基于多色集合的立体车库车位分区管理建模与仿真

针对自动化立体车库车辆存取能耗高的缺点,以提高车库运行效率和降低车库运行能耗为目标,以车辆到达间隔时间服从泊松分布,车辆停留时间服从正态分布,建立车位分区管理的车库运行模型,在此基础上,采用多色集合理论对立体车库车位进行分区管理.编写仿真程序,通过比较车位分区管理和车位就近分配下的车辆平均等待时间和车辆平均运行能耗的仿真结果,证明了车位分区管理在提高车库运行效率和降低车库运行能耗上的有效性.仿真结果表明:在特定车辆到达间隔时间分布和车辆停留时间分布下,该车位分区管理模型能够使得顾客的平均等待时间减少0.05min并降低车库运行能耗达10.63%.     

信息系统下出租车运营市场网络均衡模型

目前在大中城市中应用智能手机叫车软件搭乘出租车成为受到广泛关注的出 行现象,本文通过考虑存在叫车服务即出租车派遣服务模式,建立了信息系统下出租车 运营市场网络均衡模型.该模型在获得出租车运营市场相关数据的基础上,通过设计的算 法可以求出各个节点的顾客平均等待时间.在数值实验中,分析了模型中不同参数值对于 算例网络中各个节点的顾客平均等待时间的影响程度. 结果表明各种参数值的变化对减 少顾客平均等待时间的影响不同,其中降低空驶过程中出租车司机选择乘客及服务模式 的随机程度对降低各个节点顾客平均等待时间影响显著,而各节点处乘客需求量和到达 的随机程度,以及叫车服务费用对于各节点顾客平均等待时间的降低影响并不明显.     

基于轨迹数据的过饱和信号路口排队长度分析

针对交通过饱和情况，利用网联车轨迹数据提供的车辆到达和停车位置等信息，提出一种基于交通冲击波的周期初始队列长度和最大排队长度的估计方法。基于网联车车辆轨迹确定车辆到达时刻、排队时刻、启动时刻及驶离时刻4个临界点的时空数据，并根据时空信息建立到达率估计模型，运用冲击波理论对每个周期初始队列长度及最大排队长度进行估计，应用微观交通仿真软件SUMO对模型进行仿真验证。实验结果表明：在网联车渗透率不低于20%的情况下，当v/c=1.0(v为实际交通流量，c为道路通行能力)时，初始队列长度MAE值小于6.5 m,MAPE值小于10%，最大排队长度的MAE值小于16.0 m,MAPE值小于11%，说明基于车辆轨迹的交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计过饱和交叉口的最大排队长度和初始队列长度。     

山区公路回头曲线的车道偏移行为与自由行驶轨迹模型

为揭示山区公路回头曲线路段的车道偏移行为和轨迹特征，建立了自由行驶轨迹模型；在一条山区复杂线形公路上开展了实车驾驶试验，使用高精度车载设备收集自然驾驶状态下的车辆行驶轨迹、速度和偏移数据；基于轨迹相对位置曲线定义了回头曲线路段左右转车辆的自由行驶轨迹模式；以曲线转角180°为界，建立了回头曲线路段车辆相对位置拟合模型，设计了基于偏移量的自由行驶轨迹计算方法，并以其他道路的回头曲线作为算例进行模型验证。研究结果表明:回头曲线左转车辆呈现出4种轨迹模式，右转车辆呈现出3种轨迹模式；车辆轨迹在回头曲线的入弯、弯中和出弯阶段均出现了较大的偏移，偏移量大于40%，此时车身侵占对向车道，不同的轨迹模式具有不同的偏移特征；不同位置所对应的速度与偏移量的分布较离散，当速度折减小于6.5 km·h-1时，驾驶人可以通过占用对向车道来降低回头曲线行驶时的速度折损；基于横向偏移量建立的不同曲线转角下的轨迹拟合模型中，当回头曲线转角约为180°时，拟合模型的精度最大，左转拟合精度介于0.90~0.97，右转拟合精度介于0.65~0.97；当回头曲线转角大于180°时，拟合模型最大拟合精度0.97发生在右转，当回头曲线转角小于180°时，拟合模型最大拟合精度0.89发生在左转。可见，本文建立的轨迹模型具有较强的适用性，可为山区公路回头曲线的行驶轨迹预测提供手段和方法。      

考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略

为避免车辆在交叉口的急加减速与启停现象,减少车辆燃油消耗和污染物排放,提出了一种考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略。首先构建了考虑驾驶员反应的交叉口处排队车辆的改进IDM跟驰模型,通过信号配时、车辆排队长度等信息估计排队车辆消散时间;其次,依据交叉口处是否出现车辆二次排队,将生态驾驶策略分类为“前方车辆在绿灯时间清空”和“前方车辆二次排队”两种情况,结合智能网联车与交叉口的距离等信息优化车辆行驶轨迹;最后将提出的生态驾驶策略与自由驾驶在不同排队长度场景下进行对比仿真实验。仿真结果表明：相较于自由驾驶,生态驾驶策略能够有效减少车辆的急加减速与停车行为,随着交叉口排队长度的增加,生态驾驶策略的优化效果更加明显;当排队车辆在第一个绿灯时间消散时,采用生态驾驶策略的车辆的总体油耗降低了9.98%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了11.69%、20.14%、1.66%和29.09%;当交叉口处出现车辆二次排队时,采用生态驾驶策略的车辆总体油耗降低了15.0%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了15.42%、27.51%、2....     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况，在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素，建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型；引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度；利用RV和AV混行场景跟车数据，以模型拟合精度最高为目标，对所有参数遍历寻优，进行标定；对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性，解析了车速对交通流稳定性的影响；设计了数值仿真试验，模拟了城市道路和高速公路2种常见场景，分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明:考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性；车辆速度越低交通流稳定性越差；考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势，更好地模拟AV的动力学特征；与FVD模型相比，在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s-1和13.12%，拟合精度提高了4.47%；与PATH实验室的ACC模型相比，在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%，拟合精度提高了1.21%。可见，该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制，以及AV和RV的跟驰仿真。      

考虑集结延误的列车编成辆数问题研究

货车集结是不可避免且耗时较长的技术作业环节，编成辆数与车辆集结延误时间密切相关.针对编成辆数问题，建立描述车辆在调车场集结过程的批到达批服务排队模型，分析车辆集结队长及延误时间等指标，并从经济角度求得最优最小编成辆数.结果表明，最优最小编成辆数受车组到达规律、车流到达强度和列车发车时间间隔影响.到达车组大小满足指数分布时，采用最优最小编成辆数策略节省经济效益优于几何分布和负二项分布；车流到达强度较小时，节省经济效益更显著；列车出发时间间隔分布满足几何分布时，效益优于负二项分布和均匀分布.     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系，为精准刻画其能耗碳排放强度特征，整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系，证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型，幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现，平均速度在10~60 km/h 变化时，液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%，双层车比铰接车高2.4%~13.3%；LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%；不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

基于实时信息的公交运行速度控制策略与算法研究

针对公交运行到站时间不稳定的现象,本文提出实时的公交速度控制方法,以车头时距平均绝对误差最小为目标进行求解.设计了3种公交运行场景,基于实时道路交通状态及乘客到达率,求解期望速度.并通过数值仿真对公交车头时距的稳定性、公交运行时间的可靠性、乘客等待平均时间及运行速度进行评价.结果显示,3种场景下,不考虑道路交通流影响的速度控制方法效果最佳,可以提高公交车头时距的稳定性(77.63%)及公交运行的可靠性(93.5%).如进一步考虑道路交通流影响,乘客的平均等车时间会略有增加(6.12%).因此速度控制方法更适用于受道路交通流影响较小或长度较短的线路.此外,本研究还发现,在要达到公交运行可靠性的目标下,公交站间运行速度并不是越快越好.     

基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型

公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。     

全寿命视角下的公共停车场PPP项目成本效益分析

为了保障政府和社会资本合作（Public-Private Partnership, PPP）的公共停车场项目合理的成本效益，应用全寿命周期理论，系统梳理了其成本效益组成结构及影响因素，建立了不同PPP模式下不同建筑形式的停车场（地下停车场、停车楼和机械式停车场）固定成本模型、年运营收入与费用模型和基于动态投资回收期的成本效益分析模型；探讨用地、停车收费及金融政策对不同PPP模式、不同建筑形式公共停车场动态投资回收期的影响，并以居住类公共停车场为例开展案例分析。结果表明：当内部收益率和收费价格一定时，对于机械式停车场和地下停车场，TBT（Transfer-Build-Transfer）模式动态投资回收期最短，其次为BOT（Build-Operate-Transfer）模式和BOO （Build-Own-Operate）模式；对于停车楼，BOT模式动态投资回收期最短，其次为TBT模式和BOO模式；当附属商业面积比例为20%时，不同建筑形式的居住类公共停车场动态投资回收期均小于15年，满足社会资本目标；土地价格一定时，增加附属商业面积比例可以使动态投资回收期缩短0.4~10年；转让停车场规模为小型或中型时，转让车位价格小于21.21万元，社会资本均可在15年内收回成本。     

停车场出入口布置相关问题研究

为了更加科学合理地设置停车场出入口,减少出入口对城市道路交通的影响,研究停车场出入口布置问题。在分析停车场出入口几何设计影响因素的基础上,根据入口道长度、出口车辆平均延误及出口服务水平,判断出入口与城市道路衔接的适应性,给出了出入口位置布置方法。同时引入停车视距,分析并给出了不同设计速度条件下出入口与上、下游交叉口的合理间距。最后,以大庆市龙宫停车场出入口设计进行实例分析,给出设计方案。     

基于顾客满意的多项目排队问题研究

为解决大型排队过程中等待时间长、顾客满意度低的问题,提出了一种多目标解决方法:该方法是一种面向排队者的增值服务,运用交叉销售和动态规划理论,建立了多项目策略模型,例证研究表明,多目标策略能有效提高排队者的满意度,增加企业的利润。     

考虑停靠能力约束的主干道公交车站长度计算

分析了影响公交车站停靠能力的因素,在此基础上构建了主干道公交车站停靠能力计算模型.在公交车站停靠能力满足需求的前提下,得到主干道最小站台长度计算公式.最后对魏公村车站进行了实例分析,计算该车站长度以检验模型的准确性,并利用VISSIM进行仿真比较分析.结果表明：计算得到的长度在对社会车辆造成的车均延误以及公交车辆平均在站时间方面都具有较大优势,车均延误减少0.2s左右,而平均在站时间减少约2.9s.     

实时动态停车诱导信息系统车辆排队模型研究

针对目前多数停车诱导信息系统（PGIS）中存在的指引信息静态化问题,建立实时动态停车诱导信息系统,对产生停车需求的车辆进行动态信息指引。传统的排队论模型对于车辆到达率取值存在一定的局限性,引入效用函数及驾车者行为模型对停车场的车辆现时到达率进行模拟,构造基于车辆现时到达率的实时动态停车诱导信息系统车辆排队模型,进而应用排队论确定基于停车场使用特征的对车辆的动态信息指引参数（车辆排队长度及等待时间等）,更为符合实际。     

基于船舶优先权的集装箱港口泊位分配问题

泊位作为港口的重要资源,它的有效管理对于港口有着重要意义。集装箱港口泊位分配问题（BAP）,实质是为到达集装箱港口的船舶安排最佳停靠位置与停靠时间。本文考虑到船舶动态到达的情况,以及实际操作中码头装卸效率对船舶在港作业时间和船舶优先权的影响,以最小化包括等待时间在内的船舶在港停留时间为目标,建立了基于船舶优先权的连续布置泊位分配模型。该模型是0-1混合整数规划模型,对于小规模问题,可采用商业优化软件求解,对于大规模问题,可设计遗传算法处理。算例分析表明,考虑了连续布置泊位分配问题的二维特性和船舶优先权,能够找到更符合实际的泊位分配方案。     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.