枢纽容量分配下的空铁联运网络设计

针对枢纽机场运营能力短缺问题,提出了空铁联运网络设计对其国内容量进行重新分配。从机场的角度,以最大化旅客盈余为目标,利用遗传算法设计出不同枢纽容量分配及联运高铁线路长度约束下的最佳网络拓扑结构。实例分析表明,与现有高铁线路长度的60%进行联运可释放100万人.次的国内容量,且能达到目前的营运能力,证明以高铁替代或补充现有的支线航班对于释放枢纽机场国内容量是可行的。     

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例，分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性，无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析，故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查，共收集534份问卷，基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178，表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响；而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著；改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此，在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。      

常态化疫情防控阶段旅客中长距离城际出行联合选择行为建模

新冠肺炎疫情对旅客中长距离的城际交通出行影响巨大,现有研究侧重疫情暴发初期疫情对城际交通出行的影响,针对常态化疫情防控阶段旅客城际出行选择行为的研究相对较少,因此,本文旨在研究常态化疫情防控阶段旅客中长距离城际出行选择行为。针对民航、高铁、普铁和自驾等方式分别建立包含4种城际出行方式的多指标多因果出行选择模型（MIMIC）,模型中引入感知防疫安全程度、防疫策略、乘车体验与出行习惯4个潜变量,探究潜变量与观测变量的因子载荷并辨识模型参数,求取各潜变量的拟合值;在此基础上建立考虑出行方式特性、旅客社会经济属性与潜变量的多出行方式联合选择行为模型（MIMIC-Logit）,探究常态化疫情防控阶段旅客出行心理对其出行决策的影响;假设出行费用、时间与距离等变量的随机系数服从正态分布,采用抽样1000次的Halton序列对随机系数进行仿真求解,得到随机系数的回归分析结果。以2021年4月—6月到达西安旅客的调查数据为例进行实证研究,结果发现：所提MIMIC-Logit模型的拟合优度与命中率分别为43.621%与83.312%,均高于多项Logit模型与随机系数Logit模型;旅客对不同方式的出行费...     

基于非线性双层规划的货运网络分配模型

采用非线性双层规划理论构建多式联运货运网络分配模型，模型同时考虑了货物运输应该优先保证货主的利益，以及运输时间、成本的改变对货主决策的影响。根据服务对象的不同引入两个相关联的网络概念——运输网络和集计网络，上层为货主在集计网络上确定各种联运方案的货运量，实现集计网络流量的用户均衡，在进行决策时必须考虑下层承运者的路线选择所引起的路网流量的改变；下层为承运者根据上层的决策在其运输子网络中进行路线选择，实现运输子网络流量的系统均衡，并给出其求解算法实例。模型模拟了货主和承运者的实际决策行为及其相互影响关系，解决了货主和承运者决策分离的问题.     

上海浦东国际机场集疏运交通方式选择行为分析

针对上海浦东机场航空旅客,进行机场集疏运交通方式选择行为研究,通过浦东机场航空旅客的SP调查数据,分析了集疏运系统服务水平对航空旅客交通方式选择行为的影响,在按照出行目的、居住地情况和携带大件行李3个要素对航空旅客进行市场细分的情况下,建立了分类的机场集疏运交通方式选择行为的多元Logit模型,对影响机场交通方式选择的...     

基于网络均衡的运输通道客流分配模型

根据各运输方式的经济技术特征,构建了运输通道的时空运营网络来描述各运输方式的竞争性。认为旅客的时间价值(VOT)服从某种分布,旅客的广义出行费用取决于票价和时间两个参数。运用城市交通分配网络均衡思想,提出基于网络的区域运输通道多交通模式客流分配模型,建立了用户最优和系统最优两个目标函数,并给出了模型的求解方法。用一数值示例验证了模型的有效性。     

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响,揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性,假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径,普通车辆遵循用户最优路径,构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求,各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子;下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型,无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标,而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性,得到非统一增长乘子下的路网容量,比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明:①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似,但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果,当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时,二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小;②不同OD对的增长乘子不一定相同,无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布,从而提升整个道路网络的容量;③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用,提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率,路段流量分布更加均衡;④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时,道路网络容量可增加的幅度较小。     

航空旅客通达机场时间价值分析

对航空旅客通达机场的时间价值进行准确度量是出行时间决策的重要依据.通过研究早到机场时间价值和晚到机场时间价值,揭示通达机场时间不确定性对航空旅客出行效用的影响.提出航空旅客期望到达时间影响分析模型,将其作为早到/晚到机场时间的参考点,采用混合Logit模型构建基于个人支付意愿的航空旅客通达机场时间价值计算方法.引入不同收入群体的边际收入纳税额,建立个人出行时间节省价值与社会投资收益之间的转换关系,构建航空旅客通达机场时间社会价值计算模型.结果表明,与通勤出行平均时间价值相比,基于个人支付意愿的航空旅客出行时间价值高约30元/h.航空旅客早到/晚到机场时间社会价值均高于基于个人支付意愿的早到/晚到机场时间价值.      

道路交通量分配建模综述

在道路规划和设计过程中,交通量的预测一般都采用四阶段法。在众多研究者的共同努力下,交通量的分配是研究最为成熟的一个阶段。人们根据不同的交通行为的假设,选择不同的交通抗阻和离散选择模型,推出了不同的交通分配模型,例如全有全无分配模型、按比例分配模型、均衡分配模型等。该文在前人研究的基础上,对不同的交通分配模型进行分析,根据它们不同的机理,阐明了不同分配模型的应用条件。     

基于并线行为识别的自适应巡航控制方法

本文中针对自适应巡航控制系统受旁车并线影响产生的制动干预时机不确定性问题,提出了一种采用旁道车辆并线行为进行优化的自适应巡航控制策略,以获得制动干预的最佳时机。首先,建立了以历史行驶数据和周围环境为输入、基于长短时记忆网络的驾驶行为识别模型,实现对旁道车辆驾驶行为类别的有效识别。当识别出并线行为后,根据并线车辆运动状态对自适应巡航系统进行加速度控制,建立系统的预测控制模型,确定跟随性、舒适性和油耗这3项性能指标与约束条件,并引入理想点法对期望加速度进行求解,有效避免了人为选择权重因素的干扰。然后,将最优控制序列的第一个元素作用于系统,再重新评估系统状态信息以实现滚动优化。最后,建立MATLAB/Simulink仿真模型,进行定速巡航、跟车行驶和并线工况的对比仿真,并通过实车试验进行验证。结果表明:所提算法能更快响应旁车并线时跟车目标的变化,有效降低速度波动,避免了绝大部分的车辆紧急制动,同时,考虑并线驾驶特性的控制模型能有效提高乘车舒适性,降低安全风险。     

基于时段偏好的高速铁路列车停站和频率优化

优化高速铁路列车停站方案和开行频率应同时考虑旅客需求和运输企业效益,出发时段选择则是影响旅客需求分布的最重要因素.本文针对一条高速铁路客运走廊,研究基于时段偏好的列车停站和频率优化问题.分析了影响旅客出发时段偏好的2个主要因素,吸引度与排斥度.据此构建了高铁旅客出行阻抗函数,建立了一个双层规划模型,上层规划是以运营成本最小为目标的混合0-1规划模型,用于确定列车的停站和开行频率方案;下层规划是基于Wardrop用户平衡规则的客流分配模型,用于计算旅客在上层决策的停站和频率方案上的流量分配.根据模型特点设计了基于遗传算法的启发式方法,以兰西高铁走廊为背景实际求解了列车停站方案和开行频率,验证了本文方法的有效性.      

氧传感器故障状态补偿控制方法的研究

在Hendricks提出的汽油机平均值模型的基础上增加了空燃比模型、氧传感器模型和PI控制器,建立了系统仿真模型,并通过台架试验进行了验证.在系统仿真模型上模拟了氧传感器的响应延迟故障,研究其不同故障程度对发动机喷油规律和排放的影响.同时提出了一种基于Elman神经网络的虚拟氧传感器,根据Elman神经网络的基本理论构建了网络模型,以模型输出作为网络的训练样本,并对该网络模型进行了训练和测试.结果表明,该模型能较好地预测空燃比信号,并利用预测信号进行氧传感器故障状态下的补偿控制;基于Elman神经网络和虚拟氧传感器信号的喷油规律与正常状态下的喷油规律一致,能满足实际空燃比控制需求.     

不同市场经营机制下停车设施定价模型

基于网络均衡理论,在分析出行者交通方式、出行路径和停车设施选择均衡的基础上,建立了不同市场经营机制(包括垄断、寡头竞争和社会最优3种类型)下市区内的路外停车设施和市区边缘的停车换乘设施的定价模型;并对所提出模型进行了实际应用,同时比较了不同市场均衡解的效果。结果表明:垄断经营机制会导致最高的停车收费价格、最低的停车需求和社会福利及最高的总系统利润;社会最优与其相反,而寡头竞争介于二者之间。     

基于巢式Logit模型的航空港集疏运方式选择研究

为研究航空旅客出行方式选择行为,在航空港集疏运系统需求描述的基础上,介绍并运用巢式Logit模型原理,以广州白云国际机场为实例,建立适用于白云机场集疏运系统的方式选择模型(NL模型),分析确定各相关影响因素项的影响机理,运用最大似然估计法对虚拟选择枝的共性和相异部分的参数进行修正和标定,从而获取各种集疏运方式的选择概率.结合调查选取的20份样本数据,运用模型编程计算得出私人小汽车、出租车、机场巴士、城际巴士和城市轨道共5种集疏运方式的方式选择概率分布结果,结果显示私人小汽车和出租车二者占比大于45%,机场巴士和城际巴士占比约40%,城市轨道仅占比15%.因此,为大力发展城市的公共交通,需要对白云机场提出具有参考性集疏运系统改进方案,为今后航空港集疏运系统的发展和航空旅客交通方式选择行为研究提供一定的借鉴.      

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响，揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性，假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径，普通车辆遵循用户最优路径，构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求，各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子；下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型，无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标，而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性，得到非统一增长乘子下的路网容量，比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似，但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果，当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时，二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小；②不同OD对的增长乘子不一定相同，无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布，从而提升整个道路网络的容量；③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用，提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率，路段流量分布更加均衡；④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时，道路网络容量可增加的幅度较小。     

集装箱多式联运组织优化模型及算法研究

在对集装箱多式联运网络进行具体描述的基础上,从实现广义运输总费用最小化的原则出发, 建立了一种集装箱多式联运组织优化模型,并运用模拟退火遗传算法从理论上探讨该模型的求解,并列举了一个可提供6个中转地和3种运输方式的算例进行分析说明,确定合理的最佳运输路线和最佳运输方式选择的联运方案,使广义运输总费用最小.     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化，为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响，构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力，假定CAVs遵循系统最优原则选择路径，而HDVs则根据自身经验选择路径，基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型，刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且，为了快速求解大型路网交通分配，将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性，以及路网道路通行能力并非固定值，运用具有多种相关性的均匀随机分布理论，建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性，并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明:当需求水平d > 0.5时，路网容量可靠性开始降低；当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时，可靠性小于0.4；当d > 0.7而λ＝1时，可靠性接近1，说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现，当需求水平处于0.7~1区间时，渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响，但随着需求的增大，路网处于超负荷状态，渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外，CAVs渗透率从0增加至1的过程中，路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条，且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象，拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象，减少路网容量可靠性的波动，提高路网运行稳定性。      

低附着下分布式驱动车辆的路径跟踪与横向稳定性控制方法

由于车辆在低附着工况（如积雪、潮湿）下跟踪性与横向稳定性的耦合关系,这使得二者之间的控制难以同时满足跟踪精度及良好的稳定性需求,因此,研究了基于分布式独立驱动电动汽车平台的路径跟踪与横向稳定性联合控制模型。对于路径跟踪问题,采用了横纵向解耦控制;对于横向跟踪控制问题,模型采用基于Frenet坐标系的模型预测控制（model predictive control,MPC）路径跟踪控制方法,并引入了转角补偿策略以提升路径跟踪的准确性;对于纵向车速控制问题,模型利用MPC求解期望加速度,并根据行驶平衡方程和保证路面附着最大利用率的条件下确定电机扭矩输出,实现对纵向车速的控制。对于横向稳定性控制问题,提出了基于稳定性增强系统（stability augmentation system,STA）的横摆力矩控制模型,在获得附加力矩后,以二次规划方法将其合理分配到各个车轮上,从而增强了车辆的横向稳定性。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真平台,在双移线道路工况下进行了仿真验证。结果表明：在积雪路面,改进模型相比传统MPC在保证横向误差接近的条件下,最大的质心侧偏角降低了83.1%;在潮湿...     

面向全矢量线控车辆极限运动的分层式协同控制

装配四轮分布式驱动-转向（4WID-4WIS）底盘的全矢量线控车辆具备多可控自由度、高速稳定性强的特点,是极限工况稳定裕度和安全性较高的理想车型。为了解决全矢量线控车辆在极限工况下纵横向控制冲突危害行车安全的问题,提出一种基于模型预测控制 （MPC） 的分层式车辆纵向和横向运动协同控制方法。建立基于单轨模型的期望运动状态识别方法,设计模型预测控制器转换动力学目标,采用泰勒展开和前向欧拉方法对预测模型进行线性离散化处理;设计基于负荷率的轮胎力优化分配方法,利用反正切轮胎逆模型求解控制执行量。仿真结果表明,协同控制方法能显著提高车辆在不同路面下的极限运动稳定性,更精准地跟踪期望运动状态,扩大稳定裕度,保障行车安全。     

基于顾客选择购物中心行为的城市交通量分布与分配模型及算法

分析了已有的城市路网交通量分布分配组合模型的共性与不足,如不能反映节假日里居民选择购物中心行为对城市交通量分配的影响.通过合理假设,并考虑到了大城市节假日里,居民选择购物中心行为的特殊性,建立了城市路网交通量分布与分配的组合模型.给出了等价性证明和求解模型的算法.