车联网环境下匝道汇入区瓶颈换道优化

高快速路汇入区（即合流区）瓶颈是交通流运行的咽喉，汇入瓶颈交通流失效会加剧拥堵，诱发交通振荡以及事故率上升等一系列问题。与现有研究大都通过调节匝道汇入车辆行为或主线车辆速度进而试图改善汇入区交通流问题不同，该研究聚焦于瓶颈汇入区上游主线车辆，通过动态调节汇入区上游主线车道车辆分布，提升汇入区通行能力。具体而言，研究提出一种可以对网联车（CV）进行双向换道建议的混合整数线性规划模型，该方法不依赖于交通流基本图设定的临界密度，通过实时计算每一辆个体CV的向左、向右或保持车道决策以优化车道流量分布，减少汇入车辆干扰，提升汇入效率。基于VISSIM交通仿真软件，通过二次开发搭建了汇入区瓶颈换道优化实时仿真评估系统，并对该方法进行了验证，测试不同流量组合和不同CV渗透率下算法的有效性。各车道时空轨迹表明该换道建议优化方法可以有效减小汇入车辆冲突，车均延误分析结果表明在单车道平均流量1 550 ~1 800 veh·h^-1区间，即汇入瓶颈失效关键流量区段，换道建议优化方案相比原方案能显著改善汇入区的运行效率，车均延误可降低10 %~50 %左右。CV渗透率敏感性分析表明，在较低的0.2~0.5渗透率下即可达到减小延误的目标。     

复合淋洗剂对土壤中铬的淋洗规律

采用静态实验方法， 考虑研究成本及环保要求， 选用价格低廉且生物可降解的柠檬酸、 酒石酸、 水、 鼠李糖脂、 草酸及富里酸6种淋洗剂， 对高质量比Cr污染土壤进行淋洗修复. 首先考察土壤中不同陈化时间Cr对淋洗效果的影响； 其次筛选淋洗剂并优化淋洗条件； 最后考察多种复配淋洗组合， 确定最佳复配淋洗剂. 结果表明： Cr陈化时间对总Cr去除率的影响较小， 而对Cr（Ⅵ）去除率影响明显； 不同淋洗剂对总Cr和Cr（Ⅵ）淋洗效果不同， 草酸和柠檬酸均可有效去除总Cr和Cr（Ⅵ）； 对总Cr和Cr（Ⅵ）去除最优的淋洗条件是0.5 mol/L草酸或柠檬酸、m(固)∶V(液）=1∶10, 淋洗1次； 在最优淋洗条件下， 对土壤重金属Cr的去除效果较好.     

城市慢行道路中交通颗粒物的时空分布

为了捕捉城市慢行道路中空气污染的高时空分辨率特征, 构建了基于微型传感器的骑行测量平台, 通过收集福州市西三环快速路沿侧慢行道亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳 (black carbon, BC) 的质量浓度样本, 可视化解析交通污染的时空变化及原因. 研究表明: 慢行道的颗粒物质量浓度整体呈现小区侧大于沿江侧, 交通早、晚高峰大于中午; 早高峰 BC 稳定聚集但 PM_1.0 波动较大, 晚高峰则相反; 慢行道颗粒物的质量浓度下降与临近主干道的距离、植被丰度正相关; 颗粒物冷点距离干道远且四周植被覆盖高, 热点多分布在施工与拥堵的复杂交通环境中; BC 热点与复杂路况同步, 但 PM_1.0 热点还与周围环境相关. 因此, 有必要聚焦道路交通排放的主要构成, 并结合局部地形、空间、环境等因素来改善慢行道空气质量, 从而提升健康出行品质.     

城市治理首要应加强市民的思想道德建设——以湛江市治理交通秩序为例

交通混乱既影响城市形象,又制约经济发展。本文通过对湛江市区交通混乱现象进行深入调查研究,认为要从根本上改变这一现状,取得长效成果,除了采取行政立法、经济处罚、改善交通基础设施等治理措施外,还应着重加强市民的道德建设,提高其思想道德素质,培养市民良好的社会道德行为习惯。文章旨在为加强湛江市民道德建设,解决湛江及其它城市突出交通问题提供参考。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

Spark框架下交通流数据高效处理方法及其应用

设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架, 可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析, 可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用。对比实验结果表明: 1) 交通流数据处理框架运行效率高, 适用于复杂的数据清洗和挖掘算法, 为预测模型建立数据支撑; 2) 交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化, 兼顾高效性和准确性, 预测分析结果可以为交通诱导提供参考。     

基于可替换路径对的多用户均衡交通分配算法

针对多用户均衡交通分配问题，依据多用户均衡条件，给出了该问题的变分不等式模型和间隙函数。利用可替换路径对的概念，设计了基于可替换路径对的多用户均衡交通分配算法。在大规模交通网络上，对比分析了提出的交通分配算法、外梯度算法、基于用户的对角化算法和基于起点的对角化算法等的性能。数值结果表明，提出的基于可替换路径对的交通分配算法在求解精度、算法效率以及稳定性等方面都显著优于其他算法。     

针对Trivium型密码算法的代数攻击

为了更好地研究Trivium算法的设计思想,选取了2个比较典型的修改Trivium算法,连同Trivium算法一起作为研究对象,把恢复算法的内部状态问题转化为可满足性问题,分析修改Trivium算法抵抗代数攻击的能力.比较了6种猜测策略,并且使用MiniSat2.0求解器求解.根据分析结果给出了Trivium型密码算法抵抗代数攻击的安全设计建议.     

互联网能耗和性能优化的权衡模型

互联网能耗和性能互为矛盾已经成为网络研究人员的广泛共识. 目前的研究方法通常仅将其中一个方面作为主要问题，而将另外一方面作为次要问题来解决. 因此，如何将互联网能耗和性能作为同等重要的指标进行协同优化，是本文所要研究的问题. 本文提出了一种通用优化模型来实现减小互联网能耗的同时提升网络性能. 为将其应用于实际，本文通过引入并定义代价函数和功率-带宽函数，将该通用模型具体化为一个线性规划模型. 评估结果显示，该线性规划模型的最优解能够同时降低网络的最大链路利用率和能耗，并且使得这两者中的每一个指标均近似于对其进行单一优化的模型的最优解，从而实现了对网络能耗和性能的协同优化. 与当前互联网相比，在最大链路利用率方面，本文所提出模型的最优解最多可将其减小60.6%，最少减小45.8%；在能耗方面，该模型的最优解最多可将其减小83.3%，最少减小56.7%.     

求解非线性互补问题的混合光滑型算法

光滑型算法已经成功地用来求解各种优化问题. 基于一类新的光滑函数族， 提出了一个带有混合线搜 索的光滑型算法求解非线性互补问题. 在适当的条件下， 证明了算法是适定的， 且保持全局 收敛性和局部超线性收敛性. 最后对提出的算法进行了数值计算. 数值结果显示出该算法的有效性.