扬子江城市群高速公路网交通需求和空间联系结构分析

探索扬子江城市群交通需求及空间联系结构特征,为综合交通运输系统规划和管理提供基础。基于高速公路断面流量数据及地理信息系统数据,建立了OD反推模型,结合产业GDP、人口数等要素,揭示扬子江城市群交通需求特征;运用位序-规模分析、优势流分析和网络结构分析方法探究各城市在城市群体系中的地位、城市群空间联系结构等。研究发现,各城市交通量与城市GDP显著相关,客货车流量与第二产业值呈正相关性;扬子江城市群整体发展较为均衡,网络流量分布均匀,呈现无层级结构,货车流量比客车流量分布更均匀,城市节点流量的流入、流出基本无方向性差异。苏州在城市群交通网络中的核心地位突出,南京、南通、常州和无锡的地位也较高。     

基于Web GIS 和Web Service的城市基础设施管理系统总体设计

根据广州城市基础设施管理的需要,提出了采用Web GIS和Web Service技术对现有路面、桥梁和排水设施管理系统进行集成,建立"路面桥梁排水设施管理系统"(PBDFMS)的方案;从业务模型、数据模型和软件体系结构3个方面介绍了该系统的总体设计和系统集成框架.     

上海港集装箱货运量预测及拼箱作业节点建议

首先,分析了上海港港口集疏运现状,并采用灰色预测模型对上海港口未来年集装箱货运量进行预测;其次,结合上海港历年的进出口集装箱比例及上海港总体规划,预测未来年进出口集装箱量比例及未来年外高桥港区和洋山港的集装箱分担比;再次,针对未来年产生的集装箱货运需求,着重分析未来年集装箱货运对上海疏港道路(主要为北部过江隧道、东海大桥)的交通影响;最后,借鉴日本成田机场原木物流园区的货运组织方式,提出在沪宁和沪杭方向分别设置一个货运集散点,作为集装箱拆拼箱作业区的建议。     

信号交叉口饱和流率动态提取方法

提出了利用感应线圈检测器动态提取饱和流率的方法,前后车辆离开线圈的时间差为车头时距,计算第4辆至最后一辆处于饱和状态车辆的平均饱和车头时距,运用指数平滑法处理历史饱和车头时距与当前周期饱和车头时距.确定了车型及饱和车头时距判断阈值,当线圈占用时间大于小型车平均占用线圈时间2倍时,判断为大型车,小型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加1 s,大型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加5 s.用VISSIM软件进行仿真,验证提取方法的有效性.仿真结果表明:动态提取方法能减少饱和车头时距突变的影响,当前周期车头时距骤减31.3％,饱和流率仅增加5.6％,5个周期的饱和流率分别为1 782、1 682、1 600、1 690、1 773 veh· h-1,而HCM模型的计算结果为1 680 veh· h-1.与传统方法相比,该方法能满足动态提取的需求,实施成本低.     

网络型枢纽行李服务系统研究

针对乘客在不同枢纽之间换乘携带行李不便的问题,基于“人货分离”的原则,设计了一套行李服务系统,实现“一点存入、多点取出”,将有效提高枢纽服务水平和运输效率。系统由行李分拣子系统、行李信息服务子系统和行李配送子系统组成．采用RFID技术实现行李自动分拣。通过行李服务信息系统管理行李转运流程,运用Web技术让用户可以实时查询行李的位置和状态。基于FCD数据进行配送路径的优化和行程时间的计算,以客流调查为基础,确定配送车辆的发车时刻表．最后．通过PIL、PIS以及EIS三个可靠性指标对系统进行分析．评估了系统准时运行的可能性。     

基于AFC数据的地铁站点客流典型时变特征分析

地铁站点客流的时变特征是地铁客流管理和预测的重要参数.基于上海1个月的地铁自动售检票系统小时客流数据,采用K-Means聚类算法分析站点客流典型时变曲线特征,并利用POI数据计算点客流时变特征与站点周边土地利用之间的关联性.结果显示,上海地铁站点可分为居住导向型、就业导向型、商业型、混合型、混合偏居住型、混合偏就业型等.不同类型站点服务范围内的土地利用有显著差异,且二者之间有很强的相关性.本研究为地铁客流预测、地铁站点规划设计和地铁运营组织提供相关参考.     

随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法

车辆路径问题 （vehicle routing problem,VRP） 是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统VRP模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题 （stochastic time-dependent vehicle routing problem,STDVRP） 的多目标鲁棒优化模型. 设计了一种非支配排序蚁群算法 （non-dominated sorting ant colony optimisation,NSACO）,求解STDVRP多目标优化模型;通过测试算例,对比分析了NSACO算法与改进型非支配排序遗传算法 （non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II）. 研究结果表明:对于车辆数最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均车辆数比NSGA-II算法小3.33%;对于最坏行程时间最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均最坏行程时间比NSGA-II算法小17.49%.      

基于ARCH 模型簇的路径行程时间可靠性分析

 行程时间可靠性是反映道路交通网络可靠性的重要指标.由于交通系统存在不 确定性,行程时间的波动具有异方差性,利用传统数理统计方法建立的行程时间预测模 型,无法对行程时间进行准确的预测.针对行程时间波动的尖峰厚尾、集群性等特点,引入 计量经济学中的ARCH 模型簇.通过实证分析,评价行程时间波动的时变性、持续性,描 述系统外部信息冲击的分布,分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制.结果表明, ARCH 模型簇能很好地适应行程时间序列数据的方差变化特点,与交通系统的自身特性 相吻合,能够对路径行程时间的可靠性进行有效的评价.     

基于公交准时化的时刻表制定方法研究

公交准时化是公共交通发展的必然趋势,公交到站时刻表是公交准时化的具体体现,制定公交时刻表既能提高了公交的运营效率,又提升了公交服务水平,同时为乘客提供了更为准确的辅助信息。本文提出两种时刻袁计算模型,由对公交车跟车调查的数据,得到公交车在相关站点间的行程时间,再对该行程时间进行分析统计,得出相应的期望与95％置信区间,最后选择计算模型得到公交车在各站点的到站时刻表,并对时刻表信息的发布作了介绍。     

随机时变路网环境下稳健路径选择及实证研究

交通拥挤、天气、突发事故等不确定性因素影响着城市区域之间的路网提供的 连通服务水平.本文对城市片区间道路连通路径选择进行研究.根据随机时变网络描述和 稳健路径选取原则,建立了最优化模型,并采用改进的Dijkstra 算法.通过深圳实例计算, 分析了出发时刻与最短路径行程时间和路段构成之间关系,并与确定性时变路网环境下 进行计算结果对比.结果表明,随机时变路网环境下鲁棒性最优算法选择稳健路径具有合 理性和可行性,可以很好地应用到区域动态连通情况的研究.