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城市交通状态可以用路网机动车平均行程速度来衡量,是居民出行行为在城市道路网络上形成的结果,随城市交通出行需求和交通供给的变化而动态变化．本文采用道路网络理想承载力来衡量交通供给,采用基于居民出行特性的机动车交通强度来衡量交通需求,使路网交通承载力与交通强度可以在同样的度量单位下进行比较,用交通负荷比来表示交通需求和交通供给的匹配程度,进而可以计算出以平均行程车速衡量的交通状态．最后,以北京市2005年数据为例,验证了模型方法的有效性．     

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本文提出了一套基于虚拟路网的容量均衡分析模型和方法。以虚拟路网（节点及路段）的交通负荷（V/C）为特征变量，采用虚拟路网PA反推技术与交通均衡配流组合模型，辨识路网的真实瓶颈点（段、区域），获得路网供需“均衡容量匹配参数”。以此匹配参数为准则，诊断现有路网的系统性缺陷。为评估城市干道路网与交通需求的宏观匹配水平、制定缓解交通拥堵对策和路网容量一体化均衡配置与改造，提供了新的系统分析理论和方法。     

考虑博弈的多智能体强化学习分布式信号控制

交通需求的不均衡和波动会增加分布式信号控制优化的难度. 由于现有独立动作的多智能体强化学习(IA-MARL)仅基于自身的历史经验做出决策，基于IA-MARL的分布式信号控制难以及时缓解交通需求不均衡和波动的影响. 本文融入博弈论的混合策略纳什均衡概念，改进IA-MARL的决策过程，提出考虑博弈的多智能体强化学习(G-MARL)框架. 在采用带有泊松到达率的道路网络流量不均衡输入的格子网络中，分别对基于IA-MARL 和GMARL 的分布式控制方法进行数值模拟，获取单位行程时间和单位车均延误曲线. 结果显示，与IA-MARL相比，G-MARL在单位行程时间和单位车均延误方面分别改善59.94%和81.45%. 证明G-MARL适用于不饱和且交通需求不均衡和波动的分布式信号控制.     

自动驾驶对交通运输系统规划的影响综述

车辆是交通运输系统的重要组成部分,伴随着自动驾驶技术的发展与应用,交通运输系统 将发生深刻变革。本文聚焦于自动驾驶技术对交通运输系统规划的影响,综述自动驾驶特点下 交通数据采集与管理手段、土地利用、停车需求、交通供需、交通需求预测、交通网络布局等方面 发生的新变化。在此基础上,从规划的角度出发,实现对自动驾驶环境下交通运输系统的再认 知,总结自动驾驶环境下交通需求预测、城市交通网络布局等新的交通规划方法与技术。通过对 交通运输系统的再认知发现：在自动驾驶环境下,交通数据具有细粒度、高鲜度的新特点;土地利 用模式将发生改变,城市将呈扩张和去工业化趋势,停车需求减小;交通系统供给能力和可靠性 提高,出行需求的时空分布将更为分散。交通系统规划方法的变化体现在交通需求预测和交通 网络布局两个层面：交通需求预测框架从“四步”框架转变为模型组合化和出行行为一体化的预 测框架,同时,需求预测的各阶段需引入对自动驾驶特征及其系统性影响的分析;交通网络布局 设计采用连续时域上的布局设计框架,有望解决传统交通网络布局设计的时滞性问题,可适应并 服务于动态变化的土地利用及交通需求。本研究认为,未来需重点研究自动驾驶对交通安全、交 通拥堵、公共交通规划、慢行交通规划等方面的影响。此外,解决自动驾驶实测数据缺乏的困境、 解析异构交通阶段交通系统的运作机理、应对交通需求反弹引起的供不应求、评估难以衡量的外 部成本等问题将是未来研究的难点。     

多模式疏散交通车队配置与车道分配协同优化研究

考虑疏散交通的动态性和风险性，研究多模式疏散交通车队配置与车道分配的联合优化问题。首先，根据不同类型车辆的自由流速度，将路网离散为多尺寸元胞网络，采用元胞传输模型模拟混合交通流。然后，以最小化疏散总风险为目标，将多模式交通协同的动态疏散问题描述为混合整数线性规划模型，引入惩罚项消除因模型松弛产生的“车辆滞留”问题。在 NguyenDupuis路网中分析不同疏散需求下的最优车队配置、车道分配、疏散效率和疏散路径。结果表明：存在一个疏散交通需求区间，相比单模式疏散，组织多模式车队能够进一步降低疏散总风险， 而且最优的公交车配置比例呈阶梯变化；受路网通行能力限制，路网利用率存在上限；疏散总风险指标对疏散需求的变化比网络清空时间更敏感；多模式交通共享的路段一般位于临近风险源的出口通道，大容量的公交车优先占用最短路线，以提升疏散系统的效率。     

Analysis of Micro-cars' Influence on Traffic Network Using a Microscopic Simulator

The environmental effects and network performance of mixed traffic, consisting of micro-cars and conventional cars, on a small network are investigated using microscopic simulations. After calibrating the simulation model, the effects of three assumptions concerning micro-car speeds are investigated using the model. First, the parameters needed for network performance evaluation are determined iteratively. The power required to meet total travel demand is then computed to predict emissions. A higher ratio of micro-cars in the traffic reduces emissions, as does a lower micro-car speed. To investigate travel efficiency, the main parameters used are average speed, total travel time and total delay time. The results suggest that a higher ratio of micro-cars has a positive effect on the network when their speed is the same as or a slightly lower than that of conventional cars, while a higher ratio of micro-cars has a negative effect when their speed is close to the average traffic speed of the base model. To obtain a suitable balance between desired environmental effects and road network performance, we recommend that the desired speed of micro-cars be set to 40–45 km/h on a small urban traffic network.     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

空气重度污染期间城市交通运行特征分析

近年来中国重度污染天气频发,严重影响居民生产生活。由于缺乏空气重度污染期间居民出行行为方面的分析,难以量化城市交通运行特征的变化。以北京市两次空气重度污染红色预警实践为契机,全面收集红色预警期间道路交通运行监测数据、交通排放、居民出行行为等多元数据,通过历史数据对比和交叉分析,得到空气重度污染期间居民出行需求、出行方式、出行时间等出行行为特征,以及道路交通量、运行速度等指标变化。结果显示：空气重度污染期间居民出行特征变化较大,需求降低、方式转移多元、出发时间集中;实施机动车单双号限行措施后,机动车日均氮氧化物(NOX)排放量减少19%,颗粒物(PM)排放量降低17%。     

基于城市交通容量分析的公交优先研究 ——以广州为例

基础设施扩容为主的道路交通和轨道交通建设,成为目前各大城市普遍采取的治理城市交通拥堵的主要手段,由于轨道交通建设存在资金和建设时间持续问题,如何对有限的道路交通资源重新划分成为治堵工作的关键.本文以综合交通模型为基础,形成以地面公交路权优先为突破口的交通系统容量优化方法,提出交通系统人次容量定义,构建度量舒适性和可控性的评判标准,建立层次化的公交专用道布设方法,动态调整地面公交和小汽车的路网资源比,保障地面公交路权,达到小汽车和公交出行时耗的相对均衡,实现交通的个体最优向系统最优的转化,形成一条落实公交优先的新路径.最后以广州市为例,将容量分析技术应用到实际路网,提出以公交专用道方案为主的道路资源定量分配方案,落实公交优先,指导广州市交通发展.     

不同交通方式的道路利用效率测度方法

道路交通拥堵问题的根本原因之一是交通量与道路面积之间的矛盾,而如何从微观角度定量测度不同交通方式的道路利用效率,尚没有成熟、公认的方法。围绕不同道路交通方式的客运周转量与运输过程占用的道路面积之间的关系,提出一种定量分析不同交通方式道路利用效率的测度方法。该方法反映了不同交通方式的载客量、运输距离、运输速度、运输过程的占路面积和占路时间等要素对道路交通的影响和作用机理。基于天津市区GPS车辆行驶数据,以小汽车、"步行+公交"出行方式为例,具体阐述该测度方法的应用。结果显示,完成同样运输量,小汽车道路占用面积是公共汽车的7倍。     

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基于行程时间对交通需求的影响,建立路段交通流模型,对路段交通流量稳定性及通行能力的退化状态进行分析.在出行者的交通需求具有弹性的情况下,路段行程时间越长,交通需求越低.模型中行程时间由道路上的交通状态决定,车辆行驶过程的计算利用MITSIM模型,通过数值模拟方法分析弹性需求对交通流的稳定性及通行能力的影响.仿真结果表明,在交通需求和路段性能相互作用下,路段交通流量趋向于稳定,非饱和状态下的稳定流量随着交通压力的增加逐渐上升到最大通行能力,而饱和状态下的稳定流量小于最大通行能力且交通压力越高通行能力退化越严重.因此在城市路网规划时,应综合考虑路网中各路段通行能力,避免路段通行能力下降.     

道路交通系统演化的非线性动力模型

为揭示各类交通规划管理政策和先进技术对道路交通系统的影响，构建了描述能源储备 量、机动车保有量和路网面积动态演化的三维非线性动力模型，重点对均衡解的存在性、唯一性 和稳定性进行分析。同时，通过数值试验验证了所得结论的正确性。结果表明：若所有变量及参 数为正，则有实际意义的均衡解唯一且稳定；若满足可供机动车行驶的能源增长率降低城镇开发 边界扩大、共享泊位供给量增加、机动车的平均能源消耗量增加中任一条件，则均衡平均车速提 高；当满足一定条件时，路网面积和路网容量的换算系数增加会提高均衡平均车速；存在最优行 驶机动车比例，可使均衡路网饱和度达到最低。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

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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.     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

降雨对城市道路行程速度的影响

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.     

基于模糊推理的区域路网交通状态分析方法

为准确判别区域路网的交通状态,对区域路网交通流的宏观特性进行了详细分析,建立了路网交通状态评估指标体系。结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,基于模糊推理技术提出了路网交通状态分析方法。以城市主干道路网为例,验证了路网交通状态分析方法的有效性。该方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供基础信息。     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

基于边界速度的城市路网承载力估计方法

为了估计路网瞬时所能承载的车辆数,首先建立在途车辆数与路网均速的关系,推算路网运行的边界速度;其次,提出路网中车辆速度分布的概率模型,并建立车速分布参数随路网均速变化的动态模型;进而,将边界速度代入动态模型获得对应的车速分布参数,恢复对应的车辆速度分布;将车速分布与交通流速度—密度曲线进行匹配,获得不同密度条件下车辆数所占比例;待求车辆总数乘以密度分布得到不同密度下的车辆数,不同密度下车头间距之和等于车道加权的公路总里程,解方程得到车辆总数。以北京市为例,用来自1.2 万辆私人小汽车的浮动车数据分别估算了北京市中心城区1 368km2范围内快速路、主干路、次支路三个等级路网的承载力。结果显示,该方法计算效率高、操作性强,适用于大规模路网测算,在交通运行仿真、分析及控制领域具有广泛的应用前景。     

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城市道路交通运行状况信息（路况信息）的准确、实时的获取和处理是交通诱导、交通控制等应用的基础。而路况信息一般用路段平均通过时间和平均速度来表示。本文在分别对基于平均速度和基于平均通过时间的算法误差分析的基础上，提出了基于浮动车技术的城市路况计算方法。并利用广州市出租车综合管理系统提供的浮动车数据，结合车牌计时和跟车测试等实验对该方法的有效性进行了验证。实验结果表明本文所提出的方法是有效且实用的。