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马昌喜: 作品数：153 被引量：692H指数：15; 供职机构：兰州交通大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>; 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术环境科学与工程经济管理更多>>

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考虑时间稳定性的公交事故严重性影响因素分析被引量：2: 2022年; 为了探究公交事故严重性影响因素的时间稳定性和潜在未观察到的异质性,构建了随机阈值随机参数分层有序probit模型(RTRPHOPIT),并利用2016—2019年的公交事故数据,分析了驾驶员特征、道路环境特征和事故特征变量对死亡、重伤以及轻伤事故的潜在影响。基于似然比检验对影响因素时间稳定性的判断,构建了两个不同时间段的RTRPHOPIT模型,分析了模型参数和阈值的随机性,并对变量的边际效应进行了对比。结果表明:通过允许模型阈值与估计参数具有随观测值变化的随机性,RTRPHOPIT模型能有效地捕捉未观测的异质性,且能充分揭示影响公交事故严重性的因素特征。此外,影响公交事故严重性的因素存在明显的时间不稳定性,不同时间段模型中阈值都是随机分布的,且模型参数和阈值随机性的解释变量存在差异性。其中,侧面碰撞事故和城区道路变量会增加模型的阈值,环形交叉口、多车事故、停车过程事故以及上午事故变量为模型的随机参数。模型变量的边际效应分析结果表明,2016—2017年模型中,乡村驾驶员、夜间无路灯道路、湿滑路面、晴天事故、侧面碰撞事故以及正面碰撞事故变量会增加严重伤害事故发生的可能性;2018—2019年模型中,男性驾驶员、主干道、公交专用道、夜间亮灯道路、翻车事故以及正面碰撞事故变量会增加严重伤害事故发生的可能性。除正面碰撞事故变量外,其他因素变量对事故严重性的影响随着时间的推移而变化。因此,管理者在制定公交安全政策时,需要慎重考虑事故严重性影响因素的异质性及其在时间维度的不稳定性。; 沈金星刘坤于淼马昌喜; 关键词：城市交通

货运方式选择的灰色系统方法研究被引量：8: 2006年; 运输方式的选择要考虑到多种相互关联又相互制约的影响因素,如运输时间、运输费用等,所以运输方式的选择也应该看成是一个复杂的系统问题.又因为某一运输方式在某些性能中表现的好坏又很难用准确定量表示,所以可以说运输方式表现出灰色性质.考虑把运输方式的选择问题看作是对多种可选的运输方式进行综合评价的问题,通过综合评价排定所有可选方式的优劣顺序,并选择出最优的运输方式.结合本系统的信息灰色这一特点,运用灰色系统方法来对多种可选运输方式进行灰色评价,并用综合权值排序方法进行排序.; 文娟娟魏海涛马昌喜; 关键词：灰色系统运输方式

基于轨道站点的接驳公交服务质量评价--以重庆市南岸区接驳公交为例: 2024年; 城市轨道交通的大力建设使居民出行更加便捷,接驳公交可有效实现城市居民公交与轨道的换乘目的,其公交服务质量关乎乘客出行品质,体现城市道路交通发展整体水平。以重庆市南岸区轨道铜元局站324、3103接驳公交为研究对象,从乘客感知服务出发,构建便捷性、可靠性、舒适性、文明性等4个准则层组成的线路服务质量评价指标体系。以调查问卷结果为基础,探寻乘客基本属性,利用熵权法确定主要指标权重,客观赋值减少主观影响,引入模糊决策法求得乘客满意度,加权SERVQUAL模型计算乘客服务质量分值,两种方法综合评价分析使之更全面、精准,进而对比分析两条线路差异。结果表明:乘客尤为看中接驳公交舒适性,且3103线路总体服务质量评价优于324线路,最终针对各角度提出建议对策,为城市公交管理者、规划者提供科学依据。; 古可言马昌喜; 关键词：服务质量熵权法 SERVQUAL模型

河谷型城市道路交通研究被引量：19: 2006年; 河谷型城市由于受到山脉的限制和河流的分割,地域空间狭窄,城市交通问题突出。该文在分析河谷型城市特征的基础上,给出了一种有利于河谷型城市道路交通特性研究的河谷型城市分类方法,进而分析了河谷型城市的道路交通特性,在此基础上对河谷型城市道路等级与功能进行了详细的研究与界定。; 广晓平马昌喜汪海龙; 关键词：河谷型城市城市道路交通特征

天水市公共交通线网规划研究被引量：1: 2006年; 依据天水市总体规划和远景发展目标,结合天水市的地理状况和旅游特性,根据天水市道路网及公交线网的现状,提出公交线路布线原则与优化目标,评价现有公交线路的合理性,在城市道路网上预选公交线路,布设线网,应用最短路径法构建初步线网,引入多路径法分配公交客流量,逐步形成公交线网推荐方案.; 广晓平钱勇生马昌喜郭成军; 关键词：公交线网

电动自行车风险骑行行为研究综述: 为清晰认识电动自行车骑行者的风险骑行行为，分析其骑行特性，从电动自行车的交通事故特征和致因、骑行者的交通行为特性以及交通事故预防和干预等3 个方面，综述了国内外电动自行车风险骑行行为方面的研究成果。分析结果表明：电动自行...; 马昌喜; 关键词：交通工程电动自行车交通事故干预措施

危险品运输车辆路径问题的多目标优化被引量：22: 2015年; 为保障危险品安全运输的同时实现运输成本最小化,采用多目标优化方法确定危险品运输车辆的最佳行驶路径。通过简化运输车辆经过人口密集区域风险因素的量化过程,以车辆数最少、运输总距离及经过人口密集区域行驶距离最短为目标,建立危险品车辆运输路径问题优化模型,并针对模型设计基于概率模型的多目标进化算法。以一个有25个需求节点及6个人口密集区域的危险品运输网络为例,验证模型和算法。算例结果表明,用该算法能够获得车辆路径问题的Pareto解,为危险品运输车辆调度提供决策支持。; 柴获何瑞春马昌喜代存杰; 关键词：物流工程危险品运输多目标优化车辆路径问题

基于物理信息自适应深度学习的交通状态估计: 2024年; 物理信息深度学习(physics-informed deep learning, PIDL)是一种将深度学习与物理学先验知识相结合的新兴范式,该范式在智能交通领域,尤其在交通状态估计应用中,展现出了巨大潜力。为进一步优化物理信息深度学习模型在交通状态估计问题上的准确度与收敛速度,构建了一个结合Aw-Rascle宏观交通流模型的物理信息自适应深度学习模型(physics-informed adaptive deep learning with Aw-Rascle, PIAdapDL-AR),依据有限与局部的交通检测数据,实时准确估计全局交通流状态。主要的改进包括两部分,一是在PIDL框架中的物理部分引入高阶Aw-Rascle交通流模型作为物理约束条件,引导并规范神经网络的训练过程;二是在神经网络部分融合自适应激活函数,替代固定的非线性激活函数,以动态优化神经网络性能。基于NGSIM数据集生成模拟的固定检测器数据和移动检测器数据,进行实验以验证模型有效性。实验结果表明:在不同覆盖率的固定检测数据场景下,PIAdapDL-AR的相对误差相比于基线模型PIDL-LWR降低了34.38%~45.24%;在不同渗透率的移动检测数据场景下,PIAdapDL-AR的相对误差相比于PIDL-LWR降低了18.33%~34.95%;融合自适应激活函数的PIAdapDL-AR的收敛速度优于配置固定激活函数的PIDL-AR,且收敛速度和估计精度均随着自适应激活函数中比例因子的增大而提升。; 王挺王洪刚马昌喜邹国建李晔; 关键词：智能交通交通流神经网络

考虑风险规避的出行路径选择行为分析被引量：1: 2022年; 为探究智能交通系统中考虑风险规避时出行者路径选择行为,针对不同特征出行者多属性路径选择问题,利用累积前景理论描述出行者的风险规避态度,并建立考虑风险规避的出行路径多目标选择决策模型,设计基于指派模型的求解算法,通过实例对模型合理性进行检验.结果表明,出行者的风险规避对路径选择结果具有明显影响,路径选择结果随出行者对于复合阻抗和综合影响权重的不同而变化;考虑风险规避时目标的敏感性强于不考虑风险规避情形,考虑风险规避更贴近路径选择的实际情况.所建模型不仅可以研究智能交通系统中多类型出行者的多属性路径选择问题,还可作为交通流分配和网络设计等交通问题的研究基础.; 贾富强杨信丰代存杰马昌喜; 关键词：交通工程风险规避

一种基于深度学习的停车场车位数量预测方法: 本发明提供了一种基于深度学习的停车场车位数量预测方法，包括：首先将数据处理为以时间为横坐标、停车场车位数据为纵坐标的二维时空矩阵数据，然后利用CNN模型的权值共享特点，提取高维度的停车场间车位特征，利用LSTM模型记忆特...; 徐铸业唐潇马昌喜李海军

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