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为了解决日益严重的交通拥堵问题,近几十年来,研究人员在国内外高速公路和城市快速路上发现了多种交通现象,并提出各种交通流模型对已发现的交通现象进行重现和解释,目的是为交通流控制与疏导提供理论支持.本文首先对目前已发现的交通流现象,如通行能力陡降、滞后效应、走-停交通波和同步流现象进行介绍,然后从交通流模型中的速度、加速度和二阶加速度的宏观/微观,连续/离散表达式几方面介绍了现有的一些交通流模型,并对模型解释交通现象的能力进行综合性评述.     

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为更科学计算运输通道各种交通方式供给能力的配置量,运用随机效用理论和离散选择模型,建立基于动态广义费用的交通方式选择Logit模型,以郑州-西安客运通道为实例,运用Matlab软件编写程序,进行求解验证.研究表明,交通方式建设成本分摊随分担量变化而变化,并与随机感知系数和出行时间价值一起影响各方式分担率.与现有模型的对比表明,各方式分担率变化幅度与建设成本大小差异并非同向;交通方式选择的广义费用是动态变化的,不能仅仅依据静态的在途时间和票价进行方式分担率计算.该模型既能保证出行者的个体要求又能保障各种交通方式的持续运营,所计算的通道各交通方式分担率更符合实际.     

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建立具有自主知识产权的汽车计算平台技米框架和标准体系,加大技术创新和产业化力度,是我国解决汽车产业“空心化”,提升技术竟争力的战略选择.本文根据现代信息和汽车技术智能化、网络化、信息化和集成化的发展趋势,在系统分析了汽车计算、控制功能及其实现途径的基础上,创新性地提出了汽车计算平台的技术体系框架,使整车的计算和控制实现了系统一体化.     

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将计算机仿真技术应用于铁路客运站客流到站分布和聚集人数获取与处理,为枢纽设施的合理布局和运营管理方案编制提供依据.对北京南站进行实地调查,分析旅客在候车室的到达规律,采用拟合工具提出旅客提前到站时间分布密度函数,建立旅客到达规律模型;基于旅客到达规律模型,提出旅客到达仿真算法, 仿真旅客到站乘车的过程;设计车站客流变化仿真系统,提出仿真计算车站聚集人数的方法;根据北京南站客流时空分布特征,基于列车时刻表,模拟车站客流变化,以观察枢纽旅客到站聚集波动情况,验证本文所提模型的合理性和有效性.     

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本文基于快速路交通流分布参数系统模型,利用快速路交通流系统具有重复运行的显著特点,设计一种新的入口匝道分布参数迭代学习边界控制方案.所提出的方法采用带有反馈的PD-型控制律,不仅可以从以前重复过程中学习有用的知识,提高系统的控制精度;还可以有效的抑制当前运行过程中系统的量测噪声和扰动等不确定影响因素.该方法的另一个显著特点在于充分利用了快速路交通系统的分布参数模型描述,更全面地利用了系统的时空控制信息,从而提高了整个路段的控制性能.本文基于Matlab仿真进一步说明所提出方法的有效性和适用性.     

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衔接多种运输方式之间中转货流的通用型综合交通枢纽是国家综合货物运输网路体系中的重要节点,同时也是城市交通网络的重要组成部分.本文运用无缝中转的思想,从综合交通枢纽与城市交通网络之间的动态关系出发,既保证用户广义费用最低,同时使整个货物运输系统的社会效益最大,从而构建综合交通枢纽货运站布局优化模型.该模型在考虑四种运输方式基础上,加入城市货流作为第五种运输方式,增强了模型的优越性.通过应用遗传算法求解模拟算例,验证了模型的合理性及遗传算法求解该问题的优越性.研究结果表明,该模型与实际情况吻合,是城市综合交通枢纽货运站布局优化的有效方法之一.     

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为提高高速公路汇流瓶颈区的通行效率,本文结合强化学习无需建立模型,具有智能学习的特点,对瓶颈区的可变限速策略进行了优化,首次提出了基于Q学习算法的可变限速控制策略。策略以最大化系统总流出车辆数为目标,通过遍历交通流状态集合,尝试不同限速值序列进行自适应学习。以真实路段交通流数据搭建了元胞传输模型仿真平台,通过将其与无控制和基于反馈控制的可变限速策略进行对比,对Q学习策略的控制效果进行评价。通行时间的降低和交通参数的变化表明,强化学习控制策略在提高汇流瓶颈区通行效率和改善交通流运行状况方面具有优越性。     

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在集装箱多式联运系统中,内陆运输方式和路径的选择,对集装箱门到门运输过程的运输效果产生很大的影响.为更合理地组织多式联运,本文在充分考虑集装箱内陆运输路径因素的同时,研究集装箱多式联运在运输方式转换过程中节点作业随机特征对运输方式和路径选择的影响.以总成本最小为目标,建立带有时间约束的混合整数规划模型,通过图形变换,将问题转化为节点作业带有随机特征和运输时间约束的最短路模型.通过实例验证并对结果进行分析,求得的路径在成本和时间方面较合理,具有可操作性,可以成为多式联运路径选择的决策参考.     

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交叉口是城市交通路网中的基本单元,在考虑应急疏散路线中的延误问题时,交叉口的信号灯造成的延误是不可忽略的因素. 由于信号控制交叉口包含具有指定持续时间的一系列时间窗,导致不同的疏散开始时刻对应着不同的交叉口延误,从而有不同的疏散优化路线. 考虑交叉口信号灯延误和通行能力,通过寻找网络的最小费用流来优化事故地点至目的地的最佳疏散路线及相应的疏散流量,设计了一种复合标号算法求解网络的最小费用流. 最后以数值算例说明了算法的有效性,并对不同疏散开始时刻得出的疏散路线进行了对比. 结果表明该方法能很好地兼顾疏散时刻和疏散路线优化的要求.     

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排队长度作为评价信号交叉口运行效率的一个重要指标,能有效反映交叉口处的运行状况.传统排队检测模型大多基于线圈检测器,且模型假设过于理想化,本文提出一种面向低采样率浮动车数据、具有良好数据驱动性的信控交叉口在线排队长度检测方法,方法关键在于利用队尾浮动车位置估算最大排队长度.检测过程采用固定时间间隔,主要步骤包括地图匹配、等距划分交叉口进口道并统计停车点数量、判定队尾浮动车的位置、修正得到最大排队长度估计值.实测数据表明,此方法的精度与浮动车比率有直接的关系,在浮动车比率较高的许多主干路交叉口,精度可以达到理想效果,30 m以内的平均绝对误差对高峰期的排队检测依旧具有很大价值.     

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本文对不同进口方向的多辆应急车辆在同一时段内通过同一信号交叉口的协调控制问题进行研究,提出一种基于多智能体的多应急车辆信号优先控制系统.在该系统中引入了相位智能体和管理智能体,同时采用模糊推理理论实现各类智能体的内在逻辑,以及模块之间的协调机制.基于Starlogo多智能体仿真软件,针对特定十字交叉口的多应急车辆优先信号协调控制案例进行仿真实验.结果表明,多应急车辆信号优先控制策略能实现应急车辆在交叉口时间通行权上的优先,同时能够减少应急车辆对其他车辆的干扰,对于提高城市范围内的紧急救援效率,具有一定的实用价值.     

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为了提高城市交通流预测神经网络方法的快速动态学习能力,提出了一种生长自组织神经网络群,将复杂的神经网络个体分解为多个训练简单的神经网络群组,并利用设计的动态生长自组织算法来避免神经网络在学习新知识的时候对已有知识造成破坏,同时保持整个群工作的高效稳定,规模不过度扩张.该神经网络群尝试解决神经网络的一次性学习问题,具有动态知识增殖学习能力和更强的错误自修复能力及系统适应灵活性.仿真结果表明,这一方法能够更精确地实现函数逼近和城市交通流自适应动态预测,适用于需要不断快速动态学习的复杂系统.     

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城市交通道路中很多都采用了干道协调加单点感应模式,实施公交信号优先（TSP）,公交专用道通行相位一般为协调相位,这要求优先策略满足周期稳定的要求.考虑协调控制的约束,以实际关键交叉口为对象,通过VISSIM-VAP模块实现了满足特定约束的TSP策略控制逻辑.仿真分析不同流量条件下TSP策略对最佳周期的影响以及单位绿灯延长时间、初始绿灯时间等关键控制参数的优化方法.结果表明：在特定流量组合下,与传统TRRL公式法相比,增加周期存在一定效益;单位绿灯延长时间、优先相位初始绿灯时间的取值均需考虑特定的流量条件;且对比发现,红灯早断策略的效果略优于绿灯延长策略.     

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煤炭运输网络是包括铁路、公路、水路运输等多种方式的复杂网络,处于动态、开放的环境中并受各种不确定因素影响.为了更好地测度煤炭运输网络抵御破坏的能力,提高煤炭运输网络的结构鲁棒性,本文基于煤炭运输网络特性,在分析影响结构鲁棒性的内部和外部因素的基础上,定义了煤炭运输网络的结构鲁棒性,建立了煤炭运输网络结构鲁棒性评价指标体系,并以山西煤炭运输网络为算例进行仿真分析.结果表明,煤炭运输网络对于边随机破坏和按照度攻击,表现出较好的里程可达鲁棒性和效能鲁棒性;随机攻击节点和按照度攻击节点时,网络的结构熵鲁棒性变化不明显;对网络进行攻击的同时以一定的概率修复网络,网络呈现出较好的恢复鲁棒性.     

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为了实现对道路交通抗拥堵能力的识别和定位,为解决城市交通拥堵问题提供参考,本文从城市道路交通抗拥堵能力的影响因素入手,借助大规模样本数据,采用探索性因子分析法,借助SPSS软件构建了城市道路交通抗拥堵能力的三层指标体系,提出了抵抗交通拥堵的4种能力和8项指标;利用vague集的模糊评判思想和层次熵分析法,建立了城市道路交通抗拥堵能力的模糊评价模型.结果表明,交通社会化理念作为本文提出的一项新的、宏观的指标,在抗拥堵能力评估中开始发挥较大作用;实例分析的结果说明了青岛市内七区抗拥堵能力不高的现状,同时验证了vague模糊评判结果的合理性.     

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以多路径多交通运输方式网络为研究对象,从运输系统快捷、低能耗、可持续发展目标出发,提出了基于功效系数法的轨道交通票价优化调整多目标规划模型.该模型旨在减少经济圈内平均单次出行时间及能源消耗.案例分析表明,综合交通运输系统出行效率、出行低能耗、运营企业可持续发展的目标相互影响和制约.城际轨道交通票价的调整对经济圈内的交通结构有重要的影响,并且通过验证,城际轨道交通票价的降低有助于减少经济圈内系统平均出行时间及能源消耗的减少.在本文给出的案例中,若将经济圈内城际轨道交通票价降低7.5%,系统出行时间、能耗水平将分别下降7.8%、2.1%.决策部门可以通过制定合理的城际轨道交通票价,促进多运输方式间的客流转移,进而实现综合运输系统快捷、高效和可持续发展要求.