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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

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交通流分配是交通规划的核心工作之一，而路网中有效路径的搜索又是进行交通流分配的基础。通过将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合，本文提出了一种有效路径的分层定向搜索算法，并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型。新的算法合理的汲取了启发式配流的比例加载思想，并借鉴相继平均法思路解决了多起讫点对的配流问题。新算法具有模拟实际交通路径选择行为，并给出唯一路径流量的特征。文中用一个算例说明了该方法的有效性。     

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对城市道路网的路网容量理论和模型进行了研究，在国内外现有较成熟的路网容量模型研究的基础上，分析了各种模型的假设条件、模型特点以及模型应用范围；并分析了国内外现有的最大流算法及其缺陷，提出了改进的算法，并在Matlab 中得到实现；最后，在中关村实例中进行了应用，效果良好.     

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针对目前交通仿真路网模型存在的不足，提出一种基于地理信息系统（GIS）建立微观仿真路网模型的方法，并根据模型设计和实现微观仿真路网数据结构. 首先根据GIS 的特点和交通仿真系统的要求，建立分层的微观仿真路网模型；然后根据模型和具体实现的编程语言设计并实现路网数据结构.     

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在北美交通早高峰与晚高峰期间,大量信号灯控制的交叉路口会处于过饱和状态.对于非饱和路口的信号设计,已经有许多行之有效的理论方法和信号控制策略可以使用;对于过饱和路口,当前却没有被广泛接受的信号控制模型可以直接采用.对于孤立的信号路口,实时有效的配时通常被认为是优化交通流的一个非常重要手段.基于这一原则,多种过饱和路口交通信号设计方案出现在以往的研究中。但是由于没有对这些方法进行过有效的综合评测,所以一直没有对各种设计方法优缺点的清晰描述.本文对两组经典饱和路口信号设计模型进行了详细的评测与比较,进而深入分析这些模型的特点与可用性.在研究中这两组模型的控制结果还与最新的信号设计软件TRANSYT 7F和Synchro给出的优化信号进行了比较.基于比较结果,最终得到用于过饱和路口信号设计的方法选择指南.     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

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吸取社会力模型中行人运动受到社会力支配的思想,综合考虑行人之间的相互影响,建立了面向大型铁路客运枢纽环境的乘客行为仿真模型.针对人群集散时行人之间的差异性,依据目标驱动力及行人与行人或障碍物之间的心理排斥力、挤压力、摩擦力,动态改变行人的运动方向和速度.引入行人防止穿透决策规则,消除行人重叠现象.采取目标点局部极小化原则,设置辅助目标点,解决行人与环境之间动态避碰和绕行问题.以北京南站高架层为仿真对象,针对不同客流到达率对行人集散的影响进行计算机仿真并加以分析,从而对模型进行校核检验,表明该模型具有合理性和有效性.     

Improved Algorithm about the Maximum Flow in Road Network Using Auxiliary Graph Theory

In road network planning, locating the key sections will be very useful to solve the traffic bottleneck. Locating the key sections is equal to finding the maximum flow. To begin with, this paper analyzed and compared kinds of methods solving the network maximum flow problem. Second, this paper pointed out a convenient method based on the auxiliary graph theory and Dijkstra method. That is to say, the method could be used to get the minimum cutset and the maximum flow using the shortest path algorithm, and the VC++ program was also used. Finally, based on the road network of Tianjin, an example was given for further explanation. Through comparison, we know that it is a convenient method to locate the key sections and can support the transportation planning and management with theoretical basis and data.     

满足交通网络流量增长态势的扩能优化研究

在交通网络的实际应用中,流量的发展态势往往超出现存网络的最大流量承载能力,这就需要考虑如何提高网络的输送能力,即如何对交通网络进行扩能。本文基于发展态势的流量需求、扩能代价最低以及扩能拥堵程度高的线路条件,构造了最优的扩能算法。通过此算法,可以选择交通网络中最优的扩能路线。在交通运输领域,由于流量的发展态势需要扩能的问题普遍存在,本文的研究内容可以为交通网络的扩能决策、优化、设计等提供应用基础。     

基于自注意力机制与图自编码器的路网交通流数据修复模型

针对城市交通流数据修复问题,提出一种基于图卷积网络和多头自注意力机制的自注意力图自编码器模型.该模型包括基于拓扑图结构和图信号捕获交通流时空关联性的STGCN(Spatial-temporal Graph Convolutional Networks)网络.在该网络中使用LSTM(Long Short-Term Mem...     

基于路网分层策略的高效路径规划算法

为解决路网规模过大导致的路径规划算法计算效率低的问题,通过引入路网分层预处理的思想,采用方向诱导搜索策略、双向搜索策略和数据结构改进策略,提出了一种新的路径规划算法——分层A*算法,并在广东省大规模路网上进行了实验.实验结果表明:与A*算法和Highway Hierarchical算法相比,A*算法的计算效率分别平均提高11.7倍和2.4倍,搜索空间分别平均缩小5.7倍和2.8倍,且新算法的计算效率和搜索空间都更为稳定.     

一类有损耗网络最大流问题的模型与算法

由于阻力及其它因素的存在,网络流在实际中往往是有损耗的.建立了有损耗网络最大流的模型,并依据其流递远递减的特性设计了算法.以各弧还需要的流的消耗量为权值构造一赋权图,找出一条增流链,分配发点以合适的流量,并调整增流链上各弧的流量和赋权有向图上各弧的权值.反复迭代,直到各边流量都饱和或初始量被分配完毕,此时,收点的输入量达到最大值.最后通过实例验证了其正确性.     

关于城市道路合理间距理论推导的讨论

城市路网是城市交通与城市发展的骨架,对合理路网间距的认识是路网规划的关键。但对合理路网间距的认识存在若干观点,致使路网间距的合理取值范围较大。目前城市规划与交通工程专业书籍中经常提及的是路段通行能力的交叉口间距折减系数法和最佳公交线网密度分析法。本文采用逻辑推理的方法,指出路段通行能力的交叉口间距折减系数分析存在逻辑错误,公交最佳路网密度缺乏应有的应用前提分析,这些不足是导致我国城市路网密度不足的重要原因之一。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提,故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先,通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征,使其能最大程度捕获原始路网信息;其次,基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据,加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数,实现对缺失数据的有效插补;最后,采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集,针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时,Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间, PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间;当聚集缺失率在 10%~70%时,Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间,PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明,本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

多品种流交通网络的最大流算法研究

基于Ford-Fulkerson算法在单一品种网络中最大流量分配的思路,通过对多品种交通网络的网络特性进行分析,作者将多源多汇的交通网络构建成单源单汇的形式。在保证符合流量约束的条件下,设计了适用于多品种交通网络的最大流分配算法。在交通网络的实际应用领域里,多品种交通网络的问题普遍存在,因此该算法为解决实际交通网络的相关问题提供了基础。     

距离加权公交换乘复杂网络最短路算法研究

为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边权的加权公交换乘网络。基于该加权网络,设计了综合考虑换乘次数和路径长度的最短路算法,该算法可保证在站间换乘次数最少的基础上通过的路径也相对最短。利用成都市公交网络进行实例分析,并与Floyd算法进行对比,结果显示,由该算法得到的平均最短路径长度增加3.7 km,但平均换乘次数下降0.64次,更符合乘客的出行习惯;随机选择一些车站进行最优换乘路径选取试验,结果表明,由该算法得到的方案在保证换乘次数最少基础上,得到的路径也基本最短,证明了算法的有效性。     

运输网络转运结点有容量限制的最大流分配算法

对运输网络转运结点有容量限制的最大流分配一般是用结点一分为二的方法,但在大型、复杂的运输网络中,当有容量限制的结点很多时,这种方法将会使运输网络变得更加庞大,流量分配的过程变得更加繁琐。通过分析容量限制结点的特点,基于寻找增流链的算法,构造了基于大型、复杂运输网络中结点有容量限制的最大流分配算法。利用此算法,可以解决大型、复杂运输网络中容量限制的结点很多时的最大流分配问题,此算法也为解决实际的运输问题提供了应用基础。