基于可靠度指标的斜拉桥索力监测测点布置优化

鉴于经济性与功能需求,对传感器测点进行优化布置是桥梁健康监测实施的重要环节。文中采用基于人工神经网络改进响应面法进行斜拉索极限承载力可靠度分析,提出以可靠度指标作为斜拉索测点布置的依据。以某大桥为例,进行了斜拉索极限承载能力可靠度计算,并以计算可靠度指标给出了斜拉索测点布置原则,可为后续斜拉索健康监测测点布置提供支持。     

铁路枢纽与常规公交换乘衔接评价与优化 ——以哈站北广场为例

将旅客由铁路枢纽换乘常规公交的过程分为站内组织、站外引导、客流疏散三个步骤。并将铁路枢纽与常规公交的布局衔接方式进行归类,从运能衔接与时间衔接两方面对两者的换乘衔接问题进行研究,提出"线路运能利用率""线路上客不均衡系数"及"线路到发可靠度"三个指标,对铁路枢纽与常规公交的运能与时间衔接特性进行评价研究,并建立运能匹配与时间衔接的换乘衔接优化模型。以哈站北广场为例,分析其在建成初期常规公交换乘衔接方面存在的问题,并根据实际情况从客流引导组织、线路运能优化与公交车辆调度等方面提出优化措施。     

高速铁路动态票价制定策略

为提高高速铁路在客运市场中的竞争力,文中通过浮动定价机制,达到乘客满意度提高和运营收益增加的双重目标。文中利用数据挖掘技术,建立线路每日发售量数据库,并通过多条件筛选的方法对未来的发售量进行预测。通过实时校验的方法使数据库自净,提高预测精度,还原真实的购票需求。建立动态期望模型,采用动态期望的方法建立随乘客需求变化的动态票价调整模型。并采用蒙特卡罗算法进行数值仿真,验证此模型可达到乘客满意度提高与运营收益同时增加的效果。     

蚁群算法下交通流分配对路网结构可靠度的影响

利用自编的MATLAB软件下的蒙特卡罗程序求解路面结构可靠度,并将之与道路网络可靠度相结合,得到能够更加反应实际情况的道路网络结构可靠度,并给出了其计算的数学模型。提出了以饱和度0.6作为交通流量分配的标准。鉴于目前蚁群算法理论研究方面的不充分性,将改进蚁群优化算法下的交通流量分配方法与传统的较成熟的解析型求解算法以道路网络结构可靠度为依据进行定量比较,通过具体的实例对比,在一定程度上验证了蚁群算法用于路网交通流量分配的正确性和可靠性。同时,通过改进的蚁群优化算法对拥堵道路进行流量分配前后的结果对比可知:在交通流量分配后,同一路网的道路网络结构可靠度会降低。这表明对路网中的拥堵道路进行流量分配时,其他道路上的车流量会增加、可靠度会降低,最终会致使整个路网的可靠度下降。     

基于可靠性的快速公交线路评价体系

从系统主体和乘客感知两个方面出发,根据快速公交的特点,对快速公交可靠性进行分析,并依此建立了以快速公交线路可靠性为目标,系统主体可靠性和乘客感知可靠性为准则,到站准点可靠度、换乘可靠度、线路容量可靠度、行程时间可靠度、出行费用可靠度及乘客服务可靠度为指标的快速公交线路可靠性的3层评价体系.将熵权算法和模糊综合评价方法相结合,对快速公交线路的可靠性作出评价.利用该方法对杭州快速公交一号线进行线路评价,证明了该评价方法的客观、合理性.     

基于BRT吸引圈层的公交线网优化重构方法——以常州市为例

现阶段公交网络布局及优化研究,大多偏重单条线路调整而缺乏对线网整体协调性的考虑,或理论性过强而可操作性不足.针对此类问题,依托常州市公交线网优化方案研究,提出了“网络节点重构,线路优化配合”的公交线网优化重构方法.在对BRT吸引圈层内的公交线路进行优化必要性判断的基础上,根据常规公交线路与BRT线路的位置关系及功能定位对常规公交线路进行分类,通过优化方法选择集提取线路优化方案.提出了关键节点的概念,搜索节点期望线重构网络,判断筛选方案,生成线路优化方案选择集.最后,根据总体优化目标函数进行方案比选,求解最优解,得到最终优化方案.经过常州市新建BRT二号线检验,优化效果明显,证明了该方法的可行性和有效性.     

随机扰动项呈离散分布的库存路径和定价问题的模型与算法

针对产品需求价格函数随机扰动项呈离散分布的库存路径和定价问题(Inventory Routing and Pricing Problem, IRPP)，利用随机扰动项的离散分布率和零售商库存服务水平要求，以供货商期望收益最大化为目标，构建IRPP优化模型，将禁忌搜索算法嵌入改进的粒子群算法中求解模型。3组不同规模的算例分析结果显示，在同样的零售商库存服务水平要求下，考虑需求价格函数随机扰动项与不考虑相比，供货商期望收益分别提高了3.1%、3.5%和3.8%。研究表明，产品需求价格函数随机扰动越剧烈，供货商的期望收益就会愈少，客户的产品价格弹性越高，供货商的期望收益就会愈大。研究结论可为供货商IRPP决策提供参考。     

基于粒子群算法的双目标可靠性网络设计

用离散的路段通行能力变量来刻画路网的随机性,建立了网络设计的双层规划模型。上层模型为基于路网期望总走行时间最小和路网净经济效益可靠度最大的双目标规划模型,下层模型为弹性需求下的用户平衡配流模型。采用增设多余需求路段的方法求解下层模型,采用基于向量的粒子群算法(VEPSO)求解整个双层规划模型。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,路网期望总走行时间和净经济效益可靠性为2个相悖目标;随着期望总走行时间下降,可靠度也有所降低;在可靠度不变的情况下,减少期望总走行时间,会导致总投资额的增加。在进行网络设计时,应结合总投资额和现实需要来选取最优解作为网络设计方案。     

路堤稳定性可靠度及目标可靠指标确定的探讨

确定路堤结构设计方法的目标可靠度是一个相当复杂的工程与经济相协调的问题.而校准法仅能从安全度和工程设计一方面确定目标可靠度,无法反映经济性一方面.所以建立公路使用年限内的以经济评价模式,引入可靠性优化方法对确定路堤结构的最优可靠度具有重要意义.本研究通过引入可靠性优化方法,建立公路使用年限内的路堤结构的费用现值作为目标函数来确定路堤结构的稳定设计最优目标可靠度.     

车路协同下考虑绿波协调的公交优先控制

在绿波协调控制交叉口群中,为分析公交优先控制对后续交叉口群的扰动,基于车流运行时间偏移分布,以概率期望描述了交叉口各相位绿时左端和右端时长变化引起的后续交叉口群在绿波带内、绿波带间的延误变化;采用组合优化的方法,以交叉口群在车速引导下的公交通行效益优化为上层模型,以交叉口群在公交优先控制下的延误优化为下层模型,对公交引导车速和信号控制参数进行协同优化.通过算例分析表明,公交优先控制模型有效提升了交叉口整体通行效益,最大化减小了对周边交叉口群的不利影响.     

基于道路连通度的路网可靠度分析方法

传统连通可靠性对于路段的状态划分过于严格,只有中断或连通两种状态.为了能完全体现路网的动态特性,本文建立了一种新的连通可靠性的评价方法,将路网中路段的可靠度从0、1二值扩展到[0,1]区间.作者结合北京城市路网中快速路与主干道的实测数据,分析了基于交通流状况分析的连通可靠性评价方法,并在此基础上,进一步分析了该评价方法...     

基于供需平衡的高密度开发区域道路网密度研究

为了合理确定城市高密度开发区域道路网的密度及等级结构,以道路网周转量最大和道路建设资金最小为目标函数,从高密度开发区域道路宽度研究入手．以交通供需平衡关系、道路用地面积控制、各级道路间距及功能要求等作为约束条件,建立高密度开发区域合理道路网密度模型,并运用此模型对上海市真如城市副中心道路网进行了分析,结果表明：主干路、次干路与支路最优的道路网等级结构为1：1．9：5．3,实现了高密度开发区域道路资源的优化配置,说明高密度开发区域道路网密度模型是合理的。     

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城市道路网络中,各等级道路之间衔接的合理与否直接关系到相关道路乃至整个道路网络期望功能的实现。本文以不同等级道路功能分析为基础,提出城市综合交通规划的道路网规划,以交通功能为主要目标的城市道路网络系统专项规划,以服务功能为主要目标的道路网络衔接规划的总体思路。结合以概率统计为基础的蒙特卡罗算法,分别计算交通功能和服务功能的系统可靠度,以作为不同阶段道路网络衔接的主要评价指标,并探讨道路网络衔接中的越级交叉问题。最后以郑州市某区域道路网络为例,验证了本文方法的可行性与适用性。     

基于功能分析的城市道路网络衔接评价研究

城市道路网络中,各等级道路之间衔接的合理与否直接关系到相关道路乃至整个道路网络期望功能的实现.本文以不同等级道路功能分析为基础,提出城市综合交通规划的道路网规划,以交通功能为主要目标的城市道路网络系统专项规划,以服务功能为主要目标的道路网络衔接规划的总体思路.结合以概率统计为基础的蒙特卡罗算法,分别计算交通功能和服务功能的系统可靠度,以作为不同阶段道路网络衔接的主要评价指标,并探讨道路网络衔接中的越级交叉问题.最后以郑州市某区域道路网络为例,验证了本文方法的可行性与适用性.     

上海市历史城区震后应急救援路网评价与优化

随着我国城市化进程加快,自然灾害问题也日渐凸显,作为主要自然灾害之一的地震正在严重影响着我国城市的公共安全.城市交通系统是城市重要的生命线,因此研究震后城市应急救援道路网络连通可靠度具有重要的现实意义.历史城区由于其建筑多为老旧平房,抗震性能差,而且城区道路空间局促,在遭遇地震时路网更易堵塞.本文以上海豫园区域路网为例,基于瓦砾堆积模型对震后路段通行概率进行计算,采用蒙特卡洛模拟方法对路网节点连接可靠度进行计算,对震后路网路段单元和节点的可靠性进行评估,并在此基础上判别关键路段和优化应急医疗救援路径.     

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路网容量可靠性是评价路网综合性能的重要指标之一,已越来越受到路网规划者和交通管理者的重视,而现有评价方法大多在确定路网最大容量过程中并没有综合考虑服务水平的约束。本文为在路网容量可靠性评价中更好地体现出行者及管理者对服务水平的要求,新建了基于服务水平约束的路网容量可靠性双层规划模型,以行程时间增量系数和饱和度系数为约束构建上层规划,结合用户路径选择行为的特点,选用SUE(随机用户平衡)分配模型作为下层规划。采用遗传算法和Monte Carlo 仿真相结合的方法求解容量可靠性模型。并给出了算例.计算结果表明,该模型能够较好地体现不同服务水平要求下的路网容量可靠性,并为城市路网规划、管理及路网性能的改善提供依据。     

协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计

根据常态事件下出行者风险规避的路径选择行为和非常态事件下兼具风险规避与后悔规避的路径选择行为,分别以可靠性和脆弱性指标描述常态与非常态事件下的路网性能,构建了协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计一主双从规划模型,其中上层模型为满足可靠性约束条件下的路网脆弱性指标最优（路网可达性最高）,下层模型分别为基于效用理论和后悔理论的随机用户均衡模型. 算例结果表明:与仅考虑脆弱性的模型相比,本文提出的模型在牺牲一定可达性的基础上可获得较高的路网可靠性;当投资预算为0.9 × 107时,平均路网可达性与路网可靠性分别为0.138 8和0.969 6,而仅考虑脆弱性的模型获得的对应指标分别为0.140 5和0.334 1,可达性指标减少了1.20%,可靠性指标增加了190.21%;此外,如果忽视出行决策行为差异,可能获得偏离实际的次优,甚至错误的网络设计方案,无法实现预期设计目标.      

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实际交通管理中，为了提高道路的利用率，减缓交通拥挤，交通规划与管理者在规划设计时会尽量将交通流均匀分布在各路段上，或者利用一定的交通管制方法将双向道路上不均匀 流量转为均匀流量，这样既不需要投资增加路段能力，又能充分利用现有资源。根据这种思想，张和高(2006)提出了交通流均匀分布下的双向道路网络设计模型，但是原有问题目标函数只是求系统总阻杭最小和交通流不均匀分布度最小，这对于网络可靠性分析来说不太适用，本文分别分析了这两种目标函数下的交通网络的连通可靠性，结果表明了这种道路调整方法对系统的连通可靠性有一定提高.     

居民出行效率与合理路网间距的确定

城市路网是城市交通与城市发展的骨架,但关于路网密度、合理间距并未得到充分认识。居民每次出行的总时间一般包括城市干路内的时间和干路所围合的街区内的出行时间,合理的干路网密度应当使二者之和最小。根据这一原理,构建了居民出行效率分析法,对合理的街区尺度、路网间距进行了推导。根据这一方法,得出如下结论：不同交通方式、不同距离出行所要求的合理街区尺度不同;即使优先考虑机动车的出行效率,路网密度所起到的作用也不可能通过宽而稀的路网来实现。     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.