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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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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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城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

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在北美交通早高峰与晚高峰期间,大量信号灯控制的交叉路口会处于过饱和状态.对于非饱和路口的信号设计,已经有许多行之有效的理论方法和信号控制策略可以使用;对于过饱和路口,当前却没有被广泛接受的信号控制模型可以直接采用.对于孤立的信号路口,实时有效的配时通常被认为是优化交通流的一个非常重要手段.基于这一原则,多种过饱和路口交通信号设计方案出现在以往的研究中。但是由于没有对这些方法进行过有效的综合评测,所以一直没有对各种设计方法优缺点的清晰描述.本文对两组经典饱和路口信号设计模型进行了详细的评测与比较,进而深入分析这些模型的特点与可用性.在研究中这两组模型的控制结果还与最新的信号设计软件TRANSYT 7F和Synchro给出的优化信号进行了比较.基于比较结果,最终得到用于过饱和路口信号设计的方法选择指南.     

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为了实现对道路交通抗拥堵能力的识别和定位,为解决城市交通拥堵问题提供参考,本文从城市道路交通抗拥堵能力的影响因素入手,借助大规模样本数据,采用探索性因子分析法,借助SPSS软件构建了城市道路交通抗拥堵能力的三层指标体系,提出了抵抗交通拥堵的4种能力和8项指标;利用vague集的模糊评判思想和层次熵分析法,建立了城市道路交通抗拥堵能力的模糊评价模型.结果表明,交通社会化理念作为本文提出的一项新的、宏观的指标,在抗拥堵能力评估中开始发挥较大作用;实例分析的结果说明了青岛市内七区抗拥堵能力不高的现状,同时验证了vague模糊评判结果的合理性.     

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道路交通网络脆弱性是道路网络单元遭到突发事件攻击后在路网单元间相互作用以及外界持续影响下引起的路网整体损失的量度.道路交通网络脆弱性评估除了考虑路网内部单元间相互作用外还应考虑路网节点单元的恢复能力.本文在提出路网脆弱性的概念和分析模型的基础上,综合考虑路网结构、交通流运行状态、应急救援点设置等因素,以路网用户最终损失旅行时间为测度进行了路网脆弱性评估.通过一个简单的路网进行了实例分析,并从新建、改扩建道路、改变救援点设置等方面提出了改善的建议.     

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在对北京市城市快速路实测单车数据分析的基础上,本文发现对数正态分布函数可以成功地对不同速度条件下的车头时距概率密度分布情况进行拟合．运用最小二乘法对该函数进行参数估计,得到不同速度条件下的期望车头时距值以及车头时距的平均值和标准差．结合实测车头时距分布特性,经过修正,发现城市快速路上期望车头时距随速度的变化趋势与高速公路上的测量结果一致,但在定量上却要远高于高速公路上的期望车头时距．最后利用平均车头时距和单车速度绘制出流量—密度和流量—速度关系图,并具体讨论了出入口匝道对外侧车道交通流特性的影响,定量标定了谐动流和自由流相位在不同断面条件下的速度区间．     

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研究常规公交微观区间运行时间可靠性,有助于从微观层面深入分析常规公交在各区间的运行状态稳定性,查找运行的薄弱段以提高公交服务水平.本文从研究常规公交微观区间运行时间的拟合分布入手,采用正态分布、对数正态分布、伽玛分布和威布尔分布,分别对不同性质城市道路微观区间单位距离运行时间进行分布拟合,样本分析结果表明,对数正态分布是最优拟合分布.根据分位数法确定了不同公交服务水平对应的微观区间单位距离运行时间阈值,在此基础上建立了基于可接受公交服务水平的常规公交微观区间运行时间可靠性模型,并对337路公交实测数据进行实例分析.     

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随着新线的建设,城市轨道交通网络规模不断扩大,不同时期的网络特征不同,以北京为例分析发展变化规律,可以为轨道交通网络化运营提供建议.根据复杂网络理论,首先对比了北京市轨道交通规划路网和目前运营路网的网络特征值,分析了特征值的变化规律,得出规划路网的平均度、聚集系数、平均最短距离等指标均有所增大,但由于服务半径扩大,网络效率略有下降.然后针对重要节点失效和线路失效,对比了失效后的网络弹性,并确定了网络中的重要节点.结果表明：节点失效和线路失效对规划路网的影响较小,部分车站的重要度随着网络完善而发生改变,对于运营路网,必须保障重要节点的可靠性.     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

基于活动的交通拥挤网络随机平衡分析

出行者为了在有限的时间内参与既定活动,并使参与活动的整个过程效用最 大化,倾向将多个目的的出行以链结方式进行,以减少出行时间.针对传统的网络配流模 型是基于单次出行的方法,在进行网络配流时,活动链各环节被单独分开,难以反映出行 者的出行选择行为.本文构造了一种基于活动的城市交通网络平衡分析方法,结合随机效 用理论,以活动链方式进行网络配流,使配流模型更符合出行者的实际选择行为.并将该 模型运用于道路拥挤收费策略的制定,克服了基于出行的网络平衡配流模型的一些缺点. 最后,通过一个算例对模型和算法进行验证.     

城市道路交通网络容量问题分析

城市道路网络容量是判断现状城市道路网是否处于一种平衡稳定状态的重要决策变量。在对路网容量影响因素进行分析的基础上,将路网容量计算方法按照微观和宏观2个层面划分。针对研究路网容量存在的问题,提出一种新的基于出行者随机路径选择的研究路网容量方法,为今后深入研究在复杂道路条件下的路网容量提供科学理论依据和技术路线。     

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交通流诱导系统的应用，使得传统的路网系统随机用户平衡发生了变化。本文把交通流诱导系统的效益费用和交通流诱导条件下的随机用户平衡结合起来，以交通流诱导效果和建设费用问题之间的相互关系为基础，寻找交通流诱导系统建设和随机网络平衡的综合优化方案。文章采用双层规划模型描述了系统最优和交通流诱导条件下的随机用户平衡之间的相互作用，并给出了灵敏度分析算法。     

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停车换乘可靠性是决定停车换乘设施能否成功吸引用户的重要因素之一.为了度量基于地铁的停车换乘可靠性,考虑了道路网上旅行时间不确定性、停车设施内搜索泊位时间不确定性和地铁车站等车不确定性,定义了“换乘可靠度”和“方式可靠度”.利用随机网络均衡分析方法模拟小汽车出行者以个人旅行时间最小为原则的旅行选择行为,包括方式选择、路径选择和停车设施选择.通过蒙特卡洛模拟和相继平均法求解均衡模型,并设计算例验证了不确定性对停车换乘分担率的显著影响.算例还分析了地铁发车频率、停车设施容量和总需求强度等因素对停车换乘可靠性的影响.     

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所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积。假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型。然后,给出基于Probit加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法。算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为。对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变。     

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.