基于朴素贝叶斯轨道交通网络客流分配模型

在充分分析轨道交通行程时间组成要素及分布特性的基础上,利用已知AFC数据对行程时间参数进行估计,提出一种基于朴素贝叶斯分类器的轨道交通网络客流分配模型。利用AFC数据估算行程时间组成要素参数,得到OD间每条路径行程时间的均值及方差;将每名乘客的AFC数据作为一个样本,行程时间作为一个特征属性,利用朴素贝叶斯分类器进行概率分类,将每名乘客划分到后验概率最高的某条路径;得到轨道交通OD间每条有效路径的客流。根据广州地铁算例验证及仿真实验结果表明,该方法能较好预测每条有效路径客流分配比例。     

公路建设项目贷款风险防范浅析

我国加入WTO后 ,公路工程建设项目信贷竞争将日趋激烈 ,风险将会加大。介绍广东省建设银行对广东公路建设资金贷款的概况 ,分析了近期公路建设贷款需求和贷款环境 ,影响公路建设项目经济效益的主要因素 ,提出了公路贷款风险防范的建议。     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究

复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票(automaticfarecollection,AFC)系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先(breadth first search, BFS)的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。     

城市交叉路口的短时交通流建模预测

短时间尺度交通流预测是解决城市拥挤的关键。随着预测时间跨度的缩短，交通流的规律性越来越不明显，传统的预测方法难以凑效，章使用自回归求和滑动平均模型ARIMA(p，d，q)对短时交通流数据进行建模预报，提出以城市交叉路口信号灯时间周期作为动态流量数列的时间刻度。实际应用表明，该模型取得良好的预测效果。章提出的对缺失值的处理方法，提高了模型的适用性。     

结合改进跟驰模型的交通流元胞自动机模型

为更好地分析交通流运行规律,实现有效的交通控制和优化,提出结合改进跟驰模型的交通流元胞自动机(cellular Automata,CA)仿真模型.首先在分析正比于速度的间距倒数模型和Bierley模型特点的基础上,改进得到更符合实际的跟驰模型,进而创建的CA模型结合改进跟驰模型计算并离散化得到的加速度,进行车辆及整条车道的状态更新.通过模型仿真,得到速度差灵敏度系数λ、车辆间距灵敏度系数k和安全距离参数α不同取值时的交通流基本图和X-t时空状态图.通过仿真发现,λ,k的取值很大程度影响图形形状,而α的影响较小,同时模型仿真再现了交通流状态的动态衍化过程.通过试验验证,该模型仿真得到的Q-ρ关系曲线和实际交通流一致,且可模拟再现实际交通流的失稳、阻塞演化、走走停停等非线性交通流现象.     

票价优惠政策下的 BRT系统绩效评价

出于对我国政府在城市公共交通财政投入项目绩效评价工作的需要,利用网络分析原理,提出票价优惠政策下的BRT系统绩效评价指标体系。对政府公共交通票价优惠政策和快速公交绩效影响因素进行分析;结合公共交通政策和绩效影响因素分析结果构建基于网络分析的综合评价模型;采用超级决策软件对评价模型进行计算;结合广州市2011年度公交票价优惠政策绩效评价实例结果表明:计算结论与市民满意度调查的分析结果一致,从而验证了网络分析方法的可行性。      

基于高速收费数据的路径速度还原与流量推断

基于收费数据的高速公路研究逐渐增多。本文利用收费数据对高速公路车流量进行推断。使用广度优先搜索算法对车辆进行路径还原,然后对车辆的运行状态进行了细化,对车辆平均速度的计算方法进行了优化。依据车辆行驶状态计算时间与速度,推算出车辆在不同时间段内的位置信息,进而推断出不同时段各路段的流量。与优化前的结果进行对比,发现了误差的不确定性。