路段平均行程时间估计方法

为了有效利用线圈检测数据,精确估计路段平均行程时间,提出了一种路段平均行程时间估计方法。将路段平均行程时间分为平均行驶时间、平均排队时间和平均通过路口时间三部分。考虑线圈埋设的特点,通过估计平均行驶速度得到平均行驶时间。用分段时齐Poisson过程描述车辆驶入路段过程和驶离过程,用Markov排队模型描述车辆排队过程,用生灭过程描述排队车辆数,得到车辆排队模型,计算了路段有、无初始排队的平均排队时间。基于选取与路口相关的饱和流率和平均车长,计算了平均通过路口时间。计算结果表明:平均行程时间估计值与实测值的误差小于12%,说明路段平均行程时间估计方法可行。     

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为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

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给出了一个物理排队条件下的考虑多种交通模式相互作用的离散时间动态网络装载模型,模型将的单一模式动力波理论扩展为多模式的动力波理论,假设路段上只有两种流量状态:一个是后向波,不同模式车辆处于拥挤状态时,车辆不能通过超车来改变车辆速度,进而导致处于排队中的不同模式车辆速度趋于一致,进而只以一种拥挤波向后传播;另一个是前向波,由于不同模式车辆处于自由流状态,车辆按照自身速度行驶。根据路段出入口的不同模式车辆的累计车辆数,以及路段波速,计算可能的路段出入口流量;并以此为基础,进一步计算路段的实际出入口流量。仿真试验结果表明,模型能够很好的反映多模式拥挤排队状况。     

微观模拟模型中车辆旅行时间确定方法的研究

对微观条件下车辆在城市交通网络中的行为特征进行了分析，在考虑影响车辆个体行为的各种因素之后，给出了车辆在非拥挤路段的行驶时间，在拥挤路段的排除时间和通过交叉口行史时间计算方法，并给出了动态条件下车辆行史路径的确定方法，为城市交通网络中微观模拟模型的建立奠定了基础。     

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分析了高速道路交通事故发生后事发路段行程时间构成，提出在上游交通需求大于瓶颈段的通行能力的情况下，事发路段的行程时间由四部分组成，并给出了各部分的计算模型；利用车流波动理论推导出瓶颈处的排队长度，并进一步给出排队车辆数，得出了车辆在瓶颈段上游行驶时间的模型和在瓶颈前排队等待时间的模型。本研究为开发高速道路紧急救援系统提供了理论依据。     

考虑上游交叉口信号设计的排队长度计算

排队长度是拥挤道路或短距离交叉口交通设计或信号控制重点考虑的交通评价指标之一.针对传统排队长度计算仅考虑单个交叉口交通运行参数的不足,构建了综合考虑上下游交叉口交通运行参数的排队长度计算模型.该模型以交通波理论为基础,综合考虑了上下游交叉口的信号设计、转向流量、路段长度,以及相位差等因素,通过各相位最大排队长度状态点的时空演化计算,得到了交叉口最大排队长度计算方法.经VISSIM和SYNCHRO等交通软件的对比分析表明,模型具有较高的计算精度,可定量分析上下游交叉口各交通要素对排队长度的影响,适用于关联交叉口的交通设计优化或拥挤路段的实时信号控制.     

动态交通流分配模型

静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量,这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离或非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的.而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大,使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性,从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化.     

车道拥挤收费与信号控制组合优化模型研究

针对设有公交专用车道的城市道路,在交通过饱和状态下,为了提高道路通行能力,允许私家车以收费模式驶入公交专用车道,以缓解交通拥堵,建立了基于拥挤收费的交通信号控制模型.模型分别计算了公交专用车道和常规车道的行程时间及相关联交叉口的总体排队延误,另外对公交专用车道设置了临界密度.该模型在保证公交专用车道交通服务水平的前提下使所有车道的路段行程时间及路口排队时间最短,最后利用遗传算法和VISSIM仿真相结合对模型进行了求解.结果显示了车道拥挤收费和信号控制组合优化模型的有效性,降低了车辆排队延误.     

瓶颈路段上拥挤收费水平与收费时段的优化问题

本文主要在瓶颈路段建立单一收费方案,并且优化瓶颈路段上的拥挤收费水平 和收费时段.首先,应用 Greenshields 模型描述了瓶颈路段上流量的演化过程,并计算每个 时刻出行者的出行时间和出行费用.通过出行费用与流量的关系调整每个时刻流量的分 配,得到稳定状态时排队的长度和运动部分的速度.然后,建立双层规划模型,其中上层模 型是最小化最大排队车辆数和最大化运动部分的最小速度,下层模型是应用 Greenshields 模型模拟出行者的出行行为.应用改进的遗传算法求解双层规划模型,得到最优的收费水 平和收费时段.最后,应用一个简单的算例来验证本文所建立的模型及其算法,并且通过 变换参数来分析所得到的现象和结论.     

拥挤交通流当量排队长度变化率模型

为了描述拥挤交通流中车辆排队的演化规律,以基于二流理论建立的当量排队长度模型为依据,运用微积分方法,针对单车道路段和多车道路段分别推导出当量排队长度变化率模型,并利用VISSIM模拟数据对模型进行了验证.结果表明:当交通流处于拥挤状态时,当量排队长度变化率近似等于交通波波速;采样间隔内当量排队长度变化率与实际排队长度变化率接近,误差法和熵方法证明,采样间隔越大,两者越接近,因此,提出的模型可以定量描述拥挤交通流中车辆排队的演化速率.     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

无车日活动的交通影响及效果预测分析

无车日活动是在有限的时间内,在城市规定区域里限制非公交机动车辆的通行,以减少拥堵、污染和噪音,并鼓励人们使用有利于环保的交通方式。通过对无车日由来、绿色交通以及实施无车日的必要性进行分析,并以重庆市渝中区实施无车日方案的交通量调查数据为例,探讨了无车日的交通需求预测及其实施效果,从而为其实施相应的交通管制和其重要意义的分析提供一定的科学依据。     

无车日活动的交通影响及效果预测分析

无车日活动是在有限的时间内,在城市规定区域里限制非公交机动车辆的通行,以减少拥堵、污染和噪音,并鼓励人们使用有利于环保的交通方式。通过对无车日由来、绿色交通以及实施无车日的必要性进行分析,并以重庆市渝中区实施无车日方案的交通量调查数据为例,探讨了无车日的交通需求预测及其实施效果,从而为其实施相应的交通管制和其重要意义的分析提供一定的科学依据。     

交通拥挤负外部成本量化模型及应用研究

交通拥挤负外部成本游离于经济杠杆调控政策的价格体系之外，未能在市场价格中体现是导致交通资源配置失衡的关键。为科学量化交通拥挤负外部成本，支撑经济杠杆需求调控政策实现外部成本内部化，从交通拥挤造成的时间延误、交通事故、环境污染这3个维度解析交通拥挤负面经济成本，构建小汽车交通拥挤负外部成本量化数学模型。以深圳市为例，计算典型城市交通拥挤负外部成本。研究表明：深圳市每辆小汽车全年出行平均产生的交通拥挤负外部成本高达24460元，行驶约产生2.1元·km-1 的交通拥挤负外部成本，且当前交通需求调控政策未能实现小汽车外部成本内部化是导致小汽车竞争力强劲的关键因素。按照“用者自付”原则，经济杠杆调控政策收费费率应覆盖小汽车交通拥挤负外部成本，建议参照每辆小汽车2.1元·km-1 设定。     

Property Analysis of Urban Road Travel Time

To estimate arterial link traffic condition based on probe vehicles, it is necessary to investigate the fluctuation characteristics of road travel time with traffic condition. On the basis of micro traffic simulation model, this paper analyzes the fluctuation of road travel time with traffic condition, and examines whether the mean travel time can reflect the variation of traffic conditions including free flow, congestion to traffic jam. As a conclusion, (1) mean link travel time can be used to identify free flow, congestion, and traffic jam; (2) mean link travel time divides congestion condition, but cannot subdivide free flow condition; (3) in the condition of congestion, travel time is distributed as a two-peak mode, and the average travel time is difficult to be estimated by small size sample.     

北京市私家车车主出行特征调查研究

北京的私家车拥有量日益增长,随之而来的是日益严重的交通拥堵问题。适度调节私家车拥有量并合理引导私家车的使用,是目前缓解交通拥堵的主要对策。调查研究北京市私家车车主拥有小汽车的目的及其使用特征,将会为相关的政策制定提供依据。对412位私家车车主的调查表明：人们购车的主要原因为＂节省时间＂、＂出行更自由＂,而＂交通拥堵＂是影响其驾车的首要因素。在尾号限行日,相关车主更多地转向公共交通和出租车方式。因此,提供方便快捷、高品质的公共交通服务,将有助于降低人们对于小汽车的依赖。     

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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

地铁车辆段上盖物业交通影响评价问题研究

地铁车辆段上盖物业是在地铁车辆段上盖平台上开发的建筑，结合其较为特殊的交通特性，根据交通工程、系统工程学原理，判断车辆段上盖物业进行交通影响研究及交通优化组织的关键问题，构建评价标准，以深圳塘朗车辆段上盖物业为例，指导车辆段上盖物业的交通影响分析及交通组织。     

论兰州市“无车日”活动的交通环境影响

通过对＂无车日＂由来、绿色交通以及实施＂无车日＂的必要性进行分析,并以兰州市城关区实施＂无车日＂的交通量调查数据、环境监测数据为例,探讨＂无车日＂的实施效果,以期为实施相应的交通管制和公共交通的发展提供一定的参考依据。     

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云计算借助高速网络将各种计算能力联接起来,为交通信息提供了几乎无上限的可伸缩的计算能力. 本文分析了交通信息云计算的优势、特征、方法和部署,认为交通信息云计算也是一种信息高效采集和服务的概念,是实现交通行为控制的基础. 以车辆GPS定位信息的获取、传送、计算和应用为例,对比了浮动车信息现有处理模式与云计算信息处理模式,提出了以云计算模式产生高效用度、闭环可验证的个性化路径导航信息作用于海量驾驶员个体,实现控制性路径诱导的方法.