蚁群算法下交通流分配对路网结构可靠度的影响

利用自编的MATLAB软件下的蒙特卡罗程序求解路面结构可靠度,并将之与道路网络可靠度相结合,得到能够更加反应实际情况的道路网络结构可靠度,并给出了其计算的数学模型。提出了以饱和度0.6作为交通流量分配的标准。鉴于目前蚁群算法理论研究方面的不充分性,将改进蚁群优化算法下的交通流量分配方法与传统的较成熟的解析型求解算法以道路网络结构可靠度为依据进行定量比较,通过具体的实例对比,在一定程度上验证了蚁群算法用于路网交通流量分配的正确性和可靠性。同时,通过改进的蚁群优化算法对拥堵道路进行流量分配前后的结果对比可知:在交通流量分配后,同一路网的道路网络结构可靠度会降低。这表明对路网中的拥堵道路进行流量分配时,其他道路上的车流量会增加、可靠度会降低,最终会致使整个路网的可靠度下降。     

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交通流量预测是当前交通大数据应用的重要议题之一.经典的交通流量预测方法通常只根据被预测道路自身的数据进行分析和决策,而往往较少考虑由于同一区域不同道路之间的交通流量关联性.本研究根据城市核心区交通流量数据的特点,构建同区域内多条相关道路的交通流量多维度数据模型.并且,基于该数据模型提出了一种基于多机器学习竞争策略的交通流量预报算法.该算法的主要核心思想是利用时间序列聚类的方式将多维交通流量数据进行降维,然后通过引入多种多机器学习方法进行并发训练,其训练结果通过竞争获得最优分类器群.最后设计了多最优机器学习集成预测方法进行交通流量预测.本模型通过在南昌市中心道路进行的实验显示,其预测结果优于传统单时间序列机器学习方法.     

基于AHP和ANN的不同车型收费系数确定

不同车型收费系数反映了不同车型用户承担收费公路通行费的比价关系,合理的收费系数,应该实现责任和效益的双重公平.在建立影响不同车型收费费率的指标体系前提下,综合考虑定量和定性因素,分别建立了关于道路破坏和级差效益指标的两个BP神经网络,利用层次分析法,构造BP网络的输入和输出样本,通过训练获得稳定的网络结构和权重,然后输入不同车型代表性指标值,确定不同车型的收费系数.实验表明,该方法不仅理论上可行,而且实践上得到了不同车型收费系数的合理取值区间.     

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双层规划及其求解算法在路网预测、票价制定等方面的应用已经取得了显著的成果.本文探讨了固定需求下公路收费标准与路网交通量分配之间的关系，利用一个双层规划模型来描述收费标准的制定问题，在此基础上利用灵敏度分析方法重点分析收费标准对道路阻抗的影响关系，最后通过一个数值算例加以证明.     

考虑多峰的系统最优动态路径流量分配图解方法研究

动态交通分配是交通科学研究的难点,尤其是如何得到系统最优解.Munoz和Laval (2006)介绍了一类图解方法,得到了并行网络动态路径流量分配系统最优解.在此基础上,本文扩展其图解方法,研究存在多个高峰情形的并行网络动态路径流量分配系统最优问题.基于累计到达曲线已知的假设,即出行用户的出发时刻选择给定,并借助于瓶颈模型点排队假设,以两条并行路径为例,考虑其中一条路径瓶颈处的容量为常数,另一条路径瓶颈处容量为常数和无穷大两种情形,通过变分法描绘满足动态最优性条件的系统最优流量分配曲线,得到动态路径流量分配系统最优解.本文的研究有助于加深对交通流量时空分布规律的理解.     

城市间旅客列车的票价与流量的灵敏度分析

首先应用Logit分离模型得出城市间不同交通方式（包括铁路和公路）的客流量,在此基础上,得出了一个铁路客流量在不同旅游列车之间的均衡分配模型,然后用灵敏度分析方法分析了票价因素对于不同旅客列车客流量变化的影响关系,最后用一个实际例子,来说明灵敏度分析方法在多模式运输条件下的应用,即如何得出不同交通方式竞争条件下,铁路客运中不同旅客列车的旅客票价与其客流量这间的相互关系。     

基于还贷的收费公路合理费率研究

由于经济发展相对滞后、公路建设资金短缺等客观因素制约,目前我国的收费公路很大一部分为收费还贷公路.从公路还贷的角度,在考虑公路建设方和用户双方利益的前提下,以交通均衡理论及最优化理论为基础,建立均衡状态下的基于还贷的公路收费费率--流量关系的双层规划模型,提出了模型的算法并加以应用,由此确定合理费率.     

基于RBF神经网络的短时交通流量预测

城市交通网络是个复杂的系统,不同时段的交通流量之间有着非线性关系.神经网络具有识别复杂非线性系统的特性.利用RBF神经网络构建了短时交通流量动态预测模型,对某城市道路的短时交通流量进行预测,取得了较好的结果.     

高速公路养护成本预测模型

为了降低高速公路养护成本,运用边际成本管理原理,建立高速公路交通流量、道路长度与养护成本之间的多元回归分析数学模型,针对预防养护和专项工程养护方式,运用统计方法,推导了各项因素的边际成本表达式,提出高速公路养护作业成本的预测模型及成本管理的边际成本和弹性指数的概念,计算了交通流量、道路长度与养护成本相关的弹性指数,分析了与交通流量相关的高速公路养护费用经济指标。计算结果表明:交通流量和高速公路长度对养护维修成本起决定作用,维修费用随交通流量和道路长度成对数关系变化,而高速公路养护维修平均费用随着交通流量增加而降低。     

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通过分析美国、英国、日本和我国目前的交通影响分析方法、过程和亟待解决的一些问题，探讨了在交通影响分析中增加环境影响评价、可达性评价等，提出了多指标交通影响分析方法.多指标交通影响分析方法不仅能定量计算城市建设项目带来的在道路和交叉口上新增的交通流量，而且能够计算新增交通量对环境和土地利用的负面影响，从而更全面地考虑城市建设项目对交通的影响.     

基于离散时间序列OD量的动态交通分配方法

为了更确切地描述离散时间动态交通分配问题中各离散时段分配时的路网阻抗特性、更合理地反映各时段分配过程中出行者的出行行为,提出了一种基于消散周期OD量和差额OD量、分阶段分配的梯阶分配思想,它考虑了各离散时段分配前路网既有剩留交通量对后继离散时段OD用户出行选择的影响,更符合实际. 通过融合相继平均法,设计了梯阶分配算法,并据此对数据结构做了适应性补充. 示例路网下新算法与相继平均算法的数值模拟结果表明,新算法分配结果能够更为客观真实地反映现实交通中的动态现象,仿真度更高.
最后给出了梯阶分配思想在现实中的应用.     

城市道路最大出行距离计算模型

为了合理体现交通事故延误对出行者路径选择的影响,提出了随机状态下的交通事故时间延误模型。将交通事故的随机性、持续时间和道路通行能力等不确定性因素引入到交通分配模型中,并对路径选择模型进行修正。分析了各等级道路最大适宜出行范围,根据修正的路径选择模型,采用逐次交通分配方法,得到各等级道路的出行周转量和出行距离,并与不考虑交通事故延误时的出行距离进行了对比分析。分析结果表明:当考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、2.946、4.054、5.963km;当不考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、3.000、6.000、10.000km;交通事故延误是影响出行者路径选择的重要因素;当考虑交通事故延误时,高等级道路的最大出行距离变小。相比于传统的路径选择模型,本文模型更优。     

基于有效路径的多路径交通流分配

交通流分配就是将OD表中的交通量分配到路网的有效路径上。针对有效路径的不同定义,进行相应的交通流分配．可以验证本文所定义的有效路径是合理有效的。     

基于子网连接点分布的分布式交通分配方法

提出多点连接双子网分布式分配的方法,将整网分为具有共同连接点的子网．基于一般交通分布,分配组合模型及其网络变换解法,提出连接点吸引测度的具体度量方法。OD点在不同子网的跨网需求的分配转化为寻找连接点分布,使在该分布下,各子网平衡可达整网平衡。由此,分布式分配转化为2个部分：连接点分布,子网分配组合计算以及基于连接点分布的子网分配。分析表明,在此分布式分配中,各子网既独立完成各自的分配任务又通过在迭代过程中相互传递阻抗信息和连接点分布信息来协同工作,具有分布式系统的优点,而且计算结果表明分布式分配是可行的。     

基于多时段动态交通分配模型设计

基于多时段动态交通分配方法是基于时段划分的,它不仅反映不同时段交通量的变化规律,而且在分配过程中考虑路网中的交通阻抗,充分反映已有交通量对交通分配的影响。该模型能够反映交通网络的动态属性,从而为交通诱导提供必要的可用信息。     

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信息化是现代交通发展的特征之一.信息化作用对道路交通配流的影响分析是智能交通的基础.本文在国、内外研究成果的基础上,从交通出行效益、交通量代替作用、理想信息化状态下交通流分布特点以及信息化水平、质量与信息接受水平对配流影响等多角度,将信息化对交通流分布影响进行了机理分析,并提出了在配流过程中考虑信息化因素的建模思路,为进一步量化信息因素对交通的影响作用,实现交通信息化、智能化管理提供依据.     

用遗传算法解决固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性,利用遗传算法的结构并行性将其用于求解固定需求交通平衡分配问题中。算法设计中采用多维并行交叉、变化的交叉率与变异率、优先策略及目标函数加惩罚项等改进措施,从而大大提高计算速度,减少了交通分配的时间,降低了分配的复杂性,为交通分配问题开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中潜在的实用前景。     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

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在本文中,充分考虑了城市混合交通网络中主要交通方式（包括小汽车、公交车以及自行车）的运行特性,包括运行速度、平均乘客人数以及道路资源的占用率等的基础上,从出行者的出行需求的角度出发,考虑了不同道路条件下不同流量之间相互影响的因素,构造了城市混合交通网络的路段阻抗函数形式,并对其中的相关参数的标定方法进行了说明。     

自行车交通分配研究

本文通过对自行车交通特征的分析,对城市自行车交通分配的相关间题进行了较深 入的研究,包括自行车出行选择路线效用值的确定、自行车交通分配方法等。提出了 选择路线效用函数在因式公式及自行车文通流综合分配法.该方法在成都市综合文 通规划中已得到应用.