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1.
引入阈值的概念,建立基于Mixed-Logit模型的半补偿型方式划分模型,将选择过程划分为2个阶段,并在第二阶段采用Mixed-Logit模型,克服IIA特性和喜好随机性限制两大缺陷,最终达到更好地描述出行方式选择行为的目的.基于SP调查获取的样本数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法结合数据扩张技术的方法对模型参数进行标定,利用命中率法对模型预测结果进行检验,并与MNL模型进行对比,验证了该模型应用于交通方式划分的可行性及优越性.  相似文献   
2.
为了减少高速公路常发交通瓶颈上游路段运动波传播引发的追尾事故,在分析PARAMICS微观仿真模型的基础上,建立了可变限速控制仿真平台,在高速公路入口匝道交通瓶颈仿真路段,采用事故预测模型定量研究路段内冲击波传播过程中追尾事故的实时风险,提出了减少事故发生概率可变限速控制策略.结果表明:减少事故风险效果最好的控制策略是将阈值设置为预测事故概率等于0.25,限速值变化周期为120 s,限速值降低幅度为20 km/h,恢复幅度为10 km/h,相邻路段限速值差为20 km/h.采用可变限速最优控制策略后,高速公路瓶颈上游路段追尾事故风险降低了20%.   相似文献   
3.
数字化转型不仅表现为新技术应用,同时对社会发展的生产方式、社会治理的组织方式以及解决问题的思维方式均带来深远影响.通过剖析城市交通外部环境和发展阶段的变化,指出城市交通信息化的发展目标应与城市高效、安全、低耗的可持续运行目标相一致.分别从政府、企业、用户视角提出当前城市交通的主要矛盾,表现为资源配置不平衡、资源利用不充...  相似文献   
4.
为评估交通管控策略的潜在环境效益,在交通仿真模型中融合微观车辆排放模型,可仿真估计机动车污染物排放特征.论文比较分析了微观车辆排放模型的基本特点,总结了微观车辆排放模型本地化移植的方法与进展;对宏观、中观、微观多层级交通仿真模型融合微观车辆排放模型的方法进行了综述分析.研究发现,宏观及中观交通仿真模型与微观车辆排放模型的融合方法主要体现在机动车污染物排放因子修正及车流运行轨迹重建上.现有研究者对微观交通仿真模型融合微观车辆排放模型是否能够准确地估计机动车污染物排放特征存在分歧,表现在微观交通仿真模型输出的车辆比功率分布特征与观测的真实值存在不一致性.最后讨论了模型融合应用发展的未来研究方向.该综述对交通仿真模型融合微观车辆排放模型的一体化平台设计具有重要参考价值.  相似文献   
5.
以某市相关项目为例探索城市充电设施网络规划方法:首先对城市充电设施网络发展问题进行剖析,并对设施网络规划进行思考;其次按照“车辆规模”“资源约束”和“设施需求”的基本思路,对该市充电设施需求进行评估;最后从规划目标设定、布局规划及网络运营服务3个层面对城市充电设施网络规划实践进行详细论述。研究成果对促进城市充电设施网络的科学发展具有一定的推动作用。  相似文献   
6.
为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征,本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式,提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型,进而构建了多车道异质交通流仿真模型,并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明,随着CAV渗透率的提高,单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1,交通流临界密 度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ,同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征:在低密度下,不同类型车辆均可自由行驶及换道;密度在20~100 pcu·km-1 时,车辆换道频率呈“上凸”状,CAV渗透率越高,HDV凸形峰值越大,而CAV峰值较低;在高密度下,受可换道空间的约束,不同类型车辆均无法完成换道。此外,进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益,包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况,为未来异质交通流管理提供理论参考。  相似文献   
7.
城市交通拥堵缓解会释放潜在的交通需求,车辆减排的净效益与交通拥挤程 度密切相关.本文利用弹性系数的概念,提出一种考虑潜在交通需求的城市交通拥堵缓解 对车辆减排的效益研究方法.研究表明,车辆减排的净效益取决于潜在交通需求与单车减 排效率间的平衡;对不同的污染物,车辆减排的净效益呈现不同的特征.此外,本文探究了 私车牌照拍卖政策及快速机动化背景对拥堵缓解后车辆减排的效益影响.最后,定性分析 了城市交通拥堵缓解策略对车辆减排的影响.研究成果对评估城市交通拥堵缓解的车辆 减排净效益具有重要的理论及实际意义.  相似文献   
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