Tradable network permits: A new scheme for the most efficient use of network capacity

Akamatsu et al. (2006) proposed a new transportation demand management scheme called “tradable bottleneck permits” (TBP), and proved its efficiency properties for a single bottleneck model. This paper explores the properties of a TBP system for general networks. An equilibrium model is first constructed to describe the states under the TBP system with a single OD pair. It is proved that equilibrium resource allocation is efficient in the sense that the total transportation cost in a network is minimized. It is also shown that the “self-financing principle” holds for the TBP system. Furthermore, theoretical relationships between TBP and congestion pricing (CP) are discussed. It is demonstrated that TBP has definite advantages over CP when demand information is not perfect, whereas both TBP and CP are equivalent for the perfect information case. Finally, it is shown that the efficiency result also holds for more general demand conditions.     

An integrated framework for embedding large-scale dynamic traffic assignment models in advanced traveler information systems

In recent years, increasing attention has been drawn to the development of various applications of intelligent transportation systems (ITS), which are credited with the amelioration of traffic conditions in urban and regional environments. Advanced traveler information systems (ATIS) constitute an important element of ITS by providing potential travelers with information on the network's current performance both en-route and pre-trip. In order to tackle the complexity of such systems, derived from the difficulty of providing real-time estimations of current as well as forecasts of future traffic conditions, a series of models and algorithms have been initiated. This paper proposes the development of an integrated framework for real-time ATIS and presents its application on a large-scale network, that of Thessaloniki, Greece, concluding with a discussion on development and implementation challenges as well as on the advantages and limitations of such an effort.     

多元交通信息于车速数据融合系统之节能减碳应用研究

提出了1个经济可运作的实时动态节能减碳计算模型,用KPI来评估节能减碳效果,运作方式如下:配备GPS装置之实验车,后端软件自动动态搭配Google Map与路径图资之起讫点(A→B)来回一趟,才量该车之耗油量,由行前预估值、旅行时间、动态交通事件与实际油耗值之误差分析,在实时交通信息协助下选定之KPI (key performance index)值(含油耗、CO2排放量、道路等级、旅行时间及ETC (electronic toll collection)费用等)做比较.搜集对应环保路径之路网交通信息数据及交通信息建立历史数据库,配合时速/油耗表完成油耗/碳排放系统数据库,得出实时交通信息占比与油耗预估误差率关系图.      

动态交通系统最优控制的路径选择模型

在分析各种影响动态交通系统最优控制约束的基础上,依据相关原理,采用数学建模的方法建立了态交通系统最优控制模型,最后给出该模型的主要算法.智能交通运输系统的核心部分为动态交通流分配模型与算法,其基础则为动态交通系统最优控制模型,因此建立用于诱导路径选择的动态交通系统最优控制模型将有助于改善城市日益恶化的交通环境,提升人们的生活质量,同时也为城市规划与管理以及各种交通政策的制定提供理论依据.     

经典交通流模型在城市车路不均衡发展评价中的应用

提出了一种基于经典交通流模型的城市车路不平衡发展所产生影响的分析和评价方法,并以北京市为例,通过Param ics交通流仿真软件计算得出了城市车路发展的不均衡性对于交通状态所产生的影响。所得到的研究结果可作为相关修正系数应用于城市智能交通系统社会综合效益评价中,能够使得评价结果更加客观与准确。     

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本次论坛以“中国未来综合交通建设与发展”为主题,涉及区域综合交通规划、低碳模式下的交通发展,以及智能交通技术进展及应用等专题. 回顾了“十一五”综合交通的发展历程,展望了“十二五”综合交通的发展前景. 提出在继续完善交通运输通道建设的基础上,重点要加强综合交通网络和枢纽的规划建设. 同时,针对中国高速铁路的发展,交通运输结构与增长方式的转变,对民用航空、水运、智能交通以及城市交通的发展等进行了深入的研究,分析了存在的问题和取得的成绩,指出了面临的机遇与挑战,探讨了发展的目标和思路,为中国未来综合交通的建设与发展提供决策参考.     

智能交通评价系统中DEA方法的优化

针对目前智能交通评价系统存在的问题,从系统目标的角度建立了智能交通评价指标体系,改进了以往有效区分决策单元DEA方法计算量大、过程复杂的不足,提出了重构DEA模型,对有效决策单元进行再评价,在方法更加简单易行的情况下实现了被评价单元的全排序。并且在此基础上建立了评价指标与评价方法之间的对应关系,并列举实例进行评价、分析,对评价目标的优化改进提出了建议。     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。