基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

公交联动发车模型的研究

乘客的候车时间可分为2部分(在出发站点的等待时间及在换乘站的换乘时间),仅考虑换乘时间最短的区域公交协调调度模型无法降低乘客在出发站点的等待时间。针对此问题,提出了公交联动发车的概念及需满足的条件。在对乘客类型分类的基础上,分析了弹性乘客候车时间的计算方法,统计了各类型乘客的各部分候车时间,以所有乘客总的候车时间最短为目标建立公交联动发车模型。针对模型变量多的特点,选用遗传算法进行了求解。采用实例对模型的有效性进行了验证。结果表明,在维持发车间隔不变的基础上,联动发车模型较区域协调调度模型在降低乘客候车时间方面具有明显的优势,乘客候车时间降低了15.2%。      

改扩建高速公路中央分隔带封闭区交通标志适用性评价研究

高速公路改扩建项目中老路中央分隔带的保留增加了潜在行车风险,交通标志牌作为传递道路信息的主要手段,其设置是否合理对于行车安全至关重要.从驾驶入的认知原理出发,通过分析标志牌信息量与标志视认时间的关系,量化了标志视认距离,在此基础上结合高速公路改扩建后最不利条件下的车辆换道过程,提出了基于驾驶人视认性和换道操作舒适性的交通标志适用性评价方法,从而对改扩建高速公路中央分隔带封闭区设计的新型交通标志进行评价.案例评价结果表明,该高速公路改扩建中央分隔带封闭区交通标志方案能有效诱导驾驶人安全、舒适的出入中央分隔带封闭区.      

基于累积前景理论的通勤者路径选择模型

为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型.首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型. 最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系.结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置.出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合.本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为.     

考虑出发时刻调整的日变路网配流模型

为研究交通事件导致的非平衡态下日变交通网络流量的演化规律,考虑每日 出行中对出发时刻的调整,以准点到达概率最大为追逐目标,建立每日出发时刻流量转 移模型;以前景理论描述出行者有限理性,建立基于出行时间预算的路径到达前景值及 追逐前景值最大的路径流量转移模型.并依据先确定出发时刻再调整路径的行为机制建 立日变路网配流模型.最后以一个算例验证模型和算法.结果表明,路径流量在每日出行 中随时刻的分布均呈现凸函数特性,且随着出行天数的增加,各条路径上流量随时刻分 布趋于稳定;与不考虑时刻调整的模型结果相比,考虑出发时刻的情形下,路网稳定所需 时间更长,且趋于平衡的过程中,流量振幅更大,且能达到新的平衡状态.     

基于换乘最优的城市圈城际铁路运行图研究

城市圈城际铁路是中国铁路未来发展的重点之一.在城际铁路间换乘所需换乘等待时间的长短是影响乘客满意度的重要因素.因此,在编制城际铁路列车运行图的过程中,应设法减少乘客的换乘等待时间并尽量不使乘客错过换乘.本文对具体换乘过程进行分类并详细分析,提出列车延迟时间和乘客换乘走行时间的概率分布,并据此计算乘客换乘等待时间.在周期事件规划问题（PESP）相关理论的基础上,本文提出基于换乘最优的城际铁路周期运行图编制模型,并以某城市圈的城际铁路网为例,验证该模型的可行性.结果表明,根据该模型编制的列车运行图可以显著地减少乘客换乘等待时间,从而提高乘客满意度.     

基于行程时间的车辆通行连续性分析

定点检测器采集的路段行程时间样本中通常包含连续通行和非连续通行两部分,针对连续通行样本的识别,传统的固定阈值方法无法提供合理的结论.将行程时间样本时间序列化后,利用其差值的平稳随机性质,采用基于统计学的离群点检测的参数方法分离样本比传统方法更加科学有效.通过实证分析,非连续通行样本的占比是一种能够分离样本的指标.关联性分析的结论表明,该指标在4 分钟车程长度以内的路段中取值平稳,在4 分钟车程长度以上的路段中取值则受到道路等级、路段长度、交通运行状态、区位用地性质等多种因素的综合影响.     

基于手机话单数据的通勤出行特征分析 ——以深圳市为例

通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min).     

基于概率模型的交叉口感应信号控制研究

考虑多种因素影响下初始绿灯时间和车辆到达服从概率分布特征,提出了1种交叉口感应控制最大绿灯时间优化模型,以交叉口平均延误、停车次数、排队长度为评价指标,利用 Vissim 仿真软件,将该模型与传统感应控制模型进行对比。仿真结果表明提出的算法在不同的饱和度下改进效果比较明显,尤其当交通量较大、饱和度较高时,传统感应控制效果有限,采用该模型的改进效果依然显著。      

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.