路段重要度法进行公路网交通量分配的进一步探讨

针对总量控制法中路段重要交通分配法存在的缺陷，将节点的交通发生强度及交通吸引强度应用于路段重要度分配模型，从而更加真实地反映了节点的社会经济、土地使用特性对交通分配的影响，使交通分配的精度提高，进一步完善了总量控制法理论。     

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在拥挤交通网络中,路段阻抗不仅与本路段车流量有关,也受其它路段车流量影响.本文讨论拥挤交通网络中同时考虑本路段和其它路段流量影响时Braess’悖论的性质及在系统最优分配下新增路段的作用.利用用户平衡(UE)和系统最优(SO)条件,计算得出Braess’悖论发生时交通需求具体范围及SO分配下新增路段有意义的交通需求具体范围,研究其它路段车流量对悖论产生概率影响及对SO分配下新增路段是否起作用的影响,讨论其它路段对UE分配和SO分配网络总阻抗差距的影响.结果表明,悖论发生概率,SO分配下新增路段起作用的概率及两种交通分配网络总阻抗的差距都受其它路段不同程度的影响,这为城市交通网络规划拓宽了思路.     

动态交通分配理论研究综述

动态交通分配能反映路网交通流的拥挤性、路径选择的随机性、交通需求的时变性等典型交通流动态特征,比静态交通分配有着明显的优越性。在简要介绍动态交通分配的重要组成要素的基础上,归纳总结动态交通分配区别于静态交通分配的六个典型特征：因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特性函数和路段阻抗函数。从路径选择准则、路径走行时间定义、出行者出行选择假定、动态网络交通流模型研究方法等四个方面对动态交通分配模型的分类进行综述性研究,分析不同模型的优缺点,并总结动态交通分配理论的未来研究方向,可为动态交通分配研究提供一定的参考。     

动态宏观路段行程时间模型研究

在分析和对比了静态交通分配和动态交通分配条件下的路阻函数的不同之处和静态交通分配下路阻函数局限性的基础上，根据交通流理论和集散波分析，提出考虑信号交叉口排队长度的有度动态路段行程时间模型(SQ)，该模型以在动态交通分配条件下的车流密度和交叉口信号参数为变量的动态路段阻抗函数模型，文中实例证明SO模型能适用于大型动态交通网络复杂的动态交通分配(DTA)计算．     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

超载条件下的交通分配对路网结构可靠度的影响

研究了道路网络在超载条件下的交通分配对路网系统可靠度产生的影响,推导了路段行程时间可靠度与路段饱和度的关系,将分配控制指标由路段行程时间可靠度转化路段饱和度;通过轴载转换公式,将超载作用问题转化为累计轴载次数增加的问题;由蒙特卡罗算法分别得出超载条件下交通分配前后路段路面结构可靠度,并基于串并联原理计算出分配前后道路网络结构可靠度。实例分析可知:以路段行程时间可靠度作为评价路网性能指标更合理,与实际情况更贴近;基于行程时间可靠度的交通流分配使整个路网系统可靠度下降。     

基于遗传算法的路网流量分配研究

基于轴载次数采用蒙特卡罗法计算路面结构可靠度。将路面结构可靠度看作路段连通可靠度,用广度优先搜索方法求出路网连通可靠度。为了将服务水平低的路段等级提升,利用遗传算法以路网连通可靠度最高为目标进行流量分配,最终提升整个路网的服务水平。并对比流量分配前后的路网连通可靠度与路网服务水平,给管理者提供参考意见。通过实例表明:遗传算法可以对路网流量进行有效分配。     

换乘约束下城市多方式交通分配模型与算法

基于超网络理论构建了可换乘条件下城市多方式交通系统的超网络模型,同时基于所建超网络,在考虑出行者的换乘规律和换乘行为等因素下,定义了可行超路径.将超网络的路段划分为行驶路段、换乘路段、上网路段和下网路段等4类,考虑出行时间、货币费用及舒适度感受3种因素,建立各类路段的广义费用函数及超路径广义费用函数.基于超路径费用,定义了有效超路径.在此基础上,提出城市多方式交通系统的随机平衡分配模型,并且提出了换乘约束下有效超路径和最短可行超路径的搜索算法.最后,通过一个数值算例说明所提出方法的可行性和有效性.     

基于转向的Logit交通分配算法

为避免交通分配中传统的网络扩展法在处理转向延误时的缺陷,通过分析网络基本要素节点、路段和转向之间的拓扑关系,借鉴Dial算法的基本框架,设计了一个基于转向的Logit交通分配算法。该算法以源点至路段的含转向延误的最短路径长度为依据处理各条路段,正向计算转向权重,反向分配路段流量和转向流量。算法计算结果与Logit路径流量和Dial算法数据相一致,该算法可直接求解既满足Logit路径选择概率又考虑转向延误对交通分配影响的路段流量和转向流量模式,而且Dial算法是其在转向延误为零时的一个特例。     

基于关键路段流量限制的动态交通分配研究

针对高峰期路网各路段流量分布的不均匀性以及出行时间延误大的现象,将关键路段引入到动态交通流量的分配中,考虑关键路段对路网上流量分布的影响,在进行动态交通配流的过程中对关键路段上的流量进行控制。本文以系统总出行时间最小为目标,建立基于关键路段流量限制的动态交通分配模型,根据高峰时段路网上流量的特性与不同路段的不同特性,将关键路段的流量限制在合理的范围内,把超出其容量的流量合理转移到其他路段上,进行流量的协同分配,保证路网的正常运行,提高路网效率,从而缓解高峰期拥堵现象。最后设计了相应的遗传算法对模型进行求解,得到了各路段上流量的合理分布。     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

基于认知差异的交通流动力学建模及仿真

车路通讯技术的发展为驾驶员提供当前和预测的交通状态信息创造了条件.本文考虑驾驶员的预测性及驾驶员群体对交通信息认知的异质性,建立了新的宏观交通流动力学模型.基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;通过仿真算例,分析了模型参数对交通流稳定性的影响.结果表明,驾驶员的预测时间、记忆时间、最优记忆流量差权重系数、驾驶员类型比例和记忆时间差异对交通流稳定性存在显著影响;而增大预测时间步长、记忆时间步长、权重系数和认知强度系数都可以有效增强交通流的稳定性;但交通信息认知差异增大却会破坏交通流稳定性.     

城市建设项目交通影响后评价模型

基于后评价原理、建立了城市建设项目交通影响后评价模型,采用权重判断法筛选评价指标,根据单准则AHP构权法确定各指标权重,通过计算偏差率,将各指标归一化。在确定的三级评价指标体系中,一级指标分别为交通需求预测后评价指标、交通改善措施后评价指标、交通可持续性后评价指标;二级指标分别为背景交通需求预测指标、项目交通需求预测指标、区域交通需求预测指标、公共交通需求预测指标、静态交通需求预测指标、土地利用改善指标、交通组织改善措施指标、交通适应性指标、经济影响指标、环境影响指标与社会影响指标。评价结果表明:成都市博远花园住宅项目后评价最大隶属度为0.527 7,评价等级为部分成功,评价结果符合实际。可见,评价指标和模型有效。     

平面交叉口信号控制多目标优化研究

从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面平衡交通效益出发,建立在饱和度约束下以通行能力、出行者平均延误、尾气排放量作为性能指标的平面交叉口信号控制多目标优化模型;模型可根据交通流状态的不同对控制目标有所侧重;最后运用遗传算法对模型进行优化。算例分析表明,该模型能较好的适应交通流状态的变化,可获得更好的交通控制效果。     

基于模糊数学的公路交通量预测方法

在交通量资料少且规律性不强的情况下,设计年限内平均日交通量和交通量年平均增长率两项参数不易直接确定,而与之相关的参数如人口、经济、汽车保有量等有着不同的权重。鉴于此,利用模糊数学和线性规划的有关理论,通过模糊预测模型对某地区的交通量进行预测,并根据不同的影响因素,采用不同的权重对其进行交通量分配。实例分析表明,该方法更加客观、合理,具有一定的应用价值。     

城市交通满意度定量化评价方法探讨

通过对一些城市交通状况的多种统计数据的调查分析,从大气和噪声污染、能源的无用损耗及道路通行状况等影响交通满意度的3个主要因素进行分析,建立了一套测试居民对城市交通满意度的数学模型。通过对城市道路密度、机动车数量和对环境的影响因子的定量化描述,给出了各种因素在模型中所占有的权值。为测试该模型最终量化数据能够真实、有效的反应各地居民对当地交通状况的满意程度,文章最后给出了各地满意度计算结果与实际原因的可能性分析,从而验证了本模型的正确性。     

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

基于改进灰狼算法优化BP 神经网络的短时交通流预测模型

准确的短时交通流预测是交通控制和交通诱导的依据. 提出一种基于改进灰狼算法(TGWO)优化BP 神经网络的短时交通流预测模型(TGWO-BP),有效提高短时交通流预测精度. 针对标准灰狼算法(GWO)收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题,提出一种自适应递减的收敛因子,使灰狼算法区分全局搜索和局部搜索;改进灰狼个体的位置更新公式,引入惯性权重,调节惯性权重大小使灰狼算法具有跳出局部极值的能力;对比分析TGWO-BP、GWOBP 、PSO-BP、BP这4 种短时交通流预测模型,结果显示,TGWO-BP的短时交通流预测模型误差为10.03%,达到较好的预测精度.     

基于变权的交叉口改善方案综合评价

基于变权理论建立变权综合评价模型对交叉口改善方案进行评价,可避免传统评价模型中采用常权的不合理性,同时可得出实施单向交通是改善交叉口交通状况最经济、有效的措施的结论.     

城市轨道交通综合评价研究——基于改进AHP的多级模糊综合评价方法

通过对轨道交通进行概括分析,指出轨道交通综合评价的重要意义,同时运用层次分析法的原理将城市轨道交通规划综合评价指标体系分为五个准则层,并建立了合理的评价指标体系。借此,就权重的确定、隶属度的计算、模糊评价矩阵的确定等提出了新的方法,建立了改进的AHP多级模糊综合评价模型,从而确定了城市轨道交通的各方面要素对城市轨道交通发展的影响,为城市轨道交通的规划和建设提供了决策依据。