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车辆换算系数是统计交通流量的基本参数，为了准确计算道路的交通流量，有必要将自行车换算成标准小汽车。以往研究认为自行车相对于标准小汽车的换算系数为0.2，本文对城市道路路段自行车换算系数进行了研究，发现这个数值用在城市道路路段上已经不够准确。城市道路路段分为有机非物理隔离设施和无机非物理隔离设施两种形式，换算系数也应该根据这两种情况分别计算。本文提出了车道有效宽度的概念，建立了自行车相对于机动车的换算系数模型，并结合模型，利用石家庄交通调查实测数据，分别得到城市道路路段有、无机非物理隔离设施两种情况下的自行车换算系数。     

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在铁路网络中,列车运行通过车站时可能会受到其他运行线列车运行的干扰,本文对列车运行受干扰时的节能操纵优化进行了研究。根据问题的数学描述和列车运行动力学方程,建立了最优化模型,并采用变长度染色体遗传算法,结合工况序列表,对问题进行了求解。通过仿真计算,给出了受干扰时列车运行的速度距离曲线,与无干扰时的速度距离曲线进行了比较,分析了速度、时间之间的相互变化,并结合能耗距离曲线,揭示了列车节能操纵的一些原则,最后将运算结果与其他方法计算出的结果进行了比较。比较结果表明,变长度染色体遗传算法是一个有效的算法,可以很好地应用在列车节能操纵优化的研究中。     

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在安全苛求的现代列车控制系统中,列车的实时定位是一个十分重要的环节. 传统的基于里程计的列车定位方法只能提供列车行驶的里程信息,在具有多条平行股道的铁路车站,传统的列车定位方法无法解决轨道占用识别的问题. 本文根据列车在铁路线路上运行的特点,提出了基于道岔曲线信息的列车定位方法,该方法利用GPS及惯性传感器辅助提取列车在道岔处的速度、加速度、角速度等运行特征,得到列车在道岔处的转弯半径、曲率变化及运行方向,并通过与车载地图数据库进行比较,实现准确的轨道占用识别及列车定位. 文中给出了采用传感器获取运行特征的方法以及实现道岔信息匹配的流程. 现场测试结果表明,在当前试验条件下,该方法已具备较强的轨道占用识别能力,能够在一定程度上提高列车定位的性能.     

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基于北斗导航系统实现列车定位具有显著的性能及成本效益.为确保其符合特定应用需求,需要对定位完好性进行有效监测.立足于对常规接收机自主完好性监测方法进行有效辅助,本文提出一种应用于北斗列车定位的接收机自主完好性监测可用性预测方法.该方法利用北斗导航系统历书信息,结合列车运行计划实施完好性监测离线计算,预先对实际行车过程中可能的完好性状况进行估计,为列车在途定位完好性监测计算提供先验信息,确保定位结果满足应用需求.采用现场试验数据验证了本文所提出方法的预测能力,在基于卫星导航的列车控制等系统领域具有重要的应用价值.     

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以北京市实时天气数据和基于浮动车的城市道路行程速度、交通运行指数数据为基础,对比分析降雨天气和正常天气的行程速度、指数、降雨量等数据指标.然后从降雨强度、时间段、拥堵等级等角度展开对城市道路运行参数的分析,建立降雨天气速度预测修正模型,并进行模型验证.研究得出,在夜间降雨强度达到中雨及以上时,快速路、主干路、次支路的速度下降百分比分别为：8.8%、4.8%、5.9%,分别得出高峰和平峰时降雨强度与行程速度下降之间的关系;得出在全路网不同拥堵等级下降雨强度与行程速度下降之间的关系.最后对速度预测模型进行实测验证.结果表明,该模型可以对降雨天气条件下的行程速度进行有效预测,预测的平均误差在5%以内.     

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列车备品是铁路旅客列车上的重要服务设施,直接影响铁路旅客运输及列车服务质量.由于在旅客运输生产服务过程中,不可避免会发生各类备品的丢失、污损、破损和损耗等情况,为保证旅客列车服务质量,必须对丢失、污损、破损和损耗的各类备品及时补充和更换.本文首先将铁路旅客列车备品划分为三类,然后根据采购、库存和使用各类备品过程中的特性,采用库存理论基本原理和方法,结合中国铁路旅客运输生产实际,提出计算旅客列车备品订购和库存管理模型,分析备品的理想订购和库存管理模型与实际订购和库存管理模型的关系及应用.     

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车牌照匹配技术的广泛应用为行程时间样本数据的精确获取提供了一种可行的方式。但是,由于各种客观原因,采集到的原始数据夹杂着大量的噪声数据,只有剔除了这些噪声数据,行程时间样本数据才能更好地应用于行程时间分析与服务。本文对产生噪声数据的原因进行了详细的分析,回顾了现有的噪声剔除方法,并分析其可能存在的问题;基于交通信息提取计算模型,提出了一种噪声剔除的新方法。以荷兰代尔夫特的一条城市道路为研究对象,基于实际数据对新方法和现有方法进行了对比分析。结果表明,新方法能够更好地剔除噪声数据。     

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地铁运输系统是城市公共系统中最大的耗能系统,列车节能运行具有重要的意义. 结合地铁列车运行特点与机车操纵规则,提出了在起伏坡道与定时约束条件下地铁列车节能运行的两阶段优化方法. 第一阶段,建立了寻求站间最佳惰行控制次数及惰行控制点的优化模型;第二阶段,建立了合理分配各个站间区间列车运行时间的优化模型. 设计了基于遗传算法的优化模型求解算法. 与既有方法相比,在运行时分相同条件下,经过两阶段优化后,列车运行能耗下降了19.06%,列车运行恢复正点的能力也得到了提高.     

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本文提出了一种基于状态空间神经网络（SSNN）和拓展卡尔曼滤波（EKF）的混合式行程时间预测模型。以往的研究表明，状态空间神经网络能够较好的处理复杂的非线性时空问题。然而，状态空间神经网络需要大量的历史数据作为离线训练之用。其不足之处在于，首先是需要花费大量的时间和精力去收集、准备数据，以及训练神经网络。其次，输入输出随着时间不断增加，训练过程需要不断的从新重复。为了提高状态空间神经网络的有效性，扩展卡尔曼滤波代替了传统的方法来对神经网络进行训练。荷兰的一条城市道路被选择为模型验证的试验路段。通过与另外两个预测模型之间的对比验证，该模型的预测能力能够达到满意的有效性、准确性和鲁棒性。     

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随着城市自行车数量的不断增加,对自行车微观行为进行分析和建模,对于研究城市混合交通具有重要作用.本文对现有的自行车微观行为研究进行了回顾和总结,将自行车微观行为分为操作层和选择层两个层次.从行为特性和运动特征两个层面分析了自行车的微观行为,区分基于规则的模型和基于力的模型,对现有自行车微观行为模型进行了总结评述,包括基于规则的模型——自行车跟驰模型、元胞自动机模型和Agent模型,以及基于力的模型——矢量场模型、社会力模型和Logic模型.同时,分析了现有研究存在的不足,指出了未来自行车微观行为研究的发展方向.     

信号交叉口行人与非机动车干扰特性分析

为研究信号交叉口行人与非机动车的干扰机理,通过对拍摄的视频进行标定,获取行人与非机动车在穿越信号交叉口过程中每间隔0.1s 的瞬时位置、速度、加速度数据,通过分析行人与非机动车运行轨迹的重合程度,研究行人与非机动车各类型出行方式之间的干扰程度;通过分析干扰和非干扰状态下行人与非机动车的水平偏移量、速度、加速度以及加速度方差的不同,研究干扰对行人与非机动车运动产生的影响。研究结果表明,行人受干扰时,水平偏移量是主要改变量;电动自行车和电动三轮车受干扰时,速度是主要改变量;自行车受干扰时,水平偏移量和速度都有变化;干扰对行人和非机动车的加速度有一定影响,但是影响不大。     

城市道路交通信号控制中的绿灯间隔时间问题

绿灯间隔时间是保障信号控制交叉口交通流运行中,上一相位清空交通流与下一相位进入交叉口的交通流不发生冲突的安全间隔时间,包括黄灯时间和全红时间（部分国家和地区采用红灯＋黄灯时间）,是影响信号控制交叉口安全和效率的关键参数。然而,目前国内还没有绿灯间隔时间计算方法的国家标准。首先介绍了绿灯间隔时间的基本概念及国内研究概况,然后分析比较了各国绿灯间隔时间的计算方法,并探讨了其影响因素（包括清空距离、进入距离、清空速度、进入速度、坡度、车辆长度、通过时间）。最后提出了我国绿灯间隔时间的计算准则、具体计算思路、分层分析方法及相关参数取值应考虑的问题。     

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为定量评价信号交叉口行人过街安全性,量化过街行人与机动车冲突的严重程度,从过街行人行为特征出发,基于模糊聚类的SOMK聚类算法,提出信号交叉口过街行人与机动车冲突危险度模型。以南京市6个信号交叉口为例,采用基于视频的人工观测法采集高峰时刻行人与机动车冲突数据,给出TTC、PET、DST等评价指标的获取和计算方法,阐明交叉口行人过街冲突危险度的分析过程。结果表明,TTC、PET、DST三个指标变量对于聚类分析都起到明显作用,不同类型冲突的发生频率及其严重程度存在差异性。     

信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型

在充分分析典型四相位交叉口行人二次过街设置前、后的行人流与右转车流冲突的前提下,以行人过街时间占有率和行人群到达分布作为分析指标,利用可插车间隙理论得出行人单向通行和双向通行条件下的右转车通行能力计算公式;根据行人流随机消散和集中消散的不同特征,应用随机分布理论推导出右转车穿越行人流的延误模型;并通过算例对比分析行人二次过街设置前、后右转车通行能力和延误的变化值。结果表明,除了在少数行人流量比较大的情况下,行人二次过街的设置会小幅度减少右转车的延误;在其他大多数情况下,行人二次过街设置后,右转车的通行能力将受到限制,延误增大,其中,平均通行能力降低了16.68%,平均延误时间增大了21%,所以,当右转车交通需求较大时,需同时考虑行人和右转车的交通运行状态,优化设计是否采用行人二次过街,避免右转车超出极限忍耐时间而增大与行人冲突的概率。     

北京市信号交叉口行人过街忍耐时间研究

为了保障信号交叉口机动车的通行效率,多数行人过街环境遭到破坏,“中国 式过马路”应运而生.通过对北京市信号交叉口行人过街忍耐时间的研究,在保障行人过 街安全的情况下对提高交叉口运行效率,推进“公平优先,保障效率”战略的实施,促进城 市交通系统高效运转具有重要的意义.本文结合当前北京市交通的特点,以红灯期间到达 信号交叉口人行横道等待区处违章过街的行人为研究对象,运用视频调查和人工调查相 结合的方法,采集了9 554 个行人过街忍耐时间样本.建立了信号交叉口行人过街忍耐时 间的韦布尔参数分布模型.结果表明,信号交叉口行人过街忍耐时间与环境因素、行人特 性、出行时间、交通状况,以及道路环境等影响因素有关.     

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定义了疏解车距(FDH)并分析了影响疏解车距的3种要素,通过实地调查获得的数据,标定疏解车距的分布函数. 提出等效疏解车距的概念,并利用等效疏解车距计算直行车道的通行能力. 在此基础上,分析了混合交通条件下,行人、非机动车的干扰对通行能力的影响. 结果表明：疏解车距仅与车型及干扰因素相关,且两者之间不存在交互影响;Weibull分布可以较好地描述疏解车距的累积概率分布;应用等效疏解车距对直行车道的通行能力计算方法进行修正后,计算通行能力与实际通行能力之间的误差在5%以内;随着行人和非机动车对机动车冲突频次的增加,通行能力呈现指数型递减,冲突的影响存在边际效应.     

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机非相互穿越模型是信号交叉口混合交通微观仿真系统中反映机动车和自行车相互影响的核心模型. 为了描述交叉口处机动车穿越自行车流的决策行为,分析了两相位信号交叉口右转机动车穿越邻道直行自行车的微观行为,提出了基于BP神经网络的机动车穿越决策模型. 以北京2个交叉口调查数据为基础,对该模型验证并与Logistic模型比较,结果表明BP模型优于Logistic模型且具有较好的预测精度. 根据所建模型的映射关系计算出系统输出对输入参数的一阶灵敏度矩阵,灵敏度分析结果表明,自行车提供给机动车的穿越间隙是影响机动车穿越决策行为的决定性因素,且间隙在2.76s～2.96s变动时对机动车穿越决策行为影响最大.     

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为优化和评价交叉口车流运行状况,根据信号控制交叉口交通流到达率的随机特点,引入相位清空可靠度指标用于评估交叉口可靠性.基于概率论,研究了相位清空可靠度与周期时长、相位绿灯时间的定量关系,利用Gauss消元法推导得到了交通流到达率分别服从正态分布和负指数分布时的相位清空可靠度计算公式.以两相位信号交叉口为例进行了仿真实验.结果表明：交通流到达率的方差越大,周期时长也越大,且到达率方差较大的相位需要更多的绿灯时间,可见到达率的概率分布特征值对于周期时长、相位绿灯时间有显著影响,可利用相位清空可靠度指标进行交叉口信号配时参数设计和评价.     

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混合交通现象是我国城市交叉口最为显著的交通特点之一. 本文分析了城市信号交叉口的行人自行车绿灯放行特性,提出了绿灯放行两阶段的定义：第一阶段为行人自行车以聚集群的形式通过;第二个阶段为行人自行车以随机单体的形式通过. 分析了第一阶段聚集群在通行过程的内部结构变化;提出了人行横道“虚拟网格”方法,建立了聚集群空间占有率模型,分析了放行过程聚集群空间占有率的变化. 最后通过实例,基于视频分析的方法,通过对信号交叉口行人自行车时空位移曲线图的分析,可以发现绿灯放行的前8秒为第一阶段,之后为第二阶段;由于速度差异,放行过程中自行车会逐渐超越行人到达聚集的前段. 应用聚集群空间占有率模型,发现绿灯放行过程空间占有率先增加后减小.     

交叉口右转机动车穿越决策BP仿真模型及灵敏度分析

机非相互穿越模型是信号交叉口混合交通微观仿真系统中反映机动车和自行车相互影响的核心模型. 为了描述交叉口处机动车穿越自行车流的决策行为,分析了两相位信号交叉口右转机动车穿越邻道直行自行车的微观行为,提出了基于BP神经网络的机动车穿越决策模型. 以北京2个交叉口调查数据为基础,对该模型验证并与Logistic模型比较,结果表明BP模型优于Logistic模型且具有较好的预测精度. 根据所建模型的映射关系计算出系统输出对输入参数的一阶灵敏度矩阵,灵敏度分析结果表明,自行车提供给机动车的穿越间隙是影响机动车穿越决策行为的决定性因素,且间隙在2.76s～2.96s变动时对机动车穿越决策行为影响最大.