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考虑多层混合效应的电动公交充电持续时间影响因素研究被引量：1: 2022年; 利用电动公交运营中的实时充电明细大数据,提高对充电持续时间的预测精度,有助于改善充电策略,减少公交运营及排班管理的不确定性.将充电持续时间定义为电动公交充电1%电池容量所需要的时间,本研究考虑充电功率、温度、荷电状态(SOC)等影响因素,建立了多层混合效应回归模型,预测不确定性因素影响下充电持续时间.结果表明,充电电流、电压、电池健康度、单体最高电压、单体最高温度对充电持续时间均有显著影响.多层混合效应模型能更好解释组间效应和个体效应,提高具体工况和环境下的充电速率和持续时间的预测精度.; 黄忆刘锴王江波李成汪保成; 关键词：数据挖掘

大数据驱动的地铁留乘行为分析被引量：3: 2023年; 近年来地铁系统客流量急剧增加,时空上的过度拥挤造成留乘问题日益严峻。留乘严重影响了地铁运行效率,但目前缺少相关的行为学机理研究。该文使用深圳通刷卡数据,从乘客个体层面细化地铁出行过程,以乘客理性出行时间为基础识别留乘,并观测其时空分布特征。统计结果表明:深圳地铁1号线平均留乘率为12.0%,平均留乘时间为4.20 min。该文从个人、车站和线路3个层面挖掘城市地铁留乘的影响因素,提取乘客多日出行的留乘决策数据构建面板logit模型(panel logistic regression model, PLM),进一步以留乘乘客为研究对象,构建考虑个体特定效应的面板数据随机效应回归模型,探究留乘时间影响因素作用机理。结果表明:长距离出行、起始站上车和高峰时段的乘客留乘概率高,频繁出行的乘客留乘概率低;起始站上车的乘客虽有更高留乘概率,但留乘时间未显著增加,晚高峰下行方向和早高峰上行方向留乘时间分别增加0.61和0.88 min,相对运行方向留乘时间不增反降。该文挖掘了留乘行为决策机理,提高了个体留乘行为决策及留乘持续时间的预测精度,能为列车精细化调度和发布面向乘客的定制化引导策略提供依据。; 王静刘锴王江波宫磊; 关键词：城市交通

基于多层混合效应的电动汽车能耗估计模型被引量：2: 2015年; 基于68辆日本爱知县电动汽车1a间的实际出行GPS数据,定量分析了电动汽车在城市圈内行驶的电量消耗规律,尤其是较全面的考察了道路坡度对能耗的影响特征.比较了多层混合效应线性回归模型、最小二乘回归模型和随机效用面板模型的参数估计效果.结果表明,多层混合效应线性回归模型更好的拟合观测数据.道路坡度对能耗的影响最大,下坡坡度显著影响电动汽车回收制动能源的效率.研究成果有效提高了目前电动汽车能耗估计的精度,选择最佳能耗路径的同时,有助于减少电动汽车出行者的里程焦虑.; 刘锴王江波陈晋; 关键词：电动汽车道路坡度

基于零膨胀模型的交通事故影响因素分析被引量：1: 2016年; 应用零膨胀模型分析交通因素和道路特征对交通事故数和伤亡程度的影响。分别考虑了道路设施(如车道宽度、通过的车道数、路肩、中间带、分隔带长度、是否存在路边停车等)和交通条件(如单车道年平均日交通量、限速)的作用。为提高交通安全水平,探寻交通安全改善措施,分析了各影响要素对年度事故数、财产损失事故数、轻伤事故数和外伤事故数的影响大小。; 阮文德丁董王江波刘锴; 关键词：道路交通事故

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王江波