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自行车微观行为动力学建模的关键是如何描述自行车横向和纵向的运动关系.本文将自行车交通系统视作具有自主性的多粒子系统,提出了由心理生理力模型和轨迹选择模型构成的、描述自行车微观行为动力学特性的多主体模型.心理生理力模型为连续力模型,自行车/骑行者个体被视作是受心理力和生理力作用的、服从牛顿力学的基本粒子.在轨迹选择模型中,通过在行为模型层面引入个体运动的轨迹选择行为,预定义个体面对不同交通状况时的行为库,描述组成自行车群体中的个体独立思考和对周围环境变化做出反应的能力.通过设计计算机模拟实验并收集数据,对模型进行有效性验证.模拟结果表明：模拟得到的自行车交通流的密度—速度关系与实测数据具有良好的一致性,认为本文提出的自行车微观行为动力学模型具有交通上的合理性.     

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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.     

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影响城市交通出行方式选择的因素有很多,本文致力于分析具有随机特性的因素对出行方式选择的影响程度,即随机弹性.使用具有较好收敛性的集计交通战略STM模型作为分析出行方式选择的工具,并根据对道路实测数据的统计分析,验证了作为影响出行方式选择的重要因素——小汽车出行速度为随机变量并服从k阶爱尔朗分布.根据经济学的随机弹性理论,推导出小汽车出行速度对出行方式选择的随机弹性计算模型,利用北京市的实际数据验证了模型的有效性.并得出结论：交通政策指标（影响因素）的可靠度越高,政策目标对政策指标的弹性值越稳定、集中,即政策目标达到的可靠度越高,随机弹性分析模型可作为一种交通政策量化分析的工具.     

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近几年，电动自行车在中国发展迅速，已经对我国城市交通结构产生了深远的影响。本文根据马尔可夫分析法的基本原理，建立起电动自行车的方式分担预测模型。在此基础上，以石家庄市为例，通过实地调研分析该市居民现有的交通方式和转移意向。然后，假设在放任、限制、适度控制三种场景下，根据不同的交通方式转移概率，预测未来几年石家庄市电动自行车的方式分担率。并对预测结果进行分析，从而为各城市制定电动自行车的相关政策提供决策依据。     

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为了及时发现和预警城市交通高峰时期的偶发事件,研究了态势监控的城市交通拥堵动态跟踪问题.对交通拥堵的相关属性、变化规律、空间分布以及判别方式等进行综合研究的基础上,分析了道路交通流的非线性动力学特征,建立了基于时空分布的路网交通拥堵态势监控的动态预警模型,提出了解决城市路网交通拥堵的方法,达到了充分利用交通资源、疏导交通、缓解交通拥堵的目的.该模型在对占有率、速度、流量三个基本交通流参数进行处理获得新的交通拥挤判别指标基础上,通过形态识别模型对拥堵状态进行判定.实例分析表明,该模型为缓解城市交通拥堵问题、提高城市交通管理水平、改善道路交通安全形势等具有重要的理论意义和应用价值.     

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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

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在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

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大力发展公共交通是解决城市交通拥堵的主要方式之一，公交优先则是提高公共交通效率最为有效的手段. 本文从道路基础条件、公交信号优先两个大方面介绍了实现公交优先的途径，对信号优先进行了较为深入的分析，设计了北京市南中轴快速公交（BRT）线路信号优先系统方案，经实际运行获得了良好的效果.     

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拥挤收费的主要原因是拥挤外部成本的存在。城市道路交通拥挤外部成本的定性、定量分析是城市道路拥挤定价的基础。文章首先分析了城市道路交通拥挤的产生机理，即出行者忽视拥挤负外部性的存在而盲目加入拥挤队伍；然后明确了城市道路交通拥挤外部成本的构成：额外时间成本、环境污染成本、交通事故成本和燃油消耗成本，并研究其定量计算方法；最后应用实际数据进行了计算分析，证明了该方法的可操作性。该项研究为实施城市道路拥挤收费等交通需求管理策略提供了基础和依据。     

城市电动自行车广义出行成本分析

随着城市化进程,城市交通不断发展,交通出行方式呈现多元化,选择电动车出行占有一定的比例.目前对于电动自行车交通问题已经展开研究,但不够深入.文中结合南京探讨电动自行车交通形成的原因,分析出行方式选择的影响因素,并基于广义费用建立了电动自行车出行成本模型及可替代出行方式的出行成本模型,以客观数据为基础,计算电动自行车广义出行成本,以用于电动自行车的出行特征分析及发展对策研究.     

考虑出行费用的就业可达性分析

良好的就业可达性有助于创新职住对接机制,是建设可持续城市的关键问题。既有可达性研究对于出行成本的考虑多局限于出行距离或出行时间,未充分考虑出行费用并研究其对不同出行方式的影响。本文基于互联网地图和工商数据平台的POI(Point of Interest)数据和实时路径规划数据,获取细粒度的就业和出行成本信息,采用改进的两步移动搜索算法,提出考虑出行费用的就业可达性度量方法,研究公共交通和小汽车两种出行方式的就业可达性并评估出行费用对就业可达性的影响。针对北京的案例研究表明：考虑出行费用后,小汽车平均出行成本由仅为公共交通54%变化至高于公共交通6%。就业可达性对出行费用敏感,仅考虑出行时间无法完全体现就业选择与出行成本之间复杂的互动机制。出行费用的影响体现在公共交通与小汽车可达性平均降低7.3%和4.8%;若不考虑出行费用,五环至六环地铁沿线街道的就业可达性会被低估。出行成本对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,影响越小。本文有助于规划者和政策制定者形成就业可达性引领的职住平衡调整策略。     

Property Analysis of Urban Road Travel Time

To estimate arterial link traffic condition based on probe vehicles, it is necessary to investigate the fluctuation characteristics of road travel time with traffic condition. On the basis of micro traffic simulation model, this paper analyzes the fluctuation of road travel time with traffic condition, and examines whether the mean travel time can reflect the variation of traffic conditions including free flow, congestion to traffic jam. As a conclusion, (1) mean link travel time can be used to identify free flow, congestion, and traffic jam; (2) mean link travel time divides congestion condition, but cannot subdivide free flow condition; (3) in the condition of congestion, travel time is distributed as a two-peak mode, and the average travel time is difficult to be estimated by small size sample.     

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随着城市快速路交通信息采集系统的发展,特别是视频车牌采集系统的应用,使实时动态获得快速路行程时间成为可能,同时也促进了高精度行程时间预测的理论研究和实际应用需求. 本文基于快速路车牌识别数据检测的海量历史时间序列数据,选择预测时段的前4个时段的数据作为输入特征值,以遗传算法建立模型参数优化算法,得到训练模型及其参数,从而实现车辆行程时间的动态预测. 最后以上海市快速路系统中的三个典型路段的实测数据进行实例分析. 结果表明：与传统的指数平滑法、多元回归法、ARIMA法预测结果对比,基于SVM的预测路段平均绝对百分误差在5%以内,希尔不等系数非常接近0,SVM模型显示了更高的预测精度.     

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提出城市交通综合指数和交通出行指数的概念，并探讨了具体计算指数的数学建模     

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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

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现今,城市轨道交通以其安全舒适、快捷高效、节能环保等优点,成为解决城市交通拥挤问题最有效的途径之一.但是轨道交通项目成本造价高,运营维护费用贵,以及运行带来的诸如噪声污染与电磁干扰等社会问题,成为制约轨道交通健康发展的“瓶颈”.本文以北京市地铁4号线为例,系统地分析研究了城市轨道交通的内部成本和外部成本.依据价值链理论,把内部成本细化为前期规划设计成本、建设成本和运营成本;把外部成本分为空气污染、交通事故和噪声污染三个方面,并且将外部成本定量化.该研究有助于准确计算出城市轨道交通的总成本,为政府制定票价提供依据;同时使城市轨道交通满足经济资源、社会资源和环境资源的可持续发展.     

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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.     

基于可交易出行路票的城市交通需求管理

可交易出行路票作为近年兴起的交通需求管理新思路持续受到学者的密切关注和深入研 究。本文结合2016年以来利用可交易出行路票进行城市交通需求管理方面的研究进展,从可交 易出行路票的公众接受度、出行管理建模分析以及基于组合手段的交通管理机制研究等3方面进 行文献综述和分析。研究表明：5年前关于可交易出行路票的研究主要围绕可交易出行路票的理 论建模或仿真分析展开;近5年来面向可交易出行路票的理论研究更加宽广和深入,面向应用层 面的研究也更加受到关注。然而,现有大多数研究仍缺乏从实际应用的可实施角度进行深入研 究和探讨,在此基础上,本文进一步对可交易出行路票的定义以及蕴含的4个关键要素：出行路票 的发放总量、初始发放方案、收取方案和路票市场交易机制进行综述和分析,指出不足之处并给 出可交易出行路票定义、4个关键要素以及交易方案层面的主观理解和认识,强调对这些基本要 素不仅需从实际应用角度来厘清和重新认识这4个关键要素的内涵、作用范围和相互作用关系, 还需要结合具体城市实际情况和交通管理目标进一步研究与分析。最后,对可交易出行路票的 热点研究问题进行总结和展望,强调关于可交易出行路票对出行者个体行为的影响分析,基于碳 中和发展路径的可交易出行路票量化交易技术等方面是今后重点关注的研究方向。