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综合考虑枢纽内线路复杂、换乘量大、换乘效率低等问题,分析了枢纽换乘的相关特点. 建立了基于枢纽站点的区域协调调度换乘优化模型. 模型综合考虑了车辆驻站时间变化对车辆到站时间的影响,将车辆在枢纽站点的驻站时间设为一个松弛变量,以车辆在区域内枢纽站点的相遇次数作为目标函数. 通过求目标函数最大值,确定线路车辆在各枢纽站点的最佳发车时间及驻站时间,从而使区域内在枢纽站点的总体换乘时间最短,换乘成本最小. 模型利用遗传算法求解. 经算例验证,算法可有效提高区域内枢纽站点的换乘效率及公交运营服务水平.     

动态车载导航交通分流效果影响因素分析

应用正交试验设计方法分析了影响动态车载导航交通分流效果的因素;以北京中央商业区（CBD）为例,对车载导航分流效果的影响因素进行显著性分析,得出交通需求与导航装配率是显著性最强的两个因素,并提出了提高车载导航分流效果的建议。     

基于浮动车停车点数据交叉口车辆排队长度计算方法

浮动车数据中存在许多行驶速度为零的停车点数据记录,它们和交叉口车辆排队长度存在一定的空间关系.针对此提出一种新的基于浮动车停车点数据计算交叉口前车辆排队长度的方法.首先根据车辆停车点地理位置和正常行驶点的连续关系及和路段的相对位置进行地图匹配,提取出路段上交叉口前正常排队停车点数据;然后从正常排队停车点数据中计算出相对交叉口的浮动车数据相对位置关系,根据对浮动车停止点距离交叉口的位置密度分布变化进行2次统计计算,推算出交叉口前车辆排队长度.最后通过实际浮动车数据计算实例对本方法进行了说明和验证.     

不完全动态信息条件下延误风险规避的分布式车载导航系统路线实时优化算法

在没有实时信息或有限的实时信息下,基于畅通可靠度分析,以正常条件下出行时间最短及出现阻塞的风险最小为路径优化的双重目标,通过启发式加权的方法,设计阻塞风险规避的有约束的A*算法,实现分布式车载导航系统准动态路线寻优。同时基于阻塞相关性分析,实现对事故路段及其正相关的路段的有效规避,并通过改进A*算法的启发式函数估计,有效提高最佳路线的搜索效率。最后给出了若干算例以验证算法的合理性及有效性。     

交通路网灾害风险系统影响分析

当交通设施因自然灾害，恶劣气候及严重交通事故服务中断时，会引起用户出行成本的增加，并造成部分出行取消，本文根据用户成本的构成，建立交通需求及分配模型进行单位用户成本的评估。由用户成本及补救工作成本构成的灾害损失即灾害后果是道路关闭时间，其他绕行路线可用性及补救措施的函数。同时本文通过灾害发生概率及相应后果对灾害进行了风险评估，并建议了减少道路关闭概率或相应损失的常见方法，进而根据不同措施的成本效益分析可进行减灾策略的制定。     

道路交通运行状态可靠性评价方法综述及展望

重点对国内外交通运行状态的可靠性评价研究现状进行综述，并围绕现存问题进行未来研究展望。论文讨论了现有交通运行状态的非概率评价指标的局限性及道路交通运行可靠性概率评价的必要性，分析了目前国内外有代表性的若干可靠度指标，如连通可靠度、运行时间可靠度、容量可靠度及畅通可靠度的计算方法及适用范围。并对可靠度指标在路网规划、交通管理、智能交通管理系统中的应用前景及未来研究重点进行了展望。     

项目开发与交通系统协调度评价

在交通影响评价的基础上,充分考虑交通的可持续发展,从项目的建设对交通和环境两方面的影响进行分析,不仅考虑了项目的开发对交通系统承载力上限的影响,还考虑了交通系统资源的充分利用问题以及经济性问题,即项目开发与交通系统的协调度。为了便于操作,同时又多方考虑系统内的各种影响因素,本文采取基于AHP的模糊综合评判方法进行评价。     

交通分离:为奥运交通护航

奥林匹克公园周边交通设施的综合供给能力,很大程度上影响着不同交通方式的构成、交通组织方法及需求管理强度。在北京奥运期间,必须实施一系列有效的基于交通分离的原则上的交通组织管理措施。     

基于CAN总线数据的LNG公交车能源 消耗分析

为研究公交车辆在正常运营中能源消耗的影响因素，通过CAN总线数据与公交IC 卡数据 的融合，从站点间断面以及站点两个层面对北京市液化天然气（LNG） 公交车辆的能源消耗影响 因素进行了相关分析。首先分析了不同道路等级下的能耗消耗，然后利用SPSS 的相关性分析工 具对能耗的影响因素进行了分析。通过分析发现，公交车辆在公交专用道路段的行驶速度约为非 公交专用道的1.7 倍，能源消耗约为无公交专用道的70%。能源消耗由高到低依次为辅路、匝 道、主干路。同时在站点层面，车辆的能源消耗主要受到停滞时间、车辆的加减速时间、乘客的 上下车人数的影响。期望通过此项研究能够帮助公共交通的运营和规划部门制定相应的政策，以 达到减少能源消耗的同时提高公共交通运行效率的目的。     

分布式车载导航系统路线优化有约束A*算法

针对目前车载导航系统实时动态信息匮乏，而静态信息难以反映拥挤路网通行时间随机性的问题，基于畅通可靠度分析，提出了可用于分布式车载导航系统中的延误风险规避的准动态有约束的A^＊路线优化算法，从而在没有实时信息的条件下，可进行考虑阻塞可能性最小及通行时间最短双目标的路线寻优。通过路径搜索过程中的启发式加权，并设计反向A^＊算法改善A^＊的启发式函数，有效提高了有约束最佳路线搜索的效率，最后给出实例验证了算法的合理性及有效性。