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为了更确切地描述离散时间动态交通分配问题中各离散时段分配时的路网阻抗特性、更合理地反映各时段分配过程中出行者的出行行为,提出了一种基于消散周期OD量和差额OD量、分阶段分配的梯阶分配思想,它考虑了各离散时段分配前路网既有剩留交通量对后继离散时段OD用户出行选择的影响,更符合实际. 通过融合相继平均法,设计了梯阶分配算法,并据此对数据结构做了适应性补充. 示例路网下新算法与相继平均算法的数值模拟结果表明,新算法分配结果能够更为客观真实地反映现实交通中的动态现象,仿真度更高.
最后给出了梯阶分配思想在现实中的应用.     

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结合复杂网络理论与城市交通网络配流方法,研究了不同网络拓扑与个体出行行为在城市交通网络上的相关动力学行为。发现对于不同的城市交通网络拓扑,用户均衡效率损失不仅是有界的,而且是有序的。进一步研究表明,无论是用户均衡还是系统最优,最小支撑树上的流量占系统总流量的比值接近一常数,且交通阻塞与流量之间存在某种共同的幂律关系。     

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综述了城市交通网络设计问题中双层规划模型及求解算法的以往研究成果和最新研究进展及其实际应用中的相关问题，并据此指出了一些需要进一步研究的问题及未来的研究方向。     

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以全国281个城市货运站间的货运量为依据,分析了城市年货运吞吐量与GDP之间的协同增长关系以及城市间货运量的统计分布规律,研究发现铁路货运量分布具有明显的幂率特性. 最后结合复杂网络理论,对铁路货运量进行了拓扑映射,形成了包含铁路货运站和货运量信息的有向复杂网络,并对所构建的网络的静态统计特征进行了分析. 同时采用货流临界值的方法进行控制产生不同的网络结构,研究发现对于不同的货流临界值,可以产生具有无标度特征和小世界特性的网络拓扑结构,这为我们研究铁路货流分布的复杂性及货运站场在网络中的重要性提供了一种新的研究方法.     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

基于可靠性和结构特性的离散网络设计问题

考虑到交通运输网络的可靠性因素以及拓扑结构的稳定性因素,引入网络连通可靠性和网络结构熵的概念,分别将其改进为系统的优化目标,建立了基于连通可靠性和网络结构熵的多目标离散网络设计模型,并设计了交叉熵算法来求解该问题.通过优化计算,算例结果表明系统的优化目标是可行的并能够较好的改善网络拓扑结构功能.     

基于出行数据的城市公交网络可达性研究

可达性是评估交通便利程度的有效指标，城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据，提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法；利用换乘时间阈值拼接出行数据，获取起讫车站出行时间，建立两阶段机会模型.以北京市为例，评估公交网络实际可达性.研究表明：车站服务可达性和网络可达性均呈现城市中心高、郊区低、沿地铁变化趋势明显的特征，线路越多的车站可达性越高；传统的定值设置方法会低估高可达性车站的可达性水平，考虑流量和线路的等待时间计算方法是有效的.     

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从研究出行者个体出行的行为特性出发,研究其择路行为有重要的意义. 在自适应规则的基础上,考虑OD（Origin and Destination,简称OD）量服从一个概率分布（本文中假设服从正态分布）的情况下,研究出行者择路的演化. 结果表明,对于固定或随机的OD量,路径流量均能收敛. 并且,当OD量是随机变量时,如果均值一定,方差越大收敛速度越慢;如果方差一定,增大均值基本不会改变收敛速度,但对收敛前路径流量在演化过程中的波动幅度有较大的影响. 此外,还考虑了多种交通方式并存下的择路模型及演化. 演化结果表明,小汽车出行的不稳定性和自主性要比公交车出行高.     

基于共享停车的车位租用与分配模型

共享停车作为一种缓解停车矛盾和挖掘停车资源的新思路，其理念与运营策略亟待完善. 共享停车运营平台整合停车资源并从中获利，但需要承担车位租赁成本. 为充分发挥共享停车模式对停车资源调整的灵活性优势，在综合考虑租用车位成本，提供停车服务收入和拒绝用户潜在损失的基础上，以共享停车平台运营商利润最大化为目标，提出对闲置车位租用与停车请求分配统一决策的整数规划模型，并应用相应指标进行评价. 算例结果表明，所提模型能有效提高运营商的利润与车位周转率，为共享停车平台运营商的决策管理提供理论参考.