高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法

为了解决交通事件信息发布中基于用户位置的扇形搜索方法和路径搜索方法的大量无效搜索问题,提出一种基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法。该方法考虑路网拓扑结构,以交通事件为起点,沿着拥堵传播方向计算交通事件信息的发布范围,包括交通事件路段检测,交通事件实际影响范围检测,信息发布扩展范围计算。交通事件路段利用路段上下游的交通流时空变化规律进行检测;交通事件实际影响范围根据路段的拥堵状态确定;交通事件信息发布的扩展范围根据交通事件的累计持续时间设定,且扩展范围中至少有两个出口,保证出行者有足够的时间和出口选择绕行路径。分析结果表明,基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法能够有效地检测交通事件路段;交通事件信息发布范围的演化过程符合交通拥堵的传播与消散的规律;基于用户位置的扇形搜索方法和路径搜索方法的最大搜索次数是车辆数,而基于拥堵传播规律的信息发布方法最大搜索次数是交通事件个数,由于车辆数远大于交通事件个数,因此基于拥堵传播规律的信息发布方法能够大幅减少无效搜索次数,节省计算资源,提高信息发布的效率。基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法能够有效地引导出行者合理选择行驶路径,及时避开事件影响区域,防止二次事故的发生,缓解交通拥堵。     

基于双层规划模型的应急救援调度与路径选择集成优化

城市中突发事件发生后,为有效降低财产损失和人员伤亡,减少应急救援在调度和路径选择等环节的响应时间损失,保障应急救援任务顺利完成,需要对各类应急救援交通资源进行合理调度,并在起讫点间根据路网实时交通状态,动态选择行驶路径,减少其路段行程时间。在多目标应急救援调度和最优路径选择目标分析的基础上,提出了一种考虑不同类型应急车辆调度和最优路径选择的双层规划的集成优化模型。在上层模型中,主要考虑应急救援车辆的调度费用成本,通过最小化应急救援车辆的固定成本、容量成本和时间成本,来确定不同类型应急车辆的出救位置和相应出动车辆数;下层模型中,主要考虑应急救援车辆的路径在途行程时间,通过最小化动态路网下应急救援的路段行程时间和信号延误时间来确定救援通过的路径,并根据固定的时间间隔动态更新路网的交通状态,使救援车辆尽可能选择避开交通拥堵的路段行驶,从而更快速到达目的地。案例分析结果表明,基于双层规划的应急车辆调度和路径选择集成模型与仅考虑调度或路径选择的模型相比,总调度成本降低了2.67%,总在途行程时间减少了21.05%,路径选择中能有效降低通过沿线拥堵道路的比例,表明模型具有很好的适用性和实用价值。     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

考虑信号交叉口延时的最优车辆路径规划算法

本文中提出了一种考虑信号交叉口等待时间的车辆最优路径规划算法。通过GPS采集的浮动车数据与电子地图进行匹配,实时计算出各路段的车辆平均行驶速度和通行时间。基于马尔科夫链构建信号交叉口红绿灯的概率模型,通过车路协同技术预先获取各路段交叉口信号灯的位置和相位配时信息,并在车辆接近交叉口时对车辆速度进行优化,将车辆加速通过交叉口视为绿灯时间的延长,并以此构建车辆快速通过交叉口的等待时间模型。在此基础上,结合A*算法,提出一种考虑快速通过信号交叉口的改进A*算法。最后选取长沙市区某路网为算例进行仿真分析,结果表明改进A*算法所得路径的通行时间明显短于传统A*算法。     

基于速度性能指标的雨天环境对北京快速路网影响研究

降雨作为一种常见的气象条件,对城市路网的交通状态有着直接的影响.为避免不同道路交通状态速度评价标准的不统一,基于道路的最高限速,提出了速度性能指标,进而建立了衡量路段和路网拥堵状态的路段和路网拥堵指标,量化了路段和路网的拥堵程度.以大量数据为基础,在对比雨天和晴天2种环境下的各项拥堵指标基础上,探讨了雨天环境对北京快速路网的宏观影响,为雨天条件下的交通规划与管理提供了重要的依据.同时,基于路段拥堵指数,利用ArcGIS软件可视化展示了北京快速路拥堵路段的空间分布.结果表明,与晴天相比,雨天环境降低了车辆速度,增加了路段偶发性拥堵,也加剧了路网的拥堵程度.同时,雨天环境下的工作日平均每小时路网拥堵指数增加了17.2%,周末则增加了28.6%;而其标准差分别增加了22.2%和62.5%,表明雨天环境下工作日和周末的拥堵特性存在一定的差异性.      

基于动态行程时间可靠性的单车辆路径选择算法研究

为了提高出行者的路径选择效率,从微观层面对随机动态路网条件下的单车辆路径选择问题进行深入研究。随机动态路网条件下,作为车辆路径构成单元的路段,不同时刻车辆在其上的行程时间具有明显的动态变化特征,若使用传统的最短路算法进行车辆路径选择,将某一时点的路段行程时间作为路段权值不能反映路段行程时间动态变化产生的影响,车辆路径选择结果容易造成误判。为解决此问题,按照集散波理论对于路段车辆运行状态的划分方式,首先以路段下游信号转换时刻目标车辆与排队车流队尾的相对位置关系为切入点,对路段行程时间进行分状态分类随机动态预测,然后建立对应可接受水平下的路段行程时间可靠性计算模型,最终分别针对简单网络和复杂网络的单车辆路径选择问题提出使用行程时间可靠性作为关键控制变量的三阶段车辆路径选择模型和权值异化的Dijkstra车辆路径选择算法。通过案例及对比分析表明,在出行者面临的简单网络中使用行程时间可靠性进行车辆路径选择可纠正仅仅按照单一行程时间进行车辆路径选择造成的选择误判,在复杂网络中使用行程时间可靠性作为路段权值异化的Dijkstra算法可迅速求出最可靠路径,有效解决了随机动态路网环境下的单车辆路径选择问题,是对路径选择问题研究的深入拓展。     

基于流量和出租车GPS数据的城市道路网络宏观基本图

为把握城市宏观交通状况,发掘城市道路网络交通流内在特性,从而达到缓解日益严峻的交通问题的目的,对交叉口流量和出租车GPS两类数据进行数据融合,运用宏观基本图(MFD)和广义宏观基本图(GMFD)在城市道路网络中的存在性以及二者之间存在的差异,以路网平均车辆数、路网通行能力和密度分布为指标来描述MFD和GMFD,并提出一种利用路段流量和出租车GPS数据拟合得到MFD和GMFD的方法,发现路网中密度的不均匀分布是导致路网通行能力不高的原因.针对由长沙市13个道路交叉口组成的区域路网,分别计算出分小区和分路段的MFD特征值,提出了根据存储空间能力(即临界路网平均车辆数的大小)对拥堵路网进行合理分流的方法,实现高峰时期拥堵路段的路径诱导以及路网通行能力的最大化.     

基于数据驱动的城市快速路段拥堵状态辨识及诱导对象选择方法

交通诱导实施效果不佳的主要原因之一是具有差异性出行特征的出行者无法接受单一的诱导方案。针对城市快速路高峰时段拥堵问题, 研究了考虑车辆出行特征差异的交通诱导对象精准识别方法, 以保障诱导方案的实施效果。利用高德路况数据提取拥堵路段, 根据拥堵路段与相邻路段交通状态的相关性提出拥堵源路段识别方法; 利用车牌识别数据提取使用快速路车辆的出行特征, 包括快速路出行强度、地面道路出行强度、快速路出发时刻离散度和快速路路径选择多样性; 采用K-means++算法对车辆出行特征进行聚类, 识别出显著影响道路交通状态的出行者, 并为出行者推荐适合其出行特征的错峰或绕行诱导方案。以苏州快速路为例, 研究发现: 针对拥堵源路段的交通诱导能有效改善拥堵路段的交通状态; 类型3车辆(高频出行且易绕行)占单月工作日早高峰所有使用快速路车辆总数的14%, 却占单日早高峰总交通量的51%, 是重点诱导对象; 通过精准识别, 可推荐诱导车辆数占总车辆数的47%。      

考虑用户紧急程度的在途路径诱导策略研究

为了提高突发交通拥堵情境下在途路径诱导效率,从用户体验层面出发,对诱导方案设计进行深入研究。提高用户体验有利于提高用户对诱导系统的服从率,从而提高诱导效率。道路拥堵状况是影响用户体验的重要因素,考虑到具有不同紧急程度的用户对拥堵感知存在差异,以感知拥堵作为路径诱导中路径分配的限制因素。首先构建衡量用户紧急程度的紧急函数,在此基础上设计行驶时间感知效用算法,然后将其作为干预项加入到随机均衡备选路线分配模型中,突发交通拥堵出现时,系统根据构建的备选路线分配模型递归地为突发事件L距离内的用户指派行驶路线。同时考虑到突发拥堵下交通状态具有较强的波动性,采用时变路网下的改进A~*算法计算路径分配方案的最短路径,其中,将预测的路段平均速度与历史平均回归模型结合计算行程时间,并将其作为A~*算法估价函数中的评估函数,从而实现考虑时间依赖性的实时最短路径寻优。最后,以秦皇岛海港区部分路网区域为例,利用微观仿真软件SUMO分别从诱导服从率、诱导效率、诱导时效性3方面对在途诱导方案的有效性进行仿真验证,并与现有的典型路径诱导方案进行对比分析,结果表明所提出的在途路径诱导策略可以改善突发拥堵下的交通状况。     

流量和信号控制对运行时间预测的影响

通过对实际交通状况的分析，说明路线运行时间不仅是路线交通流量的函数，而且是由于交叉口信号控制引起延误的函数。     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点(OD)需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件.综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型.上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间...     

基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.      

Providing personalized system optimum traveler information in a congested traffic network with mixed users

The advancement of information and communication technology allows the use of more sophisticated information provision strategies for real-time traffic management in a congested network. This article proposes a personalized system optimum traveler information (PSOI) system under ubiquitous communication, which allows traffic system operators to fully optimize and coordinate individuals' trip plans according to the personal attributes, such as real-time location, value of time, allowable budgets for congestion tolling, and willingness to take detours. We also developed an efficient queue-based evaluation and solution heuristic algorithm using mesoscopic simulation models to solve for near-optimal PSOI strategies—route suggestions for each individual traveler. The simulation optimization algorithm can account for different information users and provide predictive information that robustly accounts for potential decisions of other travelers in real time. Case studies were carried out on a test network and a real-world network, and the proposed heuristic algorithm is proven effective. Also, sensitivity analyses show that PSOI not only is an effective traffic management method in reducing average system travel time, but also potentially provides travelers with reasonable or even shorter travel times compared with other information users. Further, simulation results showed that even in mixed traffic, PSOI is able to shorten travel times for both users without information and users of other information types. Thus, PSOI is recommended by this article as an advantageous way for next-generation advanced information systems and dynamic traffic management.     

基于地图API技术的道路拥堵点交通运行状态分析

以东阳市老城区为例,提出应用地图API技术进行道路拥堵点交通运行状态分析的一般流程。首先,按照一定时间间隔分别截取研究范围的实时路况地图,根据路况颜色和持续时间识别道路拥堵点;其次,将研究范围划分成一定数量的网格,利用地图API技术批量获取各网格中心至拥堵点的预估通行时间,评估当前时刻下拥堵点的可达性;最后,获取堵点周边道路各时段的平均行程速度,评估道路运行状态的时间变化特征。通过地图API进行道路堵点识别和运行状态分析,能够大大减少研究者的前期工作量,为后续研究分析提供相对准确的基础数据。     

Experimental Study of Effects of Travel Time Distribution Information on Dynamic Route Choice Behavior

This study focuses on the possibility that providing travelers with information on travel time distribution, along with the existing travel time information, might affect their decision making and enhance traffic control. As an initial step to confirm the effectiveness of travel time distribution information, we use a laboratory experiment to obtain panel data of route choices when information is provided. The rationality of the behavior of the respondents and the characteristics of the route choice are first analyzed by aggregation analysis and then statistically examined by specifying a mixed logit route choice model. As a result, it is revealed that both travel time information and maximum travel time information significantly affect route choice behavior when a penalty is imposed for late arrival.     

考虑路况、配送员与顾客满意度的冷链物流车辆配送路径优化方法

在城市交通拥堵日益严重的背景下，为解决冷链货物配送时效性较差、顾客满意度低以及配送员积极性不高等问题，研究了以总成本与满意度为目标的冷链物流车辆路径优化方法。采集并拟合了工作日、节假日、双休日交通拥堵指数趋势图，得到道路交通拥堵时间分布规律，提出了不同时期、时段内道路路段节点之间的实际通行时间计算方法；设计了配送员薪资与工作强度相结合的评价指标，构建了基于灰色白化权函数的配送员满意度评价模型。考虑随机需求、满意度和时间窗等约束，构建了多目标车辆路径优化模型；针对多目标模型求解的复杂性，设计了改进的自适应大规模邻域搜索算法，算法搜索过程中充分利用其算子的自适应性，有效平衡了NSGA-II算法大规模寻优与耗时之间的关系。以经典的Sioux-Falls交通网络为例进行算例分析，结果表明:①考虑配送员满意度模型后，在工作日、节假日、双休日总成本分别增加了2.05%、1.93%和1.16%，但配送员满意度分别提高了39.43%、46.26%和57.37%，顾客满意度平均提高了1.16%、4.76%和9.75%，运输时间缩短了2.42%、7.34%与8.41%。②以配送总成本最小为主要目标时，当需求变动（即随机需求的标准差σ＝1，2，3，4，5）时，得到的缺货成本比未考虑随机需求模型的结果分别增加了0.79%、0.89%、0.93%、0.94%和0.95%，印证了顾客随机需求对企业配送成本产生的影响。所提模型和算法为冷链物流管理中提升配送员和顾客满意度提供了一定的理论基础。