随机时变特征下基于行程时间的路径选择算法

基于南京市实测数据分析了道路交通流实际随机、时变特征,证实现有行程时间最短路径算法相关研究中对道路交通流的随机、时变特征的假设与实际不符.以反例论证道路交通流实际随机、时变特征下,自适应算法(Adaptive Routing Policy)在求解行程时间最短路径方面的无效性.针对交通模式时段内道路交通流随机、时间无关的特征,以及路段行程过程中行程时间的确切概率分布难以知晓的实际情况,提出基于历史概率分布的历史期望行程时间最短k路径基础上的考虑风险衡量及当前道路实际交通流状况的路径选择算法.     

基于ARCH 模型簇的路径行程时间可靠性分析

 行程时间可靠性是反映道路交通网络可靠性的重要指标.由于交通系统存在不 确定性,行程时间的波动具有异方差性,利用传统数理统计方法建立的行程时间预测模 型,无法对行程时间进行准确的预测.针对行程时间波动的尖峰厚尾、集群性等特点,引入 计量经济学中的ARCH 模型簇.通过实证分析,评价行程时间波动的时变性、持续性,描 述系统外部信息冲击的分布,分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制.结果表明, ARCH 模型簇能很好地适应行程时间序列数据的方差变化特点,与交通系统的自身特性 相吻合,能够对路径行程时间的可靠性进行有效的评价.     

随机需求条件下道路网行程质量评估--行程时间可靠性

考虑日常OD需求变化,提出了随机需求条件下获取道路网路径行程时间概率分布的新方法,用行程时间可靠性描述道路网运行的质量的指标,针对其偏态分布特点,利用Johnson、Gauss曲线拟合行程时间的分布,通过小样本来估计分布的数字特征,并通过与蒙特卡罗法计算结果对比,验证结果的一致性,利用拟合的分布控制行程时间的中心线、上下限,从而对行程时间的可接受极限值进行界定,对道路网行程质量进行控制。     

城市交通流路段行程时间预测模型

建立较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型是建立诱导系统的关键,本文所建的预测模型充分考虑了交通延误变化的灵敏性,将汽车在路段上的运行时间分为两部分,分别预测,经过实测数据检验,该模型具有很好的效果。     

考虑路段随机行程时间异质性的交通网络可靠路径规划模型和算法

为应对交通网络路段随机行程时间异质性分布情况下,出行者路径选择决策对行程时间可靠性和不可靠性方面的关注,以均值-超量行程时间为优化准则,构建了一种新的可靠路径规划模型;为刻画交通网络中不同路段随机行程时间的异质性分布,以行程时间前四阶矩为输入,解析估计了均值-超量行程时间,以免于现有研究均一化的分布假设;利用均值-超量行程时间的理论特性,提出了以Dijkstra最短路算法和K-最短路算法为基础的精确和近似两阶段算法;以Monte Carlo模拟方法为基准,验证了基于前四阶矩的均值-超量行程时间解析估计方法的精确性;通过求解算例网络中所有OD对的最短均值-超量路径,分析了近似两阶段算法的精确性和计算效率。研究结果表明：现有研究中常用的路段随机行程时间正态分布假设会忽略偏度和峰度系数对可靠路径选择结果的影响,而均值-超量行程时间解析估计方法所得近似值与真值的相对误差不超过0.13%;当K-最短路算法中K为10时,近似两阶段算法求解的全网络OD对最短均值-超量路径中,有0.11%的OD对的最小均值-超量与精确两阶段算法求解结果不同,最大相对误差为3.35%;针对由随机选择的5个节点与其他节点组成的OD对,近似两阶段算法平均计算时间与精确两阶段算法平均计算时间的比值范围为0.87%~22.96%,表明近似两阶段算法不仅保证了其求解准确性,还可有效提高计算效率;提出的模型和算法能够接纳网络中不同路段随机行程时间分布具有异质性的现实特征,其路径规划结果能够更好地体现出行者对按时到达可靠性和迟到风险的关注诉求。     

基于改进行程时间估计模型的最优路径选择

为解决交通网络最优路径问题,提出改进的行程时间估计模型,并设计基于该模型的最优路径算法。行程时间估计模型在分段截断二次速度轨迹模型的基础上进行改进,用路段节点的到达速度代替同一出发时刻下测得的速度,通过构造在时间和空间上连续的速度轨迹来估计行程时间。首先,基于Yen′s KSP算法以路段距离为阻抗求解K条最短路径;其次,分别用改进的行程时间估计模型估计K条最短路径的行程时间;最后,以行程时间为成本选择最优的路径。通过Sioux Falls网络的数值试验验证模型和算法的有效性和优越性。试验结果表明：改进的分段截断二次速度轨迹模型相比于原始模型精度平均提高了65%;算法的最优路径结果能减少路径经过的交叉口数和缩短最优路径的总长度,而且最优路径的行程时间估计结果 与真实值的MAPE保持在3%内。     

基于路段行程时间可靠性的交通分配方法研究

行程时间可靠性已经成为道路网性能的主要指标之一,首先在总结已有路段行程时间可靠性的有关算法之后,计算了路段的行程时间可靠性。然后,将路段行程时间可靠性作为路阻函数,从用户均衡分配模型(UE)加以引申,建立了行程时间可靠性分配模型,并给出了相应的算法,最后,应用于实际的路网中进行了检验。     

基于四阶矩的路网总行程时间可靠性评价

为了评价供需服从任意分布时的路网总行程时间可靠性,提出一种基于四阶矩的计算方法.通过计算机模拟计算出路网出行总时间的四阶矩,然后推导总行程时间预算与四阶矩之间的关系,继而定义了路网总行程时间可靠性,并采用逆向求解方程得到该值.通过在大型算例路网上进行测试,得到该网络的不同预算下的总行程时间可靠性.分析结果表明,路网总行程时间可靠性随着总行程时间预算的增加而增加,当增加到一定程度时,可靠性趋于稳定值1.0,完全符合实际情况,从而说明计算机模拟加上逆向求解的基于四阶矩的可靠性算法是一个有效的算法,可以很好地应用在供需随机分布路网的行程时间可靠性研究中.     

动态宏观路段行程时间模型研究

在分析和对比了静态交通分配和动态交通分配条件下的路阻函数的不同之处和静态交通分配下路阻函数局限性的基础上，根据交通流理论和集散波分析，提出考虑信号交叉口排队长度的有度动态路段行程时间模型(SQ)，该模型以在动态交通分配条件下的车流密度和交叉口信号参数为变量的动态路段阻抗函数模型，文中实例证明SO模型能适用于大型动态交通网络复杂的动态交通分配(DTA)计算．     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

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经过长期的交通基础设施建设和机动化发展，北京市道路网络已经形成并且道路网络系统的供给能力和服务需求日渐趋近，路网供需之间的平衡变得脆弱，路网的交通拥堵更加容易发生，偶然事件对整体网络的破坏性影响越来越大。路网可靠性评相对传统评价指标，它能够另一个侧面反映路网运行的波动性，评估路网承受扰动的能力。出租车是北京道路交通系统的重要组成部分，其运行状态对北京市道路网络整体的状态具有较好的代表性。本文以出租车车载智能卡采集的载客行程时间数据为基础，研究提出新的单位距离行程时间可靠性评价指标和方法，并使用该指标和方法对北京市路网的可靠性水平进行实例评价。     

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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.     

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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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

基于路段走行时间可靠性的路网容量可靠性

为了减少了计算工作量，基于路网容量可靠性概念的分析，构造了基于路段走行时间可靠性的路网容量可靠性双层规划模型，根据模型中反映的路径选择行为为用户平衡的特点，用灵敏度分析法求解路网容量可靠性模型，并给出了1个简单的算例．算例结果表明，该模型能够用于评估随机环境下的路网性能，并为路网性能的改善提供依据。     

ATIS 环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS 环境下的行程时间可靠性,将出行者群 体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则 (SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO 不动点模 型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变 化,基于Monte Carlo 模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS 环境下随机动态路 网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性. 数值结果 表明：OD 行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS 市场占有率 并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.     

Urban Traffic State Estimation Considering Resident Travel Characteristics and Road Network Capacity

Urban traffic state is usually measured by vehicle average travel speed. It reflects the resident travel behavior on urban road network, and changes with the actual matching status of traffic demand and supply. In this paper, the traffic supply is estimated by the ideal carrying capacity, and the traffic demand is evaluated by vehicle traffic intensity considering resident travel characteristics. In this way, the network carrying capacity and traffic intensity are compared by equative unit. By introducing the intensity/capacity ratio, the matching degree between traffic demand and supply is determined, and the traffic state is identified based on average vehicle speed. In the last section, the 2005 field data of Beijing city is used to test and verify the proposed method.     

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城市交通状态可以用路网机动车平均行程速度来衡量,是居民出行行为在城市道路网络上形成的结果,随城市交通出行需求和交通供给的变化而动态变化．本文采用道路网络理想承载力来衡量交通供给,采用基于居民出行特性的机动车交通强度来衡量交通需求,使路网交通承载力与交通强度可以在同样的度量单位下进行比较,用交通负荷比来表示交通需求和交通供给的匹配程度,进而可以计算出以平均行程车速衡量的交通状态．最后,以北京市2005年数据为例,验证了模型方法的有效性．