山地城市复杂路口交通组织优化研究

复杂路口是城市交通的瓶颈,合理的交通组织是提高复杂路口通行能力的重要途径。从分析几何特征、交通运行及管理特征出发,提出复杂路口交通组织优化流程和方法。以重庆市某复杂路口为例进行交通组织优化研究,利用SIDRAINTERSECTION交通仿真软件对交通组织优化方案进行仿真分析,结果表明,对复杂路口进行交通渠化、信号配时结合的交通组织优化可以明显改善交通运行状况,提高交叉口的运行效率。     

交通需求管理在武汉市跨江交通中的应用

针对武汉市跨江交通问题所采取的交通需求管理对策,以江汉一桥断交通封闭维修实施交通需求管理为实例,从城市的综合实力、可持续发展的角度,着重论述了武汉市要取得城市发展与交通发展的双赢,应该坚持同步实施交通需求管理。通过合理的交通政策、健康的土地利用方式等,均衡道路时空消耗,促进交通参与者的交通选择行为改变,诱导出行者最终放弃小汽车出行,从而选择运输效率高、环境污染低的公共交通,以取得交通供需平衡,支持城市社会、经济和环境的可持续发展。     

城市区域交通检测器优化布局模型

智能交通系统（ITS）是公认的缓解城市拥堵的有效手段之一,交通检测器为ITS提供交通基础数据支持。在城市路网中合理布设交通检测器是保证交通数据准确、有效的前提。以交通检测器效用最大和布设检测器费用最少为目标,构建交通检测器优化布局模型,并通过算例加以说明,为此类研究提供了一个新的思路。     

物流园区布局优化模型及其求解算法研究

在分析物流节点配置内涵的基础上,提出了考虑物流园区规模经济以及物流需求不确定情况下的物流园区布局优化模型.针对该模型的特点,提出了基于扩展网络最小费用流的混合遗传算法.为了验证上述模型和算法的有效性,在Visual C++6.0环境下进行了数值仿真实验.结果表明,该算法是解决考虑规模效应以及需求不确定的物流园区优化布局模型行之有效的算法.     

山地城市自行车交通系统设计

针对山地城市特点,从宏观层面提出了自行车交通系统的功能定位及发展战略,从微观层面提出了基于不同的道路条件布设不同的自行车道型式;论述了涉及的关键设计技术,包括线形设计、交叉口过街通道设计、衔接设计、铺装设计、交通工程设计、公共租赁点及停车点设计等;以重庆市为例设计了主城区首条自行车道。     

山地城市干线交通控制子区划分方法研究

山地城市干线承载了道路交通较大比例的出行需求,单一固定的管控手段难以适应当前复杂的交通环境,需要协调控制才能满足交通管理需求。交通控制子区划分作为协调控制的首要任务,影响着交通管控效果的优劣。当前交通子区划分研究重点已从静态交通控制子区划分转变为动态交通控制子区划分,主要集中在关联度指标计算、子区划分算法等方面。针对目前子区划分方法与实际应用关联度不足,且不太适用于山地城市干线的局限,基于交通管控应用分析了山地城市干线多维不均衡性,从数据库构建、关联度建模、子区划分算法等方面提出了子区划分算法思路,构建了基于距离、流量、交通流结构的多因素山地城市干线交通控制子区划分方法。     

跨江城市货运交通疏解对策研究

城市是一定区域内的物流、人流、信息流的汇集点,通过能量聚集效应和放大效应,形成了城市的各种功能。铁路、公路、水运、航空等多种运输方式组成的综合运输体系与城市密切相关。现代城市往往处于高速公路网络的节点地位,城市道路又是公路运输功能的延伸。在城市交通问题日益突出的今天,货物运输所产生的交通行为对城市道路资源占用程度,直接影响城市交通运行的质量和效率。特     

浅谈湘江土谷塘航电枢纽工程跨江交通方式的选择

从工程投资、运行管理和国内已建类似项目的经验等方面着手,分析比较了土谷塘航电枢纽跨江对外交通拟定的桥坝结合和桥坝分离两种方式的优缺点,阐述了土谷塘航电枢纽跨江交通最终采用桥坝分离方式的原因。     

“交通运输专业”课程体系优化研究

笔者在文章中借鉴近年来工科本科生教学改革研究成果,对原"交通运输专业"课程体系存在的各种弊病进行了分析,并按课程体系优化原则,对其进行了重新优化设计,结果令人满意.     

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。     

区域运输通道内客运方式分担率模型

鉴于Wardrop原理假设通道内的旅客对各种运输方式的实际出行费用能够完全准确估计的不足, 利用不确定规划理论, 结合不同出行距离、不同收入水平的旅客对运输方式服务属性的评价, 用数学期望表示旅客出行的广义费用, 提出了不确定条件下运输通道内各种运输方式旅客最优和运输系统最优客运量分担率计算模型, 以及多目标客运量分担率计算模型, 并设计了用于求解模型的基于随机模拟的遗传算法。客运量分担率的预测结果与实际测量值之间平均误差为8.13%, 说明本模型能够有效地模拟旅客在出行时对运输方式选择的不确定性。     

浅谈城市交通公交优先

城市交通拥挤问题已经成为现代社会尤其是城市社会面临的最大课题之一。我国迅速推进的城市化以及大城市的急剧扩大,加之基础设施建设滞后和城市管理中存在的诸多问题进一步加剧了业已存在的大城市交通拥挤问题。实施公共交通优先是解决城市交通拥挤的主要途径和出路之一,通过分析城市交通拥挤问题根源,从公交车提速、公共交通优先系统规划、公交专用车道设置、公交信号优先等方面论述解决我国城市交通拥挤问题的作用,提出“公交优先”作为一项社会系统工程实施的浅见。     

基于改进遗传算法的航班-登机口分配多目标优化

为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验, 研究了多目标航班-登机口分配问题; 在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上, 以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数, 建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型, 并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率; 基因个体采用两段式整数编码, 设计了该编码方式到可行解的映射流程, 同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解; 对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子, 避免产生非可行个体; 为验证算法的有效性, 基于某大规模机场的实际运营数据, 对比了改进型遗传算法与MATLAB内置遗传算法。计算结果表明: 采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5%, 乘客换乘总紧张度减小3%, 乘客换乘平均紧张度减小32%, 占用的固定登机口数量相同, 安排在固定登机口的乘客数量增大20%, 算法运行时间减小8%, 说明改进型遗传算法性能更好, 可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度; 在改进型遗传算法的优化过程中, 航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解, 换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛, 且最优结果对应的航班时序合理, 说明该算法的迭代收敛速度快, 优化结果合理。     

随机供给与随机需求的交通网络设计模型

为了改进以确定供给与确定需求为基础的传统交通网络设计方案,根据双层规划理论与交通分配理论,建立了基于随机供给与随机需求的离散交通网络设计模型。将Monte Carlo模拟、遗传算法和交通分配算法应用于模型求解过程,并应用Nguyen-Dupuis交通网络求解模型。计算结果表明:当OD需求增大时,总走行时间增大;当建设预算增大时,总走行时间下降;当供给与需求均不确定时,增加建设预算对降低总走行时间的效果更加明显;在不同工况下,总走行时间最大值为1.69×105 h,最小值为8.89×104 h;当OD需求均值为350veh.h-1,建设预算从1 000万元增大到1 500万元,且供给确定时,总走行时间下降3.47%。供给与需求的不确定程度对交通网络的设计方案具有重要影响。     

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.     

西部山区重大道路交通事故治理措施初探

对西部山区部分重大道路交通事故案例的事故特征和原因进行了统计分析,同时进行了概率理论模型分析,并探讨了此类事故的一般治理措施.     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型（Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM）.首先支持向量机（Support Vector Machine,SVM）参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化（Particle SwarmOptimization,PSO）算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.