宏观基本图稳定性评价方法及在子区划分的应用

提出宏观基本图稳定性的评价方法及指标,对MFD进行了特征分析,定义三个特征参数:路网运行最大加权平均交通量、路网运行临界加权平均交通量、路网运行临界运行车辆数;通过特征分析提出基于MFD的交通状态划分方法,划分为顺畅、临界、拥堵等三种交通状态;着重讨论临界状态的交通特征,提出利用临界状态的路网加权平均交通量作为路网交通运行离散度来评价MFD的稳定性。在子区划分的应用中,通过考察不同子区数量下的全路网交通运行离散度,得到最优的路网路网子区数量及相应的划分方案。最后,在微观交通仿真平台上,通过对现实路网的交通运行历史数据进行模拟,在广州市海珠区江南片区给出实例分析。把路网总长度为约25 km,覆盖范围约4 km2的路网划分为两个子区,为交通管理决策提供支持。     

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出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性,因此将出租车驾驶员路径选择经验融合到路径规划算法中,对提高出行效率具有重要的意义.本文提出一种融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法,主要包括三部分：首先,从出租车GPS数据中提取出出租车载客行驶轨迹;然后,根据各路段出租车行驶频率高低对路网进行分层,构建基于出租车经验路径的分层路网;在此基础上,使用Dijkstra算法实现层次路径规划.最后,本文以广州市为研究区域,将该方法得到的规划路径与经典路径规划算法的结果进行比较.结果表明,融合出租车驾驶经验的路径规划方法所得路径在行程时间上占有一定的优势.     

基于浮动车数据的出租车规模确定方法

通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、运营信息挖掘,可以获得与出租车运营有关的信息,单次行驶的时间、距离、经过的路径等。从浮动车数据钟挖掘出租车运营信息,获得出租车在城市运营中的平均运营速度、平均运营时间、平均出行距离等信息,并在结合城市出租车需求的基础上,给出了确定出租车合理规模的方法。同时以广州的出租车数据为基础,对该方法进行了验证。结果表明该方法能够更准确地为出租车提供合理规模,为出租车管理及交通规划等提供科学依据。     

基于典型经验路径库的路径规划算法

出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性。为了挖掘出租 车驾驶员的路径选择经验,最大程度地保留经验选择并融合到路径规划算法中,建立了基于典型 经验路径库的路径规划算法。首先,通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、载客轨迹信 息提取,建立出租车历史载客轨迹集;然后,基于网格划分建立不同时段、不同网格之间的经验 路径库;最后,提出了基于典型经验路径库的路径规划算法,并以广州市交通网络和浮动车为实 验数据。实验结果表明,该算法得到的路径其行程时间较少,平均速度较高,能够保持道路等级 的连贯性,且能适应不同时段的交通情况,更符合个人认知。