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11.
通勤交通出行特征是研究城市交通规划的重要数据基础,如何有效提取通勤出行特征成为研究城市居民通勤出行的关键。文章通过分析手机信令数据特性和通勤出行特征,利用手机信令数据挖掘的相关技术,建立通勤出行特征提取模型并进行实例研究,与传统的居民出行调查分析进行对比,验证利用手机信令数据进行通勤出行特征研究的可行性。  相似文献   
12.
出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的,为了研究出行车辆的动态路径选择行为,基于有交通信号控制的交叉口,利用有向图理论,建立城市交通网络路径的优化模型,用传统dijkstra算法进行优化,动态获得出行车辆的最优路径。最后引入简单实例说明研究的方法,计算机仿真结果表明该方法是可行、有效的。  相似文献   
13.
提出了两种不同疏散路径选择策略,即用户最优疏散策略(UE)和系统最优疏散策略(SO).前者依照个人最优路径,疏散车辆可以自由移动到另一条疏散路径使得相应疏散时间最短,后者通过疏散者之间相互协作或接受统一管理使得系统范围内出行总成本最小.通过对两者的比较研究,确立了疏散路径优化方案.以总疏散时间和疏散距离最小化为目标构建...  相似文献   
14.
运用Vissim软件仿真次干路上不同的人行横道间距条件下人车运行情况,得出行人过街时间、机动车停车次数、机动车停车时间和机动车行程时间这四项评价指标,将得到的评价指标运用层次分析法求出人行横道的合理间距.结果表明:次干路路段人行横道的合理间距的推荐值为250m.  相似文献   
15.
常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究。文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化。利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计算中具有更加趋近真实的等车时间;考虑到遗传算法良好的收敛性,以及发车频率易于二进制化编码的特征,文中设计相应的遗传算法对上述模型进行求解;以常州市B1路公交车线路高峰时段为例进行求解,得到最优发车频率为13.9,与三类经典发车频率确定方法进行对比分析,结果显示该模型的总成本相较于其他三种方法分别降低18.1%、1.5%、1.2%。以上研究结论表明,研究提出的发车频率模型通过协调乘客的等车时间成本、车内拥挤成本与公交运营的车辆购置成本、燃油成本,能够有效减少公交出行的整体成本。  相似文献   
16.
为保障路段行人安全过街,提高行人过街效率,设计了基于感应控制的路段行人安全过街系统.该系统分别采用视频和感应线圈实现对过街行人和路段车辆的自动检测,并据此设计行人过街感应信号控制方案,辅以“减速带式”人行横道、路段行人过街通道灯和智能人行道护栏3种过街辅助设施,实现时空上的人车分离.  相似文献   
17.
交通拥挤识别实质上是一种不平衡分类问题,通过解决不平衡分类问题,在数据层面对原始数据集进行重采样,并采用不同的采样倍率进行向上和向下采样,降低数据集类间不平衡程度,从而提高拥挤类识别精度.选取南京市虎踞路(主干道)某一路段作为研究对象,调查获得7:30-9:00交通流数据,并在此基础上,通过vissim软件仿真得到更多数据.借助weka软件平台运用朴素贝叶斯分类器进行分类试验,并对检测结果对比分析,结果表明重采样方法在对总体识别率影响较小的情况下,能够提高拥挤类的识别率.  相似文献   
18.
合理的左弯待转区设置可以大幅度提高左转车辆的通行效率。首先,针对不同交通饱和度的左转车道,探究了左弯待转区的设置条件及设置效益;其次,通过考虑待转区容量、绿灯间隔时间和机动车微观特性等因素,修正了左转车道通行能力模型;最后,基于南京市交通调查和VISSIM仿真分析,验证上述修正模型。研究结果表明:1)左弯待转区的渠化设计利于左转车道通行能力的提升,但随着交通饱和度的增大,通行能力的增量减小,左转车辆的最大排队长度增大;2)通过VISSIM仿真分析,在考虑了待转区容量等因素对左转车道通行能力的影响后,修正的左转车道通行能力模型可将误差控制在2%以下。  相似文献   
19.
在剖析区域货物综合运输系统构成情况的基础上,将影响网络容量可靠性的诸多要素分类,提出了综合运输系统即为复杂的COVIE系统这一概念.同时以综合货运网络描述模型为依托,采用较为成熟的网络保留容量概念,从COVIE系统的五个组成部分与货运网络容量的供给、需求和可靠性的关系出发,构建综合货运网络的可靠性分析框架及模型,有助于分析供给、需求的变动引起货运系统可靠性的变动,从而为相关部门的规划、建设、运营和组织管理等提供决策依据和技术支撑.  相似文献   
20.
提出一种基于事件特征来检测交通事件的监测系统.系统选取3个特征值,交通流、车辆角度和车辆加速度.从CCD摄像头获取图像序列之后做车辆检测,提取车辆移动方向、交通流和车辆加速度来获得检测结果.该方法通过计算得到正确率97.8%,误报率1.02%,检测时间只要30 s.结果表明,该方法比检测效果更好.  相似文献   
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