基于时空关系对高速公路车辆出行规律的研究

基于高速公路车辆出行的特点,从概率的角度出发,结合车辆出行的两个交通参数——出行时间和出行里程,提出高速公路车辆出行时间和出行里程服从二维对数正态分布的假设,并用山东省高速公路调查数据对先验分布进行拟合。用车辆运行规律分析车辆出行时间-空间相关系数,再将它们作为交通状态参数,以车辆出行时间-空间相关系数来反映网络的运行状态,这些参数有其他交通状态参数所无法比拟的优越性。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加，高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生，特别是在重大节假日期间.目前，解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施，而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析，掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据，借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆，进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度，挖掘城市通勤快速出行廊道分布，研究高速公路网与城市道路网络的关系，对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

关联路网拓扑特性的车辆出行行为画像分析研究

基于交通时空大数据的微观出行行为分析可以为精细化、个性化的交通管控措施制定提供支持,车牌识别数据作为一种精度高、准确性高、采样率全的时空大数据,近年来受到广泛关注。但是现有基于车牌识别数据的出行行为分析文献在进行行为分析的过程中较少考虑路网特征,即没有将出行者的行为与路网特性结合起来分析,这导致挖掘得到的出行模式与路网本身的关联不高。本文首先对车牌识别数据和路网拓扑数据进行数据融合,基于此融合数据,根据机动化出行者的出行行为特性使用聚类算法进行车辆画像,将路网上的车辆划分为临时办事车辆、频繁过境车辆、家庭不常用车辆、通勤车辆、网约出租车辆五类车辆。同时,结合复杂网络方法和聚类算法对交叉口进行画像分析,挖掘出交通管理者需要重点关注的交叉口。在此基础上,结合车辆出行行为和路网拓扑信息深入挖掘出行车辆的出行模式,构建车辆画像-交叉口画像-过车频次矩阵、车辆画像-交叉口画像-过车占比矩阵,进而对车辆出行时空特性进行深入挖掘,为交通管控措施的制定提供支持。     

基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究

针对现阶段手机信令数据难以适用城市复杂出行环境，无法有效区分密集路网下机动化出行方式，本文提出一种考虑路径精准拟合与多维时空特征的双层识别模型。在出行路径识别层面，Savitzky-Golay(S-G)滤波能有效平滑信令数据相对实际出行路径的波动，线性插值算法能弥补信令数据时空缺失。在出行方式识别层面，探究了识别路径相似度、出行时间相似度、加速度、小波速度等关键因素，利用K-临近算法识别公交、小汽车。结果表明：本文提出方法能有效细分城市密集路网环境下的公交与小汽车出行，识别准确度分别达到88.29%和82.28%。在不同出行距离、出行时段、拥挤状态、道路等级、道路类型及识别路径相似度等角度，识别效果均优于随机森林等算法。研究支撑了基于信令数据的出行特征精准挖掘，为道路规划建设，公交线网规划等提供重要基础。     

城市区域自行车网络运行分析研究

为改善交通,我国已颁布若干标准、规范,一些城市积极发展自行车交通。但自行车交通状态评估内容不全面,影响自行车交通的发展。采取模糊数学法,从路段、交叉口、道路网络、区域形态等四方面讨论自行车网络发展水平的评估指标体系,并基于铜川市交通网络GIS数据、居民出行调查数据、铜川市自行车交通专项规划调查数据对方法进行验证。结果表明:案例区域形态离散、外围网络稀疏,现阶段自行车使用率不高。此研究可为城区自行车交通规划与运营管理及决策提供参考。     

主动式公交线网规划模式研究与实施

调查分析了苏州、湖州等城市公交的服务水平和居民对公交服务的要求，得到我国众多城市居民公交出行比例偏低的主要原因为：现状公交线网规划是基于城市道路网络基础设施建设上的被动适应性规划，导致了城市公交线网对居民出行起迄点的覆盖率的降低和居民公交出行的不便性．提出的主动式公交线网规划布局模式要求城市公交线网规划应以满足居民公交出行的需求为基础，通过优化布设城市的公交线网场站、实施公交优先通行措施等来提高居民公交出行的便捷性；城市总体规划、道路网络和道路交通基础设施规划建设等应适应并服务于城市公交线网的规划和布设．从城市道路网络布局结构、道路基础设施建设和公交优先通行措施等方面提出了主动式公交线网规划模式的实施流程．     

基于手机信令数据的旅游交通出行网络特性

为了合理开展面向区域城市群的旅游交通协同规划,以江浙沪皖地区的18个主要旅游城市为例,基于入境旅游者的手机信令数据构建了城市间的旅游出行网络,并运用节点结构指标和网络结构指标对其进行评价,定量分析了入境旅游客流在城市间的空间分布特征。研究结果表明：上海、杭州和南京等城市在区域旅游交通规划中起着重要的引领作用;连云港、徐州和盐城等城市需加强与核心城市之间构建高效的出行路径;城际间便捷的综合交通出行网络对于提升区域旅游的整体竞争力发挥着重要作用。     

基于城市交叉口监控视频的路径选择研究

以泰州市万达片区关键交叉口监控视频为数据基础,基于深度学习图像识别算法识别交叉口车辆及车牌号信息,结合时间及路网拓扑结构进行车辆出行链划分及车辆出行起讫点提取研究.确定出行路径长度、行程时间、转向次数、道路等级、交叉口数量、轨迹偏爱程度等变量为决策指标,并考虑高峰、平峰、夜间的时段因素,基于多元Logit回归及灰色关联法分别建立路径选择概率模型.研究验证基于多元Logit回归及灰色关联法模型预测结果的均方误差分别为1.56％ 和5.61％,结果表明:多元Logit回归预测模型具有较低的预测误差,而灰色关联法模型具有广泛的适用性.     

基于贝叶斯网络推理的道路网络级联失效仿真

针对道路网络级联失效与其它复杂网络相比具有的特殊性,基于贝叶斯网络推理,融合驾驶者出行先验及出行信息,研究了道路网络级联失效的演变机理及演变过程.编制MATLAB程序生成基于道路网络的贝叶斯网络结构,根据贝叶斯网络参数学习 MATLAB程序,学习了驾驶者感知路段属性变化;给出了仿真算法,仿真了贝叶斯网络推理中不同出行先验权重,以及出行信息量对道路网络属性及级联失效的影响.结果表明,贝叶斯网络推理可以较好地反映驾驶者出行路段选择对道路网络级联失效的定量影响,为研究道路网络级联失效提供了新的研究思路和方法.     

数据可视化技术及其在非机动车网络规划中的应用

采用交通大数据对城市交通进行交通研究是当下规划设计的热点。以晋江市中心城区非机动车网络规划为依托,对晋江公共自行车出行大数据进行分析,使用百度开源可视化编程平台ECharts将每组公共自行车的出行轨迹、到发时间以及出行起讫点等数据分析转化为规划关键数据。结果表明,通过数据可视化技术可以精准获取城市自行车主要通行通道以及城市骑行热点等规划关键数据并应用到晋江非机动车网络及设施规划中。     

基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化

考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

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考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题,接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响,提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用,基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为,动态计算接驳公交实际出行需求;供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束,以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标,建立混合整数非线性规划模型,优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计,公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据,以及摩拜单车骑行数据,站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明,车辆总数为10,线路数量为2时,考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时,各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min,乘客平均等待时间是3.35 min;在线路数量为4时,各站点到地铁站的平均运行时间...     

出租汽车GPS数据的空间分布特征及应用——以广州市为例

出租汽车GPS数据记录了车辆的出行轨迹、时间、起讫点等信息,利用相关算法可以挖掘车辆或乘客的运行特征、时空分布特征等,应用于交通规划和运营管理。在总结出租汽车GPS异常数据的处理方法以及时空分布特征主要算法的基础上,对广州市约2万辆出租汽车的上下客流热点区域、时间分布、OD分布等进行总结。以广州市为例进行实证研究,从交通规划、运营管理、服务模式等方面选择典型案例,剖析广佛出租汽车返程点布局规划、公共汽(电)车夜班线路优化,以及如约巴士+出租汽车新服务模式的应用尝试。     

多源数据融合在上海市综合交通模型中的应用

随着个体出行行为的多源数据日益丰富,既有的综合交通模型技术也需要持续升级。结合上海市第六次综合交通调查等数据,探讨多源数据融合在赋能综合交通模型改进中的应用。首先将多源数据划分为抽样数据和信息化大数据两大类21小类,提出基于多源数据融合的出行特征分析方法。结合居民出行调查数据及各类大数据,分析多源数据融合在上海市域人员出行需求模型、对外人员出行需求模型、道路系统运行模型、公共交通系统运行模型、货运交通模型升级中的具体应用,给出了不同交通模型参数的估计、标定及验证方法。最后,总结多源数据融合在分析精度、模型广度、研究细度和研究维度方面对上海综合交通模型的提升作用。     

基于多源数据的武汉市轨道交通运行特征与发展策略

发展轨道交通是解决超大城市交通拥堵的有效途径之一,但出行需求与设施供给的匹配性、线网规划与空间规划的协同性成为影响其运行效率的关键。以武汉市为研究对象,在融合静态的轨道线网、人工调查,动态的手机信令、闸机刷卡、列车运行等多源数据的基础上,运用大数据分析技术,描绘居民出行活动特征,提出网络可达性测度等量化指标,研究轨道交通在大建设时期普遍存在的供需关系不均衡、系统功能不完善、耦合空间发展不紧密等问题。从功能设计、线网规划和运营管理等方面提出相应的发展策略,主张"主城成网新城通线"的规划思路,打造多网合一的多模式线网格局。     

基于车牌识别数据的城市路网运行状态识别方法实践

采用城市车牌识别数据进行路网运行状态观测和分析,设计了基于车牌识别数据的交通卡口聚类算法、车辆轨迹还原算法及速度分类树算法,建立了路网运行状态识别模型,结合乌鲁木齐的城市交通路网形态和车辆构成特征,通过与出租车GPS统计数据的对比和融合分析,研究了乌鲁木齐市的交通出行特征、路网运行速度与流量变化规律,以及路网运行与常发拥堵路段的关系,提出了一种利用车牌识别数据进行城市路网运行状态识别的方法。     

澳门“窄马路、密路网”规划建设启示

经过长期发展演变,澳门逐步形成“窄马路、密路网”的城市道路体系,道路总体运行良好、公共汽车服务覆盖率高、步行体验良好。在回顾澳门道路网络发展历程的基础上,重点分析道路类型与等级、道路网密度、道路宽度与交叉口转弯半径等道路网特征。立足旧城存量地区、新城增量地区两个维度,总结“窄马路、密路网”的规划建设启示。研究结果表明：基于“窄马路、密路网”的城市道路布局理念,澳门实现了车流的均衡与有序,提升了公共汽车交通可达性,创造了步行适宜的出行条件,提升了街道的行人视觉体验;“窄马路、密路网”的规划建设须注重分区分类构建路网体系、精细精准布局交通空间以及高密高配完善步行网络。