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为研究交通事故影响下路网性能的随机性,定义路网行程时间可靠性为路网在交通事故持续期内平均行程时间小于预定阈值的概率.假定事故持续时间为服从正态分布的随机变量,将给定的事故持续时间离散化为相同长度的子时段,综合运用Logit路径选择准则和路段传输模型,提出了基于Monte-Carlo法的路网行程时间可靠度模拟算法.用一个测试网络来验证算法,其事故持续时间均值为8~20 min、方差为0.5~5.0 min, 子时段出行需求为4.0和4.5辆,时间阈值为事故前走行时间的2.0和2.2倍.研究结果表明:路网行程时间可靠度均随事故持续时间均值的增大而减小;当出行需求为4.5辆、时间阈值为事故前走行时间2.0倍时,行程时间可靠度随着事故时间方差的增大而增大;当需求小于4.5辆、时间阈值大于2.0倍时,可靠度随着时间方差的增大而减小. 相似文献
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为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍. 相似文献
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根据常态事件下出行者风险规避的路径选择行为和非常态事件下兼具风险规避与后悔规避的路径选择行为,分别以可靠性和脆弱性指标描述常态与非常态事件下的路网性能,构建了协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计一主双从规划模型,其中上层模型为满足可靠性约束条件下的路网脆弱性指标最优(路网可达性最高),下层模型分别为基于效用理论和后悔理论的随机用户均衡模型. 算例结果表明:与仅考虑脆弱性的模型相比,本文提出的模型在牺牲一定可达性的基础上可获得较高的路网可靠性;当投资预算为0.9 × 107时,平均路网可达性与路网可靠性分别为0.138 8和0.969 6,而仅考虑脆弱性的模型获得的对应指标分别为0.140 5和0.334 1,可达性指标减少了1.20%,可靠性指标增加了190.21%;此外,如果忽视出行决策行为差异,可能获得偏离实际的次优,甚至错误的网络设计方案,无法实现预期设计目标. 相似文献
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城轨线网上服务不同类型客流车站的分布能反映城市结构特征,本文基于多年的城轨AFC数据,应用随机森林模型(RF),分析了全网车站服务客流类型的时空演变.对于传统RF在选择训练集时过于依靠主观经验的问题,本文首先利用传统随机森林度量车站之间的相似性,再采用Partitioning Around Medoid(PAM)方法对度量结果进行聚类,结果表明无监督随机森林方法拥有更好的准确性;最后采用无监督随机森林对北京市2014-2017年的车站服务客流属性的时空变化情况进行分析,结果显示,北京市近4年来城市职住结构在大的空间尺度上基本保持不变,但城市内部各功能区正经历缓慢变化,而服务于居住与工作混合类客流的车站所处区域将是今后城市结构演变中热点区域.本文的研究结果可以为城市轨道交通与城市结构互动关系的认识提供新视角. 相似文献
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弹性需求随机路网的可靠性 总被引:1,自引:1,他引:1
路网的可靠性分析是反映路网性能的重要手段,但现有的可靠性指标还不能充分反映路网的性能。基于净经济效益概念,提出一种新的可靠性指标以描述弹性需求随机路网的性能。新的可靠性指标定义为路网的净经济效益满足给定水平的概率,是一种能够反映路网综合性能的指标。针对路段通行能力分布的不同假设,给出分别基于MonteCarlo法和解析法的两种不同算法求解可靠性模型,并讨论了两种方法的特点和应用范围,同时用一个简单的例子进行了说明。 相似文献
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研究先进出行者信息系统(ATIS)环境下道路网络系统流量的随机动态变化,有利于实现ATIS在网络系统中的进一步优化配置.在出行者经验积累过程基础上,引入ATIS作用下的认知更新过程,将路网系统的路径流量明确视为随机变量,提出了一个基于认知更新的随机动态分配模型.证明了该模型产生的路径流量渐近收敛于一个平稳概率分布.在算例网络中验证了模型的可行性,模拟有ATIS和无ATIS两种情形下路径流量的随机动态变化.结果表明,两种情形路径流量均收敛于平稳概率分布.前者的平均流量近似于随机用户平衡(SUE),而后者的平均流量不是平衡流量,但其网络总费用要低于前者. 相似文献
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