ISSN 1673-0291 CN 11-5258/U
针对城市群空铁联程客流需求获取困难、客流规律难以把握的问题，提出一套集成空铁联程客流识别及预测模块的综合分析框架.首先，考虑交通枢纽的空间范围及旅客出行的时空特征，提出一种基于信令数据的空铁联程客流识别方法，并挖掘其时空分布规律.然后，在双向门控循环神经网络模型（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）的基础上，引入时间周期编码，构建具有时间周期性的双向门控循环神经网络模型（Temporal-Bidirectional Gated Recurrent Unit，T-BiGRU）对空铁联程客流进行预测.最后，以京津冀城市群为实例，对研究框架进行验证.研究结果表明：京津冀城市群空铁联程客流呈现出明显的聚集分布特征，其中北京南站—天津站—天津滨海机场和北京西站—正定机场站—石家庄正定机场两个场景的联程客流占比最高，超过联程客流总量的65%；T-BiGRU模型可以对联程客流的需求进行精准预测，对两个主要场景的双向联程客流的预测精度均超过了89%，优于多个基线模型.研究结果可为城市群空铁协同发展及空铁联程服务优化提供参考.
针对高铁与民航碳排放测算可比性较低的问题，首先建立考虑发电与炼油过程的高铁与民航两种客运方式碳排放因子的测算框架与数学模型.其次采用我国目前高速铁路与民航的实际参数，计算两种方式的碳排放因子，并与西方部分发达国家的测算结果进行对比分析.最后基于两种方式碳排放因子值的影响因素分析，提出降低我国高铁与民航碳排放的主要方向.研究结果表明：考虑发电与炼油过程时，民航的碳排放因子约为高铁的3.6~3.9倍.我国高铁碳排放因子由于发电结构原因高于法国、日本与德国；轨道、桥梁、路基、隧道、电气化、车站及动车组等设施设备的更新维护使高速铁路碳排放因子增长约16%；我国民航碳排放因子因客座率高、平均运距大而低于美国、英国与日本；炼油过程与机场碳排放分别约占民航总碳排放的9.4%与4.6%.未来我国高铁的降碳方向为发电结构改善，而民航的降碳方向主要为航空燃料技术的革新.
针对城市群旅客出行方式选择行为影响机理不够明晰的问题，开展旅客城市群交通方式选择行为影响因素研究.设计问卷对关中城市群内出行行为进显性偏好（Revealed Preference， RP）调查，并对调查数据的效度、信度进行检验，基于调查所得出行数据，采用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）模型构建了考虑出行偏好的出行方式选择预测模型，并采用可解释机器学习框架SHapley Additive exPlanations（SHAP）模型对预测结果进行解析，所构建模型结合旅客实际决策逻辑将出行方式多元选择行为解构为多次二元选择行为，以增强模型的可解释性.研究结果表明：所构建考虑出行偏好的GBDT预测模型能有效预测旅客城市群出行方式选择行为；私家车与公共交通之间的二元选择行为，会受到小汽车拥有状况，旅客对方便性、安全性、快捷性、舒适性的偏好程度、家庭居住区位、出行距离的显著影响；高速巴士与铁路系统、普通铁路与高铁动车之间的二元选择行为，均会受到出行距离、旅客对舒适性、安全性、快捷性、准时性的偏好程度的显著影响；小汽车拥有状况、家庭居住区位会显著影响高速巴士与铁路系统的选择行为，收入状况会显著影响普通铁路与高铁动车的选择行为.研究成果可为决策者从旅客出行偏好的角度进行更加切实有效的决策提供参考.
为掌握枢纽抵站旅客的出行方式选择特征，解决接续运输运力配置协同优化与效率提升问题，基于高铁枢纽接续出行问卷调查数据，引入上次接续属性、接续方式主观重要度、枢纽服务满意度、接续出行选择倾向特征等潜在变量因素，构建考虑心理倾向的结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）和抵站旅客接续出行方式选择多项Logit（Multinomial Logit，MNL）模型相融合的SEM-MNL模型，定量计算枢纽抵站旅客接续出行分方式选择效用函数，预测不同时段旅客接续出行方式选择概率，并对比分析SEM-MNL模型与MNL模型命中率.研究结果表明：引入心理倾向潜在变量后，模型的整体命中率提升了4.6%；对枢纽环境服务满意度越高、接续方式服务重视程度越高、上次出行的时间和距离更短且使用公共交通的出行者，更倾向于选择公共交通方式.通过方式选择模型预测分方式的接续出行需求，开展对外客运枢纽接续运输保障和多模式运力的协调调度，对于实现枢纽接续客流与运力资源的供需平衡，继而提升接续服务质量具有重要意义.
针对高铁枢纽与城市轨道交通换乘流线优化问题，以南京南站作为研究对象，建立全过程仿真模型，识别换乘瓶颈，采用梯度提升决策树法（Gradient Boosting Decision Tree， GBDT）确定参数重要度，提出改善方案.首先，分解换乘过程的行人与设施流线，分析高速铁路到达客流与城市轨道交通客流的分布特征.其次，使用AnyLogic软件建立高铁枢纽换乘城市轨道交通的全过程仿真模型，分析现状仿真结果，识别空间瓶颈.然后，设计不同优化类型下的措施参数及调整范围，形成不同参数组合方案.采取梯度提升决策树算法，识别不同措施参数的相对重要度，并据此确定改善措施的优先级.最后，依据措施的优先级，确定不同类型下的优化组合方案，选择机器学习全局可解释性方法对其进行优化效果分析，为不同场景下的服务改善提出建议.研究结果表明：换乘瓶颈主要集中于楼/扶梯通道设施以及闸机、售检票机等服务设施处；乘客换乘城轨的购票比例对平均换乘时间和单位时间最大换乘人数均起到重要影响，对于平均换乘时间，城轨自动售票机数量、购票时间、城轨进站服务时间、城轨进站闸机数量的影响相对较大，对于单位时间最大换乘人数，购票时间与城轨进站闸机服务时间的影响相对较大.为提高高铁枢纽换乘效率，建议推广电子客票和多种支付方式，优化购票及检票设施.
针对加权模体度影响航线网络节点重要性评估结果的问题，提出基于度和加权模体度的航线网络节点重要性评估指标：综合加权模体度.综合加权模体度包括综合加权三元模体度和综合加权四元模体度.引入加权聚类系数、加权度中心性、加权中介中心性和加权紧密中心性4个指标，通过网络鲁棒性评估策略和节点影响力评估策略评价综合加权模体度指标的有效性.以6家航空公司的航线网络为实验数据集，验证提出的综合加权模体度指标的有效性和适用性.研究结果表明：相比于加权聚类系数、加权度中心性、加权中介中心性、加权紧密中心性和综合加权三元模体度指标，根据综合加权四元模体度的节点重要性排序结果对6家航空公司航线网络的节点进行攻击时，网络效率和最大连通子图相对大小下降最快；以综合加权四元模体度指标计算的重要性排名前10的节点作为初始感染节点集时，6家航空公司航线网络中的免疫节点数上升速度最快；感染率在传播阈值附近取值时，综合加权四元模体度的节点重要性排序结果更接近传染病（Susceptible-Infectious-Recovered， SIR）模型的节点重要性排序结果，尤其是在网络规模和聚类系数较小的航线网络中.根据网络鲁棒性评估策略和节点影响力评估策略分析结果，综合加权四元模体度能更有效和准确地评估加权航线网络的节点重要性.
为进一步促进跨城公交建设，推动区域一体化发展，提出一种基于碳排惩罚的双城系统公交线网协同优化模型.首先，针对都市圈中的双城系统提出基于碳排放的公共交通协同发展合作机制，并引入“碳排惩罚”作为小城市运营跨城公交至大城市所需向大城市支付的成本.其次，设计两种跨城公交布局方案，采用简约连续方法，测算跨城公交运营方案下的乘客用户成本、公交运营成本和碳排总量.然后，以双城公交系统内用户成本与运营成本之和，即系统总成本最低为目标，构建弹性需求下公交线网组织设计的双层规划模型，探究跨城公交与两个城市市内公交的协同优化问题，因模型决策变量少，故直接采用遗传算法求解.最后，以西安—咸阳双城系统为例进行实证分析，以期为公交线网协同布局提供决策依据.研究结果表明：建设跨城公交有助于推动小城市的市内公交服务水平提升，降低小城市的交通碳排放；两种跨城公交布局方案的差异主要体现在小城市的公交服务水平和运营成本上；建设跨城公交能否降低系统总碳排放主要取决于双城系统的出行需求水平、城市间距离和跨城出行比例.
针对传输线路故障、通信故障等原因造成智能交通系统在某时刻或时段无法识别到车辆，导致数据缺失的问题，提出一种基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法.首先，考虑交通数据的时空相关性，基于张量模型构建数据结构.其次，使用贝叶斯模型在张量分解的参数和超参数上设置灵活的先验和超先验分布，构建秩自适应算法解决张量分解模型的秩选择问题.最后，采用长沙市车辆牌照识别（License Plate Recognition，LPR）系统记录的2019年7月1日至2019年7月28日793个交叉路口的交通流量数据，检验在不同的张量数据结构、丢失方式、丢失率以及张量分解秩的情况下该模型的数据修复精度.研究结果表明：秩自适应算法能够捕捉张量分解最佳秩的大小，避免预设秩过大导致的过拟合现象；与传统的CP分解（CANDECOMP/PARAFAC decomposition）和均值法相比，本文所提算法的平均绝对百分比误差在丢失率达到30%的情况下降低了20%，有效提升了交通流量数据修复的准确性.研究成果可为交通流量预测、交通出行时空特征分析中的数据修复提供参考.
针对通信中断下由智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles，CAV）与人工驾驶车辆（Manually Driven Vehicles，MDV）所组成的混合编队的稳定性控制问题，考虑基于前车-领航车通信拓扑（Predecessor-Leader Following topology，PLF）和协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC）的混合编队，构建通信正常和通信中断状态下的车辆控制器.基于Routh-Hurwitz稳定性判据和频域分析方法设计稳定条件求解算法，计算控制器和MDV跟驰模型的稳定性条件，并提出针对两种控制器的平滑切换策略.案例分析表明：车队能够稳定安全行驶，各车速度标准差变化率均低于1.8%，平均加速度变化量和其平均值均低于0.016 m/s2，说明所提出的稳定性控制算法具有良好的有效性，可实现车辆及编队行驶状态的时空收敛；针对加速场景和减速场景，所提出的控制器切换策略能够分别减小车辆加速度波动幅度达37.1%和59.9%，控制器切换过程中的车辆状态稳定性得到显著提升.
针对智能网联汽车（Connected and Automated Vehicle， CAV）的加入所引发的交通震荡问题，以不同CAV市场渗透率的异质交通流为研究对象，引入CAV车队规模和强度，对异质车队组成进行划分并仿真复现交通震荡现象，采用时空轨迹图和加减速波传播速度可视化交通震荡的演变情况，同时选用加速、减速持续时间衡量交通震荡周期，速度标准差衡量交通震荡振幅.通过设计考虑CAV车队规模、强度和渗透率因素以及头车不同变速模式的交互实验，探究CAV车队要素和头车不同变速模式对交通震荡的影响.研究结果表明：CAV车队规模、强度和渗透率的提高均对震荡周期的减小具有积极影响；车队规模的扩大会增加震荡振幅，而车队强度的增强会减小震荡振幅；随着CAV渗透率的提高，震荡振幅先上升再下降，当渗透率为0.5~0.6时，震荡振幅达到峰值；头车急减速-急加速模式下的交通震荡周期和振幅最小，头车缓慢减速-缓慢加速模式下的交通震荡周期和振幅最大.
针对客货混行引发的交通流稳定性下降、交通安全风险增加以及运行效率降低等问题，构建一个多车道客货混行交通流元胞传输模型，从宏观角度研究不同货车渗透率下的高速公路客货混行交通流特性.首先，利用微观车辆跟驰模型，分析均质小汽车和货车交通流的基本图特征，提出不同货车渗透率下的客货混行交通流基本图模型.然后，采用具体参数表征换道、有限加速度造成的道路交通容量下降效应，刻画客货混行交通流中货车对直行和换道流量的影响，采用Logit模型计算多因素影响下的换道交通流量，构建多车道客货混行交通流元胞传输模型.最后，通过高速公路多场景仿真实验验证模型的有效性.研究结果表明：所提出的模型可准确模拟高速公路上的客货混行交通流演变过程；货车渗透率是影响混行交通运行的关键因素，在交通事件导致车道数减少时，货车渗透率超过0.6会导致交通拥堵难以消散.研究成果可为高速公路客货混行交通流特性研究提供分析工具，为客货混行下的交通管理和疏导策略制定提供理论方法.
针对道路交通运行监测评价中不同来源的网联车辆轨迹存在采样频率低和采样频率不一致等问题，提出了一种面向混合低频车辆轨迹的交叉口延误融合计算方法.首先，设计分段拟合函数重构网联车辆低频轨迹，再现车辆在交叉口区域的速度变化趋势与加减速临界点.然后，基于实测轨迹量化分析不同采样频率与通过速度条件下交叉口车辆延误的误差特征，并以此为基础构建面向多源轨迹的交叉口延误融合计算与修正方法，利用先验误差修正和加权混合低频轨迹的延误计算结果.最后，通过蒙特卡洛实验验证所提出方法的有效性.研究结果表明：车辆行驶速度和样本量大小均对交叉口低频轨迹车辆延误的误差有显著影响；在相同速度区间和样本量条件下，采样间隔时间越大，重构后低频轨迹车辆延误的平均误差越大；在混合低频轨迹样本量为10的条件下，利用所提出方法计算的交叉口车均延误的相对误差在8%范围内的概率为93.6%，所提出方法能够有效提升利用混合低频轨迹测算交叉口机动车延误的精度.
针对高速公路施工区车辆汇合引发的交通冲突，提出考虑排队长度的高速公路施工区动态信号控制策略来降低冲突频率，提升交通效率与安全.利用元胞自动机仿真模型对比动态信号控制策略与早汇合、晚汇合以及固定信号控制等策略在不同交通条件下的功效，通过分析交通量、交通延误、排队车辆数和冒进换道发生频次等交通指标后发现：晚汇合策略下冒进换道频次超出普通策略15.8%，实际应用中存在较高冲突风险；早汇合策略与普通策略的指标变化特征相似，但该策略降低交通延误方面功效显著，较普通策略低7.6%；在信号控制策略下路段的交通延误降低了10%，冒进换道减少了20%；相较于固定信号配时，动态信号控制策略可实现对施工区上游车辆排队长度的控制，并能使不同车道上的车辆排队更加均衡，并且在低交通密度下动态信号控制策略具有更良好的适用性.研究结论可为高速公路施工区路段的换道汇合管理提供借鉴.
针对现有的服务设施可达性评价方法分析尺度大、数据精度低且无法依赖网络地图应用程序编程接口（Application Programming Interface， API）评价路网规划方案等问题，提出一种可用于规划方案评价的微观地块综合服务设施可达性评价方法.依据土地利用性质将研究区域划分为565个微观地块，利用实际居住建筑物空间分布测算各地块的人口分布；基于实际路网构建地铁-公交加权复合网络模型和小汽车网络模型，并设计通行时间的计算方法；利用改进潜力模型精确地计算各地块的医疗、教育、就业、商业和文化休闲5类设施的可达性，加权得到综合可达性.此外，考虑路网规划方案对交通网络的更新，以评价规划方案对可达性的具体影响.研究结果表明：可达性与服务设施及交通网络的空间分布呈现强相关性，公共交通网络的合理布局可有效缓解由服务设施和路网差异引起可达性分布差异；优化路网能有效提高可达性水平，但这种改善效果在不同区域间存在差异，设施密度较高的区域提高幅度较大.此评价方法可以为城市各类公共服务设施的合理配置、交通网络的规划与优化，以及社会公平性的增强提供新的视角和工具.
为顺应当前市域铁路与城轨线路贯通运营的发展趋势，基于市域与城市轨道交通线路终点对接的衔接形式，市域铁路开行快慢车，城轨开行站站停列车的运营模式，通过路径客流分配，对贯通运营条件下列车开行方案进行优化.以乘客出行成本及企业运营成本最小化为目标，考虑客流出行需求、线路通过能力等约束构建双目标非线性整数规划模型，并设计遗传算法进行求解.结合重庆轨道交通5号线与江跳线，从市域与城轨本线及跨线客流出行时间、列车停站及运行成本两方面，对换乘、贯通运营及快慢车等不同运营模式组合下列车开行方案进行对比分析，验证模型的有效性.研究结果表明：较换乘衔接模式，市域铁路与城市轨道交通贯通运营条件下开行快慢车的运营模式下的乘客出行时间降低了2.92%，企业总运营成本降低了4.88%；该模式适用于跨线出行需求较大的线路，满足跨线乘客从郊区至中心城区的快速出行需求.研究成果可以从运输组织层面为市域铁路与城市轨道交通的高效融合提供理论支持.
针对城市轨道交通普遍采用轮乘制、日班和两头班混合等特点，对城市轨道交通乘务交路方案编制问题进行研究，旨在降低乘务成本并提高乘务效率.首先，通过分析城市轨道交通乘务交路方案的构成要素，考虑值乘时长、值乘片段接续时间和接续地点等要求，构建值乘片段、值乘任务构成和乘务规则约束，由此建立以乘务组数量和总接续时间等综合指标最小化为目标函数的多目标0-1整数规划模型.然后，针对该模型设计禁忌搜索（Tabu Search，TS）算法进行求解，以先到先走（First-In-First-Out，FIFO）的就近指派原则得到初始解，并设计4种邻域变换策略，以提高邻域解的多样性，并构建基于多邻域结构的禁忌搜索求解算法，实现对乘务交路方案的优化.最后，以广州地铁7号线的乘务交路方案为例进行实例验证. 研究结果表明：优化方案较实际运营方案的乘务作业段数和总接续时间分别降低了20%和4.94%，每个乘务作业段值乘列车数量从8.2列增加到10.3列，有效驾驶时间从5.4 h增加到5.8 h，优化方案的各项指标均得到显著提升.研究成果可以为城市轨道交通乘务计划编制提供理论和方法支持.
为探究轨道新线开通前后站域空间要素集聚演变规律，构建轨道站域要素集聚指标集，建立集聚指标与影响因素协调评价方法.首先，基于多源数据建立北京地铁6号线站域业态、人口、用地的空间集聚指标，探究轨道交通建成前后集聚指数的时空演变趋势.然后，构建集聚指数与影响因素的逐步回归分析模型与随机森林算法，探究促使空间要素集聚的最大驱动力.最后，采用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）建立轨道交通站域交通条件与集聚指标的协调关系评价体系，提出处于不同协调度等级的站域协调优化对策.研究结果表明：轨道线路开通能够促使各要素向中心圈层集聚，但对中心区站点的空间要素集聚影响有限，城市边缘区域的站域空间集聚指数提升明显；交通条件是站域空间集聚作用的主要驱动力；北京地铁6号线站域交通条件与空间集聚的整体协调发展指数较高，但位于城市边缘的站域交通投入冗余、产出不足，需提升站域居住及商业建设规模，使站域空间集聚与交通条件相协调.
针对城际轨道交通网络中关键节点较难识别的问题，对网络节点分析方法进行研究.基于K-shell分层法，结合邻居节点的影响以及动静态网络指标，建立了关键节点识别的 法.该模型综合考虑节点度、节点最短路径等静态物理指标与枢纽客流量、运营强度等动态运营指标，计算节点的综合评价值.通过K-shell分层算法评估节点的全局核心位置，结合邻居节点的影响力评估节点的局部重要性，最终计算节点 值以衡量其在网络中的影响力.利用传染病（Susceptible-Infectious-Recvered，SIR）模型与长三角轨道网络数据为实例，检测了算法的有效性.研究结果表明：识别出的关键节点与城市影响力基本一致，如前4个节点均是长三角地区的直辖市节点和省会城市节点；准确识别了网络中的核心节点与非核心节点，并将线路更重要、客流更多的核心节点排在前列； 识别出的关键节点在SIR仿真中传播速率较其他算法快1~3次迭代，客流损失峰值增加7%.
