基于主成分分析与BP 神经元网络的驾驶能耗组合预测模型研究

近年来交通领域能源消耗问题备受关注,本文从微观交通能耗预测出发,以实现北京市快速路基础路段的油耗预测为目的,基于出租车车载OBD/GPS终端,提取驾驶员微观驾驶行为数据,建立基于主成分分析与BP神经元网络的油耗组合预测模型,实现北京市快速路基础路段油耗的准确预测.结果表明：速度均值及标准差、最大车速、工况百分比、加速度及减速度均值、行驶距离和动能对油耗影响程度相对较高;同时模型能够实现城市快速路基础路段能耗的有效预测,预测精度达到92.46%.该方法的研究为城市交通能源消耗的监管与把控提供了支持.     

基于PCA的城市快速路基本路段服务水平评价

城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

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城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

公交车辆节能减排驾驶技术研究

本文通过实测数据分析了南京市公交车运行工况,结合实验所得排放数据,运用碳平衡法计算燃油消耗量。基于工况与油耗数据,分析两者之间的关系,发现加速工况的油耗贡献率最大,因此需要改善公交车辆的加速工况。此外应当选择合理的速度匀速行驶以控制匀速工况下的油耗量。并进一步分析了速度、加速度对油耗量的影响,发现当速度大于25km／h,加速度在0．1m／s^2-0．4m／s^2范围内,减速度在0．1m／s^2-0．1m／s^2左右时油耗量较小。最后根据分析结果,提出绿色驾驶理念下,针对车速及加减速控制的公交车节能减排驾驶技术。     

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法--以北京市为例

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一,生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施,并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训,利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量,明确生态驾驶培训的节能效果,形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%;对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异,生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。     

基于车辆微观行为的瓶颈路段交通流能耗研究

通过分析瓶颈路段车辆的微观行为,基于汽车燃油消耗微观模型提出了瓶颈路段的燃油消耗计算方法,并运用仿真软件进行验证,在此基础上探讨了瓶颈路段的燃油消耗规律。结果表明车辆经过瓶颈路段时增加的燃油消耗主要来源于车辆进入瓶颈时的减速、怠速及加速过程,车辆由瓶颈驶向下游路段的燃油消耗没有因为加速工况的存在而大于无瓶颈对照路段的燃油消耗,且交通量越大交通流燃油消耗受瓶颈的影响越大。     

高速条件下隧道出入口行驶速度特性

为明确山区隧道出入口区段的车辆运行特性和驾驶行为，揭示隧道洞口交通事故的发生机制，在高速公路和城市快速路各选择3座隧道，采集了小客车和货车在隧道出入口区段的断面速度，高速公路单个断面观测样本大于500 veh，快速路隧道单个断面样本大于1 100 veh，基于断面数据分析了车辆行驶速度的变化规律和影响因素，并建立了运行速度预测模型。分析结果表明:驾驶人临近隧道洞口时会减速，小客车速度降幅为12~21 km·h-1，货车速度降幅为2~10 km·h-1，货车速度降幅低于小客车；洞口位置小客车运行速度大于80 km·h-1，货车运行速度大于70 km·h-1；高速公路隧道出入口段的车速范围为75~110 km·h-1，快速路隧道出入口段的车速范围为60~88 km·h-1，高速公路隧道出入口段的车速普遍高于城市快速路隧道; 驾驶人进入隧道洞内适应环境之后会加速行驶，驶出隧道时有加速行为，但当隧道出口前方有小半径弯道和互通立交时，驾驶人会减速以适应前方的道路条件；隧道入口前100 m至洞口范围内的车辆减速度最大，货车减速度范围为0.23~0.58 m·s-2，小客车减速度范围为0.47~ 0.70 m·s-2；同一断面的速度观测值存在较强的离散性，表明车辆之间存在明显的纵向干涉，容易发生追尾事故。      

基于GIS技术的小间距互通交织区交通特性研究

利用Arc GIS技术对城市快速路和高速公路小间距互通上的出租车GPS数据进行分析,研究了小间距互通交织区纵向速度分布特性及分、合流区对主线交通流影响的范围。提出了划分单元路段连续分析的思想,并以各单元路段的平均速度及单元路段内各样本速度的标准差为约束条件来界定小间距互通的影响范围;在西安市东三环快速路、绕城高速上选择符合条件的小间距互通,进行出租车GPS数据分析。研究表明:小间距互通匝道出、入口范围内,交通流速度受交通量影响,交通量越大,交通流速度越小;分、合流区速度相对主线速度的下降幅度基本稳定,与交通量大小没有太大关系;分流区受分流车辆的影响程度要比合流区受合流车辆的影响程度大,影响程度体现在车速下降幅度、对主线车流的影响范围。     

轻型车与重型车高速公路比功率分布特征研究

在机动车油耗排放测算中,机动车比功率已经成为一个重要的参数.目前主要的油耗排放模型均采用比功率分布（VSP分布）结合油耗排放率的方法来进行微观油耗排放测算.为了将交通流状态与机动车油耗排放相结合,之前的研究已经对轻型车在城市道路上的行程速度与VSP分布之间的关系进行分析.本文将通过实例研究轻型车和重型车在高速公路上的VSP 分布特征.首先,采集轻型车和重型车在高速公路上实际运行的数据并以此建立轻型车和重型车的VSP分布;其次,对两种车型在高速公路上的VSP分布特征进行比较分析;最后,利用MOVES中提取到的油耗率,分析使用轻型车的VSP分布来进行重型车油耗测算所产生的误差.     

基于VISSIM仿真的生态驾驶行为对交叉口运行效率影响

机动车能耗与排放是造成现代社会能源短缺和大气污染的主要原因。除减少机动车使用、改进机动车能耗及排放等方法外,生态驾驶行为也是促进节能减排的有效手段。为分析生态驾驶行为对信号交叉口服务水平的影响,采用正交实验法对VISSIM仿真模型中的驾驶行为参数进行标定,并对仿真结果进行相应分析。结果表明:在自由流状态下,生态驾驶行为的运用能更好地达到减少燃油消耗和尾气排放的效果;在受限流状态下,生态驾驶行为则会对交通环境中机动车的燃油消耗和尾气排放起到负面影响。     

基于典型行驶工况的城市客车性能分析

基于原型客车建立了相应的仿真模型,分析了影响城市客车燃油经济性的因素。根据实际典型城市驾驶循环,对该城市客车的动力性和经济性进行仿真,得出了该客车具有良好的动力性和较好的燃油经济性的结论。同时对影响城市客车燃油经济性的几个主要使用因素也作了定量分析,提出了几条提高客车燃油经济性的措施。     

高速客运企业燃油消耗定额计算方法研究

对燃油消耗定额制定方法的研究是高速客运企业燃油管理的重要组成部分。采用数学建模的方法,针对影响高速客运企业燃油消耗的因素,结合现有的计算燃油经济性的两种方法对高速客运企业的燃油消耗定额进行科学的分析、计算,达到降低运输成本、减少能耗、完善定额的目的。     

智能网联汽车协同生态驾驶策略综述

为了跟踪近年来智能网联汽车(CAV)协同生态驾驶策略的研究进展, 分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度, 以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类, 重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明: 相比人类驾驶方式, 在任何交通流量CAV 100%渗透率的条件下和低交通流量CAV部分渗透率的条件下, CAV油耗节省效果显著, 最高可达63%, 而具有部分智能化和网联化等级的CAV油耗可至少节省7%;现有研究较少考虑人机共驾情况下, 驾驶人反应延迟和自动控制器传输延迟导致的轨迹跟踪偏离; 现有研究将车车通信/车路通信假定为理想数据交互过程, 未考虑通信拓扑、传输时延、通信失效与基站切换等因素对CAV生态协同驾驶策略的影响; 现有研究较少探讨多车道、交叉口转向-直行共用车道和U型车道等交通场景, 以及不同智能网联等级CAV与人类驾驶汽车、行人、自行车等共存的混合交通条件下的生态驾驶策略; 受限于自动驾驶技术和基础设施尚未成熟和完善, 真实交通场景下的测试验证工作尚未开展; 车辆控制、车车通信、多车协同、混合交通流场景、半实物仿真测试和真实交通场景测试等方面将是CAV协同生态驾驶策略的进一步发展方向。      

快速路与城市地面道路集成最优控制

分析快速路和城市地面道路的运行特点,建立一个集成快速路和地面道路的宏观交通流模型。分别运用METANET模型和Kashani模型来描述快速路与地面道路的动态行为。阐述快速路模型和城市地面道路模型的衔接机理—通过入口匝道和出口匝道来实现,然后对相关的最优控制问题进行说明,提出以通过快速路系统和城市地面道路系统的总运行时间最小为优化目标函数,并据此确定相应的优化控制策略,以取得最优的城市综合交通系统效益。