高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.     

基于行程-时间域的路段行程时间预测

为了提高高速公路路段行程时间预测的实时性与准确性,提出了基于行程-时间域的路段行程时间预测算法.该算法依据实时检测的交通数据和BP神经网络预测路段单元在不同时间单元的空间平均车速,构建车辆出行的行程-时间域,通过车辆穿越行程-时间域获得路段的预测行程时间.通过比较行程-时间域算法与传统神经网络预测算法,揭示了行程-时间域算法在预测精度上优于传统神经网络算法.以沪宁高速公路路段作为示例背景,基于Vissim仿真软件,验证了所提算法的准确性与可行性.     

考虑行程时间可靠性的阻抗函数及其应用

目前对于交通网络上交通阻抗的选取一般选用时间、距离、费用等因素,其最优路径通常为最小阻抗路径。随着城市交通变得日益拥挤及影响出行因素的不可靠的增加,行程时间可靠性成为人们选择出行路径的一个重要影响因素。文中考虑这个因素,建立了行程时间可靠性函数,并对其进行变形处理,提出了行程时间可靠性费用的概念,将其作为路阻函数,将求解最大可靠性路径问题转化为求解最小行程时间可靠性费用问题,使路阻不但考虑了交通阻抗中最关键的因素即出行时间,又考虑了出行时间的不稳定性,更符合实际路网中出行者对于出行路径的选择行为,还能作为路阻费用在交通规划软件中方便使用;最后将该方法用于交通影响评价中交通影响范围的确定,并在TransCAD中进行了实现,将其结果与基于时间确定的交通影响范围进行比较,证明了该方法的可行性及实际应用价值。     

包含出入口匝道的高速公路路段行程时间估计方法

针对高速公路路段是否包含出入口匝道的特征,提出了1种行程时间估计改进方法。根据不同类型路段流量变化及影响范围,通过匝道物理位置对传统半距离法中路段行程时间的取值进行优化,获得了适应于匝道引起流量不均衡的行程时间估计方法。以南京机场高速公路为背景,通过Vissim仿真所得地点速度值,结合路段行程时间真实值,检验所提方法的性能。实验结果表明:当路段出入匝道的流量均衡时,所提方法较半距离法的精度提高3.71%,较空间线性插值法精度提高4.59%,当出入匝道的流量相差较大时,所提方法较半距离法的精度提高16.27%,较空间线性插值法精度提高17.29%。结果验证了改进方法较半距离法和空间线性插值法更具优越性。     

多模式公共交通网络行程时间可靠性评价

随着城市经济的快速发展,以快速轨道交通与常规公共汽车交通为主体的多模式公交网络逐步成型,城市居民在多方式换乘条件下的行程时间可靠度越来越成为评价多模式公交网络服务水平的重要指标。以典型城市的多模式公交网络为研究对象,结合图论及状态增广方法描述,设计换乘次数约束下的任意OD对多路径搜索算法,建立行程时间可靠性评价模型,从而为评价和改善多模式公交网络服务水平提供有效的决策支持。     

基于Vissim仿真的公交行程时间可靠性研究

从公交行程时间可靠性入手,深入分析了公交行程时间可靠性的定义、计算方法及评价指标体系;通过对公交车辆行程时间可靠性特征分析,建立了考虑公交专用道情况下的车辆行程时间可靠性概念模型,并运用仿真软件Vissim对不同影响参数下公交专用道条件下的车辆行程时间概念模型进行了验证,对仿真结果进行了对比分析,其结果可以对公交优先设计工作提供参考.     

基于蓝牙的道路行程时间检测设备设计及测试

以嵌入式技术为基础,采用单片机及串口通信技术,开发基于蓝牙的路网平均行程时间检测器,实现自动采集车载蓝牙M AC地址并配时和数据存储的功能。通过场地测试确定了设备漏检率的平均大小、与速度的关系及初次检测点位置的分布规律。测定了设备的检测精度,并对平均速度、检测数、配对数等因素进行了分析;通过 t检验、曼惠特尼U检验及沃尔德沃尔福威茨(W-W )检验验证了设备数据的可靠性;通过实地测试验证了设备的可用性和实用性,并根据测试结果,提出了设备存在的一些不足以及后期改进的建议,为蓝牙检测器的后续研发奠定了基础。     

降雨对高速公路小型车行程时间的影响

以高速公路抽样收费数据和小时降雨量为基础数据,对各个时段的小型车行程时间根据降雨类别分类,通过数理统计方法研究不同降雨类别对各个时段的行程时间影响.以均值分析为基础,分析各个时段不同降雨类别的行程时间均值差异性.通过绘制小型车行程时间累计频率分析不同降雨类别下的行程时间累计频率特性差异.利用Kruskal-Wallis非参数检验方法检验不同降雨类别下的各时段行程时间差距的显著性和总体行程时间分布差异性,并对不同类别下的行程时间进行最优分布拟合、正态分布拟合、以及Lognormal拟合.最后依据拟合参数得出行程时间增长系数.     

考虑行程时间约束的快速公交网络可靠性

在分析快速公交网络特性的基础上,构造了快速公交网络重图模型和可靠性指标矩阵,同时建立了行程时间可靠性约束模型.然后采用组合优化的方法,建立包含可靠性指标和行程时间约束的快速公交网络的双层规划模型,其上层模型以系统最小资金投入为目标,下层模型满足用户平衡并以用户广义出行费用最小为优化目标,给出了求解算法.最后进行了简单网络的算例测试,计算结果表明,该模型能更好地评估快速公交网络性能.     

基于蒙特卡罗模拟方法的快速路运行时间可靠度研究

运行时间可靠度作为一个非常重要的概率测度参数能有效地评价交通网络的动态特性。在对运行时间可靠度的概念界定的基础上，分析了快速路运行时间可靠度的影响因素。提出了运用蒙特卡罗模拟方法计算运行时间可靠度，即采用蒙特卡罗模拟方法随机的对快速路入口的交通需求变量进行抽样，根据得到的样本值确定路径出行时间，然后对此出行时间进行检查，如果超过了规定的阚值，则认为不可靠，否则可靠。并通过一个算例对该模型进行了验证。最后指出了运行时间可靠度这一概率参数的应用前景。     

运行时间可靠度在单向交通组织中的应用

运用网络可靠性计算的串并联理论,提出了道路网络中节点OD（Origin-Destination）对之间的路径运行时间可靠度计算方法,建立了基于节点OD需求的路网运行时间可靠度计算模型。在节点OD需求已知的情况下,根据交通组织状况,采用动态交通分配和交通仿真方法获得模型参数,计算节点OD对之间分别在双向和单向交通组织条件下的运行时间可靠度,并建立交通组织方案的临界判别条件,作为单向交通组织方案评价和决策的量化指标。     

基于道路使用者的城市路网动态行程时间可靠度

为了解决目前对行程时间可靠度的研究几乎都是从道路管理者角度出发的问题,考虑路网随机变化对道路使用者的影响,首先从道路使用者的角度以及行程时间分布的2个维度提出了动态行程时间可靠度的概念,进而分析了其时空变化特性.其次基于日变可靠度并假设行程时间及其规定阈值服从正态分布,根据其概率密度分布函数分析了可靠度影响因素,并提出了行程时间可靠度指标.然后运用该指标推算出了路段和路径行程时间可靠度,计算并分析了路网动态行程时间可靠度.最后在一个测试路网上采用3种方法分别计算了路径行程时间可靠度.结果表明,传统计算方法存在缺陷,而提出的可靠度指标法与Monte Carlo法的结果基本相同,也因此验证了该方法的正确性.     

基于L-偏度和L-峰度的行程时间可变性表征方法

为了定量化测度行程时间可变性右偏且长尾的实证特征,考虑实际观测中可能存在的数据样本量不足和离群值干扰问题,提出基于线性矩的L-偏度和L-峰度用于精确表征行程时间可变性。考虑到线性矩是顺序统计量期望的线性组合,给出了避免遍历所有子样本的线性矩估计方法。根据线性矩概念,探究了L-偏度和L-峰度的数学含义和其表征行程时间可变性的有效性,以及样本L-偏度和L-峰度的计算方法。理论研究发现,在表征范围和样本估计质量方面,相较于传统偏度和峰度,L-偏度和L-峰度对行程时间可变性具有更加优越的表征能力。采用深圳市车牌照识别系统的行程时间数据集进行案例分析,从无偏性、鲁棒性和有效性3个维度证明了L-偏度和L-峰度相较于传统偏度和峰度的优越性。分析结果如下：样本L-偏度和L-峰度在样本量不足时仍然是总体近似的无偏估计,而传统偏度和峰度的系统性误差较大;L-偏度和L-峰度对离群值具有鲁棒性,而传统偏度和峰度对离群值过于敏感;样本L-偏度和L-峰度对总体的估计波动小且精度高,具有良好的估计有效性;L-偏度和L-峰度分别与传统偏度和峰度有较高相关性,但又能够辨识出不同时空下行程时间可变性分布的差异。基于L-偏...     

突发事件下路网运行时间可靠性研究

对突发事件下的路网运行时间可靠性进行分析,从路段通行能力与运行时间关系的角度,对交通流量与运行时间关系进行讨论。在研究运行时间的均值、标准差等特征值在突发事件下变化的基础上,利用机会约束模型,建立异常状态下路网容量分析的非线性规划模型。实例分析结果表明,突发事件出现时路网运行时间可靠性与其承担的交通流量有直接的关系。     

基于出行时间预算的多用户交通分配模型及算法

通过分析在满足一定可靠性要求条件下出行者追求总预期出行时间最小的择路行为,定义交通网络的惯常均衡态。以不同的出行者会增加相异的出行时间预算为假设前提,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型。这一模型不仅具有不依赖具体路阻函数形式的一般化建模特征,而且避免了现有文献中必须处理非凸约束集的问题,因此可以对模型的解进行定性分析。针对该模型,提出相应的求解算法。由于求解算法仅需对现有的网络交通分配算法加以局部修改即可实现,因此可被应用于实际规模的网络分析。通过算例结果的比较分析说明新模型及算法不仅有效,而且更符合现实。