为了解重大突发事件影响下的应急物流研究现状和发展趋势,以中国知网(CNKI)和Web of Science近23年(1997—2020年)的992篇文献为样本,利用科学文献计量法,对比分析国内外应急物流发展脉络和特征。结果表明:国内外应急物流研究呈阶段性...为了解重大突发事件影响下的应急物流研究现状和发展趋势,以中国知网(CNKI)和Web of Science近23年(1997—2020年)的992篇文献为样本,利用科学文献计量法,对比分析国内外应急物流发展脉络和特征。结果表明:国内外应急物流研究呈阶段性发展特征,先后经历萌芽阶段(2003年以前)、上升阶段(2003—2013年)和稳定发展阶段(2014—2020年);针对特定情景的应急物流优化模型构建是国内外研究的热点,以地震为主的自然灾害型事件是应急物流的主要研究对象,根据研究内容差异,可将模型划分为路径优化模型、设施选址模型和定位—路径组合模型3类,而不确定性因素是影响建模精度的关键要素,也是应急物流优化的难题。展开更多
为实现黏滞效应影响下的车速准确预测,以云南省典型山区公路穿村镇段为例,基于无人机拍摄视频提取的行车轨迹数据,引入流体力学定义黏滞效应的作用机制,并构建黏滞系数测度模型,将黏滞系数与基于注意力机制的门控循环单元(Gate Recurren...为实现黏滞效应影响下的车速准确预测,以云南省典型山区公路穿村镇段为例,基于无人机拍摄视频提取的行车轨迹数据,引入流体力学定义黏滞效应的作用机制,并构建黏滞系数测度模型,将黏滞系数与基于注意力机制的门控循环单元(Gate Recurrent Unit based on Attention Mechanism,GRU-AM)模型相结合,提出了考虑黏滞效应的山区公路穿村镇段车辆速度预测方法并验证其有效性。结果表明,黏滞效应导致车流呈现近似流体的黏滞性假设成立,山区公路穿村镇段车辆运行速度特性呈“低车速、高离散”现象,其速度25%、50%、85%分位值与普通路段的差值分别为-2.01 m/s、-1.68 m/s、-1.35 m/s,速度变异系数、速度离散系数的差值分别为0.058、0.218。此外,将黏滞系数作为关键输入特征提高了预测模型的准确性,构建的GRU-AM模型拟合优度(R2)提高了2.57百分点、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)减小了0.188,用于对比的单一模型门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)和Transformer的R2分别提高了3.88百分点和9.89百分点、MAE分别减小了0.1075和0.2344,其中GRU-AM模型表现最好,R2为95.23%,MAE为0.4352。研究表明,考虑黏滞效应的山区公路穿村镇段车速预测方法具有良好的预测性能。展开更多
重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类...重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于CRITIC(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估模型。研究结果表明:经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格,其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。展开更多
文摘为了解重大突发事件影响下的应急物流研究现状和发展趋势,以中国知网(CNKI)和Web of Science近23年(1997—2020年)的992篇文献为样本,利用科学文献计量法,对比分析国内外应急物流发展脉络和特征。结果表明:国内外应急物流研究呈阶段性发展特征,先后经历萌芽阶段(2003年以前)、上升阶段(2003—2013年)和稳定发展阶段(2014—2020年);针对特定情景的应急物流优化模型构建是国内外研究的热点,以地震为主的自然灾害型事件是应急物流的主要研究对象,根据研究内容差异,可将模型划分为路径优化模型、设施选址模型和定位—路径组合模型3类,而不确定性因素是影响建模精度的关键要素,也是应急物流优化的难题。
文摘为实现黏滞效应影响下的车速准确预测,以云南省典型山区公路穿村镇段为例,基于无人机拍摄视频提取的行车轨迹数据,引入流体力学定义黏滞效应的作用机制,并构建黏滞系数测度模型,将黏滞系数与基于注意力机制的门控循环单元(Gate Recurrent Unit based on Attention Mechanism,GRU-AM)模型相结合,提出了考虑黏滞效应的山区公路穿村镇段车辆速度预测方法并验证其有效性。结果表明,黏滞效应导致车流呈现近似流体的黏滞性假设成立,山区公路穿村镇段车辆运行速度特性呈“低车速、高离散”现象,其速度25%、50%、85%分位值与普通路段的差值分别为-2.01 m/s、-1.68 m/s、-1.35 m/s,速度变异系数、速度离散系数的差值分别为0.058、0.218。此外,将黏滞系数作为关键输入特征提高了预测模型的准确性,构建的GRU-AM模型拟合优度(R2)提高了2.57百分点、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)减小了0.188,用于对比的单一模型门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)和Transformer的R2分别提高了3.88百分点和9.89百分点、MAE分别减小了0.1075和0.2344,其中GRU-AM模型表现最好,R2为95.23%,MAE为0.4352。研究表明,考虑黏滞效应的山区公路穿村镇段车速预测方法具有良好的预测性能。
文摘重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于CRITIC(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估模型。研究结果表明:经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格,其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。
