基于模拟器的道路安全评价方法

针对在建成道路之前很难对设计道路的安全性进行有效的评价,提出了基于驾驶模拟器对设计道路进行安全评价的主客观评价模型,并对专家意见法、熟练驾驶员评价法和新手评价法三种主观评价方法,视距评价法、眼动评价法、汽车的稳定性评价法和道路线形宜人性评价法四种客观评价方法进行了探讨,分析了两种类型评价方法的优缺点。     

邵怀高速公路项目后评价的设想

介绍了邵怀高速公路建设项目开展后评价的涵义、必要性、作用和遵循的原则,根据我国现有的高速公路后评价内容体系,结合山区高速公路的特点和要求,提出了邵怀高速公路后评价的设想。详述了过程后评价、效益后评价、影响后评价、可持续性后评价的研究内容和实施方法,并着重论述了过程后评价中的前期工作评价和实施阶段评价的具体内容和评价指标。评价成果的经验总结对山区高速公路建设有重要的借鉴意义。     

基于博弈论-集对法的旧路路面性能评价模型

由于现行沥青路面路用性能评价体系不适用于改扩建工程,通过对评价指标权重和评价指标的优化建立了博弈论-集对分析评价模型。并基于二广高速(G55)二连浩特～赛汉塔拉段改建工程,对博弈论-集对分析评价模型的评价结果与公路技术状况评定标准的评价结果做了对比分析。研究结果表明:博弈论-集对分析评价模型中PSSI指标权重为0.409,PCI、RQI指标权重比标准评价权重下降了0.106、0.29,算得RDI和SRI权重同标准规定权重接近;评价等级相较于标准评价等级大多低1～3级;结合该路段病害较多、路面破损严重和PSSI指标过低情况分析,集对评价结果更加全面、具体。     

浅谈产品开发的试验评价体系

对试验评价作出定义,阐述了其重要性和国内现状,介绍了试验评价种类和产品开发过程所需的试验评价工作,重点是提出产品开发试验评价体系框架,并对建立评价体系必须考虑的主要因素以及评价项目、评价及分析方法和评价基准的确定或选择的方法和原则作了较详细的说明,对目前汽车行业存在的主要问题进行分析,并提出了解决措施。     

公路生态环境评价指标体系研究

文章分析道路建设和运营阶段对生态环境影响,初步建立了道路环境评价指标体系,采用专家打分法和层次分析法对指标进行分析、筛选和优化。最终形成自然环境指标和社会环境指标2大类17个单项指标的道路生态环境评价指标体系。采用专家打分法、层次分析法和模糊综合评判法构建出道路环境评价的模型。并将此模型应用于对门头沟区道路环境评价,对门头沟区道路整体的环境状况进行了综合评价。结果表明,该指标和方法能较为准确地反映生态环境状况。文章对道路环境评价指标体系进行了理论与应用研究,所采用的方法和得出的结论可为道路环境评价提供参考。     

基于属性理论的公路建设项目后评价方法研究

采用系统工程的思想方法对公路建设项目进行后评价,总结经验教训,为未来新项目的决策提供改进建议。本文对公路建设项目后评价的主要内容进行了探讨,补充和完善了后评价内容及指标体系,提出采用属性综合评价法对公路项目进行后评价。对单指标属性隶属度函数的构造、多指标属性综合隶属度的计算和判断准则进行了详细说明,并论述了确定权重的方法,最后给出了评价实例,其结果表明所提方法的合理性和可行性。     

城市轨道交通和常规公交换乘水平评价研究

该文对于城市轨道交通和常规公交换乘水平的评价系统进行了探讨研究,以迅速、方便、舒适、协调为评价目标,构建了换乘水平评价系统。并对各目标层的评价指标进行分析,并确定其取值方法。最后,结合上海轨道2号线西段和周边常规公交的实际调查,对换乘水平评价系统进行方式演算。     

公路主枢纽站场布局评价指标定量化研究

在合理构建站场布局评价指标体系与比选模型的基础上 ,对两层评价指标分别作了定量化研究。其中第一层评价指标如站场布局的适应性、协调性、经济性、方便性、社会性和运作性引证了各国众多公路主枢纽评价定量化的结果。对第二层评价指标如站场规模适应性、站场发展余地、与其他运输方式协调性、与城市总体规划的协调性、车辆出入条件、旅客货主进站便捷性、对环境影响程度、运营管理难易性等评价指标采用负指数方法 ,并应用合理的修正系数对评价值修正 ,将其评价值控制在 0～ 1之间。之后 ,将两层的评价指标进行了综合定量化 ,使得评价结果更加科学化     

新车气味的群体评价方法

对汽车行业气味评价,特别是新车气味评价方法进行详细分析,结合实际工作创新性提出了群体气味评价方法,并进行了详细论述及实例展示。特别是对新车气味改进、不同方案对比、主体气味接受程度等评价工作,此方法更具科学性、区分度和说服力。此评价方法可操作性更高,更具稳定性,完善了整车气味评价体系。     

基于证据推理的城市公交服务能力评价研究

为了构建合理的评价体系,开展城市公交服务能力评价,促进城市公交的服务能力和水平的提升,对城市公交服务能力要素进行了分析,提出了城市公交服务的目标及条件服务能力、过程服务能力和政策服务能力3个要素,分析了要素中的评价指标,构建了城市公交服务能力评价模型。通过调查乘客对各个城市公交服务能力指标的评判,统计了各指标的评价信度,用层次分析法和直接赋值法确定了各指标的权重,运用证据推理方法和智能决策系统软件对某城市的城市公交服务能力了进行评价。实证评价表明:评价指标的选取、评价模型的构建和评价方法的运用都科学合理。     

Design of Reinforcement Learning Parameters for Seamless Application of Adaptive Traffic Signal Control

Adaptive traffic signal control (ATSC) is a promising technique to alleviate traffic congestion. This article focuses on the development of an adaptive traffic signal control system using Reinforcement Learning (RL) as one of the efficient approaches to solve such stochastic closed loop optimal control problem. A generic RL control engine is developed and applied to a multi-phase traffic signal at an isolated intersection in Downtown Toronto in a simulation environment. Paramics, a microscopic simulation platform, is used to train and evaluate the adaptive traffic control system. This article investigates the following dimensions of the control problem: 1) RL learning methods, 2) traffic state representations, 3) action selection methods, 4) traffic signal phasing schemes, 5) reward definitions, and 6) variability of flow arrivals to the intersection. The system was tested on three networks (i.e., small, medium, large-scale) to ensure seamless transferability of the system design and results. The RL controller is benchmarked against optimized pretimed control and actuated control. The RL-based controller saves 48% average vehicle delay when compared to optimized pretimed controller and fully-actuated controller. In addition, the effect of the best design of RL-based ATSC system is tested on a large-scale application of 59 intersections in downtown Toronto and the results are compared versus the base case scenario of signal control systems in the field which are mix of pretimed and actuated controllers. The RL-based ATSC results in the following savings: average delay (27%), queue length (28%), and l CO₂ emission factors (28%).     

高速公路收费广场收费车道配置研究

为建设合理规模的高速公路收费车道提供科学的理论依据,运用流体力学模拟理论和排队论建立了车辆通过收费广场的延误时间模型。以车辆通过收费广场的总延误时间作为目标函数,总延误时间最小即收费车道个数最优。在进入过渡段和离开过渡段将车流比拟为流体,通过交通流量、交通流速、交通流密度三者间关系宏观描述车流聚集和消散的过程。对应于第2阶段,依据排队论的基本原理,建立关于收费车道个数的模型。然后建立总延误时间关于收费车道个数n的函数,通过表格和图形直观地得到最优的收费车道设置个数。流体力学理论建立的延误时间模型为收费广场收费车道配置提供了计算依据。     

基于人均延误最小的干线交叉口协调配时优化

为了提高干线协调控制在国内混合交通流条件下的交通运行综合效率,以干线中小汽车、公交车和自行车为研究对象,提出了综合考虑上述3种车型通行效率的干线交通信号协调控制的配时优化模型与算法。模型的研究从出行者的角度分析干线协调的延误,以干线人均延误最小建立了目标函数,并设计启发式算法进行计算,从而获得目标函数的优化值。为了验证提出的干线协调配时优化方法的有效性,选取南京洪武北路上的干线协调交叉口为实例进行验证,通过在Vissim中建立实际干线协调控制路段的空间模型并采用提出的优化方法进行配时,发现在不同车型组成比例条件下,人均延误最多减少了11．4％。结果显示,该模型能够有效地提高混合交通流条件下的干线交通运行综合效率。     

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标，导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题，基于车路协同环境，研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况，提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数，双周期交叉口次路方向延误为优化目标，构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型，采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口，采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境，以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果，结果表明，本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型，干线平均延误分别减少19.6%，8.3%，通行能力分别提升5.6%，8.4%，平均停车次数分别减少11.2%，24.2%，双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%，5.8%，表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合，提高了双周期干线的通行效率，降低了双周期交叉口次路方向的延误，达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。      

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。      

全设置连续流交叉口信号配时及延误模型

为了解决连续流交叉口车辆多次停车问题，提出了各流向车辆在所遇第2条停车线处不用停车的优化控制策略。通过协调主预信号配时，调整信号控制相位相序方案，促使车辆直接通过所遇第2条停车线，使得左转车辆停车次数由3次减少到2次或者1次，直行车辆停车次数由2次减少到1次。分析各流向车辆到达-驶离图式，构建左转车流在所遇第3条停车线处的延误计算模型，结合Webster经典模型，给出连续流交叉口整体延误计算模型，其计算结果与VISSIM仿真结果基本一致。推导给出车辆不二次停车、车车不冲突以及连续流交叉口自身交通组织等因素所需满足的约束条件，以交叉口车均延误最小化为优化目标，构建连续流交叉口主预信号协调配时优化控制模型，并设计了4种交通场景以验证不同情况下的效益改善情况。研究结果表明：通过信号协调减少1次停车，能够降低50%以上的车均延误和车均停车次数；根据各转向交通量所占比例选择合适的车道分配方案有助于提升连续流交叉口通行效率；在2种策略下交叉口车均停车次数分别为0.88~1.05、0.59~0.77，与已有控制策略约2次车均停车次数相比，明显降低了连续流交叉口车辆停车次数。研究成果可为连续流交叉口控制提供新的视角，对交叉口通行效率的提升效果也更加显著。     

公交与右转混合型专用道仿真分析及效益评价

为解决设置公交专用道所带来的道路资源利用率低，相邻车道交通压力增大，专用道分时段开启致使社会车辆行驶混乱等问题，基于车种分离思想，提出一种公交车辆与右转车辆混合专用道的组织方式，允许公交车辆与右转社会车辆共用一条车道，以寻求保持公交优先与减少对社会车辆影响的平衡点。为论证该方案的可行性，首先，针对所研究的道路环境，提出了基于流量生成模型与配时优化模型的车道组仿真流程；随后，在考虑红灯时右转车辆行驶特性的前提下，建立了人均延误和车均延误的双指标评价矩阵模型；最后，分别在MATLAB和VISSIM仿真平台上，实现了对传统车道组、公交与右转混合型专用道车道组和公交专用道车道组3种方案的效益评价，并对其中的关键影响因素进行分析。仿真结果表明：所提出的公交与右转混合型专用道车道组的总体车均延误与人均延误在大多情况下处于较低水平，而公交专用道车道组和普通车道组也具有各自的优势区域；公交与右转混合型专用道的车道组织方式可以在保证社会车辆延误不明显增加的情况下，有效确保公交车辆的优先性，在一定条件下具有适用性，在工程实践中可作为公交专用道的过渡或替代方案。     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段。为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题，提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型。控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略，再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整，将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中。以典型连续3个交叉口为例，通过SUMO仿真平台对模型进行仿真验证，在低与高饱和度下，该控制模型分别对车均延误降低了23.6%和26%，排队长度降低了8.4%和9.4%。实验数据表明，该模型可有效提高连续交叉口道路通行能力，为缓解城市交通拥堵提供了1种有效技术手段。      

港湾式公交停靠站对路段通行能力的影响

在对南昌市城区主干道港湾式公交停靠站调查的基础上,通过 Vissim 仿真模拟得到大量交通流数据,从港湾式站台设置的长度、站台乘客等待数量、路段车道数、路段车辆的平均速度、站台停止车辆数、以及进出口平均延误时间6个方面建立神经网络分析模型,以路段平均延误车辆/路段实际通行能力作为通行能力的影响折减,运用 Matlab 软件编程求得变量因素与输出影响的连接强度权值 W 与偏置值 B ,为港湾式公交站对路段通行能力影响提供了定量化影响系数。      

出口道左转交叉口信号控制鲁棒优化方法

为了提高出口道左转交叉口在现实交通需求和供给波动环境中的适应性，权衡运行效率与稳定性，对其鲁棒优化方法进行研究。在对出口道左转交叉口运行特点和饱和流率进行分析的基础上，提出从交通需求分布、基本饱和流率分布和实际运行车速分布3个方面考虑交通的波动性，以适应出口道左转交叉口交通供给波动与控制方案相关联的特征。在此基础上，分别以平均值-标准差最小、条件风险值最小和最大值最小化为目标，建立3种信号控制鲁棒优化方法，并基于遗传算法建立求解算法。通过算例分析，对鲁棒优化算法的准确性、平均值-标准差模型的参数取值和3种鲁棒优化方法优化效益进行分析。研究结果表明：所建立的鲁棒优化方法可实现交通需求和供给波动下出口道左转交叉口信号控制与设计车速的优化设计，相较于传统控制方案其在保证效率的前提下提高了控制方案运行的稳定性；平均值-标准差模型和条件风险值模型对于各项指标均表现较好，可在保障平均延误维持较优值的基础上（案例中车均延误增加小于3%）显著改善运行效果的稳定性（案例中延误标准差减少约40%）；最小-最大模型对延误最大值的优化效果最佳，但其对于控制方案的整体效率会造成较大的负面影响（案例中车均延误增加了8.19%）。