系统规划模型。提出了小水电为主导、光伏为辅助的光水互补系统控制运行策略；以系统经济性和供电稳定性最优为优化目标，采用粒子群优化算法进行了典型算例优化求解与研究方案对比分析，形成了面向公路交通的光水互补自洽微网系统规划推荐方案。研究结果表明：在光水互补方案中，系统的稳定供电率可以达到99.64%，相较于单一光伏电站供给方案，其综合年成本降低43.05万元，系统缺电率降低2.5%；相较于单一小水电站供给方案，其综合年成本仅增加1.53万元，而系统缺电率降低1.59%，验证了提出的光水互补自洽微网系统规划模型的有效性，为后续相关工程实践提供了参考借鉴。
自2020年9月中国提出“碳达峰·碳中和”目标后，公路交通领域绿色转型发展成为亟待解决的重点任务。利用高速公路沿线清洁能源建立自洽微网系统，发展交通与能源一体化已成为减少碳排放、完成交通用能清洁化的必由之路。结合我国西部偏远地区公路交通系统难以接入大电网且光水资源丰富的特点，本文以偏远地区的独立交通微网为研究对象，研究了基于小水电的光水互补系统架构，并建立了基于该架构的公路交通光水互补自洽微网系统规划模型。提出了小水电为主导、光伏为辅助的光水互补系统控制运行策略；以系统经济性和供电稳定性最优为优化目标，采用粒子群优化算法进行了典型算例优化求解与研究方案对比分析，形成了面向公路交通的光水互补自洽微网系统规划推荐方案。研究结果表明：在光水互补方案中，系统的稳定供电率可以达到99.64%，相较于单一光伏电站供给方案，其综合年成本降低43.05万元，系统缺电率降低2.5%；相较于单一小水电站供给方案，其综合年成本仅增加1.53万元，而系统缺电率降低1.59%，验证了提出的光水互补自洽微网系统规划模型的有效性，为后续相关工程实践提供了参考借鉴。
交通信息与安全
Journal of Transport Information and Safety
（1983年创刊 双月刊 ）
曾用刊名：《交通与计算机》
主管单位：中华人民共和国教育部
主办单位：武汉理工大学
协办单位：
中国人工智能学会智能交通专业委员会
主 编：钟鸣
副 主 编：马勇 胡钊政 杜志刚
领域主编：陈再刚 杜文博 吕能超
黄亚敏 郑士源
执行主编：徐堃
编辑出版：
《交通信息与安全》编辑部
地 址：
湖北省武汉市武昌区和平大道武汉理工大学余家头校区125信箱
邮 编：430063
电话/传真：027-86580355
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