基于决策树模型的地铁线网短时OD客流预测

为了准确获取地铁线网短时OD(起讫点)的客流分布,从而高效协调运输能力和客运需求,结合集成学习思想构建了基于决策树模型的多时间粒度下地铁线网短时OD客流预测模型。首先利用地铁自动售检票数据分析得到线网OD客流出行的时空分布特征,引入多种时空影响因素对全网数据进行训练以及预测,其次分析了地铁线网OD客流量预测精度与时间粒度之间的关系,最后以苏州市地铁为对象进行实例分析。结果表明：相对于其他模型,研究模型不仅可以有效降低预测误差和拟合客流峰值,而且运算时间也节约了数倍,提高了地铁线网短时OD客流预测的准确性和效率。因此,所设计的模型可为地铁运营与控制系统提供重要数据,有助于运营者进行限流措施、行车计划等的制定与调整。     

低碳出行意识、出行行为和出行幸福感研究

为了合理地引导人们采用低碳方式出行并提高出行幸福感，以低碳出行意识为突破口，基于“意识-行为-幸福感”这一条链提出了研究模型。通过问卷调查共获得582份有效问卷，以低碳氛围、低碳出行意识、低碳出行行为、出行幸福感、个人社会经济属性为潜变量构建结构方程模型，进行数据分析。研究结果表明，低碳出行行为和低碳出行意识均对出行幸福感有积极的直接影响；低碳氛围对出行幸福感有积极的间接影响；低碳出行意识有待于有效地转化成低碳出行行为。研究结果为低碳出行意识、低碳出行行为、出行幸福感三者之间的关系提供了证据，丰富了出行幸福感理论，对决策者引导人们习惯性地采用低碳方式出行以提高居民出行幸福感具有借鉴意义。     

设置水平隔水帷幕的基坑降水开挖对周边环境的影响分析

为了研究水平隔水帷幕有效性对基坑降水开挖产生变形的影响,采用三维有限元软件对不同水平隔水帷幕渗透系数条件下基坑降水开挖过程进行模拟,分析了水平隔水帷幕渗透性对周边环境的影响规律.结果表明:1)在全封闭止水条件下,周边地表及高铁高架桥墩沉降随基坑降水开挖的进行而逐渐增大,且计算结果与实测结果较为吻合;2)隔水系统的隔水有...     

电池交换式电动汽车换电站选址优化方法

为实现电动汽车快速补能,面向电池交换的充电方式,研究了城市路网上电动汽车换电站的选址问题。首先研究了电动汽车用户的路径选择,基于交通网络均衡状态和换电站选址方案的相互影响,建立站点建设成本和出行成本之和最小为目标的换电站选址优化模型。然后预测不同方案下的交通网络均衡状态,并依据预测结果评价选址方案的优劣,最后设计求解算法,利用襄阳东津新区的路网及居民出行数据进行算例分析,验证模型及算法的可靠性,求得换电站的最优选址及换电需求。研究表明,建立的电池交换式电动汽车换电站优化模型可以获得路网路段流量及换电站处的换电需求量,给出最优的选址方案及换电站建设时序;电动汽车混入率对换电站布设、交通网络均衡状态有较复杂的影响;交换站数量的增加能减少出行成本,但边际作用递减。研究结果可为城市换电站的规划提供决策参考。     

液滴在纳米结构表面上的传热与生长模型

在传热学领域,滴状冷凝具有高效传热性能,比膜状冷凝的传热系数高出几十倍。若能在工业生产中实现滴状冷凝,所需的有效换热面积将会大为减少,产生可观的经济效益。为了更好地提高设备的传热性能,节约能源以及原材料,对利用仿生超疏水性表面实现滴状冷凝传热的过程进行了研究。通过建立单个液滴的冷凝传热模型,分析液滴的润湿状态,研究了液滴的2种生长模式:以恒定接触角增加底部润湿面积(CCA)模式和以恒定底部直径增加接触角(CB)模式,得出了液滴按照这2种模式生长的数学模型,进而分析冷凝液滴生长模式的影响因素。结果表明:当液滴按照CCA模式生长时,其半径生长速率与纳米锥导热率、尖端尺寸呈正相关,与高度、间距呈负相关,接触角对其是分段式的影响,即当θ90°时呈负相关,反之,当θ90°时呈正相关;当液滴按照CB模式生长时,与CCA模式不同的是,其生长速率与接触角呈负相关。综合液滴的2种生长模式可知,接触角的影响最为显著。本文所建立的理论模型与实验数据基本吻合,可为优化纳米锥结构表面提供理论参考。     

基于支持向量机模型的地铁进站客流量预测

为了更精确地预测短期站点客流量,动态调整城市轨道交通的日常客流方案,采用支持向量机模型对预测地铁客流量。首先,通过对AFC数据分析,利用上周同期进站量、前一天同期进站量、当日前两个时段进站量以及高峰和非高峰时段参数作为模型的输入变量;然后,构造支持向量机预测模型并运用粒子群算法优化模型(PSO-SVM模型),实现地铁站点客流量预测,并进行不同模型预测误差的比较分析;最后,以苏州地铁数据为例,预测汾湖路地铁站的进站客流量。结果表明,优化模型能够有效改善预测误差,预测结果更为准确,证明PSO-SVM方法能有效用于地铁进站客流量的预测研究,为地铁进站客流量预测提供了新的方法。     

区域交叉口交通拥堵传播规律挖掘方法研究

为了准确识别和预测区域交叉口的交通状态,研究道路网络中的拥堵传播规律,以交叉口流量数据为研究基础,提出了一种改进型需求-容量的交叉口交通状态判别方法。结合交通领域的具体特点,对算法数据库进行适应性调整,采用一种基于路网拓扑结构约束的Aprior算法,建立区域交叉口拥堵传播规律挖掘模型,并以苏州市某区域的交叉口数据为实例进行验证,从时间维度分析发现拥堵具有相似性和反复性,从空间维度研究获取"回溢"和"流出"2种拥堵传播模式,与现实情况相符。结果表明,模型能够有效挖掘区域交叉口拥堵传播规律,并根据传播规律中各个交叉口拥堵发生的时序特性进行交通状态预测。所得结论对实现拥堵预警和交通拥堵的早期干预具有一定的借鉴意义。     

两相位交叉口左转车辆抢行的元胞自动机模型

为了解决道路两相位交叉口所存在的左转车辆抢行问题,避免造成严重交通冲突,首先分析了左转车辆抢行行为、路径抢行、以及与直行车辆到达冲突点的时间差相关的概率抢行,在考虑过街行人对抢行行为干扰的情况下,构建了车辆、行人耦合的双路径左转-直行冲突元胞自动机模型,通过计算机仿真分析研究了左转车辆抢行行为对交叉口通行能力的影响。结果表明,无过街行人时,左转车辆抢行使交叉口通行能力下降约5%;有过街行人干扰时,交叉口的通行能力则进一步降低10%～25%。研究结果可为提高道路交叉口服务水平、提高道路通行率和安全性决策提供参考。     

基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测

为了更准确地掌握轨道交通客流在线网中的时空分布,更高效地匹配客流需求与运输能力,实现提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的,提出了一种基于长短期记忆网络的短期OD(交通起止点)客流量预测方法。以历史客流数据为基础,定性分析车站间OD客流量的时空相关性,利用回归分析法定量分析客流影响因素,筛选出运营时刻、运营日特征、最低气温3个时间特征。为提高预测精度,以长短期记忆网络为基础,结合时间特征,为每对起讫点单独构建预测模型,形成了基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测模型。以苏州市为例进行验证,结果表明,加入了时间特征的短期OD客流量预测模型较移动平均模型、仅利用历史客流数据训练的基于LSTM网络的短期OD客流量预测模型,预测结果与真实值之间的误差降低了6.27%～8.58%,所提出的方法和模型可为轨道交通运营部门制定列车运行计划、组织客运工作提供更准确的数据资料。     

基于可拓物元法的轨道交通换乘站服务水平综合评价

为了更好地帮助车站运营者对车站服务水平进行综合评价，以反映不同客流组织措施的效果进而进行方案抉择，从行人基本出行体验、走行体验及设备设施体验3方面入手，建立综合服务水平指标体系，并基于可拓理论提出换乘站服务水平综合评价方法。针对客流问题给出4种客流组织场景，利用Anylogic软件对苏州轨道交通石湖东路站进行仿真，得到不同组织场景下的各项指标，随后基于可拓物元法对各场景进行综合评价分析，结合关联度矩阵、具体指标与仿真效果，确定最佳的客流组织方式为场景1，可将综合服务水平由现状的“一般”提高至“良好”。可拓物元法建立的综合评价模型可为车站管理者进行组织措施提供参考，也可为车站运营组织提供技术支撑。