鲁棒交通网络设计方法

为了更好地指导交通规划实践、提高规划方案应对风险的能力,在分析交通需求预测不确定性的基础上引入鲁棒设计概念,阐述了交通需求预测与鲁棒规划方案的关系.采用随机需求假定,以随机规划理论和均值-方差模型为基础,建立OD需求不确定的鲁棒交通网络设计模型;以蒙特卡洛模拟和遗传算法为工具,设计求解随机双层组合优化问题的实用算法.最...     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

城市交通空间需求与交通网络双均衡研究

从交通空间需求人手,运用均衡原理建立交通空间需求与交通网络二者的耦合关系模型,提出了一套城市交通空间需求与交通网络一体化均衡配置方法.该方法能够同时实现交通需求与交通网络的供需均衡以及交通网络自身的用户均衡,对于城市土地利用与交通系统的一体化规划以及城市规划与交通规划的结合具有重要的借鉴作用.     

城市交通空间需求与交通网络双均衡研究

从交通空间需求入手,运用均衡原理建立交通空间需求与交通网络二者的耦合关系模型,提出了一套城市交通空间需求与交通网络一体化均衡配置方法。该方法能够同时实现交通需求与交通网络的供需均衡以及交通网络自身的用户均衡,对于城市土地利用与交通系统的一体化规划以及城市规划与交通规划的结合具有重要的借鉴作用。     

城市交通需求与交通网络一体化均衡协调方法

以出行需求函数与路阻函数所反映出的交通需求与交通网络的可变性为基础,运用均衡原理建立二者的耦合关系模型,从宏观层面提出基于交通需求与交通网络二重均衡协调的城市与交通一体化规划的方法,并给出了交通需求与交通网络协调性判断的标准。研究表明:该方法能够同时对交通需求与交通网络进行一体化协调配置,实现交通网络流量与交通需求量的双向均衡。     

交通网络的平衡分析

最新的《交通研究纪录》杂志,发表了10篇代表当前动态交通平衡研究前沿的文章。这10篇文章,研究了动态的排队理论、倒流式交通大堵塞、双层动态交通平衡等课题。有兴趣的读者,可访问：http：//www．trb．org／news／blurb_detail．asp？id=8806。     

随机参数的交通需求模型

传统的交通需求回归模型通常假定模型参数为常数,这就造成模型不能反映不同研究对象之间的差异,针对这一问题提出了一种模型参数满足特定概率分布的交通需求模型,即随机参数交通需求模型,并基于遗传算法给出了模型的求解方法。通过案例分析可以看出,该模型是可行的,并且具有一定的实用价值。     

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上,提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法,并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论,建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型.最后,介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例.     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

基于随机需求的冷链物流路径优化问题研究

依据冷链物流配送基础理论,考虑顾客满意度、三级货物损失以及制冷时长等因素,构建基于随机需求且带有软时间窗的最小配送成本函数模型,建立由惩罚成本、货损成本、制冷成本、缺货成本、运输成本及固定成本组成的六种复合目标函数。利用改进适应度函数、选择方式和交叉变异概率的遗传算法求解,以某肉类生鲜企业为例,通过MATLAB软件进行数据分析及仿真模拟,验证模型和算法的科学性及有效性。     

一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究

GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。     

基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型研究

静态交通需求与城市停车供应状况直接决定了城市交通秩序和拥挤程度,以往的各种停车预测模型多以建筑规模来求得静态交通需求,笔者在通过大量的调查数据分析得出静态交通需求与土地利用区位以及周边机动车交通流量密切相关,提出了基于区位分析和诱增流量的停车需求预测模型.     

基于遗传算法的城市区域交通信号控制系统仿真

城市交通信号控制是城市交通管理中的主要手段和途径。提出从系统最优原则出发制定交通管理策略的观点,建立城市区域系统最优模型,并基于MATLAB软件中的遗传算法给出求解。最后,通过两个典型交通路网模拟验证最优模型的适用性和合理性,并获得控制目标交叉口绿信比、延误数以及区域交通网络总的运行时间。     

绿色交通系统关键要素关系及构建方法分析

城市开发过程中,构建城市绿色交通系统的需求日益迫切,如何协调交通系统要素,使城市交通向绿色可持续发展方向转变,是一个值得研究的问题。从分析交通系统关键要素及其与环境问的关系入手,分别从土地利用整合、路网规划布局、交通设施规划设计、交通政策制定、交通文化建设等方面提出以绿色交通为目标的交通规划设计管理的基本思路和方法,基于该方法完成共青城的交通规划设计。仿真结果显示,该方法有利于促进绿色交通开发建设。     

基于神经网络的交叉口交通流量预测方法研究

主要介绍利用BP神经网络模型来预测交叉口交通流量的方法。在概述了神经网络的工作原理和BP网络模型的设计之后,通过举例更进一步说明此方法的可行性和预测效果。     

点－域匹配的公交主干线网规划方法

为提高线网规划精度与效率,构建了基于点-域匹配的线网规划方法,从区位与客流匹配角度出发,确定了线路合理搜索范围的边界域方程及公交线路优化模型,并采用从左算法实现了合理搜索域内有效线路的穷举,通过多目标决策实现了优化模型的求解。计算结果表明:采用线网规划方法所得线网与实际规划结果基本一致,此外,由于设定了线路的关键性控制点及有效走行域,简化了线路搜索过程,提升了模型运算效率与精度,方法具有实用性。