关键词： 交通运输系统工程   计算机视觉   红外可见光图像融合   YOLOv5目标检测  

摘要： 为提高道路交通安全领域中的道路目标检测的精度，借鉴图像融合技术中多尺度特征图像融合思想以实现融合和GPNet的Ghost瓶颈模块建立思想以减小算法复杂度，建立了创新型红外和可见光融合及目标检测网络。网络分为选择性图像融合模块、轻量化目标检测模块和融合质量及检测精度判别网络三个部分组成。在白天、夜间和特殊天气（雨、雾等）下，平均车速30-40km/h的城市工况下进行三组试验作为数据集，实验结果：平均梯度最高提升5.64881、交叉熵0.93668、边缘强度56.9457、信息熵0.925208781、互信息1.000548571、峰值信噪比3.053893252、Qab0.342882208、Qcb0.20898381以及均方误差降低0.08。轻量化目标检测网络输出的AP、 mAP和Recall均为最优水平，验证了红外和可见光技术的创新应用在道路障碍物检测方面的优势。

关键词： 交通运输系统工程   停车分配   整数规划模型   增广拉格朗日—交替乘子算法  

摘要： 为提高停车资源利用率以缓解停车供需失衡问题，考虑停车分配过程中用户利益与系统效益间的博弈关系，建立了预约模式下停车泊位利用率最大和用户成本最小的联合优化目标函数；构建了融合用户偏好特性的最优停车分配整数规划模型（OPA），并设计了增广拉格朗日—交替乘子算法进行预约泊位分配方案求解。为检验模型有效性，在不同停车供需情况下将本文模型与多种经典停车分配模型对比，结果表明：所提出的OPA模型在泊位利用率、用户平均成本和请求接收率三个评价指标上的表现均明显优于经典分配模型，本文的研究成果可为停车预约平台的决策管理提供理论参考。

关键词： 交通运输系统工程   路径诱导方法   灰色关联分析法   遗传算法   出行者偏好  

摘要： 针对存在出行者偏好的最优路径选择问题,提出了一种基于出行者偏好特征的路径诱导方法。建立了以行驶距离、行驶时间、拥挤程度、出行费用、转弯次数、沿途景观、信号灯数量、出行经验、车辆组成成分、道路等级为指标的路径诱导体系。首先,利用灰色关联分析法,建立出行者主观偏好和路径属性贴合度最大的优化模型,并采用基于偏好的遗传算法进行求解,得到路径指标的权重值,由此求得路径综合属性值。其次,建立各个路径间的可能度矩阵及排序向量,据此选出符合出行者偏好的最优路径。最后,以桂林交通网络进行算例验证,结果表明该方法具有很好的普适性。

关键词： 交通运输系统工程   信号配时   线性规划   出口道左转交叉口   逆流左转车道  

摘要： 为解决在综合功能区设置过长时单开口式出口道左转交叉口应用效果不佳的问题,提出了双开口式出口道左转交叉口控制策略。通过解析单、双开口式运行机理,构建逆流左转车道理论通行能力计算模型,以机动车通过量最大为优化目标,建立信号配时优化模型。结果表明,若常规左转车道数等于预信号开口车道数,两种开口方式理论通行能力是相同的,而当常规左转车道数大于预信号开口车道数时,双开口式的理论通行能力大于单开口式;敏感性分析发现出口道左转交叉口理论通行能力随综合功能区总长度、左转比例的变化总体上呈先增后减的趋势,双开口式综合功能区总长度宜在80~100 m。

关键词： 课程思政   物流系统工程   教学体系   教学模式   教学方法  

摘要： 为适应“课程思政”的新要求,有效提升研究生专业课程的教学效果,应对课程思政背景下的研究生专业课程建设进行实践探索,设计面向课程思政需求的研究生专业课程建设路径。文中以“物流系统工程”为例,在深入分析课程定位的基础上,构建理论教学体系与实践教学体系相互支撑的“物流系统工程”教学体系。以教学体系为牵引,分析面向“课程思政”需求的课程教学重点,选择与之适应的教学模式与教学方法。从课程定位动态优化、教学体系柔性调整、教学模式持续优化、教学方法高效集成、思政案例库完善、思政教育与专业课相互促进等维度制定了课程持续建设的规划方案,旨在为物流类研究生专业课的课程思政建设带来一定的启发与借鉴。

关键词： 交通运输系统工程   汇入引导策略   深度强化学习   高速公路专用道   信号控制   自动驾驶汽车  

摘要： 为满足自动驾驶车辆(CAV)与人工驾驶车辆混行过程中安全和效率的需求,自动驾驶车辆专用道应运而生。当高速公路内侧车道设为自动驾驶车辆专用道时,引导自动驾驶车辆从普通车道汇入至专用道的策略研究具有重要的理论意义和实际价值。首先,设计专用道入口并提出车辆控制规则;其次,以使更多自动驾驶车辆换道至专用道为目标,基于深度强化学习,选择换道信号动作引导车辆换道;最后,通过Python语言编译进行数值仿真验证。结果表明:在自动驾驶车辆渗透率、到达专用道自动驾驶车辆比例等不同因素构建的9种场景下,本文算法能够快速收敛;能够有效引导自动驾驶车辆汇入专用道,保证通行效率;相较无信号控制情况,渗透率为20%~40%时,第2车道交通拥堵显著减少;在两段式专用道入口场景下,CAV换道至专用道的比例比单入口场景明显提高。所提出的策略具有较好的适用性,能为工程建设提供参考借鉴。

关键词： 交通运输系统工程   复合材料   柔性护舷   压缩试验   冲击试验   数值模拟  

摘要： 针对既有防护结构不能实现多目标船型柔性防护的问题,提出了一种可防护中小型船舶的柔性护舷,该护舷可与既有防护结构搭配使用。对3种不同护舷开展了准静态压缩试验,确定了最优构造形式,通过足尺冲击试验和数值模拟对最优构造护舷的防护性能进行分析。结果表明:压缩试验下,不同试件的破坏模式相近,均出现外面板剪断,基体开裂,剪断处纤维断裂;压缩结束各试件回弹率高达85%以上;添加耗能芯材的试件3是最优构造形式。落锤冲击试验下,撞击力折减率达到97%,撞后护舷变形完全恢复,护舷以弹性耗能的方式耗散能量;驳船撞击下,护舷吸收了63%的碰撞能量,且能大幅减轻船舶损伤,此时护舷主要以耗能芯材的压溃吸收碰撞能量。

关键词： 交通运输系统工程   路径耗时   充电高峰   目标函数   分布式充电桩   路径演算  

摘要： 针对充电桩选点规划存在单一因素局部求解局限的问题,提出一种考虑路径耗时的城市汽车分布式规划算法。从空间和时间两个维度上分析汽车对充电负荷要求,求得充电高峰时间作为规划参照条件之一。通过GIS技术采集城市道路电动汽车充电的排队数据,建立路径耗时最短的目标函数,计算在一天中不同时间段内排队等待概率值和当下电力峰值,推导得出电力稳态方程,求解得到负荷目标函数、电力峰值最低和排队最小概率的阈值,以此作为规划目标。对路面线路和地下电力线路实施电力路径和行驶路径演算,不断迭代查找最优解,直至符合目标值结束演算。实验证明,本文算法达到目标函数所需的迭代次数为275次。经该方法规划充电桩选点后,可以保证各节点的电力分配均匀,规划方案符合实际运行情况,适应能力强且算法所需运算量小。

关键词： 交通运输系统工程   短时交通流预测   时变空间图   动态图卷积   时空融合   交通大数据  

摘要： 为有效提取交通流的时空特征,提升交通流的预测精度,研究了基于动态时空图卷积网络的短时交通流预测模型(DySTGCN)。DySTGCN不仅实现了对交通流时空维度的信息建模,而且考虑了时间维度信息对空间维度信息的影响,创新性提出了基于时间信息的空间拓扑结构——时变空间图(spatial topology graph,TSG),并设计出了1种能够高效、简便地计算时变空间图的深层网络结构。该结构通过编码、解码方式提取不同节点的交通流数据的相关性特征并实现降噪处理。时变空间图反映了交通网络的实时空间特征,基于交通网络中节点空间位置的稳定空间图(stable spatial graph,SG)反映了交通网络的稳定空间特征。TSG与SG在图卷积过程中共同指导交通流预测,更加准确地刻画了交通流的时空特性,以提高预测精度。为测试模型的预测效果,在2个权威公开数据集上进行实验,结果表明:DySTGCN学习到的时变空间图可以较为准确地反映出不同节点的交通流之间的相关性,在平均绝对误差、均方根误差,以及加权平均绝对百分比误差指标上,比其他时空图卷积网络模型如STGCN、ASTGCN等降低了近13.40%、10.98%、16.72%,充分验证了动态空间关系在短时交通流预测中的重要作用。此外,DySTGCN能够提取交通流的周期性特征,实现了对交通流的连续不间断预测。