考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

基于小客车燃油核算模型的政策节能效果分析

近年来,快速增长的私人小客车带来的能耗排放问题日益严重,如何构建面向私人小客车的燃油核算模型,分析不同需求管理政策的宏观节能效果,是解决城市交通节能减排问题的关键.本文针对传统私人小客车能耗调查方式所获得数据准确性较差、无法满足精细化管理的问题,利用现有调查数据和监测数据,基于“OLS(Ordinary Least Square) +稳健标准差” 验证法,分析油耗显著性影响因素,提出基于交通大数据的私人小客车能耗核算模型,以实测数据验证其可靠性和有效性,并分析了不同交通需求管理政策(含组合政策)宏观节能效果.结果表明,当政策效果指标变化率相同时,实行“拥堵收费+控制大排量小客车数量”政策对于减少小客车燃油消耗总量的效果最为明显.     

考虑服务水平的城市轨道交通牵引能耗研究

轨道交通牵引能耗除了受敷设方式、车型、操纵方式等因素影响外,还与列车满载率、开行间隔等服务水平有关。为明晰服务水平与牵引能耗之间的关系,在保证服务水平的前提下给列车节能开行方案合理编制提供参考,以轨道交通线路牵引能耗为研究对象,建立考虑服务水平的牵引能耗模型,并分析一定服务水平下线路的节能潜力。在定性分析服务水平与能耗关系的基础上,提取面向能耗评估相关的服务水平指标并进行等级划分;基于服务水平指标与能耗强度的相关性分析结果,选取环境温度和满载率作为基于支持向量回归的牵引能耗模型的输入,并应用北京地铁历史数据对模型进行标定与验证;以服务水平为约束条件,对线路的节能潜力进行分析。研究结果显示,与既有统计模型相比,提出的模型测算精度较高,平均绝对百分误差为1.5%;在保证服务水平的条件下,优化不同时段列车开行间隔可降低6.04%的牵引能耗。     

交通节能减排智能化分析技术--北京市实践

基于大数据的智能化监测分析技术为消除城市交通在节能减排领域决策判断的模糊性、解决交通节能减排问题提供机遇。通过分析交通节能减排宏、中、微观工作对智能化监测分析的需求,总结现有统计监测体系存在的问题。提出车辆能耗排放多维感知、高分辨率仿真及多尺度评估、海量数据分析挖掘等交通节能减排智能化分析技术。具体阐述北京市在交通节能减排统计监测体系建设、交通能耗与排放清单编制、交通节能减排规划和政策研究、驾驶行为矫正、节能减排标准研究制定等方面的实践应用效果。最后指出,交通节能减排智能监测体系应构建本地化的模型及关键参数,同时需要法律法规和体制机制的协同保障。     

����֧���������ij����������ʶ���о�

基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

基于支持向量机的出行链活动类型识别研究

基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

基于Pearson相关系数的货运车辆能耗模型研究

根据若干年货运车辆的调查数据,运用Pearson相关系数进行货运车辆单车百公里能耗的多元回归分析,通过相关程度确定了货运车辆百公里油耗的关键影响因子并量化了影响关系,借助二次回归结果构建单车百公里油耗模型,实现了货运车辆复杂因素下离散型油耗的高精度拟合.同时通过对北京市货运统计能耗对比和典型政策影响的案例分析,验证了对政策影响下各要素变量的响应,明确了车队能耗量化核算的准确度,并得到污染物减排政策下的货运能耗变化特征分析.本文研究为货运行业开展精细化能耗测算提供支撑.     

浮动车系统地图的匹配精度

从地图匹配精度指标出发,针对浮动车系统的配置计划中的浮动车系统信息采集周期这一重要参数进行研究。分析浮动车系统数据特点,说明浮动车系统采集周期对浮动车服务质量的重要性;分析城市路网条件下精度随不同采集周期的变化情况,建立基于城市路网特征描述变量和采集周期等特征向量的地图匹配精度模型。模型由于包含城市路网特征描述向量,具有较高的移植性,应用此模型可以得到期望精度下采集周期的预测值,为浮动车系统的配置计划提供参考依据。