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为了评价冰雪环境对公路网运行质量的影响,以便及时制定相应的管理对策将冰雪灾害的影响降到最低,提出了应用交通运行可靠度评价公路运行质量的方法,并以行程时间作为评价指标.以黑龙江省的干线公路网为研究对象,根据实测数据验证了降雪情况下路段的行程时间符合正态分布的特性.应用可靠性理论和概率与数理统计理论建立了路段可靠度计算模型,根据路面磨擦系数与行程时间的关系,提出了行程时间的阈值和判定冰雪灾害发生的标准.根据黑龙江省干道网的布局,建立了路径和路网可靠度的分析方法,并应用实例验证了本方法的可行性.     

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在传统的公路网路线布局优化模型的基础上,对节点重要度、路段重要度及网络重要度模型分别进行了改进. 改进模型综合考虑了节点的社会经济情况及路网交通需求在各节点之间的空间分布情况,将节点的客、货运输量作为确定节点重要度的重要指标,同时将节点之间的OD交换量、路段长度以及与两节点直接连通的节点个数作为确定路段重要度的变量,并将改进的重要度模型引入目标函数当中,建立一种适用于国家级干线公路网的组合优化模型,并运用遗传算法对所建立的组合优化模型进行求解. 基于东北地区高速公路网规划案例进行的仿真试验表明,该模型是可行的、有效的,可以为公路网规划提供一些借鉴和参考.     

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随着城市快速路交通信息采集系统的发展,特别是视频车牌采集系统的应用,使实时动态获得快速路行程时间成为可能,同时也促进了高精度行程时间预测的理论研究和实际应用需求. 本文基于快速路车牌识别数据检测的海量历史时间序列数据,选择预测时段的前4个时段的数据作为输入特征值,以遗传算法建立模型参数优化算法,得到训练模型及其参数,从而实现车辆行程时间的动态预测. 最后以上海市快速路系统中的三个典型路段的实测数据进行实例分析. 结果表明：与传统的指数平滑法、多元回归法、ARIMA法预测结果对比,基于SVM的预测路段平均绝对百分误差在5%以内,希尔不等系数非常接近0,SVM模型显示了更高的预测精度.     

基于Monte Carlo的行程时间可靠性研究

从分析行程时间可靠性的概念及其重要性入手,提出了路段、路径、OD对以及系统行程时间可靠性的定量计算方法.在路段通行能力随机变化的条件下,基于Monte Carlo仿真建立了行程时间可靠性的求解算法.考虑到行程时间可靠性与出行者路径选择的相互作用,该方法将基于行程时间可靠性的交通分配纳入到行程时间可靠性的评价之中.用一个简单算例进行测试,结果表明该方法能够对行程时间可靠性进行合理评定.     

基于微观仿真的路段行程时间预测方法

实时路段行程时间预测是动态交通分配中路径选择的关键技术之一,采用微观交通仿真手段和指数平滑方法估计路段行程时间,在路段行程时间估计模型中考虑了交叉口排队延误、信号控制延误和交叉口内转向行程时间,提出了基于灰色等维新息GM(1,1)模型的路段行程时间预测方法,根据路段行程时间的历史数据和实时采集数据,滚动预测未来的路段行程时间,通过实例应用证明了模型有很好的预测精度.     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度，提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间，利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间；将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量，基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间，进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试，并与其他4 种模型进行比较. 结果表明，所提模型具有较高的预测精度，尤其在雨天，比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

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公路线形设计的一致性水平与交通安全有很大的关联性,然而国内还缺少对双车道公路路段线形质量的评价方法和评价标准。在国内外关于运行速度及运行速度差值研究的基础上,构建了一个评价双车道公路路段线形一致性的综合模型。该模型以运行车速图中第85%位车速与平均车速所围成的相对面积和路段各相邻单元运行车速差值的平均值为参数,融合了整条路段的运行速度及其差值的分布信息。通过灵敏度分析,标定了模型的参数,建立了评价标准和阈值。多个双车道公路路段的事故调查数据表明,模型建立的线形一致性评价指标与交通事故有较好的相关性,初步验证了模型的适用性和有效性。     

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建立以公路网面积密度和运输密度为指标的公路网分布均衡性评价指标体系. 将基尼系数原理与公路网分布均衡性评价相结合,建立公路网分布均衡性评价模型,并以温州市域公路网为例,进行实证研究. 结果表明：温州公路网布局正由低水平的绝对均衡向更高水平的不均衡方向发展,当前路网分布相对合理,但高等级公路分布存在显著的不均衡现象;公路网布局与区域交通运输强度分布的协调性得到明显提高,当前公路客运密度分布处于相对平均状态,公路货运密度分布处于绝对平均状态. 研究结果基本符合温州公路网发展特征.     

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以北京市实时天气数据和基于浮动车的城市道路行程速度、交通运行指数数据为基础,对比分析降雨天气和正常天气的行程速度、指数、降雨量等数据指标.然后从降雨强度、时间段、拥堵等级等角度展开对城市道路运行参数的分析,建立降雨天气速度预测修正模型,并进行模型验证.研究得出,在夜间降雨强度达到中雨及以上时,快速路、主干路、次支路的速度下降百分比分别为：8.8%、4.8%、5.9%,分别得出高峰和平峰时降雨强度与行程速度下降之间的关系;得出在全路网不同拥堵等级下降雨强度与行程速度下降之间的关系.最后对速度预测模型进行实测验证.结果表明,该模型可以对降雨天气条件下的行程速度进行有效预测,预测的平均误差在5%以内.     

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通行能力预测是公路设施规划、设计与运营中的基础环节.本文基于埃及曼努菲亚省12条农村双车道路段数据,研究了公路线形等几何特征对通行能力的影响以及线形由切线变为平曲线时通行能力的损失.所选取的路段线形包括直线和随后的平曲线.同时,采集了各路段上车流量及速度数据,利用基于基本图的外推法研究流量和密度关系.路段上不同车型的车辆均转换为小客车当量.此外,针对不同情形（切线、平曲线及对应流量损失）,分别建立了最佳回归模型.结果表明,切线型道路的关键自变量是路宽、肩宽以及切线长;平曲线道路的关键变量是曲线半径和路宽.通行能力和几何特征关系最佳模型的自变量为曲线半径.本文的模型可用于分析评价农村双车道道路的通行能力,尤其是评价文中所研究路段的通行能力.     

弹性需求下路段行程时间波动的收敛性

分析了弹性需求下路段行程时间的波动随道路长度延伸的收敛性.采用 MITSIM仿真路段上车辆的行驶过程,根据仿真数据计算车辆通过该路段的预期行程时 间,路段入口处的交通需求由需求函数及预期行程时间确定.通过记录所有车辆驶入、驶 出该路段的时刻获取车辆的实际行程时间.用行程时间标准差系数来衡量行程时间波动 性.数值算例对不同潜在交通需求的情况进行分析.结果表明,对任意确定的潜在需求,在 弹性需求的作用下,路段行程时间的波动性都将随着路段长度的延长而趋向收敛,随着 潜在交通需求的增加收敛速度减小,弹性系数的增加则促进行程时间波动的收敛.     

考虑异质出行者的随机瓶颈模型

研究早高峰期内通勤者由生活区开车通过高速公路到达工作区的交通行为.假 设出行者是异质的,其时间价值（VOT）按照递增的顺序排列,并假设高速公路上瓶颈的 通行能力在某一区间内随机变化,基于经典瓶颈模型对出行者的均衡出发时间选择行为 进行解析求解,给出了模型的均衡性质和个人出行总成本.结果显示,随着瓶颈通行能力 随机性的增大,出行者的期望等价出行时间和高峰期长度增加.当瓶颈通行能力的随机性 降低时,个体均衡出行成本下降,时间价值越大的出行者,其成本降低的收益越大.算例结 果验证了理论分析结论.     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

基于出行决策的公路网多目标最优路径算法

为使公路网静态最优出行路径能综合表达道路环境影响因素与出行者的路径选择偏好,研究了GIS环境下的用户-系统最优出行路径决策模式.基于层次分析法,构建了综合考虑行程时间、舒适安全性与行程费用的公路网路段交通阻抗评价指标体系,提出了对定性与定量化参评指标进行综合一致性处理的方法.通过用户-系统共同决定的路段交通阻抗的综合评价过程,将最优路径问题转化为最短路径问题,采用各路段各出行目标的标准化值之和作为评价指标,采用Dijkstra算法实现最优路径的搜索.实例验证结果表明:最优路径比距离最短路径出行距离增加8%,出行时间减少7%,舒适安全性提高17%,出行费用增加13%,所得最优路径是针对特定用户的多目标路径,明显异于单目标最短路径,表明该方法可行.     

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在密苏里州圣路易斯市I-270/I-255州际公路上,可变限速标志实时控制高峰期车速以缓解拥堵.本文研究可变限速系统对行程时间分布和可靠性的影响,分析伽马分布、最大极值分布、log-logistic概率分布、对数正态分布及威布尔分布与24小时行程时间数据的拟合程度,得到后可变限速情形下行程时间的分布.结果表明,后可变限速情形下行程时间的分布服从对数正态分布.提出基于行程时间均值和标准差方法计算行程时间可靠性最关键指标之一——第95百分位数的行程时间基于I-270/I-255公路四个拥堵路段36个实测数据集,用参数和非参数统计验证了方法的有效性.     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

试论当前农村公路工程质量监督工作存在的问题及解决措施

农村公路工程的质量问题与人们的出行密切相关,要保证工程质量,就离不开质量监督工作.分析了农村道路质量监督工作中存在的问题,阐述了农村公路工程质量监督中的工作重点.     

多变量聚类分析的高速公路交通流状态实时评估

针对交通状态单变量判断传统方法的不足,本文建立了基于多变量聚类分析的高速公路交通流状态实时评估方法.结合实际交通流数据,利用模糊聚类、K均值聚类等算法对速度、流量等向量进行聚类分析,给出适合当前高速公路特点的交通状况划分方法和关键参数.本文方法能够实时、准确、全面地反映交通流的运行情况,为制定高效的交通管理控制方案及合理的出行方案提供数据基础.     

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探索了行程时间波动性对驾驶员路径选择行为的影响. 研究采用意向调查获取驾驶员从两条行程时间和行程时间波动性不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Probit模型,揭示驾驶员对行程时间和行程时间波动性进行权衡的行为机理. 行程时间和行程时间波动性分别用期望行程时间、行程时间标准偏差来度量. 研究发现：(1) 路径的行程时间和行程时间波动性都会对路径选择产生负面影响. (2) 中等年龄段驾驶员,较之比他们年轻的和年长的,对行程时间波动性越看重,对行程时间波动更敏感,选择行程时间不确定的路径的概率更小. (3) 出租车驾驶员对行程时间更敏感,选择行程时间更短的路径的倾向性更大. (4) 驾驶经验丰富的驾驶员选择行程时间不确定的路径的可能性更小.     

混合车流微观仿真模型校正方法研究

为了合理准确地模拟车辆间性能差异较大的混合车流,需要从微观层面来校正仿真模型. 针对不同车型和不同道路设施单元, 提出了一套基于混合车流特性的微观仿真模型校正方法,包括参数的敏感性分析、模型参数的校正及校正效果评价等. 最后,借助微观仿真软件CORSIM对高速公路路段仿真模型进行实例验证. 结果显示,在所有车辆平均行程时间满足校正目标的情况下,分车型校正能够保证仿真车型合理表达实际车型的交通特性,证实了校正方法的可行性.