面向应急疏散的山区路网连通性研究

山区路网的连通问题加剧了灾害性事件所造成的影响程度。突发事件下交通路径部分中断,路网中剩余路径在应急疏散中承担着重要作用,便于分析路网中剩余路径的连通可靠性,提出了＂疏散连通度＂（CREE）的概念,根据山区路网特征,分析了多节点并行路径、多路段串行路径的疏散连通可靠性。针对山区路网现状,提出了山区路网连通性能的改善措施。     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

高烈度地震区公路网连通可靠性评价模型

针对高烈度地震区公路网连通可靠性的研究具有重要的意义.确立了从路段到路径,从路径到路网的公路网连通可靠性评价思路,在对公路单元可靠性分析的基础上,建立了路段、路径及路网的连通可靠性评价模型,研究成果为高烈度地震区的公路网规划建设、公路系统的抗震加固以及防灾对策提供理论根据.     

随机路网的最短路径问题研究

主要研究随机路网中的最短路径问题,首先给出随机路网的定义,建立了随机路网的模型,假定路段的费用是满足正态分布的随机变量,并给出从历史数据中得到此变量的均值和方差的统计学方法;然后得出路径出行费用的均值及方差的递推公式,将费用的方差当作一个限制条件,从而在Dijkstra算法的基础上,提出了带单一限制条件的最短路径算法,同时给出了算法的具体流程;最后用一个简单例子演示了算法的具体步骤,并在南京路网中验证了此算法的实用性。     

考虑拥堵成本的机场路网可靠性测算方法

为解决传统行程时间可靠性测算算法应用于机场路网的不足,即未考虑实际路网运行情况以及机场旅客出行成本问题,分别引入路段拥堵修正因子以及成本因子,构建机场路网行程时间可靠性测算模型,并且引入路网标准速度,用最小误差平方和的方法对改进后的测算方法进行验证.以南京禄口国际机场集疏运路网为例,改进后的路网行程时间可靠性测算结果与实际路网标准速度的最小误差平方和,即LSE的值为0.57,比传统的测算结果小0.03,说明改进后的测算结果更接近实际路网行程时间可靠性.测算出南京禄口机场集疏运公路路段行程时间可靠性在0.69~0.89内,路网行程时间可靠性测算结果在0.65~0.78内,机场集疏运路网行程时间可靠性存在分布不均,核心路段行程时间可靠性低等现象.改进的测算方法,在一定程度上解决传统路网行程时间可靠性测算算法与实际路况脱节的问题.      

城市道路网容量估计的双层规划模型

为了描述了城市道路网络对交通量的承载能力,以实现路网运行状态与服务水平的判断,对城市道路网容量估计的方法进行了研究。考虑城市道路网容量的影响因素,提出了基于路段通行能力的城市道路网容量定义,建立了双层规划模型,并提出迭代优化算法(IOA)实现模型求解。上层模型以路网容量最大为目标,下层是随机路径选择模型。以局域网为算例,验证了模型的有效性和可靠性,并将模型推广至任意区域网络计算。     

基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法

针对高密度路网诱导路径选择问题,基于图论对路网进行结构化选取,构建高密度路网模型。从节点评估的角度出发,提出综合考虑结构属性和交通运行状态属性的节点承载力指标。采用均质性、连通性2个指标评价路网节点结构属性,采用流量裕度、通行效率2个指标评价路网节点交通运行状态属性,提出一种基于TOPSIS算法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,优劣解距离法)的综合评价方法,实现对节点承载力的综合量化。基于节点承载力,构造路段承载力指标,采用重力模型和交通分配的方法将节点间的承载力分配到节点相连构成的路段上,并用路段实际交通条件修正即得到路段承载力。基于节点承载力和路段承载力,提出高密度路网诱导路径的确定方法。为证明本研究提出的高密度路网诱导路径选择方法的有效性,构建一高密度路网结构模型,同时采用本算法和传统Dijkstra算法规划诱导路径。结果表明:Dijkstra算法规划的路径虽为数学意义上的最优路径,但该路径途经低级节点,且需频繁切换道路进行交通转换,不符合驾驶员行车期望;本研究提出的基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法得出的路径虽比Dijkstra算法稍长,但路径均由高等级节点和道路组成,这样的规划结果更符合实际交通诱导系统需求,更能体现驾驶人员选路偏好。     

考虑行程时间可靠性的阻抗函数及其应用

目前对于交通网络上交通阻抗的选取一般选用时间、距离、费用等因素,其最优路径通常为最小阻抗路径。随着城市交通变得日益拥挤及影响出行因素的不可靠的增加,行程时间可靠性成为人们选择出行路径的一个重要影响因素。文中考虑这个因素,建立了行程时间可靠性函数,并对其进行变形处理,提出了行程时间可靠性费用的概念,将其作为路阻函数,将求解最大可靠性路径问题转化为求解最小行程时间可靠性费用问题,使路阻不但考虑了交通阻抗中最关键的因素即出行时间,又考虑了出行时间的不稳定性,更符合实际路网中出行者对于出行路径的选择行为,还能作为路阻费用在交通规划软件中方便使用;最后将该方法用于交通影响评价中交通影响范围的确定,并在TransCAD中进行了实现,将其结果与基于时间确定的交通影响范围进行比较,证明了该方法的可行性及实际应用价值。     

基于动态行程时间可靠性的单车辆路径选择算法研究

为了提高出行者的路径选择效率,从微观层面对随机动态路网条件下的单车辆路径选择问题进行深入研究。随机动态路网条件下,作为车辆路径构成单元的路段,不同时刻车辆在其上的行程时间具有明显的动态变化特征,若使用传统的最短路算法进行车辆路径选择,将某一时点的路段行程时间作为路段权值不能反映路段行程时间动态变化产生的影响,车辆路径选择结果容易造成误判。为解决此问题,按照集散波理论对于路段车辆运行状态的划分方式,首先以路段下游信号转换时刻目标车辆与排队车流队尾的相对位置关系为切入点,对路段行程时间进行分状态分类随机动态预测,然后建立对应可接受水平下的路段行程时间可靠性计算模型,最终分别针对简单网络和复杂网络的单车辆路径选择问题提出使用行程时间可靠性作为关键控制变量的三阶段车辆路径选择模型和权值异化的Dijkstra车辆路径选择算法。通过案例及对比分析表明,在出行者面临的简单网络中使用行程时间可靠性进行车辆路径选择可纠正仅仅按照单一行程时间进行车辆路径选择造成的选择误判,在复杂网络中使用行程时间可靠性作为路段权值异化的Dijkstra算法可迅速求出最可靠路径,有效解决了随机动态路网环境下的单车辆路径选择问题,是对路径选择问题研究的深入拓展。     

考虑燃油消耗的广义用户平衡分配模型

分析了交通分配中考虑燃油消耗的重要性及路段燃油消耗费用与路段流量的关系,将燃油消耗费用考虑到路段阻抗中,建立了相应的广义出行费用函数;假定固定需求情况下出行者以广义出行费用最小作为路径选择的准则,构建了考虑燃油消耗费用的广义用户平衡分配模型(GUE);证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的F-W算法;最后给出一...     

基于无师GFMM神经网络的公路工程工时定额测算方法研究

论述了工时定额的概念及影响因素、常用的工时定额制定方法、线性神经网络模型的不足。提出了一种模糊极大极小人工神经网络模型的工时定额测算方法,该方法不仅具有一般神经网络的优点,可以输入n维模糊量,而且能够直接处理模糊变量。同时,网络的训练采用无师学习方法,使得模型能够应付新出现的影响因素,从而可以解决新技术、新工艺的出现对工时定额的动态影响。     

汽车FlexRay网络的单节点容错同步算法

为了保证网络的安全性和可靠性,FlexRay协议要求网络中同步节点数目不能小于3个,这种制约限制了FlexRay协议在网络中节点数目较少情形下的应用。针对这种情况,本文提出了一种FlexRay总线单节点容错同步算法,该算法利用一个同步节点即可实现FlexRay的时钟同步,还能减少FlexRay时间测量的步骤和计算量。经实例验证,该算法可以在保证网络安全性和可靠性的前提下实现时钟同步。     

基于GBAS的公交出行最优路径选择算法

通过对城市公交网络的描述,结合居民公交出行路径选择的特征,提出了以换乘次数最少为首要目标,以出行距离最短为次要目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行最优路径选择算法。算法让分群蚂蚁从起点站行走至终点站后,在所有走过的路径中,通过对换乘次数和出行距离进行计算后选择最优路径,并对该路径上的信息素进行加强,其他路径上的信息素进行挥发,经过若干次外循环迭代后,分群蚂蚁会选择信息素最强的路径行走,即为公交出行的最优路径。用一个算例对算法的有效性进行验证。     

基于行程质量的随机用户平衡分配模型

提出行程质量的概念以描述出行者在不确定环境下的路径选择准则。将行程质量定义为行程时间和行程时间可靠性的线性加权和,综合了影响路径选择的两个不同的重要因素:行程时间和行程时间可靠性。假定在路段通行能力随机变化的情况下出行者以估计行程质量费用最小作为路径选择的标准,建立了基于行程质量的随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的MSA算法。在一个小型测试网络上的计算结果表明:模型能够反映出行者在随机路网中的路径选择行为。     

基于线性模型的导航路径图像检测算法研究

对智能车辆视野内的车道采用线性模型进行拟合，分析线性模型拟合车辆道的误差，提出减小误差的方法，并分析户外环境中几种典型光照变化和阴影响对智能车导航的影响，改进基于线性车道模型的边缘检测算法。实验证明：在JUTIV-Ⅱ上采用线性模型可提高导航路径识别的准确性，减少数据处理量和获得较高计算机处理频率。     

面向北京市路网特点的新型路径诱导算法及实现

结合北京市实际路网的同有特点,在基于Dijkstra算法的传统路径诱导算法的基础上,提出了新型的路径诱导算法,包含环路优先和支路优先2种路径诱导策略。引入了饱和度的概念对道路进行赋权,应用GoogleEarth技术实现了2种路径诱导。     

基于人体姿态估计的分心驾驶行为检测

为弥补现有驾驶特征提取方法的不足,提高分心驾驶行为检测的准确性和鲁棒性,将2D/3D人体姿态估计应用于驾驶人行为检测,提出一种适用于驾驶舱环境下的驾驶特征提取方法。首先通过将2D姿态估计网络Simple Baseline和分类网络ResNet进行融合,构建基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,并在分心驾驶数据集State Farm上分析不同数据增强方法、不同超参数、不同分类网络对模型性能的影响。其次,融合3D密集姿态估计网络DensePose与分类网络ResNet,构建基于3D姿态估计的分心驾驶行为检测模型。接着,在State Farm数据集上,针对模型的实时性和泛化能力,对比分析基于原始图像和基于2D/3D姿态的分心驾驶行为检测模型。最后,针对效果更优的基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,在分心驾驶数据集State Farm上,对使用不同姿态估计算法和分类网络的分心驾驶行为检测模型做了交叉试验,对比分析4个不同检测模型的优缺点。进一步地,将基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型应用于实际采集的驾驶图片,对模型的泛化能力和有效性进行了测试验证。研究结果表明:与基于原始图像的检测模型相比,基于2D和3D姿态的检测模型都能显著提高分心驾驶行为的检测准确率;基于3D姿态的检测模型在检测精度方面略优,但基于2D姿态的检测实时性更好,检测效率是基于3D姿态检测的4倍;在驾驶舱单一环境下,基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型能够满足分心驾驶行为检测的需求,在分心驾驶行为检测方面具有重要应用价值。     

Bi-objective routing problem with asymmetrical travel time distributions

Recent studies have confirmed that travelers consider travel time reliability in addition to average travel time when making route choice decisions. In this study, we develop a bi-objective routing model that seeks to simultaneously optimize the average travel time and travel time reliability. The semi-standard deviation (SSD) is chosen as the reliability measure because it reflects travelers' concerns over longer travel time better than the commonly used standard deviation. The Pareto-optimal solutions to the bi-objective model are found by using an improved strength Pareto evolutionary algorithm. Tests on a real-world urban network with field measured travel time data have demonstrated good performance of the algorithm in the aspects, such as computational efficiency, quick convergence, and closeness to the global Pareto-optimal. Overall, the bi-objective routing model generates reasonable path recommendations. The SSD-based model is sensitive to the asymmetry of travel time distribution and tends to avoid paths with excessively long delays. This would be particularly helpful to those users placing high values on travel time reliability.     

考虑异质性出行需求的主支线公交树网络优化设计

公交线网优化设计是指在一定的运行约束条件下,选择1组公交线路和相关频率以达到优化目标的设计过程,可以表示为一个优化问题。针对具有高异质性出行需求的主支线公交树网络,在考虑客流需求和运营约束的前提下,以用户和运营者的成本最小为目标,提出了1种多目标非线性混合整数优化模型。优化变量为候选线路服务频率。为求解这一模型,设计了1种基于改进的布谷鸟算法的高效元启发式方法。该方法包括初始候选路线集生成过程;基于MNL模型的公交分配过程;确定路线服务频率的改进布谷鸟算法过程。通过算例验证了该方法的有效性和适用性。数值分析结果表明,该算法通过对所有可能的候选路径的服务频率选择得到接近最优的公交线路网络。另一方面,通过保持高峰时的公交线路为有效备择线路,为具有异质性出行需求的网络的重新设计提供了更好的解决方案。此外,该系统在1次运行中产生了1组帕累托解,其允许公交线网设计师评估运营商成本和乘客成本并做出折中方案。通过比较3种算法的计算结果和CPU时间,证明了改进的布谷鸟算法的可靠性和有效性。另外还研究了最优公交网络设计与公交运行速度、总需求规模等关键设计输入参数之间的关系,分析结果表明,关键设计输入参数与最优公交网络具有一定的协同效应。模型与算法为实际的大规模主支线公交树网络的优化设计提供了1种有效的工具。