公共卫生事件持续期通勤合乘设计及组织效率影响分析

为探究城市公共卫生事件下，考虑特殊时期的交通服务需求，通勤合乘模式解决通勤出行的可行性及组织效率，以2020年新型冠状病毒感染的肺炎（新冠肺炎）疫情为背景，基于疫情期乘客出行偏好网络问卷调研数据，分析民众出行偏好及对不同出行模式的暴露风险感知。意愿调研显示，71%的私家车主及无私家车群体均对与同单位人员发生合乘有较高的参与意愿，60%的私家车主表示愿意提供合乘服务，73%的无私家车通勤人群表示愿意接受合乘服务。在单位层面组织通勤合乘，有需求、有条件、有基础，具有良好可行性。以问卷数据为基础构建二元Logit模型对合乘出行驱动因素影响分析，研究发现疫情持续期出行者对交通方式主观感知风险将对合乘选择行为影响较为显著。结合出行群体在疫情持续期的交通方式选择偏好，提出基于健康管理的通勤合乘组织设计的公益互助、安心、用户群体固定、预约共享、合乘人数控制原则和服务水平要求。通过不同场景下合乘仿真，对该模式的预期效率进行解析，得出由单位组织的通勤合乘模式相较商业顺风车而言，前者“N对1”的配对需求与后者“N对N”配对相比，大幅提高了配对成功率。在不同拥车率条件下，存在一个成行率较高的合理员工规模，且该合理规模不是很大。员工住地较为分散的成行率均低于住地聚集场景，当拥车率达到65%的水平时，不论员工住地分布集聚还是分散，均可达到较高的成行率。面对公共卫生事件持续期，探索通过城市交通组织模式创新来破解通勤的流动需求与风险管控难题，为城市治理提供参考。     

基于卡口车辆识别数据的车辆路径识别

车辆出行路径数据是城市道路交通调查的重要数据,如何利用卡口车辆识别数据推算车辆路径,是交通大数据处理的一个典型问题.通过开源OSM地图,识别卡口间路径,可获得卡口间路网距离矩阵,并经计算转换为卡口间旅行时间矩阵.然后基于车辆多次出行的连续性条件,采用时间阀值条件匹配算法将车辆全部卡口识别数据打断,获取出行链表.仙桃市城区车辆路径推算实例的实现简洁高效,可在类似项目中取代传统车辆出行调查.     

城市居民出行合乘出租车问题的研究

在实际运营中,出租车存在着过多空驶和载客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤。从合乘角度出发,在论述合乘出租车优势的基础上,对合乘的类型划分、合乘信息的发布与反馈、合乘车辆数的确定以及出租车准点到达的技术保障等问题进行了相关探讨,该研究对于出租车合乘的后续研究有着重要意义。     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点（OD）需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件。综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型。上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间的偏差,约束为交通需求、路段流量、路段出行时间与路径出行时间之间的传播关系,通过高斯混合模型（GMM）对其中轨迹未知的观测出行时间依概率聚类。下层为随机网络交通出行均衡模型,分别运用出行时间预算和随机用户均衡处理路网不确定性和出行者感知误差。上、下层之间通过交通需求和OD-路段关联比例进行信息传递。设计迭代算法框架求解双层规划模型,迭代算法包含求解上层模型的最速下降法、求解下层模型的相继平均算法和求解GMM模型的最大期望（EM）算法。通过算例表明轨迹未知的路径出行信息的加入在提升需求估计精度的同时也增大了估计值的方差;设计的迭代算法能够稳定收敛到10^-5的精度;GMM软聚类方法估计的交通需求显著优于硬聚类方法估计的需求值;交通需求值对观测路径出行时间的扰动更加敏感。研究考虑出行者风险态度,通过轨迹信息的重新构建揭示城市交通需求演化规律。     

基于驾驶员行为的交通信息发布方式选择研究

信息技术在交通方面的应用越来越广泛,交通诱导信息的发布可大大提高路网的运营能力,为缓解交通供需矛盾提供了一个有力工具。交通诱导信息作为城市交通流分布的重要影响因素,通过改变驾驶员的出行时间、出行方式和出行路径,使道路上的交通流重新分配。本文以SP调查数据为支撑,从出行行为角度分析交通诱导信息方式对驾驶员出行选择行为的影响。利用非集计模型建立驾驶员选择行为模型,预测分析拥堵状态下,驾驶员对不同交通诱导方式的选择行为,进而有序地引导驾驶员出行选择,以达到缓解交通拥堵的目的。     

考虑禁行路线路网的最优路径求解

为了解决含有禁行路线路网中的最优路径求解问题．研究了含有装行路线路网的特点．建立了数学模型。通过路网转化法把含有禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网．降低了最优路径求解的难度。采用邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵表达路网中结点和路段的拓扑关系，减少了路网的存储空间。用动态邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵对经典的Dijkstra算法进行了改进，节省了计算机存储空间、提高了计算效率．并给出了基本算法。将所研究的路网转化方法和改进的Dijkstra算法应用于所研发的车辆诱导系统软件，并进行了实际测试。测试结果表明．府用该方法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径．且运算效率较高。     

具有交通限制约束的道路网络最优路径算法

在路网中选择并按最优路径行驶，有利于提高交通效率。实际道路网络中交通限制信息的存在导致最优寻路的复杂性，本文先对具有动态的交通堵塞限制信息及静态禁止通行限制信息的实际交通路网进行描述，然后在对Dijkstra算法以及实际交通限制信息进行分析的基础上，提出一种考虑静态和动态交通限制信息的最优路径规划算法。应用表明，该地能满足实际道路网络寻路的需要。     

基于手机基站定位数据的地图匹配研究

研究如何利用手机基站定位数据信息进行地图匹配,其基本原理是通过采集车载手机通过道路的基站切换序列,在剔除冗余数据后,利用初始蜂窝小区定位算法实现每一个切换点在电子地图上的匹配,再利用路网的连通性实现路径的匹配。选取广州市到中山古镇路段作为实验路网进行实地实验,对所获得的基站信息进行数据处理和地图匹配的结果进行分析,证明通过手机基站定位数据来进行地图匹配的可行性和有效性。     

基于路网分层的协同诱导路径搜索算法

针对交通诱导中的分布式诱导和中心式诱导各自的不足,提出了基于路网分层的协同式诱导算法。首先,根据出行偏好,对路网进行了分层,并对不同形式的路径进行了分析。然后,通过对子区域中路径搜索进行动态搜索限定,提出了基于改进A*的跨层节点确定方法,在此基础上建立了基于改进的跨层路径搜索算法。最后,构建了协同式诱导算法模型,此模型运用中心式诱导完成主干道路网层交通流的诱导,而分布式诱导完成子区域小范围次要路网上的车辆的路径搜索,并对协同搜索算法进行了仿真验证。结果表明:该算法模型相比单一诱导模型计算性能好,平均搜索的效率提高了17.5倍。     

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。