城市CNG加气站布点优化的混合粒子群算法仿真

在城市内建设 CNG汽车加气站成本高 ,合理布局 CNG汽车加气站至关重要．由于城市CNG加气站合理布局问题涉及因素较多,为此,从加气站建设投资者、加气者及城市规划三个角度建立了车辆加气行驶费用最小化与企业经营利润最大化为目标的城市CNG加气站布点优化模型．根据问题的特点设计了加气站布点优化改进的混合粒子群算法．多次仿真运算结果表明,混合粒子群算法优化此类布点问题是有效的．对该问题的研究使城市CNG加气站的数量,类型及位置都得到了合理的确定,从而使资源得到了合理配置与充分利用,这将为城市CNG加气站的规划建设提供参考．     

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为了研究城市公共交通网络的动态特征,本文在现有公交网络模型的基础上,运用space P方法和space R方法分别建立了公交换乘网络和公交线路网络.然后将这两个网络作为子网络,并通过换乘网络中停靠站点和线路网络中的公交线路之间的联系构建了一类新的双层耦合公交网络模型.该模型能够很好地反映出行乘客与公交运营车辆之间的联系.基于耦合网络的同步理论,以非线性Lorenz系统为网络的节点,研究了双层耦合公交网络的同步问题.最后,采用Matlab仿真技术分析了公交运营中的人为调度、公交线路之间公共停靠站点的数目,以及站点之间的可达性对双层耦合公交网络平衡的影响.     

基于灰色系统理论的中心城与卫星城之间客运模式决策

加强中心城与卫星城之间的客运交通联系,对于带动卫星城市经济发展、缓解中心城市的土地与交通压力具有重要的作用。中心城与卫星城之间有多种客运模式可供选择。选择合理的客运模式要考虑安全、经济、高效、便捷、准时、舒适、可持续等多个因素。该文从建立客运模式决策指标体系着手,用层次分析法确定决策指标的权重,然后采用灰色系统决策理论建立了客运模式的决策模型。最后用示例对模型进行了验证,验证结果表明该决策方法可行。     

三车道中公交车密度对交通流的影响研究

通过建立三车道上的交通流元胞自动机模型来仿真三车道中公交车对交通流的影响.在模型中引入了小汽车和公交车的行驶特性.对两种车辆的换道规则考虑了司机的驾驶心理,合理控制车辆换道的概率.通过数值模拟得到了分别随小汽车和公交车密度的增大时,公交车和小汽车流量的变化规律.说明只要合理控制小汽车密度,公交车对交通流量的影响是有限的.但是当小汽车的密度较大时,公交车密度的增大会严重影响道路的交通流量.     

城市下穿隧道纵坡坡度和速度对驾驶人心率增长率的影响

为研究城市下穿隧道纵坡段驾驶人生理和行为特征变化规律,选取22名驾驶人在早晨5：00至7：00非高峰时段,交通状况几乎无差别的环境下,开展城市下穿隧道纵坡段实车试验。利用MP150生理测试仪和ECU车速采集设备采集驾驶人的心率值和车速值,应用单因素方差分析对数据进行差异性显著检验;并分析城市下穿隧道纵坡坡度和速度对驾驶人心率增长率的影响规律,构建城市下穿隧道上下坡段坡度、速度和驾驶人心率增长率关系度量模型,量化了坡度、速度与驾驶人心率增长率之间的关系。然后采用单因素敏感性分析方法对模型中的2个自变量（坡度和速度）进行敏感性分析。结果表明：在城市下穿隧道上、下坡段行驶时,不同坡度范围下的车速和心率增长率有一定的差异性,车速和心率增长率均随坡度增大呈现先增加后减少的趋势;城市下穿隧道上、下坡段,车辆速度均是在3.5%~4.0%坡度范围下的达到最大,在城市下穿隧道上坡段行驶时,3.5%~4.0%坡度范围下的驾驶人心率增长率达到最大,而在下坡段行驶时,4.0%~4.5%坡度范围下的驾驶人心率增长率达到最大;驾驶人在城市下穿隧道下坡段行驶时,心率增长率均值均高于上坡段,驾驶人在城市下穿隧道下坡段行驶时比上坡段更紧张;驾驶人心率增长率对坡度敏感程度要高于其对速度的敏感程度,坡度的变动比速度更易引起驾驶人心率增长率的变动,驾驶人的心理紧张程度受坡度的影响较大。     

基于TransCAD的城市公共交通规划方法研究

结合甘肃省天水市公共交通规划项目,探讨了TransCAD软件在公共交通规划中的具体应用,通过交通需求预测的"四阶段"、公交线网系统的建立及评价过程,对TransCAD的应用进行了研究,其应用实践验证了TransCAD在公共交通规划中应用的科学性与合理性.     

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明:设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

不发达网络环境下基于神经网络的危险品公路运输路径决策

随着经济的发展,危险品的运输量在大幅增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大。如何选择一条最佳的危险品运输路径,使其既能保证运输安全又能保证快捷地到达目的地,是决策部门面临的一个重要问题。文章在构建危险品公路运输路径决策指标系统的基础上,建立了危险品路径决策的BP神经网络模型,并通过一个例子证明了该决策模型的可行性。该方法有助于决策部门在不发达网络环境下选择合理的运输路径。     

基于粗糙集聚类算法的铁路通道客运市场细分

对铁路通道内客运市场的细分,是研究铁路通道客流分担、客运产品设计的基础. 根据宝鸡-兰州铁路通道旅客出行方式选择调查数据,结合粗糙集理论,首先,构建了铁路通道旅客出行方式选择决策表,对条件属性进行属性约简,并计算各属性的权重;其次,考虑到避免传统聚类算法的“维数陷阱”,提出了基于粗糙属性重要度的K-means聚类算法,并在UCI数据集上进行仿真实验;最后,运用该算法对调查数据样本进行聚类.结果表明：将铁路通道客运市场细分为6类时,具有最好的聚类效果;经统计分析发现,不同子市场的旅客出行行为有明显的偏好.     

确定环境下危险品公路运输路径多属性决策

随着经济的发展,危险品的运输量在大幅增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大.如何选择一条最佳的危险品运输路径,使其既能保证运输安全又能保证快捷地到达目的地,是决策部门面临的一个重要问题.在构建危险品公路运输路径决策指标系统的基础上,建立了确定环境下路径决策的层次分析模型,并通过一个算例证明了决策模型的可行性.该方法有助于决策部门选择合理的运输路径.