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考虑动态交通信息的异质出行行为分析被引量：2: 2022年; 为了定量分析交通事故引起的高速公路动态拥堵交通信息和出行者异质性对出行选择行为的影响,依据在日本西部地区对2 500名高速公路出行者进行的大规模SP/RP调查数据,采用潜在类别分析方法得到出行者对高速公路动态交通信息的偏好特征;将得到的分组结果作为解释变量纳入多水平模型中。结果表明:通过对数据进行潜在类别分析,出行者可划分为3类异质群体,即动态交通信息高依赖组、动态交通信息低依赖组和动态交通信息无依赖组,占比分别为38.8%,36.1%,25.1%,并且不同交通信息依赖组的出行者在性别、年龄和职业上分布差异均具有统计学意义;不同交通信息依赖组的出行者在动态交通信息下的出行行为有明显差异;考虑数据分层结构的出行预测模型比不考虑数据分层结构的预测模型预测结果更准确。; 万明梁莹周涂强严利鑫郭军华李芳源; 关键词：城市交通多水平模型

岩石圆环试样对径压缩破坏的数值模拟研究被引量：1: 2021年; 采用二维颗粒流法,构建岩石圆环数值模型,分析圆环内外径比对应力−应变曲线响应、微裂纹演化行为及破坏模式的影响规律。结果表明:(1)随内外径比η增加,应力−应变曲线由单峰特征转变为具有平坦区间的曲线;(2)圆环的抗拉强度随内外径比增加而呈现指数衰减形式;(3)破坏模式随内外径比η的增加由径向劈裂向“四扇形”破坏模式演化;(4)数值试验所得到的破裂模式与室内试验结果表现出较好的一致性。模拟结果可为研究者加深理解圆环试样的破坏机理提供参考。; 辛宏举范宝明张海娜徐鑫洋郭浩森万明; 关键词：破坏模式

服务区定位与经营策略被引量：2: 2013年; 我国高速公路经历了从无到有、从分散到路网逐步形成的发展过程.随着社会经济的发展,人们的出行需求不断增长,高速公路服务区服务保障功能的内涵和外延也发生了重大变化.因此,我们要用大众的、发展的眼光对高速公路服务区进行重新定义,并在深刻认识和理解其延伸定义的基础上,对服务理念和服务方向给予准确定位,从而科学制定新形势下高速公路服务区可持续发展的经营战略.; 万明林天发; 关键词：高速公路服务区可持续发展

道路交通安全研究的现状与热点分析被引量：16: 2022年; 道路交通事故的产生对民众的生命安全和财产损失影响巨大,国内外学者在该方面进行了大量的研究。为了整体把握道路交通事故研究热点及发展趋势,从中国知网(CNKI)核心期刊数据库和Web of Science核心合集数据库选取了2000—2020年与道路交通事故相关的3 943篇文献为数据源,借助CiteSpace和VOSviewer文献计量软件平台从文献分布特征、关键词共现、关键词聚类、关键词突现等方面进行分析,并在此基础上从事故黑点鉴别与影响因素分析、事故安全评价与事故预测、事故伤害(RTI)的流行病学研究和预防、事故处理与安全管理、事故仿真与驾驶行为分析这5个研究方向分析道路交通安全的研究趋势与热点问题。研究表明:(1)从作者合作方面分析发现道路交通事故研究具有多学科交叉性质;(2)对关键词共现分析发现国内外期刊关键词共现类别基本一致,说明国内外对道路交通事故方面的研究具有较强的一致性;(3)数据分析发现当前研究还存在实时交通事故评价手段欠缺、道路交通伤害数据结构不统一、事故仿真模型的通用性与有效性有待于进一步提高等问题;(4)从研究趋势的演进来看,未来的研究趋势主要集中在道路交通事故侵权责任研究、道路交通事故对道路通行能力的影响等方面。; 万明吴倩严利鑫万平; 关键词：道路交通安全 CITESPACE

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测: 2023年; 道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明:相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_(rmse)分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_(mape)分别降低了12.4%、36.9%、50.6%、61.2%。进一步研究表明,运用EEMD对数据进行降噪预处理能提高预测精度,与PSO-LSTM模型相比,EEMD-PSO-LSTM模型的误差e_(rmse)降低了60.2%,e_(mape)降低了12.4%,判定系数r^(2)提高了0.6165;引入PSO模型优化神经网络结构同样也能有效提升预测效果,与EEMD-LSTM模型相比,EEMD-PSO-LSTM模型的误差e_(rmse)减小了53.1%,e_(mape)降低了50.6%,判定系数r^(2)提高了0.8078。该研究结果能够提高交通事故预测精度,帮助相关部门有效提高道路交通安全水平。; 刘清梅万明严利鑫郭军华; 关键词：交通安全粒子群算法

一种基于图注意力机制的多标记分类方法及系统: 本发明提供了一种基于图注意力机制的多标记分类方法及系统，该方法通过对多标记分类数据的特征进行归一化处理；将多标记分类数据中的标记进行编码，生成节点特征；利用多层图注意力层来构建标记嵌入模块，并在标记嵌入模块的每一层均聚合...; 余鹰万明徐长节

一种基于图注意力机制的多标记分类方法及系统: 本发明提供了一种基于图注意力机制的多标记分类方法及系统，该方法通过对多标记分类数据的特征进行归一化处理；将多标记分类数据中的标记进行编码，生成节点特征；利用多层图注意力层来构建标记嵌入模块，并在标记嵌入模块的每一层均聚合...; 余鹰万明徐长节

基于扎根理论的“大学印记”对轨道交通行业领军人才素质影响研究: 2024年; 近年来,中国轨道交通基础设施建设快速推进,轨道交通技术实力实现了从“跟跑”“并跑”到“领跑”的跨越式发展,为建设交通强国奠定了坚实基础。交通强国应拥有与卓越技术硬实力相匹配的人才软实力,需要培养一支在国际轨道交通行业有影响力、塑造力和话语权的知识型、技能型、创新型领军人才队伍,轨道交通院校作为交通行业人才培养的主阵地,亟需探索培养轨道交通行业领军人才的新思路。文章运用扎根理论研究方法,在对H校校友中40名轨道交通行业领军人才深度访谈的基础上,通过收集数据、归纳整理、三级编码和分析,明确了轨道交通行业领军人才素质四维度,探讨了“大学印记”视角下轨道交通行业领军人才素质培养的影响因素,提出了大学阶段轨道交通行业领军人才“四步走”培养路径,为高校培养轨道交通行业领军人才提供借鉴和启发。; 万明林春莉王冰雪; 关键词：轨道交通扎根理论

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万明

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