共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

普通公路车速分布特性影响因素分析

选取代表集中趋势的平均车速、15%位车速、85%位车速,代表离散程度的速度标准差作为车速分布特性的参数。结合4条普通公路速度调查结果,对道路因素、车辆因素、交通流因素与速度分布特性参数的关系进行了研究,通过实测统计数据图形的变化分析了各种因素对速度分布特性的影响。     

相关系数模型在交通影响分析中的应用

本文在对常用交通影响分析范围确定方法和项目交通分布预测方法分析的基础上，将基于交通观测的相关系数模型运用于项目出行分布预测，提出在出行分布预测的同时逐步确定交通影响范围的方法，并结合具体案例进行分析。文章最后总结了模型的优点。     

面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。      

个体因素对选择自行车通勤的影响研究

考虑出行者在个体因素方面的差异及其对选择自行车通勤的作用,利用Odds Ratio统计定性地分析各因素的影响,运用因子分析探索因素间的相关性和内部联系.基于因子分析结果,建立含隐含变量的二项Logit（BL）模型.估计结果表明：出行距离、感知收益、小汽车拥有与是否自行车通勤显著相关.同时利用普通BL模型作为参考得到补充和比较结果：尽管社会经济地位是显著的,家庭收入的影响却不大;出行者更在意快速性和便利性收益,而非安全性和舒适性收益.     

基于自适应粒子群优化算法的交通量短时预测模型

在考虑交通量短时变化的时空特性和波动性基础上,建立了非线性交通量短时预测模型.根据我国城市道路交通流非线性、时变性、随机性等特点,提出自适应粒子群优化算法对非线性交通量短时预测模型进行在线修正.该自适应粒子群优化算法采用两步优化策略,对算法参数进行调整,避免算法早熟收敛,有效提高了算法的运算精度和效率.利用城市道路的实测数据,通过Mat-lab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证.     

高速公路突发交通事件疏导措施决策

针对高速公路发生突发交通事件,通过VISSIM仿真软件模拟事发后采取各种疏导措施的实施效果。为便于措施的分析与决策,采用事发点通过交通量、平均排队长度和平均延误3个指标表征实施效果,依据实施效果对各措施特点及实施条件进行研究。通过多目标决策技术,结合仿真结果进行了最优措施决策,并依据措施的分析结果对最优决策结果进行了进一步的确定,保证了决策过程的可靠性。结果表明,该决策过程及决策方法简单实用,便于操作,在高速公路遭遇突发交通事件时能根据事发状态迅速进行疏导措施的决策选取。     

考虑驾驶员视觉特性的路段设计通行能力修正方法

通过真实道路环境下眼动试验数据处理得到不同的视觉特性参数,运用灰关联熵分析法遴选出与交通流水平关联度较大的3个视觉特性参数,即注视点分布、视角区域分布及平均注视时间,建立路段交通量与驾驶员视觉特性参数的变化关系,并根据驾驶员视觉特性参数变化规律,提出了考虑驾驶员视觉特性参数的路段通行能力修正方法。分析结果表明:交通量未饱和时,驾驶员视觉特性参数变化比较平稳,而当交通量趋于饱和时,视觉特性参数变化剧烈;修正后的路段设计通行能力更加符合实际情况。     

"走班族"——锻炼身体,更为减排温室气体

走班族(walking commuters),是指为锻炼身体而放弃乘车,宁愿步行上下班的人,于20世纪80年代初在德国兴起。当时,德国知识界看到汽车产生的城