基于朴素贝叶斯轨道交通网络客流分配模型

在充分分析轨道交通行程时间组成要素及分布特性的基础上,利用已知AFC数据对行程时间参数进行估计,提出一种基于朴素贝叶斯分类器的轨道交通网络客流分配模型。利用AFC数据估算行程时间组成要素参数,得到OD间每条路径行程时间的均值及方差;将每名乘客的AFC数据作为一个样本,行程时间作为一个特征属性,利用朴素贝叶斯分类器进行概率分类,将每名乘客划分到后验概率最高的某条路径;得到轨道交通OD间每条有效路径的客流。根据广州地铁算例验证及仿真实验结果表明,该方法能较好预测每条有效路径客流分配比例。     

基于支持向量回归的高速公路路段平均速度估计方法

为克服现有高速公路车辆检测器密度稀疏、损坏率高导致所估计的路段平均速度准确率不高这一缺陷,提出一种新的高速公路路段平均速度估计方法。一方面,高速公路收费数据具有车辆信息全面可靠、辐射路网范围广的优点,采取基于轨迹法的修正算法求取基本路段平均速度;另一方面,"两客一危"卫星定位数据实时性好,路网分布相对均匀分散,利用速度-时间积分模型对单车行程速度进行估计,再对单一浮动车作加权平均获得路段平均速度。最后,利用支持向量回归原理,对由高速公路收费数据和"两客一危"卫星定位数据所获取的路段平均速度进行融合处理,得到估计效果更好的路段平均速度。利用广乐高速公路上的实际数据对融合结果进行了验证。结果表明:与单一数据源的估计速度相比,融合后的路段平均速度具有更小的相对误差,更接近真实值,可更好地反映高速公路系统运行状态,为管理者和出行者提供决策依据。此外,分别以15,45 min和60 min作为统计间隔,使用上述融合方法进行路段平均速度估计。结果表明,模型效果与统计间隔大小呈负相关关系;统计间隔越小,模型的均方误差、可决系数、相对误差3个指标也越小;当统计间隔为30 min以下时,估计结果更为精确。     

基于家庭收入的广州市私家车通勤出行率研究

不同家庭收入的私家车出行者受交通政策影响所做出的反应会有差异。为对该差异进行定量研究,在对广州市私家车出行者进行SP/RP调查的基础上,运用Logistic模型对私家车通勤出行率的影响因素进行研究,分别探究停车费、燃油费和公交等车时间对不同家庭收入的私家车通勤出行率的影响,模型均通过参数检验和拟合优度检验。研究结果显示:不同因素变化对私家车通勤出行率影响差异明显,相同的变化幅度下,燃油费用、停车费用和公交等车时间的调节作用依次降低。研究所得模型可以帮助交通管理者制定私家车出行需求管理政策,也可用于评估政策的实施效果。