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        1. 您好,欢迎来到中国公路网!

          投稿须知 2019WTC专题
          祝贺!IET-ITS世界交通运输大会 (WTC2018)论文专刊出版!

          来源:中国公路学会 时间:2019-03-14

               IET Intelligent Transport Systems(IF = 1.387)期刊是一本由英国工程技术学会(Institution of Engineering and Technology,IET)主办的跨学科杂志,主要致力于研究智能交通系统和基础设施的实际应用,与世界交通运输大会(WTC)交叉学科学部的领域非常契合。

                日前,经过严格的审稿工作流程,该期刊的“智慧交通中的大数据技术与人工智能应用”专刊出版(https://digital-library.theiet.org/content/journals/iet-its/13/3)。该专刊针对来自2018世界交通运输大会(WTC2018)交叉学科学部所组织的学术专场讲座论文,主要目的在于促进智慧城市智能交通领域的模型建立、实证数据收集以及大数据定量分析。

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          该专刊最终包括出行者决策和驾驶行为、交通环境、自动驾驶等方向领域的10篇。

          1. 赖信君、傅惠 等,[通过机器学习模型理解驾驶员在城市路网中的路径选择行为]

          简介: 驾驶员的路径选择行为模型是各种交通软件的核心,广泛应用于如导航、物流管理、仿真等领域。而其中,随机效用模型(RUM)一直是主要建模方法。本文中,作者研究了机器学习模型(ML)是否亦能应用于路径选择研究,以及是否在拟合优度及预测上更优于传统RUM方法。本文提出了应用的框架及数据结构方法,而其中应用的难点在于(1)如何从多个OD对中融合数据;(2)从模型结果中解释行为意义。最后,所有的ML及RUM模型均应用于真实路网上并进行比较。结果显示,随机森林模型(ML模型中的一种)在可接受的计算时间内获得令人满意的预测精度,适合应用于城市复杂路网分析,例如找出重要影响因素、需求弹性、以及对未来场景进行预测等。本文亦讨论了在未来如何更近一步地进行RUM及ML模型的结合。

           

          2. 丛佳敏、高林杰 等,[基于IC卡和GPS数据的不同公交乘客群体出行行为分析]

          简介: 交通IC卡数据不仅可以用于提高出行调查数据的准确完整性,还可用于减少传统出行调查中被低估的出行,为研究居民出行行为提供必要的数据支持。上海交通大学的从佳敏、高林杰和隽志才用交通IC卡数据、公交车GPS运行轨迹数据和公交线路信息数据等进行数据挖掘,深入探讨了这一问题,论文发表在交通研究类期刊上(IET Intelligent Transport Systems)。本研究以中国浙江省绍兴市的公交数据为实证案例,提出了一系列理论方法,用以提高学生群体的下车站点成功识别率和识别精度,最终得到学生群体一周内的日出行链和OD矩阵。实证结果显示学生群体的下车站点成功识别率为74.9%,并表明该理论方法可用于识别分析学生群体的出行链和出行行为、优化学生群体的公交服务。

           

          3. 杨超、叶文 等,[中美六大都市区居民活动模式识别与对比分析]

          简介:城市居民出行是由不同的活动目的驱动的。为了更好地了解不同地区的居民活动特征,本文对六个中美大都市区的代表性活动模式(Representative Activity Patterns, RAPs)进行了研究和分析。研究使用2009年上海居民出行调查数据和同年的美国居民出行调查数据,并选择中国上海和美国纽约、洛杉矶、达拉斯-沃斯堡等六个大都市区的居民为研究对象,探究其日常活动规律。

           

          4. 胡显标、朱晓宇 等,[基于驾驶行为的保险费计算——一种情景驾驶风险建模和分析方法]

          简介:基于驾驶行为的汽车保险费计算模式(Usage Based Insurance, UBI, 或者Pay-As-You-Drive-And-You-Save, PAYDAYS)近年来在欧美国家开始流行。UBI保险定价的优势在于人们不会因为有更好的驾驶经验而支付更多的保险费,而可以通过更安全的方式驾驶更少的里程来节省费用。但在目前已进行的驾驶风险研究中,绝大多数研究人员和保险公司目前仅仅依靠用户的GPS轨迹来进行建模分析,例如出行次数、出行时间、急刹车等。这些研究并不考虑周围环境的其他可能导致碰撞风险的关键风险因素,即情景敏感风险因素(包括驾驶员车辆周围的道路状况和交通流)。例如如果我们能持续的观察到一个司机开车速度明显比周围的平均交通流要快(或者更慢),那么我们就有充足的理由相信他的行为与常人有些不同,而这种不同在没有将行驶轨迹与交通状况进行融合之前是无法完成的。

          本研究提出一种新的情景驾驶风险建模和分析方法,结合地理网络信息和动态交通状况,并从智能手机GPS模块收集个性化驾驶行为数据来识别驾驶风险因素并评估各种情景下的驾驶行为,并研究情景驾驶行为对保险公司的意义。

           

          5. 杨飞、姚振兴 等,[基于手机切换数据的信号控制路段行程时间估算方法]

          简介:手机切换点间的道路路段称为手机切换路段,切换路段通常与交通信息发布路段(交叉口之间路段)不匹配,因此需要将切换时间分配给实际相关交通路段。本研究所述方法根据切换位置不同,将手机切换路段分配情况分为三种类型:两个连续切换点在同一路段、两个连续切换点跨越一个交叉口、两个连续切换点跨越多个交叉口。如图1所示为切换路段与信息发布路段关系图。本方法结合信号配时方案分析车辆通过交叉口的延误要素,提出了自由流行程时间、停车延误时间和加减速延误时间计算方法,进而将路段切换时间准确分配到各信息发布路段。

          本研究搭建了城市干道路段行程时间仿真分析平台,以四川省成都市人民南路仿真为例,分别提取并分析了通畅和拥挤状态下手机切换样本,通过算法对比,评估了所述方法应用效果。

           

          6. 谢宁、李辉 等,[基于便携终端测试系统的自行车骑行振动测试研究]

          简介:安全性和舒适性是自行车骑行推行面临的两个主要挑战。其中,自行车的振动是影响自行车骑行者舒适感受最重要的因素之一,即当振动增加时,骑行者的舒适性评价降低。舒适的骑行要求平稳的滚动,最小的能量损耗,研究自行车的舒适性不仅对路面设计具有重要意义,对路面养护和骑行者也具有重要意义。当前对自行车舒适性方法的研究仍在初级阶段,主要参考与汽车相关的方法,如激光纹理扫描仪(LTS)、惯性轮廓仪(IP)等来测试行驶舒适性,但这些系统既复杂又昂贵,不适于灵活性强、体积小的自行车的装载使用。因此,本研究考虑装载在自行车上的传感器,重点开发了便携式终端测量系统测试自行车振动情况。最终,考虑基于小波分析的数据分析方法,为骑行舒适度和路面状况的检测提供依据。

           

          7. 王兴举 等,[基于模糊集和对偶网络理论的路面网络可靠性研究]

          简介:由于路面网络规模巨大且复杂,所以不能通过传统的串、并联系统或混联系统确定整个路面网络的可靠性。本研究提出了基于模糊集和对偶网络理论的路面网络可靠性模型。本研究使用美国得克萨斯州奥斯汀市特拉维斯县的路面网络进行实证研究,结果表明本模型可以进行巨型路面网络可靠性计算,并根据每条道路的相对重要性信息,为有限预算下科学的路面网络养护维护决策提供支持。

           

          8. 段宇洲、曲晓波 等,[不均衡车流下的环形交叉口入口延误优化方法:基于信号控制的动态策略]

          简介:考虑其安全性优势,现代环形交叉口被广泛应用在车流量较小的交叉口处。但当各入口流量不均衡时,亦会导致较大的延误。本研究基于截断信号的设置方式,考虑周期时长、绿信比等信号控制参数作为约束条件,提出以平均入口延误最小为优化目标构建数学模型,并基于VISSIM仿真提出相应的求解算法。研究结果表明,所提出的策略可有效提高运行效率,对于不均衡车流下的环形交叉口具有很好的适用性。

           

          9. 上官伟 等,[网联汽车感知模式演化综述:从自主到交互]

          简介:目前,有很多学者对网联汽车关键技术的进行了深入的研究。在城市环境下,网联汽车被认为可能会大幅度降低交通事故率,并提升城市交通效率。最近,北京交通大学的三位学者上官伟、杜煜、柴琳果就网联汽车技术框架、发展趋势进行了研究,并针对车辆感知、定位、信息交互等问题进行了深入研究。本研究提出了从自主感知到交互感知到网络感知的三步走发展路线,并将目前的网联汽车研究归纳到该框架下。同时,本研究结合实际车辆系统对目前车辆的自主感知与交互感知能力进行了相关研究与验证。本研究对网联汽车的技术发展具有重要的启发意义。

           

          10. 曹鹏,等,[面向自动驾驶车路径导航构建车道级路阻函数]

          简介:路阻函数表征道路交通阻抗与交通负荷之间的关系,是城市交通分配和车辆路径导航的重要基础。目前广泛采用的路阻函数是美国公路局在1964年提出的BPR函数,描述路段行程时间与交通流量之间的关系。然而,现有路阻函数都是以路段为单位,没有考虑车道间交通差异,无法满足以自动驾驶车为代表的智能汽车对车道级路径导航的需求。为此,本研究试图针对自动驾驶车在城市路网中的路径规划问题建立车道级路阻函数。首先,利用VISSIM进行多种场景仿真,发现自动车强制换道行为、车道交通状况与路段行驶效率存在明显关系;然后,综合仿真所得规律,交通流理论和换道模型,构建了强制换道决策(换道决策点与最大等待时间),车道交通参数(车道流量,限速等)和行驶效率(行程时间和换道成功率)之间的函数关系,即车道级路阻函数。结果表明,该函数有望应用于自动车路径导航当中。


            该专刊客座编委:


          1. 孙健, 上海交通大学 交通运输与航运系 教授,副系主任,danielsun@sjtu.edu.cn

           

          2. 马晓磊 北京航空航天大学 交通科学与工程学院 副教授,xiaolei@buaa.edu.cn

           

          3. 刘锴 大连理工大学 交通与物流学院 教授,副院长,liukai@dlut.edu.cn

           

          4. 高璐 美国休斯顿大学 建筑管理系 副教授,lgao7@uh.edu

           

          5. 徐志刚, 长安大学信息工程学院 教授,中国移动-教育部车联网联合实验室副主任,xuzhigang@chd.edu.cn


          这几位编委均同时担任2019世界交通运输大会学部委员会学科主席。像这样担任客座编委的世界交通运输大会学部、学科、技术委员主席,分布在公路工程、结构工程、交通工程、运输规划、水上运输、轨道交通、航空运输、交叉学科八个学部。

          2019世界交通运输大会正在征集论文,截止日期为3月20日,还等什么?抓紧时间,快来注册提交论文吧,注册及提交论文网址:www.wtc-conference.com。


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