表面脱粒是沥青路面常见病害之一，会对沥青路面的耐久性和路用性能产生极大不利影响。为解决沥青路面脱粒预测和敏感性分析所需要的沥青-集料界面断裂能实测问题，本研究提出了摆式冲击试验的测试方法，通过对“集料-沥青-集料”试件施加横向剪切冲击荷载，使得沥青与集料界面发生破坏并测试其断裂能。研究中对温度、沥青种类、集料类型、水、矿粉等因素对沥青-集料界面断裂能的影响进行了分析，结果表明：沥青-集料界面断裂能可作为评价沥青-集料界面性能的指标，综合体现了沥青-集料粘附性能和沥青内聚性能，以及不同温度、荷载条件作用下沥青-集料界面的力学特性；温度对沥青-集料界面断裂能影响较大，随着温度升高沥青-集料界面断裂能呈现先上升后下降的趋势，且沥青与集料粘附性能逐渐提高，沥青内聚性能逐渐降低；SBS改性沥青和高粘改性沥青与集料的界面断裂能明显大于基质沥青，但两种改性沥青与集料的界面断裂能除峰值外差异不显著；集料类型对沥青-集料界面断裂能的影响不具有显著规律；在各个温度下水都会使沥青-集料界面断裂能发生衰减；在沥青中加入矿粉会使界面断裂能下降，基于沥青混合料性能的最佳粉胶比范围，并不一定对沥青-集料界面性能起到积极影响。摆式冲击试验所测定的沥青-集料界面断裂能不仅可以作为定量评价沥青材料与集料界面性能的依据，同时也可以为脱粒病害的数值模拟分析提供材料参数，为脱粒病害的预测和敏感性分析提供判断依据，从而为沥青路面抗脱粒精准设计奠定基础。

公交系统因运行时间不稳定、到达时间难以被准确预估而使得出行者满意度较低。随着城市的多元化发展，公交线路也逐步多样化，不同类型线路公交车的运行时间波动差异大，造成公交车调度运营困难、乘客出行不便。针对上述问题，文中首先以簇内误差平方和（SSE）为衡量指标，采用K-means++算法对站点进行聚类，将不同类型公交线路的运行特性和可靠性影响因素作为考虑因素，确定各线路大站快车备选站点集；然后以最小化公交车辆运行成本、乘客出行成本和可靠性成本为目标，考虑全程车和大站快车的运行过程、车头时距等约束，构建大站快车与调速联合策略优化模型，以决策不同类型公交线路大站快车站点、全程车与大站快车的发车时刻和车辆路段运行速度；最后采用遗传算法对优化模型进行求解，选取北京市公交线路进行案例分析。结果表明：大站快车策略有利于降低公交车辆的运行成本，调速策略能更好地降低乘客出行成本和可靠性成本，而大站快车和调速联合优化策略可有效地降低公交系统的总成本。

为了探究公共交通乘客的活动模式和规律性，文中利用北京市2020年10月份3周的公共交通智能卡数据，构建乘客多天的出行活动序列，利用PrefixSpan算法挖掘乘客的频繁活动模式序列，并基于最长公共子序列的方法定义活动模式相似性度量方法，分别计算了个体乘客日活动序列相似度和不同乘客之间的活动模式相似度，基于乘客间的相似度，利用层次聚类算法对乘客进行分类。结果表明：工作日或非工作日之内的相似度明显高于工作日与非工作日之间的相似度；在工作日中，周五与其他天的活动序列相似度较低；在不同周次的同一天，乘客的活动序列相似度更高。层次聚类结果显示，乘客有4类典型的活动模式导向，分别为娱乐购物导向、生活外出导向、工作通勤导向和个人事务外出导向，并且活动模式为工作通勤导向的乘客个体的日活动序列相似度高于其他活动模式的乘客。文中研究结果可有助于科学制定精准化的公共交通运营管理和服务政策。

为明确温度荷载作用下纵连板式无砟轨道植筋后层间界面的性能演变，结合现场轨道板温度场监测数据生成荷载谱，开展复合试件植筋前后界面力学与疲劳性能试验；基于试验结果建立了考虑界面损伤全过程的无砟轨道植筋空间精细化有限元模型，分析了不利温度荷载作用下层间界面的应力状态和损伤特征；引入界面损伤起始温度荷载的概念，计算了植筋锚固后层间界面出现损伤的起始温度荷载的变化情况，明确了黏结性能退化后界面出现脱黏风险时间的演变情况。结果表明：植筋后层间界面的承载能力显著提高，脱黏破坏的临界位移与荷载值分别提高了76.38%和153.41%，且表现出更好的疲劳性能，说明采用合理的植筋方式降低无砟轨道层间界面脱黏的风险是可行的。植筋锚固并未能够根本上限制温度力在无砟轨道结构内的传递，对板边界面位置处的损伤抑制作用有限，同时易导致植筋孔附近界面出现隐蔽性损伤，其最大损伤值可达0.944。随着服役年限增加，引起层间界面出现起始损伤的起始温度荷载不断降低，界面处于良好黏结状态的安全温度变化幅度由30.3 ℃下降至16.3 ℃，可能发生界面损伤风险的天数增加了64.29%，未进入极端天气时层间界面可能已出现损伤。工务部门需结合线路实际病害发展情况调整所关注的板温范围，动态调整维修阈值的设定标准。

为提高信号交叉口非机动车通行的安全水平，本研究以广州市典型的搭接相位控制信号交叉口的调查数据为基础，基于C5.0决策树算法对非机动车过街行为进行影响因素分析。考虑到一个信号周期内的不同时段对非机动车过街行为的影响，本研究将一个完整的信号周期按照非机动车过街的风险冲突划分为对向绿灯风险期、同向绿灯安全期、同向绿灯风险期和垂直方向风险期4个风险时段，并根据非机动车在交叉口的等待选择和闯红灯情况将过街行为分为冒险型、机会型和守法型3类，通过构建C5.0决策树模型分别研究3类过街行为的影响因素并分析评价模型的分类效果。结果表明：决策树模型分类结果的整体准确率大于83.04%，AUC（受试者工作特征曲线下的面积）值大于0.880，模型预测精度较优；搭接相位控制信号交叉口非机动车的过街行为主要与交通环境显著相关，而与骑手的行为因素显著性较低，到达风险期、非机动车信号灯设施、冲突机动车流量、车道数和过街风险对冒险型过街行为的发生存在显著影响，其中到达风险期为最主要的影响因素；车道数、红灯时间和到达风险期对机会型过街行为的发生存在显著影响，其中车道数为最主要的影响因素；冲突机动车流量、信号周期、车道数、过街区域和过街风险对守法型过街行为的发生存在显著影响，其中冲突机动车流量为最主要的影响因素。

“十四五”时期，我国已进入城镇化发展新阶段，培育现代化都市圈是推动城市群发展的重要手段。区域交通网络中的快速交通系统如高速公路和高速铁路是都市圈形成和发展的先导条件，其引发的区域非均质时空收敛效应，深刻地影响都市圈的发展空间格局，因此都市圈空间组织关系与不同交通网络层级的交互性关系亟需审视。为探究都市圈不同圈层因人口聚集与经济发展具有错位性而引起的高速公路网和铁路网密度空间差异性发展规律，本文以长三角城市群5个都市圈为例，选取区县为空间单元，基于多源数据构建城市关联强度模型，运用多维标度分析和空间距离要素识别都市圈的不同圈层边界，包括核心圈、紧密圈和规划范围边界。通过不同空间圈层的人口密度、人均产出、地均产出、高速公路网密度和铁路网密度5个主要指标挖掘社会经济发展与交通网络密度的关联规律。结果显示：都市圈各圈层存在人口聚集、经济发展不平衡的态势，“人口密度-地均产出”和“地均产出-人均产出”发展曲线分别为“S型”和“对数型”；人口密度、地均产出与高速公路网密度呈现“对数型”曲线发展规律，现状铁路网密度曲线发展规律与高速公路有较大差异；在人口密度、地均产出大于600人/km2、8 000万元/km2时出现核心圈铁路网密度不足的状况。本研究为都市圈一体化交通网络规划研究提供新角度。

共享单车流率的大小体现了城市空间环境内车辆盈缺的程度，理解其变化及其诱因对于城市单车的调度具有重要意义。由于出行目的和外界环境因素的复杂多变，共享单车流率和建成环境特征之间的关系很难通过具有线性假设的统计学模型来解析。基于此，本研究利用上海市中心城区的共享单车数据，基于极端梯度提升树模型（XGBoost）和机器学习的解释性方法部分依赖图（PDP）来探究建成环境对共享单车流率的贡献度和非线性影响，以及流率的非线性模式在工作日和周末的变化。结果显示，特征重要度和非线性机制在两个时段差异化显著。居住人口密度、教育设施密度和住宅设施密度对工作日单车流率的解释度较高，分别为19.18%、13.16%和12.92%，并且具有明显的阈值效应。其中居住人口密度和教育设施密度对于单车净流出率具有正向影响，分别在11 600 人/km²和8个/km²达到最大；住宅设施密度对单车净流出率具有负向影响，对应的阈值为40 个/km²。各变量对周末单车流率的解释度差异较小，但非线性关系仍不可忽视。具体来说，到市中心的距离和公交线数密度对周末单车净流入率正向影响显著，有效范围为18~23 km和28~52 条/km²；容积率对周末单车净流出率正向影响范围在0.89~1.41。上述发现表明XGBoost模型可以有效弥补传统回归模型（MLR）线性假设的偏见，建成环境特征贡献度和影响范围的揭示也为管理部门针对具有不同建成环境水平地区的单车调度提供决策建议。

基于横风作用下高速列车流场的非定常特性，建立了横风-列车-桥隧模型进行仿真计算，并通过1∶8列车动模型试验验证数值方法的准确性。随后研究横风条件下列车突出隧道时，隧道内外瞬态气动压力、气动荷载变化及流场特性，揭示了横风-列车-隧道之间的相互作用机理。研究结果表明：随着横风风速的增大，压力逐渐减小，但压力随时间的变化规律相似；横风对隧道出口处及隧道外监测点处的压力梯度有明显的影响，对于隧道内的监测点几乎没有影响；随着横风风速增大，隧道外背风侧正压峰值随风速增大略有减小，迎风侧正压峰值基本保持不变，背风侧负压峰值减小速率大于迎风侧；横风对列车突出隧道运行过程的压力波动影响有限，在横风风速为20 m/s时，隧道外界流场影响隧道内气动压力的范围不超过20 m。同种横风条件下，迎风侧、背风侧监测点处压力时程变化规律不相同，压力梯度峰值出现的位置也不同，且位于列车同侧越靠近地面的监测点处压力峰值及压力梯度峰值绝对值越大；横风下，气流经过车-桥系统时，在桥底部、列车背风侧顶部及底部发生明显的流动分离现象，导致隧道外车体两侧的压差大于隧道内车体两侧压差。

对于单一开孔板连接件或剪力钉连接件力学特性的研究，各国学者已进行了大量数值分析与试验的探索，得出了单一开孔板连接件或剪力钉连接件的力学行为。但实际混合桥塔的钢-混结合段内部是由大量开孔板连接件和剪力钉连接件形成的群钉组合连接件构成的。当前对于钢-混结构内组合连接件的研究比较匮乏，还没有明确的数值模型及理论推导用于组合连接件传力规律的研究。且组合连接件本身的设计参数对抗压性能的影响也还需要进一步的明确。因此，以顺德大桥的桥塔钢混结合段内的一种组合剪力连接件为实例，研究此抗剪连接件在弹性加载阶段，其内部的开孔板连接件和剪力钉连接件分别对该单层组合剪力连接件抗压刚度的贡献；建立弹簧模型，推出此单层组合剪力连接件弹性刚度的计算公式；利用ABAQUS有限元软件对单层组合剪力连接件进行加载仿真模拟分析，在弹性加载阶段其荷载-位移曲线呈极强的线性关系，拟合后与所推导公式的弹性刚度计算结果进行比对。结果表明：单孔开孔板连接件抗压刚度解析解与数值解的误差为4.87％，单根剪力钉连接件的抗压刚度解析解与数值解的误差为0.903％，单层组合剪力连接件的抗压刚度解析解与数值解的误差为11.54％，所推导弹性刚度公式的计算结果与有限元模拟分析结果吻合性较好。

渗流是引起土石混合填料中细颗粒流失，致使土体结构变化引起路基变形及失稳的关键因素。采用自行研发的颗粒流失试验装置，对不同级配的土石混合填料进行渗流试验，监测渗流作用下填料的透水质量、细颗粒流失量和沉降量的变化过程，分析土体结构演变过程；采用PFC^3D （Particle Flow Code in 3D）对细颗粒流失过程进行数值模拟，分析填料孔隙和粒径动态变化特性。研究结果表明：透水质量和细颗粒流失率可以反映土石混合填料结构对水分的敏感程度。填料骨架结构对水分的敏感程度越低，可及时有效地排出水分，渗流对结构的破坏越小。渗流条件下土石混合填料的结构演化过程可分为细颗粒快速流失、骨架重塑和相对稳定3个阶段，其中骨架重塑阶段是引起其结构演化的关键阶段。细颗粒快速流失阶段，每小时透水量增长速率较快，细颗粒大量流失，沉降量很小；骨架重塑阶段，每小时透水量变化速率减缓，细颗粒流失量减少，但骨架结构重组导致颗粒产生明显的相对位移，沉降量增长较快；相对稳定阶段，每小时透水量变化缓慢，沉降量基本保持不变。颗粒流失数值模拟的过程表明细颗粒组分的迁移引起填料孔隙率产生变化，致使土体结构发生改变。上述结果表明，在所研究的几种填料中，n=0.55级配下土石混合填料的骨架结构最稳定，对水分的敏感性最弱。

为了高效地进行道路设施信息采集与数字化建模，利用车载激光点云数据构建了一种自动化提取道路几何信息的方法框架。针对激光数据的无序性和冗余性，通过网格降采样和半径滤波精简点云规模、去除噪音点；通过栅格单元划分进行点云组织和索引，合理利用点云的空间局部性、缩减运算规模；利用道路要素在高程上的层次性与路面结构的连续性、光滑性，设计了高程滤波、基于主成分分析框架的局部法向量滤波、DBSCAN聚类等方法，实现从原始点云到路面点云的精确分割；利用采集车辆的行驶轨迹信息获取道路走向，利用其方向向量与法向量进行道路横截面的划分；切取横截面后投影至二维平面，并通过滑动窗口、最小二乘等算法提取道路宽度与平纵横参数。通过提取算法与人工测量的结果对比，在复杂街区和郊区公路两个实验数据集，点云分割准确性均超过87%，完整性均超过97%，提取质量均超过86%，几何信息的平均相对误差较小，说明算法具有良好的提取质量。有限算力条件下，两个数据集中点云处理时间分别是6.864与10.078 s/km，几何信息提取时间分别是1.732和0.843 s/km。提出的方法能够很好的兼顾提取效率与精度，在复杂街区和郊区公路环境下具有良好的适用性，可为道路设施的健康评定和三维重建提供参考。

海豚回声算法（DEA）是一种模拟海豚利用回声定位进行捕食的元启发式优化算法，具有高效的搜索能力。本研究通过对海豚回声算法的基本原理进行分析，发现该算法的选择机制容易导致优化结果陷入局部最优解，而算法本身不具备跳出局部最优解的机制。因此，为了改进海豚回声算法的全局搜索能力，引入了遗传算法（GA），提出了一种海豚回声-遗传混合算法（DEA-GA）：在每一个迭代步中，首先基于海豚回声算法生成子代，再引入遗传算法中搜索能力很强的交叉、变异操作生成新的子代。该混合算法结合了海豚回声算法和遗传算法的优势，既拥有海豚回声算法收敛速度快、效率高等优点，也具备遗传算法全局寻优能力强的特点，同时克服了海豚回声算法容易产生局部最优解和遗传算法容易出现“早熟”等缺陷。本研究以一榀单跨5层和一榀两跨10层的平面框架为例，建立以结构总重最小为目标的半刚性钢框架结构优化的数学模型，分别使用遗传算法、海豚回声算法和本研究提出的混合算法进行求解，优化过程通过Matlab编程实现。算例结果显示：海豚回声-遗传混合算法所得结构的总重比遗传算法小50%以上、比海豚回声算法小7%以上，且该趋势随着设计变量的增加而增加；同时，混合智能优化算法在复杂结构的优化上效率更高、效果更好。

随着城市交通监测系统的完善，大量车牌识别数据被存储下来，该类数据具有时间连续性强、空间范围广、样本类型多的优点，为研究城市交通提供了信息基础。但受制于成本和技术，信息采集过程中采集的车牌数据在时空上并不连续，导致车牌识别数据的应用受限。有鉴于此，文中提出一套路径链提取方案，对单次出行的完整路径链和缺失路径链加以区分，并提出了一种基于深度逆向强化学习的城市车辆出行路径链重构算法。该算法对完整路径链进行采样获得专家示例，利用深度逆向强化学习挖掘专家示例，以非线性回报函数的形式拟合出潜藏的路径选择特性，指导智能体自主补全缺失的路径链，实现车辆出行缺失路径链的重构。将该算法在杭州市萧山区的局部路网中进行实验验证，结果表明，所提出的重构算法具有良好的稳定性能，其平均准确度可达95%，且在缺失程度较大的情况下准确度仍能保持在92%以上，相比传统算法具有较大优势。文中还分析了专家示例的位置分布和数量对算法性能的影响，验证了所提出的重构算法的泛化能力。

驾驶员的身体状况与交通安全息息相关，尤其是驾驶员的心脑血管健康状况。实时监测驾驶员的健康情况，有助于驾驶员及时了解自己的身体状况，减少因突发疾病导致的交通事故。文中对657份来自广西壮族自治区桂林市人民医院的PPG脉搏波数据集通过Chebyshev Ⅱ 滤波器降噪和快速傅里叶法提取时域特征、频域特征和小波包特征后，将脑血管疾病进行二分类数值化，再将数值标签化后的脑血管疾病类型作为输出参数，以构建驾驶员脑血管疾病数据集。针对实际数据集样本的分类不均衡问题，通过SMOTE算法进行过采样补充，构建基于PPG特征值的驾驶员脑血管疾病分类模型SSA-DELM，并利用实际数据集进行训练和实验，发现所提出的方法对脑血管疾病的预测精确率达83%，查准率达80%，查全率达76.6%、F₁分数为0.79，平均查准率均值达0.80，表明该分类模型能够为患有脑梗或脑血管疾病驾驶员提供较为准确的预警。文中研究成果可为基于PPG信号的驾驶员动态健康监测系统提供理论模型基础和技术支持，在新能源汽车行业的软件服务和智能医疗中具有较大的应用空间，这与新能源车企“终端+软件+服务”的全产业链销售模式相契合，也与现代人注重环保、家庭健康和智能交通的理念相契合。

构建三维道路数字模型对智能车服务和道路管理具有重要意义。文中针对高速公路不同路段应用场景下车辆运行速度快、干扰噪声多、特征少和无回环检测辅助等一系列问题，提出一种以激光雷达信息为建模基础数据、激光雷达里程计与LOAM技术等多传感器融合的高速公路三维建模方法。首先，通过车载激光雷达获取道路场景的激光点云数据，使用激光雷达图像分割技术赋予每一个点有关构造物的标签，剔除道路上其他运动车辆的信息，减少建模噪声；其次，制定了一个精确的同步策略来对GNSS、IMU和激光雷达等传感器进行集成；在此基础上，结合惯性导航预积分结果、基于特征点云的位姿约束和RTK数据构建因子图，消除激光雷达里程计的累积误差，从而构建全局一致性的高速公路三维数字模型。为了保持姿态估计的有限数量，文中还引入了基于关键帧的滑动窗口优化策略。最后，分别采集高速公路场景中常见的3种路段（一般路段、桥梁和隧道路段）进行建模分析，结果表明，在具有挑战性的高速公路场景建模中，文中方法能够有效提高建模鲁棒性、精度以及模型有效性。

针对当前以目标检测为核心的抛洒物检测算法无法识别“未知类别”的缺陷，以抛洒物引发外观特征变化的视角切入，提出基于特征相似性学习的抛洒物检测方法。首先，在抛洒物体过程中采集参考图像和待检图像，通过参数共享的孪生卷积神经网络得到两张图像的外观特征，然后利用欧式距离等特征相似性函数计算图像区域之间的特征变化并得到欧式距离热力图，最后经阈值筛选得到抛洒物检测结果。为了提升算法对光照等噪声的抗干扰能力，提出全新的注意力掩膜单元，并通过构建长跨度上下文信息和强监督学习的方式提升注意力掩膜的语义判别性能，引导特征响应聚焦于抛洒物引起的外观变化，同时忽略噪声产生的扰动，最终解决噪声干扰和抛洒物产生的特征缠绕问题。为了验证方法的有效性，本研究在真实高速公路场景下进行视频影像数据采集、标注、构建成标准数据集。结果表明：注意力掩膜单元有效提升了特征的语义判别性能，大幅度提高抛洒物检测精度，其中调和均值F_{\mathrm{1}}提高6.4个百分点，同时算法运行速度稳定在30帧/s，满足实时性需求；利用特征序列状态转移方式构建的长跨度上下文信息更有利于注意力掩膜聚焦抛洒物特征信息，抗噪声干扰能力更强； 通过强监督学习得到的注意力掩膜轮廓更为准确，模型精度更高。

居民活动韧性是社会韧性的重要体现。文中从社会韧性概念出发，定性验证新冠肺炎疫情期间居民活动韧性的存在性，定量分析其演进机制。首先，收集了我国境内28个城市在新冠肺炎疫情发生前后近两年的轨道交通逐日客流数据，定义并测度了居民活动韧性，引入逻辑函数对客流恢复过程进行建模分析；其次，从政策调整与行为适应角度建构并分析政府、公众等多元主体的行动调节和学习适应过程。结果显示，轨道交通网络规模越大的城市，居民活动韧性越高；相较于人口小于500万的城市，人口超过1 000万的超大城市工作日客流恢复到50%、80%、90%和100%水平的时间分别提前7、15、47和95 d，越到恢复后期二者差异越大，周末也呈现出相似的规律。同时，工作日刚性出行相比周末弹性出行具有更强的活动韧性，工作日和周末客流恢复的逻辑函数拟合参数α分别为0.019和0.016，H分别为77.07和106.82 d。在首轮疫情之后的疫情再爆发期间，轨道交通客流下降幅度减小，客流日均恢复率是首轮疫情时的1~3倍，居民活动韧性显著提升。研究认为，科学防控所塑造的公信力提升了公众对管控政策的遵守，公众对风险的认知和学习能显著改善活动韧性。文中研究结果为交通需求及居民活动恢复时间估计、社会管控政策影响评估提供了新的视角。

在“双碳”政策的时代背景下，交通行业碳减排任务艰巨，但目前面临车辆碳排放测算精度不高的问题。为实现车辆碳排放的精细测算，文中提出了一种融合多源数据的高速公路路段车流碳排放精细测算方法。首先，运用KD-树算法将运营车辆的GPS坐标与高速公路道路点坐标搜索匹配，实现对运营车辆的实时监测。然后，建立车辆碳排放测算模型，进而设计相关的计算流程。最后，以虎门大桥主桥段为例进行路段断面碳排放测算，通过VISSIM仿真及相关对比实验，验证了文中所提出的算法的科学性和可靠性。结果表明：按车辆类型分类，微型小型客车的碳排放最高，占比达74.36%；按燃料类型分类，汽油车的碳排放最高，占比达80.50%；新能源汽车运行车次数占12.60%，但碳排放仅占4.27%，因此大力发展新能源货车是推进高速公路碳减排的重点。研究还发现，将交通饱和度控制在0.32~0.38时，当量标准车的平均碳排放较少；当交通饱和度大于0.62时，当量标准车平均碳排放显著增加。文中研究结果可以为交通管理部门制定相关策略提供理论依据。

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到97.64%，预测均方根误差低至0.027，相比其他模型能更好地预测车辆受侧方车辆换道影响时的加减速情况，更好地分析目标车辆跟驰行为。

为深入了解影响高速公路交通事故严重程度的显著因素，以广深沿江高速东莞段2014—2019年事故数据为研究对象，将事故严重程度分为3类（即无伤亡事故、轻伤事故、重伤亡事故），并以事故严重程度为因变量、13个潜在影响因素为自变量，通过条件自回归先验解析相邻事故间的空间相关性，建立不同关联距离阈值的空间广义有序Probit模型。结果表明：事故数据间存在显著的空间关联；空间广义有序Probit模型优于广义有序Probit模型和多项Logit模型，基于250 m关联距离阈值的空间广义有序Probit模型表现最优。该模型参数估计显示：车辆类型和归属地、事故发生时间、事故地点曲率、桥梁路段和事故类型对高速公路事故严重程度均有显著影响。边际效应结果表明：相对于小汽车间的交通事故，涉及客车、货车和其他类型车辆的交通事故导致人员重伤亡的概率分别增加3.27%、1.53%和4.11%；外省车使得重伤亡事故的发生概率增加1.02%；相对于周末、春季和桥梁路段，工作日、夏季和非桥梁路段发生的交通事故导致人员重伤亡的概率分别提高0.87%、2.38%和0.08%；单车事故导致重伤亡的概率比多车事故低1.64%；事故地点曲率每增加1 km^-1，重伤亡事故的概率将降低1.54%。

为提升干线交通运行效率并减少有轨电车交叉口停车次数，建立了干线分段绿波协调优化模型，来实现有轨电车与社会车辆的多模式交通协调控制。首先，确定干线各交叉口的信号周期，根据信号周期对交叉口进行聚类，并协调交叉口信号周期与有轨电车发车间隔之间的关系，分类讨论站点位置对有轨电车绿波协调的影响；然后，针对社会车辆分段绿波系统和有轨电车全线绿波系统分别建立约束条件，避免有轨电车在交叉口处停车，并以社会车辆可变绿波带宽最大为优化目标建立混合整数线性规划模型，来对有轨电车和社会车辆多模式干线绿波系统进行协调优化；最后，以南京市有轨电车麒麟线为例对模型进行对比分析。算例结果表明：文中提出的模型协调优化了干线分段绿波内部及带间的信号控制方案，实现了有轨电车在交叉口的优先控制和社会车辆通行效益的兼顾。VISSIM仿真结果显示：与现行的信号控制方案相比，采用文中模型可使各交叉口车辆延误降低20.89%~35.24%；与仅考虑社会车辆的MULTIBAND模型相比，文中提出的模型减少了6.94%的人均延误，提高了交叉口的总体运行效率。