利用北京市交通大数据评价区域交通优化效果——以莲石路设置潮汐车道为例

针对目前城市交通系统重规划、设计以及政策实施前评估的现状,提出应用城市综合交通大数据平台,监测评价重点工程实施效果,强化交通系统运营过程中的精细化管理,从而实现交通优化"闭环"管控模式.分析了莲石路潮汐车道设置前的预测效果,利用综合交通运行监测数据,评价了潮汐车道设置后的运营效果,针对运营中的问题,不断提出优化措施并实时监控,从而实现莲石路设置潮汐车道提高相关快速路平均运行速度的预期效果.后期的实施效果,请持续关注.     

交通冲突环境下驾驶员心理场物理模型构建

随着我国经济社会发展,城市机动化水平不断提高,加之城市道路复杂的交通流特性,交通冲突现象普遍存在。冲突作为准事故,对于人们的安全造成一定的威胁,所以交通冲突也是当今研究的热点话题。驾驶员作为城市道路系统最核心的因素,其驾驶行为决定车辆运行的安全性。类似于物理场,驾驶员周围存在一个心理场,在其范围内驾驶员根据外部因素影响做出驾驶决策来确保行车的安全性。因此,本文在分析模型变量驾驶员特性、客体影响强度及驾驶员安全需求距离的基础上,利用美国通用汽车公司实验室提出的刺激-灵敏度框架构建了交通冲突环境下驾驶员心理场物理模型。     

面向车次取消的票额分配与停站方案组合优化研究

当列车因严重干扰而取消时,大量旅客将在车站滞留,同时铁路公司收益也会受到一定影响,合理的票额分配是解决此类问题的有效方法。在差异化设置换乘旅客优先权基础上,构建了以铁路公司收益最大化和偏离原时刻表最小化为目标的票额分配和停站方案组合优化模型,并通过增加不等式组约束条件将其线性化;利用求解器GUROBI对上述模型进行求解并分析算例。研究结果表明：当列车因干扰而取消时,与不采用任何措施相比,灵活停站策略能有效地减少滞留旅客数量19.7%以上;铁路公司收益增加21.8%以上。     

快速收敛的牛顿路径算法在交通分配中的应用

以确定性交通网络用户均衡问题为研究对象,从理论上推导出以路径费用函数为基础的用户均衡模型,在这基础上,提出快速收敛的牛顿路径算法.该算法每次仅对一OD 对进行牛顿型流量转移,转移完再更新道路流量,提出“更快速度接近均衡解原则”,运用这一原则来简化Hessian 阵,从而得到迭代方向,并通过对原函数二阶泰勒展开式进行一维搜索,寻找出最优步长.将该算法运用于实际交通分配问题,分别对小、中、大三种网络类型进行测试.结果表明,相比于传统的梯度投影算法,快速收敛的牛顿路径算法具有更快的收敛速度和更高的精度,在迭代前期尤为明显.