TDM作用下个体活动－出行行为序列及群体集聚规律研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    50908052
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    杨敏
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    E0804.结构工程
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

交通需求管理（TDM）策略的本质并非直接影响总体交通现象，而是通过改变个体活动－出行行为使得宏观交通总量、方式结构、时空分布趋于合理。本项目从交通需求产生的源头入手，以个体活动－出行初始行为序列在TDM作用下的意向调整模式分析为立足点，基于家庭整体框架内活动调整与分派的离散/序次联合logit模型生成个体活动调整计划，运用mixed logit和蒙特卡罗模拟重构家庭通勤与非通勤成员个体活动链；并将TDM策略作为个体感知的重要外部环境信息，基于Agent增强学习算法在活动链中对个体出行方式和时空选择决策进行协同、逐步动态解析。进一步运用多Agent交互式学习仿真，揭示多个个体在TDM作用下相互协作而调整出行行为的决策机理，以发现由微观个体活动－出行行为序列向群体交通特征集聚的规律，从而为科学预见TDM策略综合作用效果提供理论方法依据。

结项摘要

交通需求管理（TDM）策略的本质并非直接影响总体交通现象，而是通过改变个体活动－出行行为使得宏观交通总量、方式结构、时空分布趋于合理。本项目从交通需求产生的源头入手，以个体活动－出行初始行为序列在TDM 作用下的意向调整模式分析为立足点，基于家庭整体框架内活动调整与分派的离散/序次联合logit 模型生成个体活动调整计划，运用mixed logit 和蒙特卡罗模拟重构家庭通勤与非通勤成员个体活动链；并将TDM 策略作为个体感知的重要外部环境信息，基于Agent 增强学习算法在活动链中对个体出行方式和时空选择决策进行协同、逐步动态解析。进一步运用多Agent 交互式学习仿真，揭示多个个体在TDM 作用下相互协作而调整出行行为的决策机理，以发现由微观个体活动－出行行为序列向群体交通特征集聚的规律，从而为科学预见TDM 策略综合作用效果提供理论方法依据。依托项目研究成果共发表学术论文12篇，其中SCI收录4篇，EI收录8篇。SCI收录的4篇论文均发表在交通领域国际核心期刊上，如《Journal of Transportation Engineering, ASCE》以及《Journal of Transportation Research Record》等。开发了用于仿真错时通勤TDM实施效果模拟分析的系统软件《基于Multi-Agent的活动-出行时空分布特性仿真软件》。申报国家发明专利两项，其中授权1项，公开1项。共培养博士生2名（1名已获学位，1名在读）、硕士生6名（2名已获学位，2名预计近期答辩，2名已开题）。项目负责人杨敏晋升为副教授、硕士生导师、博士生导师，并入选东南大学优秀青年骨干教师教学科研资助计划，张永、陈茜2名项目组成员获得国家青年科学基金资助。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（2）
基于多智能体交互作用的活动-出行时空分布特性仿真
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨敏;杨应翔;陈健;王炜
  • 通讯作者：
    王炜
Modeling Destination Choice Behavior Incorporating Spatial Factors, Individual Sociodemographics, and Travel Mode
结合空间因素、个人社会人口统计和出行模式对目的地选择行为进行建模
  • DOI：
    10.1061/(asce)te.1943-5436.0000140
  • 发表时间：
    2010-09
  • 期刊：
    Journal of Transportation Engineering-Asce
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yang, Min;Wang, Wei;Chen, Xuewu;Wang, Wei;Xu, Renting;Gu, Tianqi
  • 通讯作者：
    Gu, Tianqi
Travel Mode Choice Modeling: A Comparison of Bayesian Networks and Neural Networks
出行方式选择建模：贝叶斯网络和神经网络的比较
  • DOI：
    10.4028/www.scientific.net/amm.209-211.717
  • 发表时间：
    2012-10
  • 期刊：
    Applied Mechanics and Materials
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Tang Dounan, Yang Min, Zhang Meihui
  • 通讯作者：
    Tang Dounan, Yang Min, Zhang Meihui

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  • 通讯作者：
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  • 通讯作者：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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