生成模型在中心城市的应用实践

本文从城市的区域交通节点考虑,把城市分为中心城市、资源型城市和一般城市.以中心城市土地利用特性和现状人口为基础,采用曲线估计的方法建立了交通生成预测模型.利用辽宁省锦州市、盘锦市和辽阳市的交通数据,对模型进行了验证,结果表明模型能够较好反映规划年城市土地利用特征变化所带来的各种交通需求特性的差异.     

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居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.     

基于模糊推理系统路面平整度预测研究

通过分析影响路面平整度的因素,选择公路技术等级、公路使用年份和路面铺装情况作为预测路面平整度的自变量.采用模糊聚类的方法论证了因素选取和调查数据的有效性,然后对各影响因素进行模糊化,选择适合的隶属函数,建立了多路输入和一路输出的模糊推理系统,并且得到了系统的输出曲面,从而论证了系统的合理性,为迅速方便掌握大范围路段平整度分布提供了计算方法.     

城市道路冰雪路面交通流状态特性研究

在采集冰雪期北方城市主干路交通流数据基础上,采用多元统计中的因子分析法对冰雪期不同路面状态上的交通流状态进行研究,并对因子得分进行聚类分析,将交通流状态分为三类,根据这三类交通流状态在各种路面状态下出现的频率,再次聚类,得到不同路面状态下关于交通流状态的分类。这一结果为中国北方城市冬季交通诱导系统中交通流状态的识别提供了一定的理论基础和依据。     

考虑心理潜变量的出行方式选择行为模型

为系统考虑心理因素对出行方式选择行为的影响,以计划行为理论为框架整合了对通勤方式选择行为具有影响的各种心理因素,分别对摩托车、公交车和小汽车构建了3种多指标多原因模型,估计模型参数后预测心理影响潜变量的拟合值,作为解释自变量加入到传统的条件Logit模型中形成了混合选择模型。采用实证数据分别以公交车和小汽车作为效用基础项估计并比较了传统离散选择模型和混合选择模型中各参数影响的异同,最后利用月收入的变动检验了2个模型的预测能力。结果表明:不是所有的心理影响潜变量都对通勤方式选择行为有显著性影响,混合选择模型比传统不带潜变量的选择模型对实证数据具有更高的拟合度,其预测值也更为稳健。     

冰雪融冻期车辆折算系数研究

本文将北方冬季的冰雪期分为初冻、冻结和融冻三个时期.在采集了非冰雪期和融冻期的车辆车道时间占有率数据的基础上,利用模糊动态聚类的方法分别计算出两个时期的车辆折算系数,并将非冰雪期的系数和《城市道路交通规划设计规范》作比较,论证了算法的合理性;最后比较分析了非冰雪期和融冻期车辆折算系数的差异,得出在这两个时期不仅车辆类型划分不同,而且折算系数也有很大差异的结论.     

老年人对自动驾驶汽车接受度研究

有限的交通方式选择使得老年群体出行的机动性、便捷性和可达性往往难以得到充分的满足,这会极大影响晚年生活的幸福感,为解决这一问题,针对老年群体的出行行为研究受到了广泛关注。自动驾驶汽车作为一种新兴出行方式,能够提高老年群体出行机动性,这一新兴出行方式得以普及的前提条件之一在于广大老年群体是否能迅速且广泛地接受。因此,在自动驾驶汽车大规模应用之前,研究老年群体对这一新兴技术的接受度对于未来提高老年群体出行质量具有重要意义。从行人和使用者2个角度,同时融合极具中国特色的面子意识等影响因素来探讨老年人（60岁及以上）对自动驾驶汽车的认知和接受度。从行人角度,进行了2种情景的假设,并采用有序Logistic回归分析态度、感知有用性、信任和感知风险等变量对自动驾驶汽车接受度的影响,结果发现信任对接受意向的影响最为显著,而感知有用性的影响并不显著。从使用者角度,采用结构方程模型探索面子意识等心理潜变量对自动驾驶接受意向的行为机理,结果表明态度、感知有用性、感知风险和面子意识等对使用意向都有显著影响,而对行人影响显著的信任因素对使用者影响却并不显著。研究成果能够为自动驾驶汽车企业推出老年群体相关出行服务提供一定的科学依据,同时也为政府相关政策的制定提供理论依据。     

城市道路车辆分类及折算系数研究

城市道路上交通构成复杂,对交通流进行研究时希望能够有一个统一的标准来计量道路上行驶的车辆。车辆折算系数是指将混合车流中的各种车型转化成标准车的当量值,是道路规划与设计中的重要指标之一。由于该系数在不同地点和时间的交通流状况下不尽相同,就需要一种调查简单而结果又合理的计算方法。从定义各类型车辆所占用的动态空间瞬时车道占有率入手,提出了以车辆瞬时占用车道长度与速度的比值为参数,基于模糊动态聚类对车辆进行分类的方法。并利用该方法对城市主干路上的交通调查数据进行了计算,将车辆进行合理的分类,并根据最佳分类的聚类中心值给出了城市道路上的车辆折算系数,最后分析了城市道路上各种车辆折算系数的特点。     

基于区间D-S证据理论的干线公交信号优先方案评价模型

大力提倡乘用公共交通出行是缓解城市拥堵的最有效途径之一,同时,采用公交信号优先方法是提高干线运行可靠性的重要措施,但现有研究较少涉及评估干线公交信号优先方案的优劣,为了弥补干线公交信号在评价方面的不足以及提高整个交通网络的通行效率,加强出行安全,缓解道路交通拥堵,减少汽车尾气对环境的污染,提出了一种公交信号优先方案的评价模型。首先,从交通效率、运营成本和节能减排3个方面构建干线公交优先行驶的信号指标评价体系;然后,利用个体的经验与所能收集到的相关事实和数据进行证据推理,搭建公交优先行驶的信号评价的区间D-S证据理论决策模型;最后,针对指标属性的不确定性和单决策者决策经验的片面性,将证据理论和多属性决策相结合,利用D-S证据理论评估其优劣并选出最优方案。结果表明,基于区间D-S证据理论的干线协调公交信号优先评价模型,在方案选择上可以帮助决策者排除不确定性和多属性产生的干扰,使决策变得更合理;结合算例证明了模型的正确性,为公交信号优先方案的评价提供了新的理论、方法,可以有效避免公交信号优先评价过程中的单决策者的片面性、指标属性的模糊不确定性,为公交信号优先的推广应用提供了技术支持。     

基于TransCAD的"一路一线"公交布线方法仿真研究

“一路一线”是近年来提出的一种公交布线新思路,目前还没有在实际中得以应用。为了验证“一路一线”公交布线方法的可行性,以佛山南海中心城区桂城为研究对象,运用仿真软件TransCAD建立起公交仿真系统。在对仿真对象公交线网现状进行仿真校验的基础上,再采用“一路一线”的公交布线方法重新设计其公交线网．进行仿真。为了评价“一路一线”公交布线方法的仿真效果,从设施水平和服务水平两个方面设定评价指标,分别对现状公交线网和采用“一路一线”方法布设的公交线网仿真的结果进行了比较、评价。该项研究对验证“一路一线”公交布线方法的可行性进行了有益探索,为城市公共交通的改善尤其是新兴城市公交线网的设计提供借鉴。