为探讨考虑驾驶行为因素的小汽车与卡车混合系统的交通流特性，运用元胞自动机建立相应的跟车模型，通过ＭＡＴＬＡＢ软件仿真分析不同条件下混合流的基本特性及拥堵情况。结果表明：若卡车混入率增大，车辆平均车速和相应交通流量都会降低；冒险系数β越大，即当驾驶员行为更激进时，道路交通流的平均车速和流量就越大，车辆的通行程度得到提升，此外，冒险型与保守型的驾驶员比例越高，平均速度也越大。关于交通拥堵状况，不同密度下是否加入卡车对拥堵的影响也不同，低密度下卡车的添加会减轻拥堵，而高密度下则会加重拥堵，并且在高密度条件时的纯小汽车和卡车加入两种情况下，冒险系数越大，越会加重道路拥堵。

路面裂缝是影响道路正常使用和交通安全的关键隐患之一。针对现阶段算法在路面裂缝识别中存在的成本高、效率低及准确率不足等问题，提出一种以ＹＯＬＯｖ８框架为基础的改进的路面裂缝识别算法。首先，引入小目标层及额外的检测分割头，提升局部细小特征信息的检测和融合能力。其次，借鉴Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ处理序列数据的上下文关联能力，融入了ＰＥＴ模块以获取全局自注意力机制，进一步优化对细小且长的裂缝的识别性能。此外，引入ＳＰＰＦ复用以增强特征信息表征，提升目标物体的识别和定位能力。结果表明，改进模型在路面裂缝识别有较显著提升，其ｍＡＰ５０达到７３．１％，较原始提升８．３％，同时，与ＳＳＤ、Ｍａｓｋ　Ｒ－ＣＮＮ、ＹＯＬＯｖ５、ＹＯＬＯｖ６等４种算法进行对比分析，在均衡时空资源消耗和准确率下，改进算法具有更高的识别精度及环境适应性。

为研究寒区服役环境下混凝土桥梁结构性能退化后的极限承载能力，以寒区服役１５年后退役的预应力混凝土简支板梁为研究对象，通过Ｘ－ｒａｙ　ＣＴ完成混凝土材料退化研究，测试退化后钢筋及钢绞线力学性能，完成足尺度板梁抗弯承载力试验，在ＡＢＡＱＵＳ中建立三维非线性有限元模型并对破坏全过程进行模拟。结果表明，混凝土内部孔隙体积对数服从Ｇｕｍｂｅｌ分布，且分布的参数随着试件深度呈现两阶段线性变化特征。试验梁的整体状态可分为弹性与塑性两个阶段，两阶段的临界点在荷载为２００ｋＮ时出现，此时挠跨比为１／１　２３６。极限荷载为５４０ｋＮ，混凝土桥面铺装与主梁发生滑移后，试验梁整体失去承载能力。

为完善山区高速公路隧道事故规律，提升隧道事故预防处置水平，统计分析云南省共９　１８５起高速公路隧道事故历史数据，总结隧道事故发生频次、事故类型及车型比例和空间分布等特征，并提出相关安全改善措施。研究表明，山区高速公路隧道事故频次和月份相关，１月、３月、６月、９月、１０月、１１月和１２月内隧道事故发生频次较高；隧道事故类型主要包括追尾、碰擦、自燃、碰撞设施、掉排水沟等，追尾和碰擦事故占比超出９０％；隧道事故的易发车型比例从大到小分别为小客车、大货车、拖挂车、中货车、大客车和小货车；不同隧道区段的隧道事故发生频次不同，从大到小分别为隧道入口段１、中间段、出口段１、入口段２、出口段２、过渡段１、过渡段２。

受红线宽度限制，部分城市道路采用行人与非机动车共享空间的断面形式。近年来，共享自行车、外卖送餐、快递送货等非机动车出行显著增长，慢行共享路段上交通冲突事件的发生频率也显著提高，不但增加道路交通安全风险，也对道路服务水平产生影响。根据深圳市４条行人与非机动车共享路段上交通调查获取的数据，分析行人、自行车和电动车３种交通实体在慢行共享路段上发生交通冲突的影响因素。基于ＳＰＳＳ软件对冲突事件数量及其潜在影响因素进行相关性分析，通过逐步回归法筛选最佳解释变量集合，构建行人－非机动车慢行共享路段的交通冲突分析模型。模型显示，慢行共享路段的冲突事件数量与交通流量、不同交通实体的比例、逆行比例和道路宽度等因素相关，模型可用于行人－非机动车慢行共享路段的服务水平分析。

为提升地铁应急救援与调度效率，提出一类面向特大暴雨的地铁应急救援与调度优化问题，旨在同时解决救援站选址、救援路径选择、救援队伍分配和车辆调度决策。首先，根据地铁站空间结构及流水阻力，设计地铁站应急救援风险模型；其次，以最小化成本和风险为目标，构建双目标优化模型，并根据３个多目标求解方法设计求解步骤；最后，以广州地铁应急实例验证模型和算法的有效性。新模型和算法能提供多个有效方案，计算结果表明：相较于应急管理现状，新优化方案可降低１４．２９％的总风险，缩短１２．１６％应急救援队伍运输时间；相较于传统应急风险模型，新风险模型能降低２４．９０％的单位运输成本和２０．６４％的应急搜救时间；推荐的增广加权切比雪夫法能在１６ｓ内求解不同规模的优化问题。

为探讨艰险山区铁路长大隧道特殊线路环境对高速列车乘坐舒适性影响，考虑隧道内沿线高地温分布情况，建立列车隧道运行的计算空气动力学数值仿真模型和列车多体动力学模型，分析隧道温度和海拔高度对列车在长大隧道运行时车内压力及列车运行平稳性的影响规律。结果表明，在高地温隧道环境下，车内压力变化幅值最高下降１３．２％，车体横向振动加速度仅在交会时减小，列车运行平稳性指标最高下降３．３６％；随着海拔上升，车内压力变化幅值呈线性下降，列车运行平稳性指标减小，车体横向振动加速度仅在进出隧道及交会时减小。研究结果对保证高速列车在艰险山区铁路隧道运行时乘坐舒适性具有重要指导价值。

在“双碳”目标引领下，推动东北三省交通行业碳排放与经济发展的脱钩，有助于促进东北三省高质量发展、实现可持续振兴。文中以２０００—２０２１年东北三省交通行业碳排放为研究对象，探究其脱钩状态及脱钩稳定性，并进一步运用ＬＭＤＩ法分析影响脱钩的驱动因素。结果表明，东北三省交通行业碳排放脱钩状态变化复杂，稳定性较差，新冠疫情前存在向强脱钩过渡的趋势；各驱动因素对脱钩的影响效果存在波动，经济发展、交通强度阻碍了脱钩，能源强度有效地推动了脱钩，能源结构、产业结构对脱钩的驱动或抑制效果在各年存在差异，人口规模对脱钩的影响最小。东北三省交通行业碳排放脱钩潜力较大，未来仍要进一步推动低碳交通体系的建设。

为深入研究设立个人碳账户对城市居民低碳出行行为的影响，设计基于个人碳账户的低碳出行行为实验，获取低碳出行行为数据并进行特征分析，以计划行为理论为基础，增加出行者对个人碳账户的认知、个人碳账户的态度和风险感知这三个潜变量构建结构方程模型。在个体社会心理方面，量化分析影响城市居民低碳出行意向的相关因素，并解释各变量之间的相关关系。研究结果表明：公众对个人碳账户的态度会受到个人碳账户认知、风险感知不同程度的影响，风险感知对个人碳账户态度有显著负向影响；个人碳账户态度既可以对低碳出行意向产生直接的正向显著影响，也可以通过低碳出行态度、主观规范、知觉行为控制对低碳出行意向产生间接的正向显著影响。该结果将为个人碳账户的建立提供理论支撑，促进城市交通低碳转型发展。

针对电动汽车充电站布局优化问题，综合考虑充电站建设运营成本和交通流量变化情况下的用户体验，据此建立充电站布局优化模型。先分析充电站城市土地转让成本、基建及充电设备成本、运营成本各项构成要素，并建立相应的数学模型，再结合交通拥堵指数建立用户体验数学模型，最终以满足充电站建设运营成本最低和用户体验最优为预期目标，建立充电站布局优化模型。引入Ｔｅｎｔ混沌映射对初始解空间进行均布化，采用ＡＶＯＡ优化算法对该模型进行问题求解。仿真结果表明：与对比文献模型相比，新的充电站选址方案与随机产生的需求点距离更近、更平均；在典型测试场景下，新选址方案可有效降低配电网络的网损率、提升充电站效能，并能为用户提供更优的用户体验，充分说明该模型能够较好解决充电站优化布局问题。

短时交通流预测是智能交通系统的核心,可以有效减缓交通拥堵、提升应急响应效率。为进一步提高短时交通流量的预测精度,提出一种基于冠豪猪优化算法-双向长短期记忆网络(CPO-BiLSTM)的组合模型。该模型利用冠豪猪优化算法(CPO)的动态适应和全局均衡特性对双向长短期记忆网络(BiLSTM)的超参数进行寻优赋值,进而提升模型的泛化能力与训练效率。采用公路交通流数据集,将CPO-BiLTM 模型与其他预测模型进行训练和测试比对分析,结果表明CPO-BiLSTM 拥有更好的时间序列数据拟合能力,其平均绝对误差为16.8982、均方根误差为23.4424、决定系数为0.98229、剩余预测偏差为7.5159、平均绝对百分比误差为3.4243%,均为最优项,说明该模型能够有效提高预测的准确度和可靠性。

为保障腐蚀性危险品的储运安全，研究一类选址－路径优化建模与求解方法，协同解决储运中心选址、配送路径优化和车辆配置决策。根据危险品的腐蚀性特征，以道路为风险影响对象，设计风险度量模型。考虑危险品配送过程的运量递减特征，采用双商品流建模方法，建立总成本最小和总风险最小的选址－路径优化模型。根据模型计算复杂度，设计模拟退火－多目标粒子群混合算法和求解步骤。最后，通过实例和测试算例来验证模型和算法的有效性，计算结果表明：新模型和算法能在２６３ｓ内对３０个节点规模的问题求得有效方案。相较于传统风险模型，新模型能降低８．００％的总风险和３．５３％的总成本；相较于常规多目标优化方法，新算法能缩短近９０％的求解时间。

研究城市轨道交通网络结构特性对轨道运营过程中的维护管理工作具有重要意义。基于复杂网络理论，采用Ｓｐａｃｅ－Ｌ建模方法构建重庆市轨道交通网络拓扑结构，实证分析该网络的复杂特性；选取网络效率和最大连通子图比例两项指标，仿真分析网络面临攻击的剩余功能，进而评估其鲁棒性。结果表明：重庆市轨道交通网络属于无标度网络和小世界网络模型，面临突发运营事件具有一定的鲁棒性，但在蓄意攻击状态下的鲁棒性较差；要重视网络中度值较大、介数较大站点风险防范措施的建设。研究结果可为重庆市轨道交通日常运营维护工作提供数据参考。

为探讨Ｌ４级自动驾驶汽车（ＡＶ）的出行体验对受访者购买和使用意向的影响，受访者被分为体验感知较高和较低群体，在体验前和体验后，利用多项Ｌｏｇｉｔ模型建立不同体验感知群体ＡＶ购买和使用意向模型。研究结果显示，购买和使用ＡＶ的想法不确定程度对体验前、后的选择均产生显著影响，对于体验感知较高群体，体验后该变量的影响程度有所下降，而对于体验感知较低群体则有所增加。ＡＶ的价格与购买和使用意向之间呈现较强的正相关关系，价格的升高会增加购买和使用想法的不确定性，从而导致受访者放弃购买ＡＶ，选择使用社会共享自动驾驶汽车（ＳＡＶ）。对于体验感知较高群体来说，体验后对ＡＶ行驶过程的感知提升会促进其购买并自己使用ＡＶ，而通过提高对ＡＶ出行感受和出行安全的感知，将促进他们购买ＡＶ并有偿共享给他人使用。另外影响体验感知较低群体对ＡＶ购买和使用意向的显著因素数量则明显减少。

为提高交叉口车辆通行效率，降低车辆因频繁启停造成的能耗及污染物排放，提出一种考虑排队长度动态变化的信号交叉口车辆生态驾驶速度优化策略。首先，根据排队长度预测目标车辆与排队队列的碰撞时间（ＴＴＣ）。其次，将目标车辆通行策略分为匀速、加速、减速三种情况建立通行决策模型，结合改进的三角函数速度优化模型计算最优通行速度，确保车辆以平滑的速度顺利通过信号交叉口。最后，在不同排队长度场景下进行仿真实验，对比分析速度优化策略与无速度优化策略的时空轨迹。仿真结果表明，提出的速度优化策略既可以提高绿灯利用率，又可以降低目标车辆的燃油消耗，相较于无速度优化策略驾驶，燃油消耗最多可降低１９．5％，对信号交叉口处车辆生
态驾驶有积极作用。

为了缓解资源的有限性和城市公交服务日益增长需求对公交系统运营和发展带来的压力，提高公交线路运行效率，构建以线路长度、重复系数、非直线系数、站点覆盖率、站点数量和线网密度为投入指标，线路可达性和行车准点率为产出指标的评价指标体系，采用数据包络分析法中的ＣＣＲ模型对公交线路运行效率进行评价。以本溪市主城区１６条公交线路运营情况为例，进行有效性分析。分析结果表明：１路、９路、２５路、２６路、３２路、３３路综合效益值均小于１，线路运行效率仍有待提升，其中线路长度、站点数量两个指标影响程度较高，可基于实际情况对该指标进行优化，提高线路运行效率。研究成果可为本溪市公交发展与城乡规划提供参考依据，也可为中小城市公交线路运行效率评价提供新的思路。

为更好地配置众包物流企业运力资源与提升客户满意度,在仅考虑配送成本的传统路径问题上,构建综合考虑配送成本与客户满意度的多目标众包物流配送路径模型。根据模型特点,引入客户服务优先级以及车辆最大载重等约束,提出以众包配送员取送货送达时间来衡量客户满意度构建配送总成本最小化和平均客户满意度最大化的多目标众包物流配送路径模型。设计快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与自适应大邻域搜索算法(ALNS)相结合的改进NSGA-Ⅱ-ALNS算法,分别运用标准NSGA-Ⅱ算法与改进NSGA-Ⅱ-ALNS算法求解模型。结果表明,所设计的改进NSGA-Ⅱ-ALNS算法与标准NSGA-Ⅱ算法相比,可以使配送总成本降低5.2%,平均客户满意度提高15.5%。同时,引入订单饱和度验证众包平台客户需求与运力供应对模型的影响,当订单饱和度略大于1时,可以使众包物流企业更好地降本增效。

为探究新型冠状病毒感染疫情对居民选择网约车出行的影响，通过问卷调查获取影响居民选择网约车出行的潜在因素，对出行者选择网约车的出行行为特征进行分析，揭示疫情前后居民出行方式选择的变化；建立复工后居民出行选择的二元Ｌｏｇｉｔ模型，识别影响选择网约车出行的主要因素。结果表明：复工后，出行者对公共交通产生排斥心理，公司职工通勤倾向于选择私家车和网约车；出行者更关注网约车的车辆消毒、安全报警功能、车内隔离防护等措施；网约车用户中男性是女性用户的２．０８１倍；年轻群体（２０～３０岁）是使用网约车出行的主体；无车人群更倾向于选择网约车出行；网约车的出行费用优惠于传统出租车成为吸引出行者的主要优势。但网约车的乘车安全问题，对出行者选择网约车出行有消极作用。研究成果能够为提升网约车服务质量提供参考。

为探究网联环境下汽车和公交车组成的混合交通流特性，考虑驾驶员行为改进Ｇｉｐｐｓ安全距离规则，结合美国ｐａｔｈ实验室提出的自适应巡航（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｃｒｕｉｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＡＣＣ）、协同自适应巡航（Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　ＣｒｕｉｓｅＣｏｎｔｒｏｌ，ＣＡＣＣ）跟驰模型加速度定义，构建异质流元胞自动机模型。通过数值仿真实验，分析网联自动驾驶车辆（Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，ＣＡＶ）与公交车辆混入比例对交通流通行能力、行驶速度、道路拥堵的影响。结果表明：随着ＣＡＶ比例的提高，道路通行能力增大，临界密度增大；当道路上车辆组成仅为ＣＡＶ车辆时，通行能力提升２．４５倍、临界密度提高２．８４倍；当ＣＡＶ比例为０．５，随着公交车比例的增加，道路随机多发的轻微拥堵明显减少，通行能力、平均行驶速度略微减小。网联车能有效提高道路通行能力和行驶速度、减少拥堵，且随着公交车比例的提高，网联公交车更易形成队列，使道路拥堵得到明显改善。

为提高雨天行车安全性，以高速公路为研究对象，分析自动驾驶车辆参与的混行交通流在晴天、小雨、中雨、大雨的驾驶行为，建立雨天单向双车道高速公路混行交通流模型，通过模拟仿真对交通流特性及事故率进行分析。结果表明：晴天、小雨、中雨、大雨时，自由流最大速度为１１９．２７ｋｍ·ｈ－１、１０８．５、８８．０ｋｍ·ｈ－１和７０．３ｋｍ·ｈ－１，随着渗透率变大临界平均密度逐渐变小，在不同天气渗透率为２０％、５０％和８０％时，平均换道次数为４２１．５、６３１．７５和９６６．７５；在渗透率为０时，不同密度下４种天气的平均事故率为２．４５％、２．７５％、３．５６％和４．７０％；渗透率达到６０％以后，随着渗透率的增大，对降低事故率的效果更加显著。

为更好实现危险品车辆停车场的科学选址布局，提升危险品道路运输安全，考虑危险品车辆本身的危险属性会增大选址因素的复杂性和多样性，提出ＧＩＳ与层次分析法结合的危险品车辆停车场选址方法。首先，根据危险品车辆ＧＰＳ轨迹数据对研究区域停车泊位需求进行预测，使用层次分析法确定停车场选址影响因子权重，并按重分类加权叠加；然后，根据综合适宜性评分值、禁止建设区域、面积过小等约束条件，筛选出停车场初始位置；最后，通过位置分配模型结合城市道路网络，确定危险品车辆停车场的位置和数量，实现对危险品车辆停车场选址的优化。以苏州市危险品车辆停车场选址为列，选址结果不仅验证该选址方法的实用性，还能为危险品车辆停车场选址提供新思路。

为提高事故路段通行效率，提出考虑事故紧急度的元胞自动机模型。首先，构建人工驾驶车辆（ＨＶｓ）驾驶员与自动驾驶车辆（ＣＡＶｓ）的事故紧急度感知量化模型；其次，区分行驶车辆所在的车道位置，将量化后的事故紧急度加入车辆的换道和跟驰模型中，分析车辆在选择减速跟驰、变换车道或加速驶离等不同驾驶行为时，事故紧急度对交通流产生的４种影响情景；最后，在不同情景下，通过仿真验证车辆受到事故紧急度引导时，事故路段人机混合交通流组织的改善效果。结果表明：相较于第１种情景，第３种影响情景的总平均运行速度提高３６．９４％、上游车辆拥堵影响范围减少７５％、最大排队长度改善１０．５６％、平均排队长度改善１２．０９％。

针对重大灾害初期救援活动中灾区优先级不明确和孤立地区物资无法及时送达等突出问题，在传统应急物流选址－路径模型基础上，构建考虑道路中断和灾区优先级的应急物流选址－路径模型。通过熵权－优劣解距离法（ＴＯＰＳＩＳ）确立灾区的优先级，采用多方式同时配送模式，以救援过程中总配送时间最短、总成本及系统损失最小为目标，构建应急物流的多目标选址－路径优化模型，并设计带精英策略的快速非支配排序遗传算法（ＮＳＧＡ－ＩＩ）对模型进行求解。以Ｓｏｌｏｍｏｎ公共数据集Ｒ１０９为算例，与不考虑道路中断进行对比，验证模型的有效性。结果表明：考虑道路中断和灾区优先级的应急物流选址－路径模型时间缩短１９．９％、系统损失降低４６．２％、成本增加５．９％，在保证救援效率、减少损失的同时，兼顾孤立地区的配送服务。研究结果对应急物流选址－路径优化有一定的参考价值。

为探讨艰险山区铁路长大隧道特殊线路环境对高速列车乘坐舒适性影响，考虑隧道内沿线高地温分布情况，建立列车隧道运行的计算空气动力学数值仿真模型和列车多体动力学模型，分析隧道温度和海拔高度对列车在长大隧道运行时车内压力及列车运行平稳性的影响规律。结果表明，在高地温隧道环境下，车内压力变化幅值最高下降１３．２％，车体横向振动加速度仅在交会时减小，列车运行平稳性指标最高下降３．３６％；随着海拔上升，车内压力变化幅值呈线性下降，列车运行平稳性指标减小，车体横向振动加速度仅在进出隧道及交会时减小。研究结果对保证高速列车在艰险山区铁路隧道运行时乘坐舒适性具有重要指导价值。

为提升城市居民网约车出行使用意愿,结合已有文献中变量因素的影响关系,构建包含用户满意度、主观规范、服务质量和使用意愿4个潜变量的结构方程模型。以平顶山市网约车使用者为研究对象,通过意向调查方式获取527份有效问卷数据,探究各潜变量之间的假设检验和效应分析关系。结果表明:使用意愿受到主观规范和服务质量的直接影响;主观规范和服务质量可通过用户满意度对使用意愿产生间接影响;用户满意度对使用意愿具有直接影响。研究结果可为城市交通管理部门提高网约车出行服务质量、科学引导居民网约车出行及制定相关政策提供理论依据。

针对公路交通荷载具有随机性的特点，优化公路沥青路面性能监测站建设，以提升监测数据间的交互性。首先，基于不同结构层在沥青路面系统中功能特性，设计能够监测路面内部力学响应及环境信息的传感器布局方案，并针对不同响应指标明确监测方法；其次，依据工程实践经验，归纳路面内部传感器布设的标准化流程，明确数据中心构建的关键要素；最后，利用实际采集的高频响应数据，提出海量监测数据的批量处理和分析技术。研究结果表明：提出的传感器布设方案能精确监测车辆动态随机荷载，为分析荷载与路面响应之间的相互作用提供可靠的数据基础。设定阈值法能够有效剔除噪声干扰信号，移动平均滤波和线性插值技术能有效解决高频响应数据中基线漂移和数据断点问题，提升数据质量的稳定性。

通过开展不同固结围压、不同干密度下的静三轴试验，分析饱和原状和重塑黄土的应力－应变关系、抗剪强度参数变化，引入邓肯－张模型，得出饱和黄土的本构模型。试验结果表明：固结围压对饱和黄土的应力－应变关系影响显著，原状黄土应力－应变曲线高于重塑黄土，随着固结围压增大，应力－应变曲线由软化和理想塑性转变为硬化型；干密度对饱和黄土试样剪切特性影响成正相关，干密度增大，抗剪特性指标上升，摩擦角、黏聚力增长，原状黄土抗剪特性大于重塑黄土；采用邓肯－张Ｅ－Ｂ模型对饱和黄土应力－应变曲线进行拟合，得出Ｅ－Ｂ模型与试验结果拟合度较高的结论。

为减轻环形交叉口交通拥堵及环境污染,提出一种将左转和直行车道与对向出口车道功能变更的交通组织方法。在上游交叉口信号控制下,引导左转和直行车辆沿中心线左侧车道进入环形交叉口,分别行驶1/4圈和1/2圈通过环岛。建立交通流饱和加权函数,对最大通行能力和最小平均排放进行加权,并建立区域信号协同优化模型,采用遗传算法求解。以四川某市环形交叉口为例进行实证研究,计算结果表明:该方案使区域总通行能力提升12.74%、平均排放下降9.11%;与传统环形交叉口信号控制方法相比,总通行能力增加22%,平均排放减少29.62%;且信号协同优化模型能在高饱和度下注重提高通行能力,反之,注重降低平均排放。

为提高需求响应公交系统效率,精准满足乘客需求,缓解高峰期公交车乘客舒适度低和打车难问题,利用能够充分反应乘客出行需求的网约车订单数据,提出一种需求响应公交站点的规划方法。首先,通过对预处理的订单数据进行需求分析,挖掘交通需求出行特征和出行习惯。其次,利用改进的DBSCAN 算法对数据进行聚类分析,筛选出热点区域,挖掘交通需求的空间特征。在此基础上,利用改进的K-means算法划分高需求区域,得到每个热点区域中心点,将相邻中心点间距较近的点进行整合并规划站点。最后,通过实例验证其可靠性和科学性。结果表明,通过该方法规划的站点更具实用性和灵活性,可更好地满足乘客出行需求,提高需求响应公交系统的吸引力和
服务效率,缓解交通拥堵。

针对裂缝自动检测任务中难以获取大量精确标注样本数据的问题，提出ＬＧＳ－Ｎｅｔ（Ｌｏｃａｌ　Ｇｌｏｂａｌ　Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ－Ｎｅｔｗｏｒｋ）模型。ＬＧＳ－Ｎｅｔ的核心在于利用裂缝图像区域的语义相似性，有效结合少量已标注数据和大量未标注图像数据，通过半监督学习实现裂缝自动检测。为全面评估ＬＧＳ－Ｎｅｔ的性能，实验在ＧＡＰｓ３８４和Ｃｒａｃｋ５００数据集上进行验证。结果表明，在标注资源有限的情况下，ＬＧＳ－Ｎｅｔ能够实现高精度的裂缝检测。通过对检测结果的可视化分析，证明ＬＧＳ－Ｎｅｔ具有在复杂环境下有效识别裂缝的能力。ＬＧＳ－Ｎｅｔ利用路面裂缝图像的语义相似性特征进行检测，能为路面裂缝检测的工程应用提供技术支持。

以排放标准为国Ⅴ的轻型汽油车为研究对象,运用便携式车载尾气排放测量系统(PEMS)对实际行驶中污染物排放试验数据进行分析。先采用变分模态分解方法(VMD)进行分解降噪处理,再通过麻雀搜索算法(SSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短期记忆网络(LSTM)的方法,构建一种高精度的轻型汽油车CO2 排放预测模型。通过随机森林和皮尔逊相关性分析,筛选出影响轻型汽油车CO2 排放的关键特征参数,构建数据集。利用VMD算法对数据集进行分解降噪处理,再采用SSA算法优化LSSVM 模型,最终建立基于VMD-SSA-LSSVM 的轻型汽油车CO2 排放量预测模型。结果表明:该模型对CO2 的预测精度和拟合效果均优于单一的LSSVM、LSTM 以及
VMD-LSSVM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM 模型,能够为轻型汽油车CO2 排放预测提供参照;VMD-SSA-LSSVM模型在轻型汽油车CO2 排放预测方面具有显著优势和应用前景。

为适应轨道交通客流变化规律,以提高地铁短时客流预测结果的准确度,且兼顾轨道交通客流变化的周期性和潮汐性,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)短时客流预测模型。首先,将处理后的地铁进出站客流数据以不同时间粒度和节日类型作为预测因素,输入到模型中;其次,通过BiLSTM 充分挖掘时间序列的全局特征进行初步预测;最后,再通过注意力机制对不同时间点的显著特征加权得出预测结果,提高模型的预测性能。以上海地铁四号线海伦路站的真实客流数据为对象,进行不同模型的对比实验,并通过4种评价指标(MAE、MAPE、RMSE、R2),评价改进前后的模型客流预测准确性。实验结果表明,在评估指标上,文中提出的ATT-BiLSTM 模型要优于单种神经网络预测模型。

以全国第一条市域高铁济莱高铁为对象，以市区为评价单元进行高铁开通前后时间可达性对比分析，通过地理信息系统（ＧＩＳ）影像解译进行路网、地形信息提取，利用成本距离法计算区域可达性，力图为高铁济莱沿途区域可达性影响评价与分析提供参照。济莱高铁对沿线区域可达性提升显著，各等时圈有不同程度的提升和缩减，不同区域可达性提升差异明显，边缘区域可达性提升优于中心区域，主要呈现以区域为中心的不规则圆形延伸，距离区域中心越远的地区到区域中心的时间可达性提升程度就越大。结果表明济莱高铁开通存在明显的时空压缩效应，可推进沿线区域一体化发展，为推动区域社会经济发展提供重要支撑。

为全面评估高速磁浮列车的安全性，构建基于改进ＣＲＩＴＩＣ－ＱＴＭ 的安全性评估模型。首先，对高速磁浮列车的列车运行、系统、基础设施、自然灾害４个因素进行研究分析，提出高速磁浮列车的综合安全分析方法和评估流程；其次，基于改进ＣＲＩＴＩＣ－ＱＴＭ 模型计算高速磁浮列车安全评价指标的权重系数；最后，参照变异系数法、ＣＲＩＴＩＣ权重法、ＴＯＰＳＩＳ熵权法３种评估方法对高速磁浮列车安全性进行评估分析。应用分析表明，基于改进ＣＲＩＴＩＣＱＴＭ模型能够有效地评估高速磁浮列车的安全性，特别是在对１６个指标进行综合评判中，上海高速磁浮列车安全性评估结果为“稳定”。由此表明，运用的改进ＣＲＩＴＩＣ－ＱＴＭ 模型对高速磁浮列车的安全性评估具有一定参考价值。

为实现地聚物胶凝材料在公路路面基层的应用，研究不同物料配比对地聚物稳定风积沙砾石混合料力学性能影响。采用正交试验，探究钢渣微粉与粉煤灰质量比例２∶８、３∶７、４∶６，碱含量６％、８％、１０％，碱激发剂模数１、１．２、１．４时对地聚物稳定风积沙砾石混合料抗压强度与劈裂强度影响，并通过极差分析明确各因素对风积沙砾石混合料强度影响关系。结果表明：钢渣微粉与粉煤灰质量比例对混合料强度影响最大，碱含量次之，碱激发剂模数最小。当钢渣微粉与粉煤灰质量比例为３∶７，碱含量８％，碱激发剂模数１．４时混合料力学性能最佳，７ｄ、２８ｄ龄期下混合料抗压强度达到１．８９ＭＰａ与４．８９ＭＰａ，劈裂强度达到０．４３ＭＰａ与０．８５ＭＰａ，研究结果可作为水泥替代胶凝材料应用到公路路面基层建设当中。

目前对土工格室加固风积沙地基的最佳规格探究相对较少，市面上的格室规格较多，需对格室规格变化引起的力学性能变化规律进行探究。选用市面上７种不同高度及６种不同焊距的格室加固风积沙地基进行大型模型试验。试验结果表明：格室焊距越小，高度越高，其加固风积沙地基的性能越好。当格室焊距为５００ｍｍ、格室高度为５０～２００ｍｍ时可以提高风积沙地基承载力２．７５～４．２９倍，当格室高度为１００ｍｍ 时，格室焊距为３００～８００ｍｍ时能提高风积沙地基承载力２．３２～３．７５倍。格室层在竖直和水平方向上均对荷载有分散作用，在竖直方向上尤为明显。当竖向沉降相同时，焊距相同的格室应变走势大致相同，高度相同的格室焊距越大条带应变越小，格室层条带的侧限作用越差，加固效果越差。选用高度×焊距为１５０ｍｍ×５００ｍｍ 的格室加固风积沙地基，效果最佳。

随着大学生对旅游的需求呈现出多元化和个性化的趋势,为充分挖掘大学生旅游出行的行为规律和内在机理,运用可解释机器学习进行出行方式预测。首先,通过问卷调查,得到济南市大学生旅游出行方式数据;其次,运用XGBoost算法对预处理后的数据进行特征选择,得到旅游预算、出行方式乘坐时间、年级、旅游时长和距离五个特征因素;再次,采用XGBoost算法建立大学生旅游出行方式预测模型;最后,利用SHAP解释特征因素之间的交互关系以及特征因素与出行方式选择概率的关系。研究结果表明:对比其他分类预测模型,XGBoost模型在出行方式预测方面表现良好,F1分数为0.914,准确率达到92.1%。SHAP分析发现:大学生的旅游预算、出行时间、年级、旅游时长和距离等因素对飞机、高铁、火车以及大巴的选择具有重要影响,而对私家车出行的影响较小。结果可为旅游企业和政府部门提供数据支撑,以更好地满足大学生旅游需求。

为研究运营期内波形腹板组合梁桥的疲劳安全问题，基于ＷＩＭ 系统实测车辆荷载数据对桥梁疲劳寿命进行评估。利用某高速公路桥梁ＷＩＭ 系统实测车流数据建立随机车流模型，运用ＡＮＳＹＳ有限元软件分析随机车流作用下波形腹板组合箱梁桥的疲劳应力，通过疲劳寿命评估方法评估波形腹板组合箱梁桥疲劳寿命，并探讨车流量变化对疲劳寿命的影响。研究结果表明：在随机车流作用下，波形腹板组合箱梁桥钢底板与波纹腹板焊缝相同折角处的应力值内侧比外侧大，导致内侧的疲劳损伤比外侧大，疲劳寿命较短；车流量变化对桥梁的疲劳损伤影响较大，随运营时间的增长，桥梁的疲劳寿命快速下降。因此，在运营期内需对桥梁运行车辆采取一定的限流限载措施。

为研究玄武岩纤维对水泥粉煤灰稳定风积沙砾石基层（Ｃｅｍｅｎｔ　ｆｌｙ　ａｓｈ　ｓｔａｂｉｌｉｚｅｄ　ａｅｏｌｉａｎ　ｓａｎｄ　ｇｒａｖｅｌ　ｂａｓｅ，简称ＣＦＳＧＢ）混合料力学性能影响，以ＣＦＳＧＢ混合料为研究对象，采用正交试验设计了９种玄武岩纤维增强ＣＦＳＧＢ混合料配合比，研究玄武岩纤维掺量为０．５‰、１．０‰、１．５‰及长度为６ｍｍ、１２ｍｍ、１８ｍｍ对ＣＦＳＧＢ混合料力学性能影响，通过显著性分析明确纤维掺量及长度对ＣＦＳＧＢ混合料强度影响关系。结果表明：玄武岩纤维的掺入能够明显提高ＣＦＳＧＢ混合料的抗压强度和劈裂强度，混合料的抗压强度、劈裂强度均随着纤维掺量及长度的增加呈先增大后减小趋势，当纤维长度为１２ｍｍ、掺量为０．５‰～１．５‰时，混合料的抗压强度和劈裂强度最大提高范围为９．６５％、１３．６５％；通过显著性分析发现，纤维长度对ＣＦＳＧＢ混合料强度影响高度显著，得出纤维最佳掺量为１‰，最佳长度为１２ｍｍ。研究对玄武岩纤维改良ＣＦＳＧＢ混合料用于沙漠地区公路基层填料的适用性具有一定的参考价值。

为进一步分析不同低温条件下轮胎滚动阻力对电动汽车能耗影响,以235/50R19子午线轮胎为研究对象,使用HYPERMESH 与ABAQUS软件,对轮胎在沥青路面以30km·h-1 的行驶速度,0 ℃、-10 ℃、-20 ℃、-30℃ 四种不同环境温度下的稳态滚动进行仿真模拟。通过实验测试验证了仿真模型的有效性,采用计算单元应变能密度累计与单元能量损失的方法,确定轮胎滚动阻力对电动汽车的能耗影响。研究结果表明:在0℃、-10 ℃、-20℃、-30℃四种不同环境温度下,轮胎滚动阻力分别为83.14N、98N、111.34N、131.22N,轮胎滚动阻力系数分别为0.0166、0.0196、0.0223、0.0262,轮胎滚动阻力对电动汽车每公里能耗所占比重分别为11.92%、14.05%、15.96%、18.81%。随着环境温度降低,轮胎滚动阻力、轮胎滚动阻力系数以及轮胎滚动阻力造成的能耗占比均不断增大,环境温度每降低10℃,轮胎滚动阻力对电动汽车每公里能耗所占比重增加2%左右。