交通系统科学与工程研究院.doc
空中交通管理系统与技术国家重点实验室
空中交通管理系统与技术国家重点实验室随着科技的发展和全球化进程的加速，空中交通已成为现代交通系统中的重要组成部分。
为了满足日益增长的空中交通需求，提高空域利用效率，降低飞行安全风险，我国建立了空中交通管理系统与技术国家重点实验室。
该实验室主要研究空中交通管理、航空航天导航、航空航天通信、航空航天监视与空中交通流量管理等领域的基础理论和应用技术。
实验室拥有一支高水平的研发团队，包括多名博士生导师、教授、高级工程师等，具有强大的研发实力。
实验室的主要研究方向包括：1、空中交通流量管理：研究空中交通流量预测、优化和控制技术，提高空中交通流量管理效率，减少航班延误和拥堵现象。
2、航空航天导航：研究先进的导航技术和设备，提高航空器的定位精度和可靠性，保障飞行安全。
3、航空航天通信：研究航空航天通信技术和设备，实现航空器与地面之间的可靠通信，保障飞行安全。
4、航空航天监视：研究航空航天监视技术和设备，实现对航空器的实时跟踪和监控，保障飞行安全。
实验室拥有先进的实验设备和测试平台，包括高精度的导航设备、通信设备、监视设备等。
实验室还与国内外知名企业和研究机构建立了合作关系，共同开展研究和开发项目。
通过多年的努力，实验室已经取得了一系列重要的研究成果。
例如，开发的空中交通流量管理系统已经在多个国际机场成功应用，显著提高了机场的运行效率和航班正点率。
实验室还开发了多种先进的导航、通信和监视设备，为我国航空航天事业的发展做出了重要贡献。
空中交通管理系统与技术国家重点实验室在我国航空航天事业中具有重要的地位和作用。
通过不断的研究和创新，实验室将为我国空中交通事业的发展提供更加强有力的支持。
空中交通流量管理关键技术研究引言随着空中交通流量的不断增加，空中交通流量管理成为了一个重要的问题。
空中交通流量管理旨在确保空中交通的安全、高效和有序，是空中交通管理的重要组成部分。
为了提高空中交通流量管理的水平，关键技术的研发和应用成为了重要的研究领域。
数据驱动的电动汽车充电站选址方法
数据驱动的电动汽车充电站选址方法杨珍珍;高自友【摘要】电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2018(018)005【总页数】8页(P143-150)【关键词】交通工程;电动汽车充电站选址;数据驱动;出行需求;出发点;目的地【作者】杨珍珍;高自友【作者单位】北京交通大学交通运输学院交通系统科学与工程研究院,北京100044;北京掌行通信息技术有限公司,北京100085;北京交通大学交通运输学院交通系统科学与工程研究院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U4910 引言在能源制约、环境污染的大背景下，大力发展新能源汽车成为解决众多问题的突破口，也成为我国汽车产业结构转型升级的必然选择，发展新能源汽车已经升级为国家战略.为了引导消费者选择新能源汽车，国家也颁布了一系列鼓励政策.电动汽车是最常见的新能源汽车，但由于电动汽车充电不方便，很多人不愿意购买电动汽车.如何在资源有限的情况下，通过合理布局充电站，满足更多人的需求，让更多的人愿意购买和使用电动汽车，促进电动汽车行业的良性发展，具有重要的意义.近年来，国内外学者对充电站选址相关问题进行了研究，例如，Zhu等建立了充电站选址总费用最小化的目标函数，并提出一种基于遗传算法的求解算法[1].Dong等应用遗传算法寻找公共充电桩选址的最优选址方案[2].He等建立了用来分析插电式混合动力车在公共充电站、电价、目的地和路径选择之间相互作用的平衡建模框架，并确定公共充电站的最佳分配方案[3].王露建立了考虑用户需求、投资成本、土地区位、紧急充电里程限制，提出了基于改进遗传算法的模型求解步骤[4].陈静鹏等提出基于用户需求的电动汽车充电桩规划模型，考虑充电需求空间分布的影响，以电动汽车群体空驶成本最小化为目标，以充电站的周最大充电负荷确定建设容量，并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方法，兼顾运营商和电动车用户的利益[5].黄振森等提出考虑服务容量的充电站选址方案，并将服务容量延伸为充电桩的数量和用电配额两方面，建立了充电站选址整数规划模型，使充电站建设总成本最小化[6].董洁霜等考虑充电站建站费用与充电桩数量的非线性关系，建立建站费用与充电桩数量的关系模型，以总建站费用最小为目标，建立充电站选址模型[7].杨俊等提出一种基于分区充电需求系数的电动汽车充电设施选址定容方法，提出电动汽车负荷预测模型，根据各类电动汽车日能量需求及日最大接入数量，计算各类电动汽车充电设施的需求数量，对规划区域进行区块划分，确定各区块的充电系数，选出充电需求较高的区块，再根据候选布点区块及充电桩总数确定每个区块的充电桩数量[8].刘洪等构建了以电站投资运营者与汽车用户双方综合效益最大为目标的数学模型，提出高速公路中汽车行驶与充电选择的动态模拟方法，利用混度粒子群优化实现了求解流程与方法[9].邵赛等综合考虑充电桩排队时间和电动汽车里程约束，以最大化用户总效用为目标，建立竞争环境中的充电站选址模型[10].王辉等以交通流量大、配电系统网络损耗最小及节点电压偏移最小为目标，建立充电站最优规划的一个多目标决策模型[11].You等基于最大化往返行程数建立充电站选址模型[12].Aboolian等考虑电价、吸引力和行驶费用优化充电站位置[13].在现有的电动汽车充电站选址研究中，考虑的因素主要包括用户需求、交通影响、场地因素、经济因素、电网影响、服务网络可靠度等多种因素，对于潜在用户需求定位的研究目前还比较少，特别是在传统数据采集手段很难获取覆盖全面的交通需求数据情况下，如何有效定位交通需求量大的位置，降低充电站选址的盲目性，避免充电站建立在需求量小的位置，仍然是需要解决的难点问题.随着移动互联网技术的飞速发展，位置数据获取变得越来越容易，通过海量的位置数据能够更加方便地挖掘潜在用户的位置分布.此外，海量数据的出现引发了一种新的科研模式，即从数据中直接查找或挖掘所需要的信息，通过对数据的分析来获得被研究对象的特征、模式和规律，进而实现对系统的管理和控制.因此，本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.1 选址方法数据驱动的电动汽车充电站选址方法是通过分析海量移动位置数据的分布规律，挖掘潜在的交通需求分布位置，为电动汽车充电站选址提供数据支撑.为了提高数据处理的效率，本文提出一种网格化的交通需求量统计方法“.网格化”又可称为单元化，是一种系统划分和组织的形式，目的是通过将系统“网格化”来降低系统的复杂性，从而实现管理水平的提升、控制效果的改善等[14].数据驱动的电动汽车充电站选址方法流程如图1所示，具体步骤如下：Step 1 利用海量的移动位置数据，提取潜在的交通需求位置，包括出发点和目的地.Step 2 将分析区域划分为等间隔大小的网格.Step 3 将交通需求位置与网格关联，统计每个网格中的交通需求量.Step 4 选择需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.2 交通需求位置点提取方法移动位置数据包括经度、纬度、时间等信息，每条轨迹数据由若干个经纬度点组成.(xi,yi,ti)表示轨迹Ω的第i个点，xi表示第i个点的经度，yi表示第i个点的纬度，ti表示第i个点的时间，i=1,2,…,n，其中，n表示轨迹Ω的经纬度点个数.则轨迹Ω可以表示为图1 数据驱动的电动汽车充电站选址方法流程图Fig.1Diagram of location method of electric vehicle charging station based on data driven如果同一条轨迹在同一个位置停留时间超过设定阈值δ，例如30 min或60 min，则将轨迹从长时间停留的位置断开变成2条轨迹.图2(a)表示每个经纬度点之间的时间间隔都小于设定阈值δ，轨迹不需要断开，L表示原始轨迹的长度；图2(b)表示经纬度点(xi,yi,ti)和经纬度点(xi+1,yi+1,ti+1)之间的时间间隔大于等于设定阈值δ，这种情况下，轨迹需要从第i个点断开，其中L1和L2分别表示断开后两条轨迹的长度.为了防止异常轨迹的干扰，将长度和时长小于设定阈值的轨迹剔除.用表示分段后轨迹的长度，用表示分段后轨迹的时长，用m表示分段后每段轨迹包含的经纬度点总数，则轨迹保留的条件为式中：Φ(·)表示利用经纬度点计算轨迹长度的函数，i=1,2,…,m.通常情况下，可设定α=2km，β=5min.经过轨迹分段和异常轨迹过滤，每条轨迹的第1个经纬度点表示出发点，最后1个经纬度点表示目的地.图2 轨迹分段规则Fig.2 Rules of the trajectory segment3 网格内交通需求量统计方法为了快速统计网格内交通需求量，将交通需求位置点(出发点和目的地)的经纬度转换为网格编号，通过统计网格编号出现的次数，间接统计网格内的交通需求量. 网格划分方法是按照一定间隔将分析区域划分为大小相等的网格，用W表示网格划分的间隔.当W=0.01°时表示分析区域按照0.01°的间隔划分为若干等间隔的网格，经度方向的0.01°约为900 m，纬度方向的0.01°约为1 100 m，每个网格为900 m×1 100 m的长方形网格，如图3所示.图3 网格划分示意图Fig.3 Grid partition schematic diagram定义(Xmin,Ymin)为分析区域的左下角经纬度坐标，(Xmax,Ymax)为右上角经纬度坐标.(Xi,Yi)是任意一条交通需求点位置的经纬度坐标，则(Xi,Yi)所在网格的编号(gridCx,gridCy)的计算公式为根据上述公式计算所有交通需求点所在网格，统计每个网格内的交通需求量.网格内交通需求量统计的C++程序代码如表1所示.表1 网格内交通需求量统计程序代码Table 1 Code for traffic demand statistics in Grid网格内交通需求量统计程序代码（C++）//分析区域的经纬度范围根据实际情况确定，下面以北京市为例doubleXmin=115.38;doubleXmax=117.51;doubleYmin=39.30;doubleYmax=41.09;doubleW=0.01;//计算网格编号，从左下角开始依次增加，其中(Xi,Yi)是需要判断所属网格的点的经纬度intgridCx=int((Xi-Xmin)/W);intgridCy=int((Yi-Ymin)/W);//将网格x轴编号和y轴编号组合成1个字段，作为网格的唯一标识CStringCx;Cx.Format("%d",gridCx);CStringCy;Cy.Format("%d",gridCy);CStrin g gridCxCy=Cx+","+Cy;//统计每个网格内的交通需求量map〈CString,int〉CountCxCy;map〈CString,int〉::iteratoriter;iter=CountCxCy.find(gridCxCy);if(iter!=CountCxCy.end()){iter-〉second++;}else{CountCxCy.insert(pair〈CString,int〉(gridCxCy,1));}4 实证研究4.1 数据说明移动位置数据通过浮动车车载设备和手机客户端采集，包含日期、时间、车辆ID、经度、纬度、速度信息，如表2所示，其中，车辆ID经过了数据脱敏处理.采集的数据为2015年9月北京的GPS数据，97.2%的GPS数据上传间隔为1 s，表2是移动位置数据的部分样例.移动位置数据的轨迹特征分布如图4所示.经过轨迹分段处理，平均每天包含430 863条轨迹.其中，95%的轨迹长度在40 km以内(图4(a))，95%的轨迹时长在90 min以内(图4(b)).1天内有1条、2条和3条轨迹的车辆数分别占46%，26%和13%，有3条及以内轨迹条数的车辆数累计占了85%(图4(c)).轨迹的到达时间整体比出发时间滞后(图4(d))，符合实际先出发后到达的规律.此外，6:00-24:00的出行轨迹明显多于凌晨(0:00-6:00).按照α=2km，β=5min的条件过滤异常轨迹，1天内有效轨迹为302 132条.表2 移动位置数据样例Table 2 The samples of location data日期20150925 20150925 20150925 20150925 20150925时间110219 110220 110221110222 110223车辆ID 617ef0a8213经度纬度速度/(km/h)d1cd9118.932 532.037 4331 d1cd9118.932 632.037 4234 d1cd9118.932 732.037 4331d1cd9118.932 732.037 4436 d1cd9118.932 832.037 4147 617ef0a8213 617ef0a8213 617ef0a8213 617ef0a8213图4 轨迹特征分布Fig.4 The characteristic distribution of trips验证所用的已有充电站数据来源于国家电网，包括充电站名称、所属区域、充电站地址、充电站位置经度、充电站位置纬度、充电桩数量、用电量、使用次数等. 4.2 网格交通需求量统计结果以北京市的平谷区、延庆县、怀柔区和通州区为例进行实证研究.将4个区县按照0.01°(约为900 m×1 100 m)的间隔划分为若干网格，统计每个区县的交通需求量.从交通需求量的分布热力图(图5)可以看出，平谷区、延庆县、怀柔区和通州区的交通需求均集中在区县中心位置；周边零散分布一些交通需求集中的网格，主要是乡镇聚集的位置.统计结果表明，网格交通流量能够清晰的定位交通需求量大的位置，且通过网格内交通需求量的大小，能够确定需求量大的位置.交通需求量大的位置作为潜在的充电桩选址位置，有效减少充电站选址的盲目性，避免充电站建立在需求量小的位置.已有研究中，电动汽车充电站选址所需要的交通需求量多是假设[1,10]、模型计算[11]或模拟仿真[5]，还没有研究利用实际的交通数据计算充电站选址所需的实际交通需求量，本文的研究基于海量移动位置数据提取潜在需求量大的位置，弥补了这块空白.4.3 交通需求量与已有充电桩关联分析为了验证数据驱动的电动汽车充电站选址方法的有效性，将已有的充电站数据与交通需求量进行关联分析.由于已有充电站只覆盖了部分网格，因此，只提取有充电站数据的网格作为关联分析对象.整体来看，随着交通需求量的增加，直流桩使用次数(图6(a))和直流桩用电量(图6(b))整体呈上升趋势.实际充电次数和用电量多的位置，交通需求量也大，说明本文提出的数据驱动的电动汽车充电站选址方法能够有效定位充电需求量大的位置.此外，部分网格的交通需求量高但直流桩使用次数和用电量低.通过实地调查发现，导致这种现象的主要原因是充电桩设置在收费高的停车场或充电桩位置隐蔽寻找困难.对于这些情况，需要根据本文提出的方法对已有充电桩的选址进行重新布局，提高充电桩的使用率.图5 网格交通需求量热力图Fig.5 Diagram of traffic demand in grid分析表明：(1)本文提出的数据驱动的电动汽车充电站选址方法能够精确定位潜在交通需求量大的位置，为充电站的选址提供数据支持和决策依据；(2)该方法还能够为已有充电桩的选址优化提供科学依据.图6 交通需求量与已有充电桩关联分析Fig.6 The relationship between traffic demand and existing charging piles5 结论本文提出了一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法，该方法利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置点，并将交通需求位置点与网格化地图进行关联，计算每个网格中的交通需求量，需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明：①数据驱动的电动汽车充电站选址方法能够精准定位潜在需求量大的位置，为充电站的选址提供数据支持和决策依据；②该方法还能够为已有充电桩的位置优化提供科学依据.研究旨在为普及电动汽车，缓解能源压力和环境污染做出贡献.【相关文献】[1]ZHU Z H,GAO Z Y,ZHENG J F,et al.Charging station location problem of plug-in electric vehicles[J].Journal of Transport Geography,2016,52(1):11-22.[2]DONG J,LIU C,LIN Z.Charging infrastructure planning for promoting battery electric vehicles:An activity based approach using multiday travel data[J].Transportation Research Part C,2014,38(1):44-55.[3]HE F,WU D,YIN Y,et al.Optimal deployment of public charging stations for plug-in hybrid electric vehicles[J].Transportation Research Part B,2013,47(1):87-101.[4]王露.城市纯电动汽车快速充电设施的布局选址优化模型研究[D].北京:北京交通大学,2016.[WANG L.Research on layout optimization of fast charging facilities for urban pure electric vehicles[D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2016.][5]陈静鹏,艾芊,肖裴.基于用户出行需求的电动汽车充电站规划[J].电力自动化设备,2016,36(6):34-39.[CHEN J P,AI Q,XIAO F.EV charging station planning based on travel demand[J].Electric Power Automation Equipment,2016,36(6):34-39.][6]黄振森,杨珺.考虑服务容量的充电站选址问题[J].工业工程与管理,2015,20(5):111-118.[HUANG Z S,YANG J.Problem of location electric vehicle refueling stations with servicecapacity[J].Industrial Engineering and Management,2015,20(5):111-118.][7]董洁霜,董智杰.考虑建站费用的电动汽车充电站选址问题研究[J].森林工程,2014,30(6):104-108.[DONG J S,DONG Z J.Flow-refueling models for locating alternative-fuel stations with consideration of construction cost[J].Forest Engineering,2014,30(6):104-108.][8]杨俊,廖斌杰,王小蕾,等.基于分区需求系数的电动汽车充电设施规划[J].电力建设,2015,36(7):52-60.[YANG J,LIAO B J,WANWG X L,et al.Planning of charging facilities of electric vehicles based on geographical zonal charging demand coefficients[J].Electric Power Construction,2015,36(7):52-60.][9]刘洪,李荣,葛少云,等.基于动态车流模拟的高速公路充电站多目标优化规划[J].电力系统自动化,2015,39(24):56-62.[LIU H,LI R,GE S Y,et al.Multiobjective planning of electric vehicle charging stations on express way based on dynamic traffic flow simulation[J].Automatic of Electric Power Systems,2015,39(24):56-62.][10]邵赛,关伟,毕军.考虑排队时间和里程约束的竞争充电站选址问题[J].交通运输系统工程与信息,2016,16(6):169-175.[SHAO S,GUAN W,BI J.Charging station location problem with queue and range in competitive multi-site service system[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2016,16(6):169-175.][11]王辉,王贵斌,赵俊华,等.考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划[J].电力系统自动化,2013,37(13):63-69.[WANG H,WANG G B,ZHAO J H,et al.Optimal planning for electric vehicle charging stations considering traffic network flows[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(13):63-69.][12]YOU P S,HSIEN C.A hybrid heuristic approach to the problem of the location of vehicle charging stations[J].Computers&Industrial Engineering,2014,70(1):195-204.[13]ABOOLIAN R,BERMAN O,KRASS D.Optimizing pricing and location decisions for competitive service facilities charging uniform price[J].Journal of the Operational Research Society,2008,59(11):1506-1519.[14]赵明.基于数据的网格化城市交通信息系统理论初探和实现[D].北京:北京交通大学,2011.[ZHAO M.Preliminary studies and application on data-driven based grid urban traffic information system[D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2011.]。
国家交通部认定的交通运输行业重点实验室和研发中心名单-WORD可编辑
2015年
11
公路交通节能与环保技术及装备交通运输行业研发中心
山东高速集团有限公司
2015年
12
交通运输安全应急信息保障技术及设备交通运输行业研发中心
湖南省交通科学研究院有限公司
2015年
13
公路交通节能与环保技术及装备交通运输行业研发中心
安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
湖北国创高新材料股份有限公司
2015年
18
交通安全应急保障技术交通运输行业研发中心
中交第一公路勘察设计研究院有限公司
2015年
19
综合交通运输大数据处理及应用技术交通运输行业研发中心
中路高科交通科技集团有限公司
2017年
20
综合交通运输大数据处理及应用技术交通运输行业研发中心
中交信捷科技有限公司
2017年
18
港口岩土工程技术交通运输行业重点实验室
中交天津港湾工程研究院有限公司
2007年
19
公路交通安全技术交通运输行业重点实验室
交通运输部公路科学研究院
2007年
20
季节性冻土区公路建设与养护技术交通行业重点实验室
黑龙江省交通科学研究所
2007年
21
船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室
武汉理工大学
2007年
南京水利科学研究院
1999年
14
桥梁结构工程交通运输行业重点实验室
重庆交通大学
1999年
15
隧道建设与养护技术交通行业重点实验室
招商局重庆交通科研设计院有限公司
2007年
16
长大桥梁建设施工技术交通行业重点实验室
系统科学与工程在交通规划中的应用
系统科学与工程在交通规划中的应用交通规划是一个复杂而庞大的系统工程，它涉及到城市交通网络、交通设施、交通管理等多个方面。
在这个过程中，系统科学与工程的应用发挥着重要的作用。
本文将探讨系统科学与工程在交通规划中的应用，并分析其对交通规划的影响。
首先，系统科学与工程在交通规划中的应用可以提供全面的数据支持。
在交通规划中，需要收集和分析大量的数据，包括人口流动、交通流量、道路状况等等。
系统科学与工程可以通过建立数学模型和利用大数据分析技术，对这些数据进行处理和分析，从而为交通规划提供全面的数据支持。
例如，通过分析人口流动数据，可以确定交通需求的分布情况，从而合理规划交通设施的布局。
其次，系统科学与工程在交通规划中的应用可以提供科学的决策支持。
交通规划需要考虑多个因素，如交通需求、环境影响、经济效益等等。
系统科学与工程可以通过建立多指标决策模型，综合考虑这些因素，并根据不同的权重进行决策。
这样可以使交通规划更加科学和合理。
例如，系统科学与工程可以通过建立交通模型，模拟不同交通方案对交通流量、拥堵情况和环境影响的影响，从而为决策提供科学依据。
此外，系统科学与工程在交通规划中的应用可以提高交通系统的效率和安全性。
交通规划的目标之一是提高交通系统的效率和安全性。
系统科学与工程可以通过建立交通流模型和优化算法，对交通流进行调度和优化，从而提高交通系统的运行效率。
同时，系统科学与工程可以通过建立风险评估模型和安全评价模型，对交通系统的安全性进行评估和预测，从而提出相应的安全措施。
例如，通过交通流模型和优化算法，可以合理调度交通信号灯，减少交通拥堵；通过安全评价模型，可以识别交通事故的高风险区域，并采取相应的措施进行改善。
最后，系统科学与工程在交通规划中的应用可以提高交通系统的可持续发展能力。
交通规划需要考虑到城市的可持续发展，包括环境保护、资源利用和社会公平等方面。
系统科学与工程可以通过建立可持续发展评价模型，对交通规划方案进行评估和优化，从而提高交通系统的可持续发展能力。
2019中山大学系统科学与工程学院硕士研究生拟录取名单
347
332
679
全日制
谢宇贤
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
69
不分方向
342
307
649
全日制
105589771100794
赵地
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
69
不分方向
326
327
653
全日制
105589762100686
周英斌
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
69
不分方向
350
360.65
710.65
全日制
105589762100689
石涛
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
69
不分方向
357
334
691
全日制
105589670100281
王毓智
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
69
不分方向
356
352
708
全日制
105589771100809
2019中山大学系统科学与工程学院硕士研究生拟录取名单
105589670100366
蔡英浩
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
69
不分方向
350
308
658
全日制
105589771100804
黄国峰
771
系统科学与工程学院
081000
信息与通信工程
北京交通大学 关于下发一类学术论文分类标准的通知
北京交通大学文件校发科字[2005]28号签发人：李学伟关于下发北京交通大学一类学术论文分类标准的通知校内各有关单位：为进一步推进我校实现“国内一流、国际知名”大学的目标，提高学术水平，加速高质量学术论文的产出，提高我校学术地位，结合学校发展的需要，本着强调学术论文质量，促进学科发展的原则，经第十届校学术委员会第三次全体会议讨论，对《北京交通大学一类学术论文分类标准》（试行）（校发科字[2002]51号）部分内容进行了修订。
现将修订后的《北京交通大学一类学术论文分类标准》印发给校内各有关单位。
本标准自2005年9月1日起开始实行，原校发科字[2002]51号文同时废止。
一、在下列学术期刊上发表的论文为一类学术论文。
1、可被〈SCI〉（科学引文索引）检索系统收录的国内外学术期刊上刊登的论文。
2、可被〈SCIE〉（科学引文索引扩展版）检索系统收录的国内外学术期刊上刊登的论文。
3、被〈EI〉（工程索引）检索系统作为核心期刊收录的国外学术期刊上刊登的论文，以及被〈EI〉检索系统作为核心期刊收录且年检索论文数30篇以上的国内学术期刊上刊登的论文。
4、被〈SSCI〉（社会科学引文索引）检索系统收录期刊上刊登的论文。
5、被〈ISTP〉（科技会议索引）检索系统检索到的国际会议论文。
6、由全国性学会主办有代表性学术期刊，以及部分高水平的国内学术期刊（共155种，见附录1）上刊登的论文。
二、除上述学术期刊外，如需增补其它一类学术期刊，须由学院学术委员会提出，经校学术委员会讨论后，报主管校长批准方可列入。
三、SCI、SCIE、SSCI、EI检索期刊源均可在科技处等相关网页上查询。
科技处每年公布最新〈SCI〉、〈SCIE〉、〈EI〉检索源期刊（含国内期刊）名称，其中有少量变化，请各单位注意。
四、本标准解释权归科技处。
附录：部分全国性学会主办的代表性学术刊物及补充期刊（155种）二○○五年八月一日主题词：科研学术管理论文分类通知北京交通大学校长办公室2005年8月1日印发校稿：马跃共印60份附录：部分全国性学会主办的代表性学术刊物及补充期刊（155种）中国科学（A辑、B辑、C辑、D辑、E辑、F辑），科学通报（中国科学院），中国工程（中国工程院），自然科学进展（国家自然科学基金委员会）（9种）数学学报（数学学会），应用数学学报（中英）（数学学会），数学物理学报（中科院武汉物理与数学研究所），数学年刊（中）（教育部），计算数学（中科院数学与工程计算所），数学进展（中英）（数学学会）（6种）力学学报（力学学会），固体力学学报（中）（力学学会），岩石力学与工程学报（岩石力学与工程学会）（3种）物理学报（物理学会），工程热物理学报（工程热物理学会），光学学报（光学学会），声学学报（声学学会），化学学报（化学学会），化工学报（化工学会），硅酸盐学报（硅酸盐学会）（7种）测绘学报（测绘学会），地理学报（地理学会），地球物理学报（地球物理学会），地震学报（地震学会），地质学报（地质学会），振动工程学报（振动工程学会），海洋学报（海洋学会）（7种）中国环境科学（环境科学学会），环境科学学报（中科院环境科学委员会等），水土保持学报（水土保持学会），土壤学报（土壤学会）（4种）复合材料学报（复合材料学会），中国腐蚀与防护学报（腐蚀与防护学会），太阳能学报（太阳能学会），石油学报（石油学会），煤炭学报（煤炭学会）（5种）金属学报（金属学会），中国有色金属学报（有色金属学会），中国稀土学报（稀土学会）（3种）机械工程学报（机械工程学会），汽车工程（汽车工程学会），计量学报（计量测试学会），仪器仪表学报（仪器仪表学会），制冷学报（制冷学会），内燃机学报（内燃机学会）（6种）兵工学报（兵工学会），空间科学学报（空间科学学会），空气动力学报（空气动力学会）（3种）电工技术学报（电工技术学会），中国电机工程学报（电机工程学会）（2种）电子学报（电子学会），通信学报（通信学会），自动化学报（自动化学会），电子测量与仪器学报（电子学会、仪器仪表学会），中国图像图形学报A辑（图像图形学会），电波科学学报（电子学会），电子与信息学报（原电子科学学刊）（中科院电子学研究所），信息与控制（自动化学会），控制理论与应用（华南理工大学），信号处理（电子学会），计算机学报（计算机学会），计算机研究与发展（计算机学会），计算机辅助设计与图形学报（计算机学会），中文信息学报（中文信息学会）（14种）土木工程学报（土木工程学会），水利学报（水利学会），土木工程学报交通工程分册（土木工程学会），建筑学报（建筑学会），建筑结构学报（建筑学会），工程地质学报（中科院地质研究所），岩土工程学报（岩土工程学会），城市规划（城市规划学会），中国园林（风景园林学会），新建筑（华中科技大学），建筑师（中国建筑工业出版社），中国建筑装饰装修（建设部），装饰（中央工艺美术学院），美术观察（中国艺术研究院），美术研究（中央美术学院）（15种）铁道学报（铁道学会），中国公路学报（公路学会），航空学报（航空学会），宇航学报（宇航学会）（4种）系统工程学报（系统工程学会），系统工程理论与实践（中科院系统工程研究所），系统科学与数学（中科院系统科学研究所），系统仿真学报（系统仿真学会），运筹学学报（运筹学学会）（5种）管理世界（国务院发展研究中心），管理科学学报（国家自然科学基金委员会），预测（国家信息中心、合肥工大），战略与管理（中国战略与管理研究会），管理工程学报（教育部管理工程教材委员会），管理现代化（中国管理现代化研究会），科学学与科学技术管理（中国科学学研究会），中国软科学（中国软科学研究会），中国行政管理（中国行政管理学会），研究与发展管理（全国高校科研管理研究会、复旦大学），中国管理科学（中科院），物流技术（中国物流学会）（12种）经济研究（社科院经济研究所），财政研究（中国财政学会），中国农村经济（社科院农村经济研究所），审计研究（中国审计学会），中国工业经济（中国社会科学院工业经济研究所），中国国情国力（中国国情研究会），中国流通经济（中国市场学会），经济学动态（社科院经济研究所），会计研究（中国会计学会），投资研究（中国投资学会），金融研究（中国金融学会），综合运输（发改委综合运输研究所），生产力研究（中国生产力学会），中国劳动（中国劳动学会），数量经济技术经济研究（中国社会科学院数量经济与技术经济研究所），统计研究（中国统计学会）（16种）社会科学（社科院），哲学研究（社科院哲学研究所），人民日报理论版，光明日报理论版，新华文摘（新闻出版署），中国人民大学报刊资料（人民大学报刊资料文献中心），哲学动态（社科院哲学研究所），教学与研究（人民大学），高校理论战线（教育部社科发展中心），马克思主义与现实（中共中央编译局），中国语文（社科院语言研究所），中国高教研究（高教学会），自然辩证法研究（自然辩证法研究会），马克思主义研究（社科院马列研究所），中国特色社会主义研究(北京市社科联、北京市邓小平理论研究中心)，求是（中共中央主办）（16种）法学研究（社科院法学研究所），中国法学（中国法学会），法学家（人民大学）、中外法学（北京大学）、环球法律评论（中科院法学研究所）（5种）外语教学与研究（北外外国语言研究院），中国翻译（中国外文局编译研究中心），当代语言学（社科院语言所）、外国文学评论（社科院外国文学研究所）、外国文学研究（华中师范大学）、外国语（上海外国语大学学报）、现代外语（广东外语外贸大学）（7种）体育科学（体育科学学会），北京体育大学学报（北京体育大学），体育学刊（高等教育学会体育研究会）（3种）编辑学报（科技期刊编辑学会），情报学报（情报学会），中国图书馆学报（中国图书馆学会和国家图书馆）（3）。
市政工程研究方案
市政工程研究方案一、研究背景随着城市化的进程不断加快，城市规模和人口持续增长，市政工程在城市发展中起着至关重要的作用。
市政工程包括城市基础设施建设、市政公用设施建设和城市环境治理等内容，是城市发展的重要支撑和保障。
然而，市政工程建设中存在着许多问题和挑战，如基础设施老化、城市交通拥堵、环境污染等，亟需开展相关研究来促进城市可持续发展。
二、研究目的本研究旨在通过对市政工程领域的深入研究，探索解决城市发展中面临的问题和挑战，提出有效的对策和建议，为城市建设和管理提供科学依据和技术支持。
具体目的包括：1. 分析城市基础设施建设现状和存在的问题，探讨未来发展趋势和需求。
2. 研究城市交通运输系统，分析交通拥堵和交通安全等问题，制定改善措施和规划。
3. 探讨城市环境治理的关键问题，如污染防治、资源循环利用等，提出相关政策和技术建议。
4. 探索市政公用设施建设与管理的优化方案，提高服务水平和效益。
5. 推动市政工程的创新与发展，提高城市建设的质量和效率。
三、研究内容与方法1. 市政基础设施建设与管理研究（1）城市供水供热系统研究：包括市政供水管网建设与管理、城市供热系统优化与改进等内容。
（2）城市供电系统研究：研究城市电网建设、智能电网技术应用、电力设施改造等。
（3）城市燃气系统研究：包括天然气管网建设与管理、城市燃气设施安全与环保等问题。
（4）城市污水处理系统研究：研究城市污水处理设施建设、污水处理工艺改进等。
2. 城市交通运输系统研究（1）城市道路建设与管理研究：包括道路改扩建、智能交通管理系统研究等。
（2）公共交通系统研究：研究城市公交、地铁、轻轨等公共交通系统的建设与管理。
（3）交通安全与智能交通系统研究：包括交通事故分析、智能交通信号灯、交通管理信息系统等。
3. 城市环境治理研究（1）大气污染治理研究：研究城市大气污染防治技术、清洁能源利用等。
（2）水质污染治理研究：研究城市水环境保护、水源地保护、水质治理等。
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本专业的学生主要通过对系统的模型、建模与仿真、管理信息系统、系统工程导论等专业理论知识的学习，并受到严格的科学实验训练和科学研究能力训练，培养能综合运用系统科学、控制科学、计算机科学和管理科学等方面的基本理论和方法，在自动化系统、网络与通信、生产系统、金融经济、社会管理等宽广领域从事系统建模、分析、控制、设计、研究、开发、运行和管理的宽口径、复合型高层次人才。
二、系统科学与工程专业大学排名排名学校名称评估结果1清华大学A+2哈尔滨工业大学A+3浙江大学A+4北京航空航天大学A5北京理工大学A6东北大学A7上海交通大学A8国防科技大学A9哈尔滨工程大学A-10东南大学A-11山东大学A-12华中科技大学A-13中南大学A-14西安交通大学A-15广东工业大学A-16火箭军工程大学A-17北京工业大学B+18北京科技大学B+19北京化工大学B+20天津大学B+21大连理工大学B+22同济大学B+23华东理工大学B+24南京航空航天大学B+25南京理工大学B+26江南大学B+27杭州电子科技大学B+28中国科学技术大学B+29华南理工大学B+30西北工业大学B+31西安理工大学B+32西安电子科技大学B+33南开大学B34华北电力大学B35吉林大学B36燕山大学B37东华大学B38上海大学B39江苏大学B40浙江工业大学B41山东科技大学B42武汉科技大学B43湖南大学B44重庆大学B45电子科技大学B46海军工程大学B47海军航空工程学院B48空军工程大学B49北京交通大学B-50北京邮电大学B-51河北工业大学B-52大连海事大学B-53中国矿业大学B-54中国计量大学B-55合肥工业大学B-56厦门大学B-57华东交通大学B-58河南科技大学B-59武汉大学B-60西南交通大学B-61重庆邮电大学B-62兰州理工大学B-63中国石油大学B-64解放军信息工程大学B-65北方工业大学C+66天津工业大学C+67中国民航大学C+68天津理工大学C+69山西大学C+70辽宁石油化工大学C+71辽宁工业大学C+72东北电力大学C+73哈尔滨理工大学C+74上海理工大学C+75南京工业大学C+76南京邮电大学C+77安徽大学C+78安徽工程大学C+79郑州大学C+80中国地质大学C+81武汉理工大学C+82西南科技大学C+83北京建筑大学C84辽宁科技大学C85大连工业大学C86渤海大学C87长春工业大学C88南京大学C89江苏科技大学C90河海大学C91青岛科技大学C92济南大学C93曲阜师范大学C94河南理工大学C95四川大学C96西安工程大学C97青岛大学C98北京工商大学C-99天津职业技术师范大学C-100太原科技大学C-101太原理工大学C-102沈阳航空航天大学C-103沈阳化工大学C-104长春理工大学C-105黑龙江大学C-106南通大学C-107浙江理工大学C-108中国海洋大学C-109山东建筑大学C-110湖南科技大学C-111深圳大学C-112昆明理工大学C-113西安工业大学C-114陕西科技大学C-115北京信息科技大学C-三、系统科学与工程专业相关文章推荐。
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北京交通大学马路副教授
一种城市交通运行评价指标和其基于TBATS时序模型的宏观趋势分析
5:00-5:30
讨论
5点45晚餐
4月22日上午
主持：
高自友教授
8:30-9:10
汪光焘教授
报告题目：城市与轨道交通
9:10-9:50
易华录赵新勇总裁
报告题目：大数据时代新技术在智能交通的精准应用
局部放大图：
国家自然科学基金创新研究群体项目
第二次学术研讨会会议日程
时间
地点
内容
4月21日下午
主持：
闫学东教授
2:00-2:30
北京交通大学李树凯副教授
客流驱动下城市地铁列车在线调整控制模型及算法
2:30-3:00
北京交通大学卫翀副教授
基于近似动态规划的共乘出租车系统服务水平优化
3:00-3:30
北京交通大学贺正冰博士
Mapping to cells: a simple method to extract traffic dynamics from probe vehicle data
3:30-4:00
集体照+茶歇
4月21日下午
主持：
邵春福教授
4:00-4:30
北京交通大学尹浩东博士
封站条件下地铁乘客出行行为建模与大规模客流仿真
9:50-10:20
集体照+茶歇
4月22日上午
主持：关伟教授ຫໍສະໝຸດ 10:20-11:00浙江大学陈喜群研究员
报告题目：大规模交通网络的元模型仿真优化方法与应用
11:00-11:40
合肥工业大学龙建成教授
报告题目：错峰上班措施下通勤廊道出行行为分析与优化
11:40-12:00
高自友教授
总结发言
12点午餐
北京龙脉温泉新楼地址:北京市昌平区小汤山镇龙脉温泉度假村