城市交通超级网络均衡配流模型及算法

从我国城市交通的实际情况出发，综合考虑交通网络中自行车，公交车和一般机动车３种基本交通方式的交通流及它们的相互影响，建立了一个混合交通的超级网络模型，给出了求解该问题的迭代算法。     

用神经网络方法处理固定需求交通平衡分配问题

本文以神经网络理论为基础，将并行处理方法用于求解固定需求交通平衡分配问题之中，从而减少了利用平衡交通分配模型进行交通分配的时间，降低了分配过程的复杂性，为该模型在实际工程中得到应用提供可能。     

考虑连锁冲突的城市公交车行车风险量化分析方法

为了量化城市公交车给区域混合交通带来的安全风险，通过提取交通冲突数据并识别连锁冲突，研究了公交车行车风险的量化分析方法。在数据采集上，采用了航拍图像并基于YOLOv4网络学习航拍目标的外观特征，检测并跟踪航拍车辆，从而提取带精细属性的车辆轨迹数据。在冲突识别上，将不同车道上可能发生横向碰撞的车辆对之间的相对位置作为约束条件，在跟驰模型的基础上补充了匹配相邻车道上车辆对的动态关系，从而将经典碰撞时间(TTC)模型扩展至可同时识别侧向冲突的二维TTC模型；基于车辆刺激-反应理论标定每个冲突车辆对区域交通造成连续干扰的时空范围，根据干扰范围的动态变化建立冲突间的作用关系并形成时序性的冲突树模型，从而识别连锁冲突并追溯连续风险形成的因果过程。在风险研究上，从3个方面量化不同状态下城市公交车的行车风险:①基于二维TTC模型解析冲突频率；②在此基础上结合累积频率法解析冲突严重性；③通过连锁冲突比例及冲突树长度解析冲突聚集的概率和范围大小。采集广州大桥路段航拍视频进行实验研究，结果表明:城市公交车在拥堵常发路段不仅冲突风险高，且带有较高的冲突严重性和区域聚集性；拥堵流中公交车的冲突频率超过9次(/ veh·min)；公交车的严重冲突率为33.39%，远远高于小汽车的16.61%；公交车的区域连锁冲突发生率为30.75%，达到了小汽车(14.67%)的2倍。      

混合交通弹性需求均衡分配方法

探讨了适合中国城市道路交通特点的混合产弹弹性需求分配方法，基于混合交通内部的作用机制，建立了机动车与非机动画ＯＤ分布未知条件下的混合交通分布与ＵＥ元首稀分配组合模型及算法，该方法既有利于缩短交通需求预测的步骤，又有利于预测精度的。     

动态交通分配中一种多模式动态决定式点排队模型及其特性分析

提出了一个可应用于动态交通分配中的多模式决定式点排队模型。模型中不同的交通模式(如小汽车、卡车和公交车等)由于车辆特性以及长度的差异在路网中将分别具有不同的行驶特性。为了能够反映不同模式车辆在路段上的相互作用,将单模式点排队模型扩展为多模式点排队模式。并对这个模型的相关特性进行了研究,如:反映不同模式车辆在路段上的速度收敛特性,在路段上每一模式车辆的先入先出特性(FIFO)以及路段上不同模式车辆的因果特性。     

多模式的城市混合交通均衡配流模型及算法

针对我国城市交通的实际情况，配方考虑了３种基本的交通方式以及它们之间的运量需求分离关系，分析了３者的均衡配流原则。在此基础上，建立了一个多模式的城市混合交通均衡 流模型，并给出了相应的算法，最后用一个数值例子加以验证。     

微分方程模型在交通领域的应用

用模拟近似法建立微分方程模型来研究交通问题,通过模型准备、建立、分析、求解研究交通流量,车辆通过交叉路口时的刹车效果,以及公交车和出租车避免相遇,减小车流量。说明微分方程模型在交通领域应用的广泛性。     

相关系数法在通道交通需求预测中的应用

通过改进传统的相关系数法进行通道交通需求预测，分析了交通需求的相关影响因素。由通道的综合发展增长率和交通增长率的相关性及相关系数预测通道交通需求总量，并根据可行路径连接的交通集散点的经济特征和支线里程，探讨了吸引权及采用Logit分配模型预测路径交通流量的方法。结合某通道交通需求预测，对该方法进行实际运用，结果表明了该方法的有效性和合理性。     

对制动试验中的制动距离修正的研究

本文在分析了车辆制动的力学过程后，在适当假设与简单模型的基础上，推导出在制动试验时制距离与时间之间的关系式；对公式进行进一步的处理，得到近似公式。在估算了近似公式的精度基础上，证明了近似公式能满足工程精度要求。运用所得公式可对不同初速度下的制动距离进行修正，使得在不同制动初速度是的制动距离有比较的基础。同时运用公式对制动过程中的特征时间进行了估算，对计算精度也进行了分析。     

网联环境下考虑非优先车辆延误的公交优先信号控制方法

网联环境具有数据采集和交互方面的优势，能更精确地评估交通需求，更科学地实施交通管控措施。根据公交车与非优先车辆权重及延误分布差异，研究了考虑非优先车辆延误的公交优先单点信号控制方法。利用交叉口车辆轨迹数据计算轨迹样本到达率参数，根据车辆到达交叉口的分布特征构建各相位的车辆到达率概率函数，并采用极大似然估计预测到达率，基于交通流冲击波模型分别计算出各相位的排队波、驶离波和消散波波速。公交车数量少权重较高且网联化程度高，利用基于冲击波的时距图推导延误表达式；而非优先车辆数量多单车权重低且网联化程度低，利用基于到达率的定数理论推导延误表达式。按乘员数对公交车延误值和非优先车辆延误值进行加权，以加权延误最小为目标函数建立了混合整数线性规划模型，解得相位时长整数解，并反馈到信号机系统实现公交优先自适应信号控制。以武汉市车城北路与东风大道交叉口为对象，采集不同时段交叉口流量数据，利用SUMO软件开展仿真实验，结果表明:相比优化前，低、中、高流量情况下公交车单车平均延误时间分别减少25.63%、25.25%、18.32%；同等条件下平均每周期非优先车辆延误时间分别减少8.80%、4.68%、1.99%；同等条件下平均每周期加权延误时间分别减少20.98%、9.39%、12.70%。证明所提方法能较好地适配交通需求，且流量较低时效果最好。      

基于用地性质的交通需求遗传算法模型研究

提出了基于交通小区用地性质的交通需求模型建立方法，对该方法的基本原理、建模过程和可行性进行了阐述．针对传统交通需求的不足．用遗传算法进行模型的标定和求解来改进。在实例分析中．通过交通分配数据证明了该建模方法的精确性和有效性。     

交通分配模型研究及其应用

基于地理信息系统，TransCAD软件在交通规划中简化并完善了交通分配的建模过程。根据昆明市的实际情况，进行交通分配模型的评价与标定，选择出符合昆明市区交通状况的交通分配模型，并对交通整治项目中提出的规划方案进行评价。     

区域交通投资需求预测分析:以四川省为例

交通投资具有投资规模大、回收周期长的特点。科学、合理地预测区域交通投资需求,有利于规划地区交通行业投资策略及融资模式,构建安全、便捷、高效的现代化交通运输体系,避免交通投资不足或过度投资引发的各类问题,争取以最小的投资成本满足区域运输及经济社会健康发展的需求。本文以四川省为例,对区域交通投资需求进行预测与分析,通过投资—GDP线性回归方法、投资—时间回归方法以及最优规模测度方法分别测算了2016—2020年间四川省交通投资规模,结合四川省"十二五"期历史情况,认为2016—2020年交通投资总额在7443.80亿元左右最为合理。     

应用交通仿真软件PARAMICS验证交通分配模型

为了考察交通分配模型能够在多大程度上反映现实的交通状况，需要对交通分配模型进行验证，本文阐述了利用微观交通仿软件PARAMICS对交通分配模型进行验证的研究思路。通过建模工具Modeller提供的图形界面，研究者不但能够非常直观地观察交通分配模型的效果，而且可以利用其分析工具Analyser对结果全面分析。因此RARAMICS是一个验证交通分配模型性能优良的平台。     

公共交通与小汽车出行的社会成本比对研究

目前交通问题已经不是一个简单的出行问题,由交通带来的社会问题日益受到越来越多的关注。私家车的飞速增多不仅是交通拥堵问题的主因,还造成了社会资源的分配不均。文中提出公共交通与小汽车出行的社会成本构成及计算模型,基于各项指标数据,计算公交车与小汽车的社会总成本并进行对比研究,以对城市中公共交通与小汽车出行的政策调整提供理论支持。     

环境承载力约束条件下城市最大乘用车保有量预测

以城市环境承载力为约束条件预测城市内可容纳的最大乘用车保有量。预测模型是一个双层优化问题，其中上层是环境承载力约束下的最大乘用车保有量模型，以交通小区的乘用车保有量之和最大为目标函数，以各路段的环境承载力为约束条件；下层是道路网上的用户平衡分配模型，模拟乘用车出行者的路径选择行为，预测交通需求在道路网上的分布及行驶特征。开发了一个基于灵敏度分析的算法用于实现上下层模型间的反馈及同时求解两个优化问题。利用实例验证了模型及算法的有效性。     

基于Logit模型的动态交通分配研究

提出了一种基于Logit方法的交通分配模型，该模型是动态出发时间选择和随机用户平衡的联合模型（DDSUE）。作为一种基于全路径的交通分配模型，在路径选择上，使用了Logit模型求出每条路径的选择概率；在出发时间选择上，采用路径通行能力和路径选择概率来联合确定交通出发量，然后利用总交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。最后以一个实际算例，并通过改变参数对结果进行了分析。     

两类分通分配模型算法的关系及其应用

针对两类（4个）交通分配模型及其关系，以及“全有全无”交通分配模型归类问题进行了研究，通过对比研究发现，仅需在目前常豕的基于容量交通分配模型的算法中加入一个模块即可实现一种用户平衡模型的结果，为编写一类用户平衡的软件提供了捷径，对理论与实践也有一定的指导价值。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

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。