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2023年  第41卷  第3期

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本期导读
2023, 41(3): .
摘要(363) HTML (314) PDF(8)
摘要:
交通安全
考虑快速路交织区驾驶人强行变道行为的交通冲突机理分析
李佳硕, 郑展骥, 顾欣, 项乔君, 陈钢
2023, 41(3): 1-11. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.001
摘要(649) HTML (303) PDF(85)
摘要:
驾驶人的强行变道行为对交通安全具有较大影响。为研究快速路交织区驾驶人强行变道行为引发交通冲突的机理、提升变道场景的安全性，本研究选取变道收益、变道车辆特征、目标车道后方来车避险特征、交通冲突严重程度4个变量构建了结构方程模型(structural equation model, SEM)。选取南京市1处快速路交织区为研究区域，通过无人机采集200个强行变道行为样本，并从中提取高精度车辆轨迹数据，分析了强行变道行为引发交通冲突的微观机理与关键特征指标。基于最小碰撞时间评估交通冲突的严重程度, 以结构模型分析强行变道各环节因素引发事故风险的因果链路, 提出压迫式、侵入式2种强行变道形态, 综合考虑表征车辆变道收益与变道特征的多项微观指标，建立测量模型。SEM分析表明：变道收益显著影响变道车辆特征(p = 0.044)；变道车辆特征显著影响后方来车避险特征(p = 0.001)与交通冲突严重程度(p = 0.021)；后方来车避险特征显著影响交通冲突严重程度(p < 0.001)。在变道起始时刻，变道车辆与目标车道后车间距(p = 0.002)、相邻车道前车速度差(p = 0.012)与变道动机(p < 0.001)可以有效表征变道收益; 在变道过程中，驾驶人危险行为特征、车辆横摆角、横向速度均可有效表征变道车辆特征(p < 0.001)。研究结果为微观视角下刻画车辆强行变道风险提供了有效指标，可为车载碰撞预警系统与短距离交织区交通设计提供理论支撑。
基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法
陈俊宇, 李金龙, 许伦辉, 吴攀, 林永杰
2023, 41(3): 12-22. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.002
摘要(370) HTML (138) PDF(35)
摘要:
基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题，研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。其中，为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律，构建了初始特征变量组合，引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversampling method，ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量，以增强训练数据的质量；其次，为提高检测效果，构建了基于XGBoost的交通事故检测模型，利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选；最后，为获取最佳参数组合，采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明：与先进的基准模型相比，ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优，其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800，500（18%的初始样本量），150（5%的初始样本量）时，ADASYN-XGBoost的F1分数分别为94.47%，88.89%，81.93%。在进一步的消融实验中，均衡正负样本后各基准模型的性能指标提高了2.68%~44.85%。本文提出的方法能够有效解决道路交通事故检测中的样本不均衡问题，同时也为道路交通安全预防与事故处理等提供了技术保障。
基于车辆轨迹的高速公路异常事件自动检测算法
李斌, 马静, 徐学才, 马昌喜
2023, 41(3): 23-29. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.003
摘要(453) HTML (121) PDF(73)
摘要:
高速公路异常事件自动检测是有效保障道路交通安全和运输效率的重要手段，由于监控视频数据量巨大，现有自动检测算法存在实时性、准确性低的问题。为此本文提出了基于轨迹分类的对比性悲观似然（comparative pessimistic likelihood estimation，CPLE）算法。构建了包含车辆检测、车辆跟踪和轨迹分类3种功能的异常事件自动检测模型框架，采用YOLO v3对车辆进行目标检测，获得4类不同车辆类型的相关信息，采用简单在线和实时跟踪算法对车辆进行多目标跟踪，获得不同场景的异常事件车辆轨迹；基于半监督学习，采用极大似然法对车辆轨迹分类进行改进，引入对比性悲观似然估计，围绕其对比和悲观原则进行参数设置和标定，进行异常事件轨迹分类和确认，提出基于车辆轨迹的异常事件自动检测算法。以甘肃省G312线公路智能化检测系统为测试对象，共收集1 300段视频，形成530条测试集轨迹和630条验证集轨迹，测试结果表明：通过对不同场景异常事件进行检测和预警，基于对比性悲观似然估计的轨迹分类算法性能准确率达到89.7%，比自学习和监督学习方法的准确率分别高出23.6%和41.3%，尽管对散落货物和超速事件的检测正确性稍低，平均为77.0%, 但突发性停车、拥堵和事故的检测平均正确率达98.2%，在严重影响交通的事件检测方面的平均正确率达到94%。本方法丰富了高速公路异常事件自动检测算法，可作为异常事件自动检测提供备选方法。
考虑过街行人运动轨迹不确定性的人-车碰撞概率预测方法
韩勇, 谈笑天, 潘迪, 金钱钱, 李永强, 吴贺
2023, 41(3): 30-40. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.004
摘要(314) HTML (162) PDF(43)
摘要:
为了准确预测人-车冲突中的碰撞风险，研究了利用碰撞概率评估人-车碰撞风险的预测方法。基于车辆运动特征建立车辆运动学模型，通过采集行人实际过街运动轨迹并提取不确定性特征，采用一阶马尔科夫模型和高斯白噪声建立行人随机运动模型，在此基础上构建人-车冲突距离模型；运用蒙特卡洛抽样，提取行人过街过程中的人-车最短距离和碰撞时间（time to collision，TTC）分布特征，通过拟合这些特征来估算最短距离和TTC的概率密度函数，建立人-车碰撞概率预测模型；结合2起人-车深度事故案例和3种不同制动特性的自动紧急制动（automatic emergency braking，AEB）系统，对比验证人-车碰撞概率预测模型的有效性。结果显示：建立的行人随机运动模型，其模拟的行人运动速度的均值和标准差与实际值的绝对误差在2%以内，模型精度较高；在事故案例仿真中，车辆与行人在发生碰撞时刻对应的碰撞概率为100%；在车辆加装AEB的仿真中，激进型AEB，法规型AEB以及保守型AEB在触发时刻对应的碰撞概率分别为超过了80%，在30%~40%之间，以及不足5%，这表明人-车碰撞概率预测模型可有效预测2起真实案例中行人和车辆在不同时刻的碰撞风险，且与使用固定触发阈值的AEB相比，建立的人-车碰撞概率预测模型能够更加准确直观地反应人-车碰撞风险。
应对空中交通管理服务突发事件的航空器动态接管方法
杨越, 马博凯, 颜晨阳
2023, 41(3): 41-47. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.005
摘要(309) HTML (124) PDF(19)
摘要:
应对空中交通服务突发事件的航空器接管方案是我国空管应急体系的重要内容，现行方式由相邻管制扇区独立接管失能扇区中的全部航空器，在一定程度上加剧了接管扇区管制员的工作负荷，容易产生安全风险。考虑接管中航空器的有效通讯范围，以及管制员工作负荷水平与航空器疏散时间的共同影响，制定了以接管失能扇区中航空器的总代价最小为目标、管制员负荷增量上限为约束条件的动态接管方案。将航空器视为飞行状态网络中的节点，在三维空间中建立空域失能瞬间的动态接管模型；基于MATLAB构建终端区失能瞬间的仿真空域场景，通过计算代价函数输出接管各航空器的扇区编号；以终端区内的管制员平均负荷和航空器脱离失能扇区的平均时间作为检验指标，对比分析了动态接管方案与现行方案的应用效果。通过仿真发现：该方案与由各扇区独立接管的现行方案相比，尽管少量航空器由于有效通讯范围无法被最优扇区接管，但管制员的平均负荷分别降低了9.8%、12.2%、18.6%；同时，航空器的平均疏散时间减少了56.8%、56.3%、64.0%。动态接管方案既考虑了航空器在紧急事件突发瞬间的位置因素，又满足了管制员负荷增量水平的安全需求，实现了对失能空域内航空器的灵活接管，为空管单位制定更加合理的应急处置策略提供了参考依据。
中欧集装箱海铁复合运输网络脆弱性分析
张欣, 李双菲, 孙代源
2023, 41(3): 48-58. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.006
摘要(379) HTML (150) PDF(50)
摘要:
中欧贸易运输涉及多个港口和车站，构成复杂的运输网络，网络枢纽节点受到自然灾害、安全事故等影响失效，导致网络仅局部连通，进而影响全局效率。为量化分析中欧集装箱运输网络在枢纽节点失效后的网络功能变化程度，基于中欧班列和海运航线网络构建海铁复合运输网络。在此基础上结合负荷-容量级联失效模型提出1种网络脆弱性仿真模型，模型考虑到节点容量、攻击方式及负载分配策略3类影响因素，并设定网络连通性及网络效率为脆弱性测度指标，仿真实验分析影响该网络脆弱性的因素与演化规律，并通过网络效率变化曲线判断了关键节点。结果显示，中欧集装箱海铁复合运输网络共计167个节点，网络具有无标度和小世界特性，度相关性系数为0.13，网络体现弱同配性，度值相近的节点倾向于互相连接；针对枢纽节点的蓄意攻击相比随机失效的网络更脆弱，失效节点数为3时，蓄意攻击下的网络连通性和效率对比随机失效时，分别下降20.15%和37.19%。从影响因素看，基于地理距离对失效节点负载进行重新分配的策略会加剧网络崩溃，节点容量的增加使网络更为鲁棒，当容量冗余系数增到0.2后，脆弱性指标达到临界阈值，外界干扰不再对整体网络产生影响；海港失效对网络效率的负面影响高于铁路站点，而欧洲港口的影响又高于中国港口。从关键节点识别看，欧洲港口中康斯坦萨港失效时网络效率降幅最大，达88%，中国区域为上海和宁波，降幅均为76%。研究结论有助于理解中欧集装箱海铁复合运输网络的脆弱性影响因素，在突发事件中优先保护关键节点，优化货流分配，从而提升部分枢纽节点失效时的运输网络鲁棒性。
交通信息工程与控制
高速公路连续瓶颈混合交通流可变限速与换道协同控制方法
邵敬波, 黄轲, 张兆磊, 高志波, 徐琥
2023, 41(3): 59-68. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.007
摘要(460) HTML (157) PDF(57)
摘要:
为缓解高速公路连续瓶颈区车辆强制换道造成的通行能力下降的问题，减轻瓶颈之间的相互干扰，提出了面向智能网联车辆（connected and automated vehicles，CAVs）与普通车辆混行情况的高速公路连续瓶颈可变限速与换道协同控制策略。对传统的细胞传输模型（cell transmission model，CTM）进行改进，使其更好地预测考虑了可变限速地混合交通流状态；基于实验模拟，得到了不同交通需求场景下合理的换道控制段长度，通过对瓶颈上游车流进行预先换道提醒，缓解因强制换道引发的通行能力下降现象，进而提高可变限速控制的效果，同时利用可变限速对高交通需求下的流量进行调控，为换道控制段内车辆能够完成预先换道提供保障；构建了连续瓶颈下协同控制框架，并以最小化总行程时间和速度差为目标，优化连续瓶颈的交通运行性能；分析了3种CAVs渗透率对协同控制的影响。结果表明：相比于无控制和可变限速控制，在协同控制下总行程时间分别降低了54.76%和33.05%，总速度差分别减少了86.84%和29.58%。此外，CAVs对协同控制性能和道路运行状况有着积极作用。当CAVs渗透率为0.5时最低限速值由渗透率为0时的30 km/h提高至60 km/h，当渗透率为1时限速值始终保持在自由流速度，随着CAVs渗透率的增加协同控制下系统的总行程时间可从239.64 h减少至158.86 h。研究可为高速路连续瓶颈和未来含CAVs的混合交通流主动管控提供参考。
基于船舶轨迹挖掘的海上航路网络构建方法
项迪, 黄亮, 周春辉, 文元桥, 黄亚敏, 戴红良
2023, 41(3): 69-79. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.008
摘要(620) HTML (139) PDF(62)
摘要:
海上航路网络是船舶海上交通活动特征的时空表征，也是船舶航路规划、行为辨识、轨迹预测的重要基础。海量的船舶历史轨迹数据为自动提取海上航路网络提供了基础数据，但受轨迹数据噪声和密度分布不均匀的影响，传统航路网络自动提取方法存在网络节点识别准确性差、网络边连接错误率高等问题。针对上述问题，研究了1种基于船舶轨迹时空特征挖掘的海上航路网络自动构建方法。定义了海上航路网络的3种航路点类型，即停留点、出入点和航路转向点，设计了基于轨迹时空特征的航路点提取方法；提出了基于累计转向特征的航路转向点过滤策略，可有效去除船舶避碰、船舶徘徊等局部活动产生的非航路转向点；根据不同种类航路点的分布特征，综合利用DBSCAN聚类算法和凸包算法从航路点集合中提取和生成航路网络节点集合；定义了航路网络节点的有效连接规则，从原始轨迹中提取航路网络节点之间的轨迹簇，根据轨迹簇的统计特征生成航路网络节点之间的有向加权边，形成有向加权的海上航路网络。以珠江口水域为实验区域，对所提方法进行有效性验证，结果表明：所提方法可提取71个3类航路网络节点和200条航路路线；航路网络节点识别准确率与误识别率分别为86.42%和1.23%；航路网络边连接的准确率接近95%。所提方法能够有效识别海上航路的关键航路点及主要路线，实现航路网络的自动构建。
基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法
刘超, 罗如意, 刘春青, 吕能超
2023, 41(3): 80-91. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.009
摘要(294) HTML (115) PDF(22)
摘要:
针对单个相机覆盖区域有限的问题，本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据，采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题；通过全时域抽帧提取图片训练样本，采用YOLOv5训练车辆检测模型；针对偶发的车辆漏检情形，通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复；针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题，通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决；针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题，采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题；提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法，在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集，轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态，包含多段分合流区域，数据集连续时长达到3.5 h，覆盖区域1.41 km；车辆检测模型的召回率达到93.23%，准确率达到98.51%，F1分数为95.80%；数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条，其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频目标关联与轨迹拼接方法，有助于路侧宽域车辆连续轨迹构建及交通管理与控制。
基于网格分类与纵横向注意力的城市道路车道线检测方法
常振廷, 肖智豪, 张文军, 张荣辉, 游峰
2023, 41(3): 92-102. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.010
摘要(238) HTML (72) PDF(11)
摘要:
车道线检测是汽车安全辅助驾驶系统的基础模块，在城市道路场景下车道线存在受碾压致特征缺失、车辆间相互遮挡以及光照环境复杂多变等问题，本文提出基于网格分类与纵横向注意力的车道线检测方法。提取道路图像的全局特征图，将其划分为若干网格，计算网格中车道线的存在概率；通过将车道线检测转化为网格位置的分类，定位每条车道线的特征点；构建基于Ghost模块的主干网络，结合车道线的形状特征，引入纵横向注意力机制，通过增强车道线纹理特征和融合位置信息，获取缺失的细节特征；利用三次多项式，拟合车道线特征点，修正车道线的检测结果。基于TuSimple与CULane数据集，在ResNet18、ResNet34和Dark-Net53中嵌入纵横向注意力模块，并开展对比实验。结果表明：在TuSimple数据集上，嵌入纵横向注意力模块后，模型精度均提升了约0.1%，与其他模型相比，Ghost-VHA模型的准确率为95.96%。在CULane数据集上，嵌入纵横向注意力模块可提升精度约0.65%，与其他模型相比，Ghost-VHA的F1分数为72.84%，提升了0.54%。在TuSimple与CULane数据集上，Ghost-VHA处理尺寸为288 px×800 px的图像仅需4.5 ms，具有良好的准确率和实时性。在CULane数据集上，网格列数量为300时效果最好，在TuSimple数据集上，网格列数量为50时效果最好。
基于语义分割与道路结构的车道线检测方法
丁玲, 肖进胜, 李必军, 李亮, 陈宇, 胡罗凯
2023, 41(3): 103-110. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.011
摘要(359) HTML (125) PDF(26)
摘要:
车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用，当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够，检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题，充分考虑到复杂道路结构的语义信息，提出了1种基于语义分割与道路结构的车道线检测方法。该算法采用Encoder-Decoder的基础网络结构模式，通过改进实现语义分割，利用池化层的索引功能，以反池化的方式进行上采样，在每个上采样之后连接多个卷积层。然后再使用标准交叉熵损失函数训练分割网络，利用深度学习方法得到排除外部环境干扰的道路分割图像，并对分割后的道路图像进行透视变换，采用Hough变换和边缘点的参数空间投票，快速提取和修正车道线左右边缘点，将提取的边缘点进行贝塞尔曲线拟合，实现车道线的平滑显示。提出的算法在相关车道线数据集上进行了训练和测试，与基于参数空间投票方法相比，准确度提升5.1%，时间平均增加了8 ms；与卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）方法相比，准确度降低了1.75%，时间平均减少了6.2 ms。测试结果表明，利用提出的语义分割编解码网络有助于优化模型结构，在满足实时检测要求的基础上降低了对计算硬件资源的需求。
融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法
张阳, 张帅锋, 刘伟铭
2023, 41(3): 111-118. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.012
摘要(270) HTML (98) PDF(15)
摘要:
针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐，以及易忽略多尺度特征等问题，研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题，构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限，同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块，对输入图像中重要的行人特征加强和对齐，提升算法对行人的多尺度特征学习能力，弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷，提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证，实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%，AP50检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下，改进后的模型可以使AP值提高17.2%，AP50提高7.8%，小尺度行人检测精度提高了21.6%；在同为101层残差网络和特征金字塔网络下，可以使AP值提高24.5%，AP50提高8.2%，小尺度行人检测精度提高32.3%。同时与RefindDet512、GHM800算法相比，AP值分别提高20.8%和17.7%，AP50分别提高5.5%和3.6%，小尺度行人检测精度分别提高26.8%和20.6%，由此证明提出的模型性能优于经典检测算法，可以有效地提高小尺度行人检测精度。
交通规划与管理
基于互联网出行数据的停车设施选址规划方法
于晓飞, 刘兵, 陈汐, 贾婷婷, 马晓磊
2023, 41(3): 119-127. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.013
摘要(303) HTML (97) PDF(27)
摘要:
为解决不确定需求下的停车设施选址问题，提出了基于互联网出行数据的停车设施选址规划方法。该方法基于居民通勤数据估计停车需求、识别备选停车设施点，并以停车设施的建设维护成本、停车设施到停车需求点的步行距离最小化为目标，构建不确定需求下的停车设施选址优化模型。为验证模型的可行性，基于北京市2021年9月—11月的居民通勤数据，针对海淀区中关村附近区域，构建并求解模型，并对建设维护总成本变化与停车需求不确定性之间的关系进行研究。研究结果表明：停车设施点的最优配置数量及其车位规模会随着停车需求被满足的置信水平（即实际停车需求小于或等于停车设施容量的概率）的提高而增加，且当置信水平达到0.9时，建设维护总成本变化显著提高，此时停车设施点的数量为30个，停车位总数为28 862个。此外，建设维护总成本对停车需求不确定性水平较敏感，会随着停车需求不确定性的提升而增大，在停车需求不确定性水平分别为0.4，0.5，0.6时，停车设施建设和维护的相对总成本变化率分别为1.25，1.75，2.25，而在同一置信水平下，停车需求不确定性越高，相对总成本变化率越大，相对总成本对需求不确定性也较敏感。本研究对停车设施选址规划者，通过掌控设施点的停车容量与需求波动的情况，来有效地控制系统总成本，保证选址方案的鲁棒性。
考虑碳排放成本的铁路集装箱快递班列开行方案
尹传忠, 李岳珊, 陶学宗, 刘咪
2023, 41(3): 128-137. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.014
摘要(258) HTML (82) PDF(18)
摘要:
针对我国目前快递公路运输方式占比过高，而导致的道路交通需求过大、运输成本、碳排放过高等问题，研究了“双碳”目标下铁路集装箱快递班列方案。考虑运输距离、快递量、快递网点数量、物流产业占GDP比重等因素，运用熵权法确定集装箱快递班列始发站和到达站。根据公路直达运输和调运至铁路车站2种形式，构建包括始发站、调运站和到达站的铁路集装箱快递班列运输网络。为确定集装箱快递运输直达方案、调运方案及采用的运输方式，建立了铁路集装箱快递班列开行方案的整数规划模型。为确定集装箱快递班列合理的列车编组数量及铁路经济运距，该模型以运输成本、调运成本和碳排放成本最小为目标，不仅综合了快递运量、时间约束以及列车开行条件等因素，而且考虑了快递货物的调运流程。此外，该模型还引入了碳排放系数、碳交易价格等要素，以计算碳排放成本。以长三角地区快递货流集散为例进行了实证分析，结果表明：铁路集装箱快递班列开行方案以直达运输为主，调运方式为辅；运输方式按照载货量及铁路经济运距划分铁路运输为主，公路运输为辅；列车合理编组范围为25~40辆，且列车编组数量过高和过低均不具有优势；设定铁路运输速度120 km/h的条件下，铁路经济运距以400 km为宜；科学设计时间窗约束亦能优化铁路集装箱快递班列开行方案。与现行公路运输相比，本研究所得方案的运输成本和碳排放成本均明显降低，运输时效性亦能够得到保证。
网联环境下基于速度引导的车辆能耗优化方法
施丘岭, 邱志军, 何书贤
2023, 41(3): 138-146. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.015
摘要(239) HTML (105) PDF(23)
摘要:
传统的车速引导策略考虑交通信号的信号配时（signal phases and timing，SPAT）信息和到下游交叉口的距离，来对车辆进行速度建议和引导，以提高交叉口通行效率、减少能源消耗。但由于通信设备频率的限制，实时诱导效果欠佳。随着车载设备与路侧基础设施通信技术（vehicle to infrastructure，V2I）的发展，能实时、同步地获取交通流的多维信息，研究了1种符合真实驾驶场景的实时变速引导策略。以信号相位时间和道路通行限制条件为约束，构建三阶段变速诱导模型。提出将车辆通过连续路口的车速引导问题分解为车辆通过多个相邻路口的子问题进行求解。针对任意相邻2个交叉口，求解车辆到达下游交叉口的可通行时间区域，并将到达时间区域离散化，计算车辆到达时间区域内的每1个时间节点的能耗。将连续路口车速引导问题转换为速度轨迹寻优问题进行求解，以车辆能耗为权重，采用Dijkstra算法在所有可通行速度轨迹中寻找能耗最小的速度轨迹。利用交通仿真软件SUMO搭建仿真环境，并用Python对SUMO进行二次开发，以武汉市经济开发区东风大道的3个连续路口为研究对象进行仿真验证。实验结果表明：所提车速引导方法在过饱和，饱和、欠饱和流量下，与多级最优策略相比能耗分别减少0.68%，1.64%，3.97%，与匀速策略相比能耗分别减少0.7%，2.60%，9.80%。所提变速诱导方法在不同交通流量情况下均能诱导车辆节能地驶离交叉口，在欠饱和流量下效果最佳。
基于关联规则的居民公共交通依赖性致因分析
胡松, 杨贝, 翁剑成, 周伟
2023, 41(3): 147-156. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.016
摘要(224) HTML (95) PDF(13)
摘要:
鉴别不同出行者对公共交通的依赖程度，并分析其形成的致因差异，有助于从规划设计、政策制定等维度针对性地改善公共交通服务质量。设计并实施了居民出行的行为调查（revealed preference，RP）线上问卷，在数据质量检验的基础上引入关联匹配技术，通过融合出行调查数据与公共交通出行交易数据实现了个体公共交通出行链提取。提出了公共交通依赖性度量指标与关键致因指标，构建了AGNES-Apriori模型开展公共交通依赖性分级与不同层级群体强关联规则挖掘，并据此提出了公共交通依赖性层级提升的“两阶段”框架及出行激励策略集。结果表明：①居民公共交通依赖性可被划分为低、较低、较高和高依赖性4个层级，不同层级对应的强关联规则间具有显著差异性；②关联规则包含的指标数量与3个参数值呈负相关关系，高依赖性强关联规则出现的概率为低依赖性的2.1倍；③家和目的地到站点总距离、收入、小汽车可用性等客观条件是影响居民公共交通依赖性的关键致因，而公共交通出行低自由度是导致居民公共交通依赖性降低的重要原因；④较低的客观条件指标值通常促使居民形成较高的公共交通依赖性；⑤小汽车低可用性变量主要出现在公共交通低、高依赖性群体对应的强关联规则中，而高依赖性群体随其小汽车可用性增强可能出现公共交通依赖性降低的趋势。
基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别
李之红, 申天宇, 文琰杰, 许旺土
2023, 41(3): 157-165. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.017
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摘要:
城市网约车订单需求体现了居民出行活力，同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化，是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图，并分析了订单需求的动态特性，提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model，ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network，BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression，DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性，并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析，结果表明：①与多个基线模型相比，ABD模型实现了最优的预测性能，同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能；②消融实验表明，在常规序列中，BPNN对融合模型的预测性能增益更高。混合模型相比较单独的ARIMA和BPNN模型，在预测性能指标上，平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别提高22.77%和13.50%，均方百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE指标分别提高21.71%和12.37%。另外，在受到2020年的外部干扰下，ARIMA提供的稳定性至关重要；③预测结果与观测值之间的残差结合3-sigma异常检测准则实现订单数据中的需求突增异常点自动识别，以此提高交通管理效率。该结果说明，提出的ABD模型具有良好的预测精度和鲁棒性。
基于ETC数据和A-BiLSTM神经网络的高速公路节假日短时交通流预测模型
戢晓峰, 孔晓丽, 陈方, 郝京京, 覃文文
2023, 41(3): 166-174. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.018
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摘要:
电子不停车收费（electronic toll collection，ETC）门架系统为节假日高速公路短时交通流预测提供了数据支撑。针对节假日场景下高速公路交通流的非线性和复杂性特征，基于ETC门架数据研究了由注意力机制（attention）和双向长短期记忆（bidirectional long/short-term memory，BiLSTM）神经网络组成的Attention-BiLSTM（A-BiLSTM）组合模型。通过对ETC门架数据进行预处理，保证模型输入的可靠性；采用滑动窗口方法构建监督学习样本，提高模型学习效率。在模型中，使用BiLSTM神经网络，实现对交通流数据前向和后向时间依赖性特征的深入提取；引入注意力机制动态地权衡网络提取信息的重要程度，增强隐藏层特征的非线性表达能力；利用贝叶斯优化方法对模型进行超参数调优，提高模型的预测性能。采集大理-丽江高速公路白汉场至拉市镇的门架数据，处理成时间粒度为5，10，15 min的交通流数据进行模型验证。实验结果表明：①相比于自回归移动平均模型、支持向量机的预测结果，A-BiLSTM组合模型的均方根误差（root mean square error，RMSE）分别降低了73.3%和49.1%，平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别降低了76.0%和56.3%，预测效果好，可应用于实际的交通运营管理。②相比于未引入注意力机制的BiLSTM，A-BiLSTM组合模型的RMSE降低了41.9%，MAE降低了46.0%。③A-BiLSTM组合模型在5 min的时间粒度下表现最好，与输入数据时间粒度为10，15 min情况下所构建的模型预测误差相比，RMSE分别降低34.5%和42.1%，MAE分别降低39.9%和46.3%。
信息动态
智能水路运输系统的发展与应用：案例分析与前景展望
刘佳仑, 陈然, 李诗杰, 胡欣珏
2023, 41(3): 175-181.
摘要(221) HTML (125) PDF(38)
摘要:
智能新能源技术（船舶）国内外研究进展
2023, 41(3): 182-184.
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