基于服务水平的公交车能耗评价方法

以北京市公交运营和能耗数据为基础,从车型、速度、满载率和公交专用道等角度量化分析了公交服务水平与公交能耗的特征关系.研究发现,公交运行速度与百公里能耗存在负相关关系,公交满载率和百人百公里能耗也存在较为明显的负相关关系.不同车型中,单机车的百公里能耗比双层车低约30%~40%,但单机车的百人百公里能耗却比双层车高约5%~15%.设有公交专用道的路段百公里能耗明显低于无公交专用道的路段.最后,以运行速度和满载率为主要参数构建了基于服务水平的公交能耗模型,并应用此模型进行案例研究.结果表明：在满载率超过60%时,人均百公里能耗下降缓慢;当平均速度低于40 km/h时,不同车型的公交车提高行驶速度可以有效的降低人均能耗.     

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为了推行公交优先政策,我国一些城市采取了各种策略和措施,其中公交专用道因设置方便易行、成本低而被广泛采用。但是公交专用道的实际运用效果与其所在路段的条件有着密切关系。基于实际交通调查数据,利用仿真分析方法（VISSIM交通仿真软件）,针对设置公交专用道的路段,研究其路段长度与公交专用道运行效果之间的关系。选取了路段行程时间、公交车延误、社会车辆延误和人均延误作为评价指标,对比分析了路段设置公交专用道前后这几项评价指标的变化。结果表明,在路段长度小于500米时,设置公交专用道往往会对路段的交通运行产生负面影响。     

公交专用道停靠站车辆停靠特征分析

本文首先根据公交专用道停靠站的设置方式对停靠站进行了分类,然后对公交专用道车辆的停靠过程进行了微观分析,通过调查数据对车辆的到达间隔与停靠时间特征进行了分析.分析的结果表明:对于到达间隔的分布规律,公交专用道停靠站设置在交叉口上游或路段中央时,公交车辆的到达间隔服从指数分布,当停靠站设置在交叉口下游时,受到交叉口交通信号的影响,车辆的到达间隔不服从指数分布,认为车辆到站服从一般分布;对于停靠时间的分布规律,可以认为服从正态分布.本文研究的结论可以为进一步研究公交专用道停靠站通行能力提供依据.     

公交道时分复用策略宏观交通流模型研究

城市中大量公交专用道的设置在提高公共交通通行效率的同时使原有社会交通的通行能力下降.公交车道时分复用策略的使用使社会车辆在不影响公交车行驶的前提下对专用道进行动态使用,以充分利用道路资源.针对这种应用场景,提出一种考虑公交车限速作用的路段宏观交通流离散模型,仿真结果显示该模型能实现公交道时分复用场景下的交通流演化分析.     

基于公交专用道的准点到站预测方法

公交准时定点到站是衡量公交服务质量的重要指标,也是居民公交出行的最大期盼。公交日常运营能产生海量的GPS定位数据,运用海量公交车辆GPS数据,基于站点、路段及线路维度,精准计算公交车辆运行时长及速度变化特征,并计算公交运行时间的可靠度,从而评估公交准点到站的可靠性。以厦门市公交专用道的开通为背景,提出基于公交专用道背景的公交准点到站预测方法,预测公交专用道上公交线路的定点到站时间,实现公交专用道沿线线路的"定点发车,准时到站"目标。     

信号交叉口左转公交专用进口道的设置方法

左转公交专用进口道的设置是实施交叉口公交优先的有效措施之一．合理设置左转公交专用进口道,使之与路段公交专用道相协调,必将大大减小公交运营中的整体延误和出行者的人均延误．本文主要研究在路段已设置公交专用道的条件下,在信号交叉口处左转公交专用进口道的设置方法及适应性分析,并在此基础上提出了左转公交专用进口道的设置条件．     

公交专用道效益评价及仿真-以广州市天源路为例

文中以广州市天源路公交专用道（华南快速广汕路）为例,在交通数据调查基础上,利用Vissim交通仿真软件分别建立实施公交专用道前后的交通仿真模型,分析广州市天源路的公交车运行速度、公交车旅行时间等评价指标,以便为其他公交专用道进行量化评价和后续公交专用道的建设提供参考。仿真结果表明：设置公交专用道后天源路上各路公交车的运行速度提升31．6％,公交车旅行时间减少24．1％,效益评价指标为A级。     

基于CAN总线数据的LNG公交车能源消耗分析

为研究公交车辆在正常运营中能源消耗的影响因素,通过CAN总线数据与公交IC卡数据的融合,从站点间断面以及站点两个层面对北京市液化天然气(LNG)公交车辆的能源消耗影响因素进行了相关分析。首先分析了不同道路等级下的能耗消耗,然后利用SPSS的相关性分析工具对能耗的影响因素进行了分析。通过分析发现,公交车辆在公交专用道路段的行驶速度约为非公交专用道的1.7倍,能源消耗约为无公交专用道的70%。能源消耗由高到低依次为辅路、匝道、主干路。同时在站点层面,车辆的能源消耗主要受到停滞时间、车辆的加减速时间、乘客的上下车人数的影响。期望通过此项研究能够帮助公共交通的运营和规划部门制定相应的政策,以达到减少能源消耗的同时提高公共交通运行效率的目的。     

基于CAN总线数据的LNG公交车能源 消耗分析

为研究公交车辆在正常运营中能源消耗的影响因素，通过CAN总线数据与公交IC 卡数据 的融合，从站点间断面以及站点两个层面对北京市液化天然气（LNG） 公交车辆的能源消耗影响 因素进行了相关分析。首先分析了不同道路等级下的能耗消耗，然后利用SPSS 的相关性分析工 具对能耗的影响因素进行了分析。通过分析发现，公交车辆在公交专用道路段的行驶速度约为非 公交专用道的1.7 倍，能源消耗约为无公交专用道的70%。能源消耗由高到低依次为辅路、匝 道、主干路。同时在站点层面，车辆的能源消耗主要受到停滞时间、车辆的加减速时间、乘客的 上下车人数的影响。期望通过此项研究能够帮助公共交通的运营和规划部门制定相应的政策，以 达到减少能源消耗的同时提高公共交通运行效率的目的。     

基于多源数据融合的干线公交车辆 行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

基于组合深度学习的快速路车道级 速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

基于多源数据融合的干线公交车辆行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度，在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上，提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合，其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合，对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析，其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测，其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%，优于ARIMA模型的11.69%，更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

基于分类车头时距的城市道路大型车影响分析

为量化大型车对城市道路交通运行的影响，提出基于大量车牌识别(License Plate Recognition, LPR)数据研究路段、交叉口左转、交叉口直行这3类车头时距，分析大型车影响的方 法。首先，将LPR数据按采集位置划分，提出差异化数据预处理流程，得到用于考察不同车道条 件下4类过车组合的车头时距集合；然后，以高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM)、对数正 态混合模型及高斯/对数正态混合模型这3类共13个子模型分别对上述所有集合建模，以最大期 望算法求解参数；之后，以Kolmogorov-Smirnov检验排除不满足要求的模型，综合赤池信息准则 与最小描述长度准则对剩余模型择优；最后，基于最优模型参数定量评价大型车对不同类型车道 的影响。以某城市区域多个卡口与电子警察设备采集的大量LPR数据验证方法有效性。结果表 明：路段与交叉口、交叉口各功能车道的车头时距不符合同一分布，宜区分建模；3个密度分支的 GMM拟合各类车头时距集合均有最佳表现，其他模型在不同阶段体现出不适应性；各种车道条 件下，大型车对相关过车组合的车头时距均值及标准差均有不同程度的影响，且该影响按照路 段、交叉口左转、交叉口直行的顺序依次递减。拟合结果可供大型车影响评价借鉴。     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

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在实施公交优先政策时,往往因没有对公交专用道和社会车道所应分担的交通量做出正确的估算而造成道路资源的浪费,以至于无法真正实现公交优先的目的.本文以公交车与社会车辆的行程速度差异为研究对象,通过分析设置公交专用道后两种交通方式间的转移情况,在保证公交车服务水平的前提下基于路阻函数研究了不同公交车比例下公交车和社会车辆的行程速度曲线,并确立了小汽车向公交车的转移关系.研究结果表明,针对不同的居民出行量及模型参数值,公交车在一定的比例范围内时小汽车用户选择公交出行,并使道路交通系统达到最优.该模型可应用于城市现有道路改造时公交专用道设置及确定公交车发车间隔的参考依据.     

多信号交叉口干线行程时间特性分析

城市道路多信号交叉口影响下的行程时间分布及可靠性是交通流理论研究中的重要方向 之一。本文基于灰色关联理论建立信号协调控制下的多信号交叉口行程时间影响因素模型。首 先,对车牌识别数据进行预处理,得到路段和干线行程时间数据;然后,利用Burr分布和高斯混合 模型对数据进行分布拟合,并进行拟合优度检验;最后,利用灰色关联法分析交叉口数量、干线长 度和干线流量与行程时间特性之间的关联关系。结果表明,单路段行程时间分布具有明显的双 峰现象,高斯混合模型适用于单路段行程时间的拟合;而Burr分布可以较好地描述多信号交叉口 干线行程时间分布右偏和高峰值的特征。交叉口数量、干线长度和干线流量与行程时间特性之 间有较强的相关性,且干线长度的影响更为显著,随着干线长度的增加,行程时间趋于一个稳定 的单峰分布,波动性减小,可靠性增加。     

基于换道概率分布的多车道交织区元胞自动机模型

交织区是快速路系统的重要组成部分，由于车辆频繁换道、相互作用复杂，容易造成交通瓶颈。本文提取城市多车道交织区时间分辨率为0.1 s、空间分辨率为0.1 m·px-1 的高精度车辆轨迹，分析交织区及相邻路段的交通流和车辆行为特性，提出分区元胞自动机模型。在上游和下游换道模型中，建立基于速度差、车辆间距的换道动机规则、间距规则及Logistic换道概率规则。对于交织影响区，建立考虑速度、间距及路径转换需求的换道动机规则，根据安全风险构建换道时机的多步决策规则，提出基于换道频率Gaussian分布模型的换道概率规则，并对主要参数进行灵敏度仿真测试分析，模型具备评估交织区不同换道状态的实际应用潜力。仿真与实测显示，本文 模型流量、速度、密度及换道分布等特性与实际相符，能有效反映车辆在不同位置的换道需求与强度差异性，刻画多车道交织区复杂的换道行为。