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目前交通流理论研究的主要对象为高速公路，与其相比，城市快速路交通流则具有明显不同的特点。交通科学是一门实证科学，本文在实证数据的基础上，首先对城市快速路交通流速度概率分布进行了研究，分析了在不同密度条件下速度概率分布的特性。在此基础上，在流—密平面中将交通流划分为自由流、谐动流、同步流和堵塞4个稳态相位，并具体讨论了各个相位的性质，定量标定了每个相位的区域范围。     

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针对目前国内外匝道连接段通行能力计算以美国HCM为主的现状和不足,研究发现城市快速路入口匝道连接段车头时距服从Weibull分布规律,利用改进的Drew方法及实际现场调查交通流数据确定了临界车头时距和随车时距,建立了城市快速路入口匝道连接段通行能力的间隙接受计算模型,并利用数值积分法进行计算和求解,从而得到了主线不同设计速度及不同加速车道长度条件下的城市快速路入口匝道连接段可能通行能力值。研究结果表明,快速路匝道连接段通行能力随加速车道长度和主线设计速度的增加而增加,变速车道长度大于400 m时通行能力值趋近于基本路段通行能力。     

城市快速路单车道车头间距的研究

为了研究城市快速路不同车型在单车道自由流状态下车头间距分布现象,文章基于交通调查和系统数据采集的方法,通过统计分析解析了城市快速路单车道自由流车头间距分布规律,得出了自由流状态下城市快速路单车道车头间距符合负值数分布,不同车型之间的车头间距分布也不同的结论.利用数理统计的方法对实测数据进行分析处理,分析当前车为小汽车、后车为出租车时,车头间距较大;而前车为出租车、后车为小汽车时,车头间距较小,车头间距与流量成反比关系.     

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在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

不同交通流状态下的车头间距分布

采用实地调查方法,将车头时距经速度转化成车头间距,并利用实测流量进行饱和度的计算,进而对车头间距进行深入的研究,得出不同交通流状态下车头间距的分布特性．自由流阶段车头间距分布是属于负指数分布,稳定流开始车头间距属于移位负指数分布,至稳定流后期车头间距分布只有部分属于移位负指数分布,r值随着交通流量的增加会缩小;在稳定流后期（0．53～0．63）和不稳定流（0．64-1）一般采用爱尔朗分布拟合．     

城市快速路交通流特征分析

城市快速路交通流与高速公路相比具有明显不同的特点．高速公路的理论研究主要是交通流。交通科学是说证科学．运用其实证数据分析了在不同密度条件下城市快速路交通流速度概率分布的特性。在这基础上．在流密平面中将交通流划分4个稳态相位．别为自由流．谐动流．同步流和堵塞．对4个相位的区域范围进行了定量标定．并具体讨论了其各自的性质。     

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由于环形交叉口入口车辆直行和左转的绕行而避免了流线冲突,交织区存在着大量的分流、合流行为,车流运行特性复杂. 通过对环形交叉口交织区的摄像调查,测算并分析在该区域的合流与分流运行行为的速度分布、换道位置分布,合流车与环道上前后车的车头时距分布,以及可插间隙的利用等规律,研究发现环形交叉口交织区运行行为具有以下特性：外环道车速比内环道的车速大,合流车的车速最低;分流行为发生于合流行为之后;当可插间隙增大时,合流车速有增大的趋势;对于较小的可插间隙,通常后车时距大于前车时距;多车道环形交叉口的当量车流的临界间隙小于单车道环形交叉口临界间隙.     

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为了达到有效引导交通流的目的，首先从驾驶心理学的角度将驾驶员对交通标志的识别和对所驾车辆的操作过程分为7个点6个阶段进行研究，在对已有交通标志设置条件进行分析的基础上，得到了交通标志位置设置的依据，然后对驾驶员由城市快速路外侧2车道向外侧1车道的车道转变过程进行了微观分析，在此基础上利用概率论方法，得到了车辆由外侧2车道向外侧1车道汇合时操作行动距离 的理论模型，进而得到了城市快速路出口标志位置设置前置距离D的理论模型，最后通过实例计算得到了城市快速路不同设计车速下出口标志设置的前置距离．     

车头时距混合分布模型

为描述车头时距分布特性,基于二分车头时距的基本思想,将行驶车辆状态分为跟驰状态和自由流状态,在分析其运行特征的基础上,建立了能同时描述这两类状态对应的车头时距分布特性的混合分布模型.应用实测数据,通过EM(expectation maximization)算法确定模型的相关参数,并结合参数取值分析了路段上、下游和不同车道内车辆行驶统计特征的差异性,最后,进行了实例验证.研究结果表明:混合分布模型在实验路段各处均可通过卡方检验;与负指数分布、爱尔朗分布和M3分布相比,混合分布模型对车头时距分布情况的拟合精度平均提高10%以上,且对快速路入口匝道通行能力的计算结果与实测值较为接近.     

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借鉴定性推理中描述参数的相关方法,首先提出了描述城市快速路各车道交通流同态程度的概念——同态度量指数（Homogeneous Measure Index ,HMI),大量对快速路的实证研究得到的HMI指数反应了不同情况下交通流状态的定性差异。通过对北京环路交通拥堵发生与消散过程的观察和分析,本文发现当交通拥堵发生或消散的过程被触发时,不同车道交通流的同态度量指数HMI会发生定性跃迁变化,并且各车道交通流的同态性变化将是一个“同态 非同态同态”的过程,因此可以利用这一性质,将HMI作为一个指标来对城市快速路交通拥堵是否可能发生进行预警。     

有时间约束的城市配送网络结构研究

城市配送网络结构设置应考虑服务水平和成本两个影响因素。针对有时间限制的货物配送,以城市配送网络总费用最小化为目标,研究不同配送需求下的最优城市配送系统结构,建立非线性混合0—1规划模型。用蚁群算法求解,得出满足时间约束且使系统成本最小的城市配送网络层数和节点设置情况。对城市配送网络的设置进行实例分析,以验证模型和算法的可行性,为城市配送网络的建设、运营和优化提供理论依据。     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

城市道路交通事故分布特点及预防对策

针对目前中国城市道路交通事故发生次数多、发生频率高、城市交通安全问题突出的特点，通过对以西安市作为典型的城市道路交通事故的研究，提出了城市道路交通事故的时间分布、空间分布、人群分布等特点，即交通事故时间分布存在“高峰”现象，多发区域分布在城乡结合部位和主干路上，机动车驾驶员是事故的多发人群，但行人引发的事故死伤严重；在此基础上针对这些特点进行了成因分析，并进一步探讨了控制和减少城市道路交通事故的相关对策。     

不同功能城市道路的车辆横向分布特征

针对城市道路路面设计中车道横向分布系数的使用情况,对交通性干道、综合性干道和商业性干遭这三种类剐的干道分别进行交通调查,并提出四车道、六车道城市道路的车道分布系数,有利于更科学合理地进行城市道路的路面设计。     

考虑边界条件不确定性的城市交通拥塞风险分布迁移规律研究

为分析交通联通边界(交通量、交通扩散系数)对特定城市研究区域内交通拥塞迁移规律的影响机理。本文从新的角度考虑城市交通拥塞风险分布迁移规律，将污染质迁移数值模拟模型运用到城市道路交通拥塞风险迁移中。首先对贵阳某区域2020年6~7月的城市交通调查数据及爬取的部分高德地图数据进行处理，并将研究区域以交通联通边界、交通隔断边界、区域分区边界划分为区域1和区域2。在此基础上考虑交通联通边界并建立基于城市交通拥塞风险分布及迁移数值替代模型，并运用Monte Carlo方法对贵阳某研究区域的输入输出结果进行统计分析，并将实际路网数据值输入替代模型，将结果与路网真实情况和高德地图情况进行对比，所建立模型 的预测精度比高德地图高3.7%，且模拟交通拥塞风险迁移规律较高。结果表明，交通联通边界对城市交通拥塞迁移数值模拟模型预报有很大影响，统计分析研究区域模拟模型的结果，可以有效评估不同交通联通边界条件对研究区域交通拥塞风险分布情况和准确预报研究区域内遭受不同 交通拥塞程度的风险。综上可知，本文建立的模型能高效精准分析城市交通拥塞的风险分布迁移规律，可为城市路网分区分段分点治理交通拥塞提供新的参考。     

地铁公交线路合作博弈研究

维系地铁和公交线路间的合作运输联盟,需要公平合理的分配合作产生的收益。针对这一问题,本文基于合作博弈理论,提出合作收益分配模型。考虑线路间的结构关系,将合作运输分为联合运输模式和共同运输模式,分别构建收益分配模型。在联合运输模式中,考虑不同线路在出行路径上的连接顺序,在收益函数中引入贡献度参数,重新分配路径上的合作收益。在共同运输模式中,基于夏普利值法,引入修正因子对合作运输产生的收益进行再分配,其中修正因子受到运营商在合作中的贡献、成本和风险3个因素的影响。最后通过先联运再共运的分配步骤,将模型应用于具体算例。计算结果表明,合作收益分配模型可以公平合理地分配合作收益,维系地铁公交线路间的合作运输联盟。     

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在城市轨道交通的线路网络形成、实行一票换乘并伴随投资主体多元化时,需要建立公平公正的票务清分机制,本文提出一个基于乘客旅行实际时间分布计算各路径上乘客比例的新方法.根据交通卡中的进出站的时间记录,计算出在一段时间内在一对出入站之间完成旅行的所有乘客的时间分布,以这个分布为依据计算在这段时间里各路径上的乘客比例.采用数值模拟的方法在一对有两条有效路径的出入站间产生乘客旅行时间的数据,然后根据这些数据进行客流比例计算.结果表明,即使两条路径的运营时间差异很小也能实现较准确的比例划分,这种动态计算客流分布的方法能更准确地反映实际客流分布.