城市主干道调头口设置探讨

随着城市的不断发展,城市主要干道中调头需求已成为交通流中不可忽视的一部分。该文通过对北京市通州区城市主干道现况调头口的运行状况进行调查研究,分析车辆调头对交叉口交通功能的影响程度,就如何合理地设置调头口,得出初步的结论,从设计和管理的角度提出建议以供参考。     

基于土地利用的开发区交通需求预测模型研究及应用

该文提出了基于土地利用的开发区交通需求预测模型,并将其应用于实际规划工作。首先提出了基于土地利用的交通需求预测的体系框架,建立基于土地利用的居民出行生成预测模型,确定了用于出行分布预测的重力模型以及用于出行方式分担预测的距离竞争曲线模型,在此基础上,将所建立的模型应用于营口沿海产业基地的综合交通规划中,参考国内相关城市案例数据及营口老城区居民出行调查数据标定了上述模型中的参数,研究表明预测模型在开发区的交通规划中具有良好的应用效果。     

信号交叉口右转机动车与行人和非机动车冲突研究

研究的主要内容为:未设置右转专用相位的信号灯控制道路交叉口右转机动车流与行人和非机动车的冲突行为,包括冲突数据的采集和提取、右转车流受到干扰前后速度与过街时间对比分析以及机非冲突速度-距离模型。以现实交通数据为基础,通过软件提取右转机动车与行人和非机动车冲突数据,建立标准统一的冲突数据库,以此为基础对比分析右转车流正常行驶状态和受到干扰情况下通过道路交叉口时的车速和过街时间,并建立右转车辆距离机非冲突点不同位置时所对应不同速度的统计模型。研究结果对右转专用相位设立标准的建立和相应信号配时方案的设计具有一定的工程指导意义。     

双车道公路线形连续性分析与评价

针对公路线形连续是保证汽车安全行驶的基本要求,以运行车速为中介,提出了相邻路段运行车速相协调的路线设计理念,并参考国外双车道公路及国内高等级公路线形连续性评价标准,提出了双车道公路线形连续性评价标准。经实例分析,证实所提标准较为合理,从而为设计和改建双车道公路提供了重要依据。根据分析结果,讨论了该路段事故多发点产生的原因,并提出了相应的改善措施。此外,从驾驶员行驶舒适性的角度对线形的舒适性作出了评价,并提出了双车道公路线形舒适性的评价标准。     

交叉口行人过街心理及交通行为分析

行人与机动车的冲突是影响交叉口运行效率的重要因素。研究交叉口行人过街心理及行为的意义,分析行人过街过程及心理特征,总结行人过街等待时间、穿行速度特征、可接受间隙、违章行为及道路交通环境对行人心理和行为的影响,对行人的违章心理进行论述,并提出减少行人违章的措施。     

基于道路因素的交通事故预防对策分析

要有效地预防和减少道路交通事故的发生,实现道路交通的安全、畅通与高效,就必须将人、车、路、环境信息和管理等因素作为一个有机的系统进行综合考虑,以分析交通事故与各种诱因的发展规律。通过对我国交通安全现状的简要分析,结合国内外的经验,就道路因素中的线形、线形组合、交叉路口、坡度、路表状况、交通环境等因素与交通事故的关系进行阐述,并提出相应的事故预防对策。     

不确定性视阈下的战略管理

由于存在各种不确定性,企业不可能寻找到一种最好的战略管理办法,因此企业应当寻求适度管理,以避免出现管理刚性,失去对不确定性的应变能力。企业应该确立这样的观念,即管理不确定性将成为企业家的主要职能;正确地认识不确定性、化解不确定性,乃至创造并利用不确定性,将是企业家必修的内功;驾驭不确定性将成为企业的核心竞争能力。本文首先归纳提炼出不确定性的五种类型,在此基础上给出了管理不确定性的认知理念,提出了在战略管理中需要特别重视的不断试错、应急和学习及激活右脑等问题,最后指证了突变式变革与创新的主张。     

基于灰色马尔可夫理论的油气管道腐蚀剩余寿命预测

以灰色理论的标准GM（1,1）模型和马尔可夫TPM理论为基础,提出了基于灰色马尔可夫理论的油气管道腐蚀剩余寿命预测方法。利用灰色马尔可夫理论预测腐蚀油气管道剩余寿命的步骤主要包括：最大允许腐蚀深度的确定,腐蚀速率的预测以及剩余寿命预测。并基于该方法,采用VB系统开发了实用软件,简便可靠。该方法可以在腐蚀速率波动比较大的情况下预测油气管道的剩余寿命,为油气管道腐蚀检测周期的确定提供了科学依据。     

低等级公路特长隧道半横向通风应用与探讨——九寨仙境隧道通风设计

双向行车的隧道通风,除了维持洞内空气的卫生标准和规定的视距外,还必须有利于火灾时的排烟和人车避难,这在特长隧道是很困难的。我国已建成的4 km以上的双向行车隧道,均采用有平行导洞的纵向式通风,但此种方式缺点很多。文章吸取了国外经验,提出采用半横向式通风,并对此种通风方式提出了一些改进意见及推导了应用公式。     

Real-time freeway traffic state estimation based on extended Kalman filter: Adaptive capabilities and real data testing

This paper reports on real data testing of a real-time freeway traffic state estimator, with a particular focus on its adaptive capabilities. The pursued general approach to the real-time adaptive estimation of complete traffic state in freeway stretches or networks is based on stochastic macroscopic traffic flow modeling and extended Kalman filtering. One major innovative feature of the traffic state estimator is the online joint estimation of important model parameters (free speed, critical density, and capacity) and traffic flow variables (flows, mean speeds, and densities), which leads to three significant advantages of the estimator: (1) avoidance of prior model calibration; (2) automatic adaptation to changing external conditions (e.g. weather and lighting conditions, traffic composition, control measures); (3) enabling of incident alarms. These three advantages are demonstrated via suitable real data testing. The achieved testing results are satisfactory and promising for subsequent applications.