基于服务水平的公交车能耗评价方法

以北京市公交运营和能耗数据为基础,从车型、速度、满载率和公交专用道等角度量化分析了公交服务水平与公交能耗的特征关系.研究发现,公交运行速度与百公里能耗存在负相关关系,公交满载率和百人百公里能耗也存在较为明显的负相关关系.不同车型中,单机车的百公里能耗比双层车低约30%~40%,但单机车的百人百公里能耗却比双层车高约5%~15%.设有公交专用道的路段百公里能耗明显低于无公交专用道的路段.最后,以运行速度和满载率为主要参数构建了基于服务水平的公交能耗模型,并应用此模型进行案例研究.结果表明：在满载率超过60%时,人均百公里能耗下降缓慢;当平均速度低于40 km/h时,不同车型的公交车提高行驶速度可以有效的降低人均能耗.     

基于主成分分析与BP 神经元网络的驾驶能耗组合预测模型研究

近年来交通领域能源消耗问题备受关注,本文从微观交通能耗预测出发,以实现北京市快速路基础路段的油耗预测为目的,基于出租车车载OBD/GPS终端,提取驾驶员微观驾驶行为数据,建立基于主成分分析与BP神经元网络的油耗组合预测模型,实现北京市快速路基础路段油耗的准确预测.结果表明：速度均值及标准差、最大车速、工况百分比、加速度及减速度均值、行驶距离和动能对油耗影响程度相对较高;同时模型能够实现城市快速路基础路段能耗的有效预测,预测精度达到92.46%.该方法的研究为城市交通能源消耗的监管与把控提供了支持.     

基于分层COX 模型的跟驰反应延迟时间生存分析

驾驶员的反应延迟时间是驾驶员跟驰行为的重要指标之一，也是跟驰模型中的重要参数之一. 为分析延迟时间与车辆运动状态、光照条件影响因素之间的关系及延迟时间的概率分布，通过实车实验得到跟驰行为延迟时间自然驾驶数据，采用Kaplan-Meier 方法进行延迟时间单因素分析并构建延迟时间分层COX模型. 结果表明：驾驶员跟驰反应延迟时间生存函数受前车加速度，前车加速度变化状态影响显著；前车加速度与延迟时间风险函数之间的关系随时间变化，需采用分层COX模型建模；前后车相对距离每增大10 m，延迟时间风险函数取值减小6.03%；前车由变速运动变为匀速运动时，延迟时间风险函数取值减小35.39%. 研究给出延迟时间风险函数与影响因素之间的定量关系，结果可应用于跟驰模型参数优化与微观驾驶行为仿真模型.     

基于实车行驶工况的电动公交运营期碳足迹测算

针对电动公交车运营期碳足迹难以监测的难题，本文设计了一种以实车行驶工况为基础的电动公交车碳排放折算量估计方法。以西安市主城区的609路和新建城区的362路公交车为研究对象，基于实车行驶轨迹数据提出一种面向城市电动公交运营线路的本地化驾驶工况构建方案。首先，引入T-SNE非线性机器学习算法进行数据降维，使用Birch聚类方法进行分类；然后，根据相似度最高原则和各类别比例关系构建两条线路的电动公交车运行工况。在Cruise仿真环境进行百公里耗电量计算，并折算得到碳排放量。结果表明：609路和362路同车型电动公交车百公里能耗分别为121.71 kW ⋅ h 和144.46 kW ⋅ h ，差异较为明显，证明了分线路进行驾驶工况构建的必要性；基于本文提出的估计方法计算了两条公交线电动公交车组在2019年11月的碳足迹，分别为114.099 t和117.863 t。提出的电动公交运营期碳足迹测算方法有助于推行城市交通碳排放监测与管理。     

基于机器学习的网约车合乘出行碳减排状态预测

网约车合乘出行可有效提高车辆运输效率，与常规网约车出行相比具有显著的碳减排潜力。然而，现实中网约车合乘出行能否真正减少碳排放受多方面因素影响，往往存在较大差异与不确定性。为识别碳减排潜力较大的网约车合乘订单，提出一种基于机器学习的网约车合乘出行碳减排状态预测模型，并解析其碳减排机理。首先，基于成都市真实的网约车合乘订单与轨迹数据，应用COPERT(COmputer Program to calculate Emissions from Road Transport)排放模型分别计算合乘出行碳排放量及其替代的独乘出行碳排放量，进而得到合乘出行相比独乘出行的碳减排量。然后，基于历史的合乘行程碳减排及其订单特征数据，训练XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型以预测未来潜在合乘出行的碳减排状态。最后，采用ALE (Accumulated Local Effects)分析方法对预测模型进行特征变量解析，以识别影响合乘出行碳减排状态的关键因素。结果显示：研究区域内平均每次网约车合乘出行可减少碳排放307.23 g，但仍有15%的网约车合乘行程未能实现减碳；XGBo...     

乳化沥青厂拌冷再生技术的能耗及碳排放分析研究

为评估乳化沥青厂拌冷再生技术的节能减排效益,有必要量化厂拌冷再生技术的能耗和碳排放。分别测算了施工中原材料生产能耗、原材料运输能耗、混合料生产能耗、摊铺碾压能耗,结合实际施工的监测数据,计算分析了乳化沥青厂拌冷再生相比于普通沥青ATB-25的节能减排效益。结果表明:与普通沥青ATB-25相比,乳化沥青厂拌冷再生可以节约能耗35. 3%,碳排放量减少10. 71%,具有显著的资源节约和节能效益。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

山区公路纵坡路段线形指标对驾驶员心理生理影响研究

基于行车安全性考虑,注重以人为本理念,应用医学、心理学等方面理论方法以及动态心电仪和GPS等仪器进行多类型实车道路实验.通过实验数据统计分析,建立驾驶员心率增量、车速、线形指标间的多元回归模型,应用模型讨论山区公路纵坡路段线形对驾驶员心理、生理影响.结果表明:直线下坡路段坡度3%~4%驾驶员心率增长均超过30%,心理最为紧张,较大坡度反而对驾驶员心理影响不大;直线上坡路段坡度与心理、生理反应相关性较差;弯坡组合路段线形综合指标与车速、心率增量近似线性相关.     

桥隧组合复杂场景速度行为特性及线形评价

为研究山地城市快速路桥隧组合场景的“车-路”耦合环境和线形协调程度，在重庆市主城区快速路3隧2桥组合场景开展自然驾驶实验，采集18名驾驶员的实时运行速度和13个断面的小型车地点车速，根据道路条件和运行速度数据构建线形综合评价模型。实验结果表明：在隧道-桥梁-隧道多场景切换连接方式中，主线路段的运行速度均值分布在50.00～64.25 km·h^-1；驾驶员在桥梁路段行驶最为警惕，从桥梁驶进衔接匝道或隧道入口时，车辆速度明显减小，有15%以下的车辆会低速通行或经历严重的交通拥堵，其速度分布在8.00～39.50 km·h^-1；验算实验路段的“车-路”耦合强度发现，实验路段整体运行安全状况水平良好，线形条件较好。对山地城市快速路桥隧组合场景的速度行为管控不能只依靠对单体隧道或桥梁的交通管理手段和治理措施，需考虑与上游道路衔接路段的距离和受信号控制的时长等。     

基于能源链的纯电动公交车全生命周期CO2减排效果研究

为准确量化纯电动公交车CO₂减排效果,更好地推动纯电动公交车在城市公交领域的推广应用,本文从能源链角度对纯电动公交车全生命周期的CO₂减排效果进行了研究.基于能源消耗数据,构建了基于能源链的纯电动公交车全生命周期CO₂排放模型;采用单因素敏感性分析法对排放模型的主要影响因素进行了分析,并基于此采用情景分析法建立了CO₂ 减排效果分析方法;通过实际案例及情景设置分析了现阶段及不同场景下纯电动公交车的CO₂减排效果.结果表明：在相同运营环境下,相比柴油公交车,纯电动公交车能源链全生命周期每百公里可以实现CO₂减排61.20%;在设定的不同情景下,2025年,2035年,2050年纯电动公交车的使用将分别实现每天CO₂减排134 712.36 t,253 566.80 t,326 323.74 t.     

燃用生物柴油增压柴油机的性能和排放

为了在柴油发动机上优化生物柴油的应用,利用发动机台架试验,对比分析了不同掺混比生物柴油对增压直喷柴油机排放、燃料经济性和动力性的影响,在不同转速和负荷下,研究了发动机的碳烟、NOx、CO与HC排放及有效能量消耗率和功率。试验结果表明:与柴油相比,燃用B10、B20、B30、B50、B80和B100生物柴油的发动机碳烟排放平均降低了34.69%,NOx排放平均增加了25.01%,HC排放平均降低了33.05%,CO排放在满负荷下平均增加了11.13%;虽然有效燃料消耗率有所增大,但有效能量消耗率平均降低了2.18%;功率平均增加了5.34%;生物柴油碳烟排放降低的百分比较NOx排放增加的百分比分别提高了7.01%、15.37%、14.17%、10.45%、6.73%和4.39%,因此,B20掺混比最佳。     

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法--以北京市为例

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一,生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施,并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训,利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量,明确生态驾驶培训的节能效果,形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%;对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异,生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。     

城市客车燃用沼气的生命周期分析

应用生命周期分析方法建立了城市垃圾厌氧发酵车用沼气燃料的生命周期能 耗和环境排放模型,对车用沼气在原料阶段、燃料生产阶段和车辆运行阶段的能耗和环 境排放进行了分析计算,并将城市客车燃用沼气和柴油的生命周期能耗和排放指标进行 了对比分析.结果表明,在车用沼气的全生命周期内,燃料的总能源消耗比传统柴油低 9.5%,全生命周期HC、CO、NOX、PM10、SO2、CO2等6 种排放物都比柴油低.从降低生命周 期能耗和环境排放角度看,城市垃圾厌氧发酵车使用沼气是一种较好的新能源燃料;从 城市垃圾处理方式看,城市垃圾厌氧发酵车用沼气为城市垃圾处理寻找了新的途径.     

通行条件对公共汽车碳排放的影响

针对中国公共汽车能耗与碳排放水平高的现状,基于车辆性能稳定的前提,研究通行条件对碳排放的影响。首先,对工况和通行条件进行划分。然后,以上海市北安跨线为例,在调研数据的基础上,统计各种交通干扰对应的工况并计算其碳排放水平,发现拥堵的作用效果最显著,其次是交叉口。最后,分析载客量对碳排放的影响,空载、半载、满载情景下碳排放水平近似线性地轻微增加,但人均碳排放量显著减少。     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。