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相似文献
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1.
路径选择是交通配流的主要问题,本文采用遗传算法设计了一个新模型以求解交通配流问题.实例计算表明,这一算法能迅速求出问题的全局最优解.  相似文献   

2.
交通流预测控制的机制与方法   总被引:6,自引:2,他引:6  
应用预测控制的机理,提出基于可校正交通流预测模型和两级遗传算法以实现交通分配和交通控制相结合的交通流系统计算机控制方法。基于伪给定、预测模型、滚动优化和反馈调节的交通流预测控制系统能够实现有性能保障的交通流系统控制,为交通拥堵预防和拥堵恢复畅通提供全局性的分析和决策支持。该系统通过综合集成应用现代信息处理技术、优化技术、专家系统、交通流及交通控制理论,为交通分配和交通控制的结合提供了工程实现途径。  相似文献   

3.
路径选择是交通配流的主要问题,本文采用遗传算法设计了一个新模型以求解交通配流问题。实例计算表明,这一算法能迅速求出问题的全局最优解。  相似文献   

4.
基于合作竞争类OD的轨道客流预测方法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
在分析基于全方式OD采用联合方式划分交通分配模型进行轨道客流预测不足的基础上,提出了一种基于合作竞争类OD的采用联合方式划分交通分配模型的轨道交通客流则方法,即由出行产生和分布预测得到全方式的OD矩阵,通过分层次策略性交通方式划分法得到合作竞争类出行OD矩阵,然后采用联合方式划分交通分配模型进行轨道线网客流预测。  相似文献   

5.
针对当前交通分配预测在宏观把握上的缺陷,提出了一种改进的基于道路功能分层的交通分配思路、分配模型及算法.这种改进的方法从宏观层次到微观层次进行分配预测,有利于从不同层面校核分配结果,也有利于提高分配运算速度.通过一个实例阐述了该方法的步骤,并与TransCAD STOCH分配方法进行比较,结果证明基于道路功能的分层交通分配方法更接近于实际交通状况.  相似文献   

6.
混合交通弹性需求均衡分配方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
探讨了适合中国城市道路交通特点的混合产弹弹性需求分配方法,基于混合交通内部的作用机制,建立了机动车与非机动画OD分布未知条件下的混合交通分布与UE元首稀分配组合模型及算法,该方法既有利于缩短交通需求预测的步骤,又有利于预测精度的。  相似文献   

7.
对交通分配中的最短路径和遗传算法进行分析,提出一种适合在不考虑各条出行路径路况和用户出行行驶速度情况下基于遗传来搜索最短路径的分配方法.介绍交通分配的最短路法原理以及遗传算法的概念和过程,给出基于遗传算法的搜索最短路算法过程设计,并用简例对其进行说明.  相似文献   

8.
制定合理的交通分流方案是实施高速公路改扩建工程的重要工作之一。针对分流路网中部分道路OD分布未知的情况,提出了基于增量分配法的高速公路改扩建交通分流方案制定方法。通过广东省中江高速公路改扩建的实例验证表明,基于该方法制定的分流方案,可以有效地降低施工路段的交通压力,合理分流路段交通量。分流路网中的高速公路平均车速在90km/h以上,其他道路平均车速为40~80km/h,饱和度处于[0.15,0.85]区间。  相似文献   

9.
最短路-最大流交通分配法   总被引:4,自引:1,他引:4  
为确定公路网各路段交通量,在最短路交通分配法的基础上,引入了求最短路上最大流的分析技术,提出了最短路上最大流交通分配计算方法。依据对公路网中不同路段初定的技术等级所具备的最大服务交通量和拥挤度的要求,确定出该路段的容许交通量,当路段所分配到的交通量累计达到这一量值时,及时地对路段技术等级进行调整,进而对该路段的路权与容许交通量进行适时的调整。算例表明:该计算方法有效地提高了交通分配过程中有关路权处理的整体质量,较现行的最短路交通分配法和交通容量限制分配法的分配结果更趋合理。  相似文献   

10.
随着QQ、微信、支付宝为代表的手机应用在线上和线下各领域的推广和普及,基于位置的服务数据在获取和分析人口出行信息等方面不断体现出很好的应用前景。为探究手机应用软件测算的OD交通量在预测区域交通需求中的可行性,基于腾讯提供的OD交通量数据,以京津冀城市群为例,对城市群日均交通出行量进行了测算和分析。测算方法以传统的交通分配四阶段法为基础,通过设定交通小区划分标准、选取小区质心点、建立路段阻抗计算模型及流量转换模型,在交通规划软件中实现了京津冀城市群主要公路网交通流量的分配。为验证流量分配结果,研究选取了8条代表线路的流量分配结果与2016年实测的交通调查数据进行了比较。结果表明:观测流量与分配流量的误差率在可接受范围内波动,且两者具有很好的线性相关性,可决系数为0.95,从而验证了利用手机多源位置数据进行交通需求预测的可行性。对此类数据在大区域交通规划、出行需求预测、多方式交通组合优化、运行分析方面提出了进一步的应用建议。  相似文献   

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