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针对一类动态车辆路径问题,分析4种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例。求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性。     

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宏观基本图（MFD）存在于具有交通运行同质性的城市路网中,它可以用于路网的服务水平评估、区域控制和宏观交通建模.不同道路运行条件对MFD的形状存在不同的影响,进行MFD影响因素分析是应用MFD理论研究城市交通运行规律的前提.本文以广州市海珠区为研究区域,运用Paramics交通仿真软件对海珠区的路网进行建模,通过采取不同交通管控措施,分析MFD图形的影响因素.结果表明,MFD不仅是路网本身的性质,也是控制策略效果好坏的直接体现.同时,需求的剧烈变化、公交专用道的设置、车道禁行都会不同程度的影响路网的MFD.另外,制定交通控制策略时要优先考虑路网中的关键路段.     

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目前各大城市的交通拥挤都很严重，车流诱导可在一定程度上缓解这种交通状况，因此，许多城市正在大量安装可变情报板，用它来发布动态的车流诱导信息。如何更有效安全地利用可变情报板发布诱导信息，本文从可变情报板显示内容的刷新频率、重要信息的闪烁频率、图形文字的视认性等方面进行了一些定量的研究，并给出了若干比较有效的实施建议，如显式内容的相对固定化、城市路网的概要化、道路区域的色快化，以及显式内容颜色的通用化。     

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基于出行者对网络不确定性的风险态度,将出行者分为三类：保守型,冒险型和中庸型。分析了旅行时间随机扰动的降级路网中不同用户类的出行选择行为,建立了与出行者选择均衡条件等价的变分不等式模型,讨论了模型解的性质,并设计了求解模型的算法。算例表明不同风险态度的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,而且不同风险态度的出行者对不同交通状况及管理措施的响应也存在较大差异。这一研究将有助于加深对交通行为的理解,为交通管理者设计各种有效的控制措施提供更准确和具有针对性的决策辅助信息。     

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在密苏里州圣路易斯市I-270/I-255州际公路上,可变限速标志实时控制高峰期车速以缓解拥堵.本文研究可变限速系统对行程时间分布和可靠性的影响,分析伽马分布、最大极值分布、log-logistic概率分布、对数正态分布及威布尔分布与24小时行程时间数据的拟合程度,得到后可变限速情形下行程时间的分布.结果表明,后可变限速情形下行程时间的分布服从对数正态分布.提出基于行程时间均值和标准差方法计算行程时间可靠性最关键指标之一——第95百分位数的行程时间基于I-270/I-255公路四个拥堵路段36个实测数据集,用参数和非参数统计验证了方法的有效性.     

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为提高交通规划与决策质量,有必要妥善处理交通调查无回答问题. 但是在相关研究中尤其在发展中国家此问题常被忽视. 本文统计分析了发展中城市居民出行调查中项目无回答的缺失模式,进一步分析项目无回答作为模型缺失数据对基于期望最大化的数据修补的多项Logit集计的出行方式选择模型的影响. 选择三个发展中城市代表调查无回答的三个等级做案例分析. 首先,根据项目无回答缺失模式,利用Pearson开方检验得出重要的出行者社会经济属性和出行背景因素. 其次,利用基于缺失模式分析的期望最大化估计,处理缺失数据得到无偏数据集作为基准. 此外,利用独立样本的T检验检验了零假设,即有无期望最大化估计情况下的模型参数估计是相同的. 用基于R平方系数的内在效度检验计算估计情况下的模型预测偏差. 最后,考虑缺失数据的影响,评估一个重要的指标——出行时间价值. 结果表明,在发展中城市,问卷回答者和不回答者的社会经济背景存在很大差异. 缺失率和缺失模式均对出行方式选择模型的参数和预测精度有很大影响. 考虑缺失模式的出行时间价值计算表明, 项目无回答对出行时间价值的影响被过高估计了.     

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通过对事故致因因素的分析，引入并修正了轨迹交叉论事故触发模型在公交系统中的表现形式，并针对公交系统的资源特点对人因差错、物因缺陷事故运动轨迹的形成进行了深刻的分析.根据对公交系统主要事故致因因素的分析，特别着重于对驾驶员的不安全行为进行研究，阐明驾驶员的不安全行为在事故致因中的复杂性和控制的重要性.通过对反轨迹交叉的事故干扰研究，得出了适合公交系统的反事故措施模式，并结合管理学中冲突的解决原理提出反交叉式干扰事故模式，希望导入安全行为可以降低人因差错、物因缺陷轨迹交叉的概率，进而根据公交系统的运行特点，提出几点有实际意义的控制人因的反事故交又干扰方法，以供实践借鉴.     

Road Traffic Accidents Model and Its Application Based on Driver's Self-Mistakes

To improve the traditional analysis method of driver accident, the paper analyzes the cases of road accidents and survey data from the microscopic aspect. An accident causes model is formulated to describe the driver' own mistake characteristics and its relation with the road traffic accidents. The weights of key influencing factors are determined by the improved AHP method and its influencing level is quantitatively analyzed. The improved AHP method reduces the impact of subjective factors on the analysis accuracy. Results show that drivers' error rate of perception is approaching 50.2%, the error rate of judgment is 38.9%, and the operational error rate accounts for only 10.9%. The main factors cause traffic accidents are drivers' low abilities to perceive and judge risk and accident. The results provide the scientific basis for the drivers' self-mistakes and accident prevention.     

基于支持向量回归机的道路交通事故预测模型研究

针对道路交通事故预测具有随机波动性较大、信息量较少和非线性数据序列预测的特点,引入支持向量回归机（SVR）,建立基于SVR的道路交通事故预测模型。通过实例计算,证明基于SVR的道路交通事故预测模型具备非线性、所需数据资料较少、建模简单和计算快捷等优点,同时与RBF神经网络预测模型相比,该模型的预测精度高、泛化能力强,更适用于道路交通事故预测。     

道路交通事故背景因素指标的采集和统计分析

提出了事故背景因素的概念,建立了背景因素量化指标体系及其采集数据项;并提出了构建背景因素数据库的设计思路,建立了符合我国道路交通事故分析模式的交通事故背景因素数据统计分析系统,以便把握道路交通安全的整体状况和发展趋势,找出造成事故的主要背景原因,提炼安全对策,为道路交通安全措施提供科学依据和指导.     

机动车驾驶员人为因素与交通事故危害性关联分析

机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。     

“5.12”汶川地震灾区的道路交通事故调查分析

5.12汶川地震是我国建国以来在山地发生的烈度最高、波及范围最广的地震。为研究地震对道路交通安全的影响规律,调查并分析了北川县和安县在地震前后的交通事故变化情况。发现灾区的交通事故发生次数和伤亡人数较震前大幅增加,事故致死率提高,事故的交通方式分布、24 h分布、形态分布以及成因等特征均有明显改变。分析认为这与地震造成的道路损坏、次生山地灾害,以及灾后出现的道路非交通占用、交通量激增、交通流的时空分布与构成变化、交通管理执法力度减弱和人们的心理变化等因素有关。     

城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型

针对城市主干道路段上交通事故的成因、后果及主被动安全控制措施开展研究工作,基于多事件链原理并应用三角模糊数法,建立了城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型.基于Bow-tie模型中的故障树,确定出了主干道路段机动车之间事故的3条主要事故成因链,即追尾事故成因链、侧面碰撞事故成因链和刮擦事故成因链.Bow-tie模型中的事件树表明,驾驶员能够正确使用安全带但道路上无缓冲防撞设施且辖区内无紧急救援系统的事件链发生概率最高,达59.68%;驾驶员没有使用安全带且道路上无缓冲防撞设施时,事故发生后的事故严重程度都较高.针对3条事故成因链及2条事件链,给出了预防事故发生的防控措施和事故发生后可降低其严重程度的减缓控制措施.     

基于事故致因理论的高速公路交通事故分析及对策

近年来,高速公路的发展很迅速,但高速公路的高标准、高投入并没有带来真正意义上的高安全性。从系统的观点出发,运用交通事故致因理论,对影响高速公路交通安全的人、车辆、道路环境、交通管理等主要因素进行分析,并提出预防对策。     

基于道路因素的交通事故预防对策分析

要有效地预防和减少道路交通事故的发生,实现道路交通的安全、畅通与高效,就必须将人、车、路、环境信息和管理等因素作为一个有机的系统进行综合考虑,以分析交通事故与各种诱因的发展规律。通过对我国交通安全现状的简要分析,结合国内外的经验,就道路因素中的线形、线形组合、交叉路口、坡度、路表状况、交通环境等因素与交通事故的关系进行阐述,并提出相应的事故预防对策。     

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针对BML模型在分析交通事故对路网交通运行状态影响方面的不足,考虑事故发生时车辆为回避阻塞点而改变行驶路径等行为,对BML模型中事故点前车辆的行驶规则进行改进,使之与实际车辆的驾驶行为更加接近. 在改进模型的基础上,分别就路网交通流密度一定时,事故点数量变化对交通流平均速度的影响;事故点数量一定时,路网交通流密度变化对交通流平均速度的影响;事故点前各格点车辆转移概率对交通流平均速度的影响;车辆在事故点前各格点的转移概率分布函数不同对系统运行状态的影响等四个问题进行模拟研究,通过对模拟结果进行分析,得出了一系列有意义的结论.     

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.