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盖松雪博士学位论文答辩顺利通过
发布时间:2021-12-29    阅读次数:10

20211216日,盖松雪同学在腾讯视频会议上顺利完成了博士学位论文答辩。答辩委员会成员包括:指导老师曾小清教授,答辩主席董德存教授,袁胜强教授、马忠政教授、孙健教授、张雷教授、欧冬秀教授和答辩秘书毋妙丽高级工程师。博士论文题目是《高铁枢纽停车库内外交通智能诱导方法研究》。

 

盖松雪论文对相关研究内容进行了研究综述,从停车流量预测、库内智能诱导方法、库外智能诱导方法、停车库评价方法及智能调控方法的PGIS实现五个方面,进行了停车库内外交通智能调控方法的研究。其主要工作和创新点如下:

1)针对高铁乘客出行行为特点与高铁枢纽停车流量之间的密切关系,在基于LSTM的高铁枢纽停车库流量预测模型中引入高铁乘客出行特点,改变了以往停车流量预测模型对停车行为特征忽视的局限,提高了流量预测的精度,并且预测结果能够提供更多的信息。

2)针对以往库内诱导模型研究集中于用户最优化模型的局限性,以及单一优化模型的流量适应性,本文提出了基于用户最优和系统最优的双层优化模型,通过Vissim实例仿真发现本文模型具有更短的平均停车时长、更高的泊位周转率与更好的流量适应性。

3)针对以往库外诱导模型研究集中于单个车辆、单个时段的停车库选择问题,本文提出了基于行程时间的多个车辆、多个时段的停车库选择最优化模型。通过实例的模型应用发现本文提出的模型能够更好地节约平均行程时间,总的行程时间的节约更是可观,因此本文提出的模型具有很好的现实意义与理论意义。

4)针对高铁枢纽停车库的特点,基于各种停车库方法优劣性的分析,提出了高铁枢纽停车库具有针对性的评价内容与评价指标,同时将聚类分析、ISM-MICMAC评价指标选取、Vague复合可拓学的综合评价方法引入高铁枢纽停车库评价中,使得高铁枢纽停车库的评价更加具有针对性、更加客观、更加科学。

曾小清教授的主要研究方向为交通信息工程及控制、交通安保与环保技术,欢迎感兴趣的学者、企业和同学进行合作和交流。

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