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期刊介绍

Future Transportation (ISSN 2673-7590) 是一本同行评议的国际型开放获取期刊。旨在发表关于土木工程、经济、环境和地理、物流、事故研究和计算机科学等交通运输领域的新兴技术及其潜在应用的论文。此外，本期刊所涵盖的主题并不局限于交通的技术方面，还包括新的交通和拼车模式、交通政策和治理、旅游和旅行行为。

根据2021年上半年期刊发表数据显示，Future Transportation平均一审周期约为17天，文章从接收到发表仅需3天。目前，Future Transportation的编委会由来自全球的30位知名学者组成，伊利诺伊大学芝加哥分校的Prof. Dr.Ouri E. Wolfson 担任期刊主编。

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主编介绍

Prof. Dr. Ouri E. Wolfson

伊利诺伊大学

Prof. Dr. Ouri E. Wolfson的主要研究方向是智能交通；智慧城市；移动/普适计算；大数据; 分布式系统和连接组学等。他获得了纽约大学Courant Institute of Mathematical Sciences的数学学士学位和计算机科学博士学位。目前是伊利诺伊大学芝加哥分校 (University of Illinois at Chicago) 计算机科学系的Richard and Loan Hill教授，以及伊利诺伊大学香槟分校 (University of Illinois at Urbana Champaign) 计算机科学系的副教授。Prof. Dr. Ouri E. Wolfson发表了230多篇论文，拥有7项专利。他是主要会议和大学的主题演讲者和杰出演讲者，最近的一次会议是2020年12月的第八届大数据分析国际会议 (BDA2020) 和2021年9月的国际交通和智慧城市会议 (ICoTS 2021)。

研究领域：智能交通、智慧城市、移动/普适计算、大数据、分布式系统和连接组学等。

精彩文章推荐

1. Relationship between Cycling Infrastructure and Transportation Cycling in a Small Urban Area

小城市自行车基础设施与交通骑行的关系

Richard Larouche et al.

https://doi.org/10.3390/futuretransp1010007

在自行车普及率较低的小城市，基础设施在鼓励骑自行车交通方面的作用尚不清楚。为了调查加拿大的小城市莱斯布里奇中的基础设施和骑自行车交通之间的关系，作者沿着最近建成的自行车大道和两条比较街道采访了246名成年人，这些街道最近没有自行车基础设施的变化。其中一条比较街道有单独的多用途道路，另一条街道没有自行车基础设施。问题涉及过去一周和两年前骑自行车花费的时间，以及骑自行车的潜在社会人口学和社会心理相关因素，包括安全问题。作者的研究结果表明，即使在较小的城市，自行车基础设施也可能鼓励骑车，尤其是女性。

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2. Short-Term Traffic Forecasting: An LSTM Network for Spatial-Temporal Speed Prediction

短期交通预测：用于时空速度预测的LSTM网络

Rusul L. Abduljabbar et al.

https://doi.org/10.3390/futuretransp1010003

本文在考虑实时传感器数据时空特性的基础上，采用长短期记忆 (LSTM) 递归神经网络进行速度预测。研究人员从澳大利亚东部墨尔本的高速公路检测站收集了288,653项真实交通测量数据。还报道了不同模型之间的性能比较分析，如具有内部记忆能力的递归神经网络 (RNN) 和深度学习反向传播 (DLBP) 神经网络方法。LSTM结果显示，在5~60 min的预测视界范围内，出站方向的平均准确率在88%~99%之间，入站方向的平均准确率在96%~98%之间。该模型还显示出了准确性的弹性，随着预测视野的空间增加，距离达15公里，与其他测试模型相比，提供了一个显著的性能。这些结果表明，LSTM模型在捕捉时空交通动态方面具有优越的性能，为决策者提供鲁棒模型，以更有效地规划和管理交通设施。

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3. Integration of Free Floating Car Sharing Systems in Rail Stations: A Web Based Data Analysis

铁路车站自由浮动汽车共享系统集成：基于Web的数据分析

Begoña Guirao et al.

https://doi.org/10.3390/futuretransp1010004

在过去的几十年里，汽车共享一直是城市规划者减少大城市地区私家车交通和污染的工具。ICT (信息和通信技术) 的出现，以及协同经济的发展，催生了新的自由浮动汽车共享 (FFCS)：一种更灵活的汽车共享类型， 其中可以使用电动汽车。迄今为止，很少有研究致力于使用真实的FFCS流量数据，研究FFCS对用户行为甚至公共交通系统的影响。此外，在大城市地区，中央火车站应促进模式交换，包括新的电动FFCS系统模式。本文的目的是设计一个基于web的平台来收集和分析火车站周边地区的FFCS需求，并提出为这些系统提供高速列车再生制动获得的充电能量的建议。本案例研究包括西班牙马德里的Atocha和Chamartín中央车站。科学证据表明，中央火车站对FFCS汽车的需求很高，而且与最近的火车站区域有短时间的旅行记录。

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