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.     

基于乘客感知的公交行程时间可靠性研究

对基于乘客感知的公交行程时间可靠性进行定义,运用马尔科夫链的方法预测了公交站点之间路段行程时间,同时对公交站点的延误时间进行了分析与计算,研究乘客在整个出行过程中的行程时间基本分布状况;然后建立模型求解以乘客角度为出发点的公交行程时间可靠性,并通过实例验证了模型的可行性。     

道路拥堵程度对公交行程时间可靠性的影响研究

为了解决日趋严重的城市交通拥堵问题,进一步提高公交车辆的服务水平,本文结合国内外的研究经验从路段平均行程速度、交叉口饱和度、路段饱和度以及交叉口平均排队时间4个道路拥堵程度评价指标出发,构造了一个系统的多因素综合评价模型,建立了道路拥堵程度评价体系.在分析道路拥堵的基础上,建立了基于道路拥堵程度的公交行程时间可靠性的预测模型.通过采集实际的交通流数据以及公交车站点间的行程时间,讨论不同道路拥堵程度下的公交行程时间可靠性,验证了该模型.研究结果表明:道路拥堵程度对公交行程时间可靠性有较大的影响.     

公交车辆行程时间预测方法研究

章以智能交通运输系统为背景，分析公闪车辆的行驶特性，在大量实测数据的基础上，应用统计回归理论，进行了公交车辆行程时间预测模型的假设和建立，并给出了公交车辆行程时间的预测结果。     

基于锥形流量延误函数的公交行程时间模型

针对交通规划软件常用的BPR公交流量延误函数在饱和度接近或大于1时,计算值与实际值相差急剧增大的不足,提出一种锥形流量延误函数,并分析了其对公交行程时间的影响,进而通过等式关系实现模型在交通仿真软件EMME/3中的实用化.相关的案例分析显示,在公交行程时间拟合方面,锥形流量延误模型较传统的BPR曲线模型误差均值降低5.57％,误差的波动降低50.60％,效果显著.     

基于行程时间可靠性的交通影响范围确定方法研究

交通影响范围的确定是交通影响评价的基础,也是交通影响评价的难点问题。现阶段国外主观确定交通影响范围的方法不适用于我国,国内已有的模型方法存在参数标定和假设过于理想化等问题而不能被广泛应用。而本文提出的基于行程时间可靠性的确定交通影响范围的方法,在考虑了出行时间的基础上,同时考虑了对出行者出行路径选择行为影响较大的行程时间可靠性因素,提出了一种更切合实际道路交通情况的、操作更简便的确定交通影响范围的新方法。最后本文选取了北京市的某一个具体开发建设项目进行实例应用验证,并与目前应用的其他交通影响范围确定方法进行了比较分析,说明了本方法的可操作性和适用性。     

随机行程时间的电动公交调度模型

在低碳发展政策指引下,全国各地已开始普及电动公交。然而,由于电动公交车技术性能和运营环境的特点,如续驶里程、充电时长约束、随机路网环境等,为电动公交车辆和充电调度带来新的挑战。随机行程时间导致车次衔接中存在延误,由于连续车次任务的相依性,上游车次延误可能造成下游车次晚点,引发车次延误传播的“连锁反应”,致使车次和充电计划的风险承受能力变得非常脆弱,电动公交调度的效能无法得到充分释放。考虑电动公交调度问题中的车次延误传播效应,在分析随机行程时间对电动公交车次与充电计划影响的基础上,从单线调度到区域调度模式建立优化模型获得经济可靠的公交调度方案。首先,运用网络流模型描述电动公交调度过程,并引入马尔科夫过程刻画延误传播效应。在此基础上,计算期望等待时间、期望延误时间等服务质量指标并纳入到目标函数,建立混合整数线性规划模型。然后,运用多商品流模型,将单线调度模型拓展为通用的区域调度模型,设计“延误状态层”用以计算延误时间分布并提高计算效率。最后,以广州市的2条电动公交线路实际数据进行案例分析,调用商业求解器Gurobi获得精确解。结果表明：充电计划的最优时间窗间隔为40 min;在最优调度方案...     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于动态行程时间可靠性的单车辆路径选择算法研究

为了提高出行者的路径选择效率,从微观层面对随机动态路网条件下的单车辆路径选择问题进行深入研究。随机动态路网条件下,作为车辆路径构成单元的路段,不同时刻车辆在其上的行程时间具有明显的动态变化特征,若使用传统的最短路算法进行车辆路径选择,将某一时点的路段行程时间作为路段权值不能反映路段行程时间动态变化产生的影响,车辆路径选择结果容易造成误判。为解决此问题,按照集散波理论对于路段车辆运行状态的划分方式,首先以路段下游信号转换时刻目标车辆与排队车流队尾的相对位置关系为切入点,对路段行程时间进行分状态分类随机动态预测,然后建立对应可接受水平下的路段行程时间可靠性计算模型,最终分别针对简单网络和复杂网络的单车辆路径选择问题提出使用行程时间可靠性作为关键控制变量的三阶段车辆路径选择模型和权值异化的Dijkstra车辆路径选择算法。通过案例及对比分析表明,在出行者面临的简单网络中使用行程时间可靠性进行车辆路径选择可纠正仅仅按照单一行程时间进行车辆路径选择造成的选择误判,在复杂网络中使用行程时间可靠性作为路段权值异化的Dijkstra算法可迅速求出最可靠路径,有效解决了随机动态路网环境下的单车辆路径选择问题,是对路径选择问题研究的深入拓展。     

探讨基于蒙特卡罗模拟法的公路工程造价风险分析

公路工程具有建设周期长、工程数量大等特点,建设期间受多种要素和条件影响,工程造价存在着各种风险性。文章根据我国公路工程的建设现状,在分析公路工程造价风险的特征和蒙特卡罗模拟法的特点基础上,阐述了运用蒙特卡罗模拟法分析公路工程造价风险的优势,提出了运用蒙特卡罗模拟法分析公路工程造价风险的一般步骤,并将蒙特卡罗模拟法引入到公路工程造价风险评估中,为公路建设项目造价风险评估提供了一种新的方法,希望可以为今后公路项目造价风险管理与控制提供一些较有现实意义和指导作用的方法。     

应急条件下区域路网行程时间可靠性研究

为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低.     

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.     

基于Edgeworth级数的行程时间可靠性的计算与实证

通过引入行程时间可靠性概念,研究因受交通事故、交通供需矛盾等因素的影响,而导致路网行程时间随机波动的现象。为了研究路段中行程时间的分布规律,基于连续3个月的历史行程时间数据,实证分析了几个典型时间窗的行程时间分布形态,对高峰时段的数据拟合正态分布,平峰时段的数据拟合对数正态分布。同时,对大多数不服从常用理论分布函数的路段行程时间,使用Edgeworth渐进级数来近似其概率密度函数和分布函数,进而构建出相应的路段行程时间可靠性的计算模型。最后,结合高峰时段实证数据计算路段行程时间可靠性,并将其与基于正态分布计算出来的行程时间可靠性进行比较,实证结果表明基于Edgeworth级数估计的行程时间可靠性明显优于正态分布,且该方法具有较好的移植性。     

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。     

基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型研究

行程时间预测是交通流诱导系统和交通控制系统研究的一项重要内容。在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文提出了基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型,利用深圳市的交通实测数据对行程时间进行了预测分析。     

基于ARMAX模型的高速公路行程时间预测研究

为实现面向驾驶者需求的高速公路站间行程时间预测,本文融合收费数据和气象数据,开展了基于ARMAX模型的多维度行程时间预测。首先,搭建了车型维、气象维、车流维多维度收费数据仓库;其次,利用经过处理的收费数据建立分车型行程时间序列;然后,训练并建立ARMA模型预测行程时间,对气象、车流量因素与行程时间的相关性分析,引入气象、车流量因素的作为回归变量,采用ARMAX模型进一步改进预测效果;最后,利用沈海高速公路部分路段收费数据和气象监测数据进行了实例验证。结果表明,ARMAX模型与ARMA模型相比预测精度提升,预测平均相对误差由[4.07%,7.67%]降至[3.88%,7.58%]。     

基于影响因素分类的路段行程时间融合研究

对基于固定检测信息和浮动车GPS信息的路段行程时间估计方法进行介绍和分析,明确了对基于以上两种检测信息进行路段行程时间估计方法有重要影响的因素,并设计试验对影响因素进行量化分析。在影响因素量化分析基础上,讨论两种估计方法的适用条件。对影响因素进行组合分类,并在分类的基础上对两种估计方法采用加权融合进行处理,分析了最优权重的分配原则。最后,用试验数据对融合方法进行验证,结果令人满意。     

基于运行图的快速公交运营系统研究

在对快速公交系统(BRT)进行系统分析的基础上,提出了基于运行图的快速公交运营系统的概念,以解决当前BRT系统中存在的问题,建立适合国情的BRT系统。通过对系统实现中的技术、管理等各方面的分析,改进后的快速公交系统适用于当前,并将在较大程度上提高BRT系统的运行效率。