车辆长度和速度对双车道交通流的影响

为研究大型车辆转道及敏感驾驶行为对公路交通的影响,在SDNS(Sensitive Driving Nash)交通流模型基础上,引入长短车辆转道规则,假定双车道上同时存在长度和最大速度均不同的车辆,建立混合交通流模型.在周期性边界条件下,模拟得到当转道概率、混合比例、减速概率、车辆长度、速度等参数改变时,混合交通流的速度、流量与密度的基本图.仿真结果表明,系统临界密度、最大平均速度、流量随减速概率增加而减小;当慢速长车占总车辆比例大于50%时,更容易产生阻塞,此时车辆转道成功率小于5%;当系统中长车比例为50%时,流量峰值仅为0.42,比全小车的情况减少了20%;长车是造成转道困难的主要因素,当转道概率均为50%时,系统长车比例从25%增加至75%,转道成功率最大值由6.32%减少至2.78%.      

基于社会力的驾驶员换道决策行为建模

为建立更加简单的换道决策模型和考虑换道车辆和目标车道车辆间的相互作用,在换道效用和安全间隙选择的传统方法基础上,将社会力跟驰模型与换道模型相结合,提出了一种基于社会力的驾驶员主动换道决策行为模型.首先,以社会力模型中跟驰力作为各车道运行效用函数,构建换道目标车道选择效用模型;其次,考虑换道过程车辆纵向安全性,利用跟驰力搭建换道车辆和目标车道车辆间相互作用效用模型以对安全间隙选择进行约束;最后,对所建立的模型利用NGSIM（next generation simulation）数据和MATLAB遗传算法工具箱中genetic algorithm函数对多车道下驾驶员换道决策行为（不换道、向右换道、向左换道）进行标定和验证.研究结果表明:基于社会力的主动换道决策模型能够很好地识别出驾驶员的换道决策行为,最优参数在标定数据中对不换道、向右换道、向左换道的识别率分别达到了93.44%、93.14%和90.77%,验证数据中换道决策行为识别率分别达到了86.16%、80.00%和80.27%;标定和验证的单个识别率都在80.00%以上,整体识别率分别达到92.66%和83.28%.      

面向群体行驶场景的时空信息融合车辆轨迹预测…

将车辆间时空交互信息融入卷积社会池化网络中，提出了一种面向群体行驶场景的有人驾驶车辆轨迹预测模型；使用长短时记忆(LSTM)网络预测群体车辆速度，基于此预测值计算群体车辆间的速度差；构造LSTM编码器捕捉群体车辆行驶轨迹的时间序列特征，设计卷积社会池化网络提取群体车辆间的空间依赖关系，使用LSTM解码器预测未来车辆各种动作的出现概率和相应轨迹，将具有最高出现概率的动作及其轨迹作为最终轨迹预测结果；使用真实轨迹数据集对所构建模型进行了参数标定和性能验证，测试了不同轨迹编解码与速度预测方法对模型性能的影响，确定了最优模型结构。计算结果表明:相较于历史速度，使用预测速度计算速度差作为模型输入可将均方根误差(RMSE)降低19.45%；相较于门控循环神经网络，使用LSTM进行速度预测可将RMSE降低4.91%；相较于原始卷积社会池化网络，所提出模型的轨迹预测误差在RMSE与负似然对数2个指标上分别降低了20.32%和21.04%，明显优于其他卷积社会池化网络变体；所提出模型与原始卷积社会池化网络计算耗时差距约3 ms，能够满足实时应用要求。      

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基于广州居民出行调查成果,本文从模型架构、效用函数基本形式、参数标定及校核等几个方面对交通方式选择模型的构建进行研究. 提出了方式划分的基本原则,并针对无车家庭、有小汽车家庭和摩托车家庭构建层次划分. 以小汽车家庭为例,阐述方式划分的基本形式. 进而,提出了方式划分参数标定的方法和基本步骤以及系数校核的关键点. 最后将预测结果和实际观测数据进行比较,验证模型的有效性. 本文提出不同层次交通方式划分模型,提高了模型的精度,并在效用函数中引入收入、车辆拥有和吸引量等因素,增强了模型的适用性,为其他类似城市交通方式选择模型的构建提供一定的参考.     

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.     

高速公路弯道路段行驶速度分析与仿真应用

为了准确分析高速公路弯道路段对车辆行驶速度的影响,研究提出一种基于车辆GPS数据的车辆行驶速度变化特征分析方法.首先,汇聚夜间时段车辆在弯道路段的GPS数据,并对数据完成清洗预处理;其次,结合弯道路段的拓扑结构设计虚拟的检测断面,并将GPS数据聚合到检测断面,分析不同断面的车辆行驶速度变化特征;最后,将分析结果应用于微观交通仿真的参数标定中,验证该方案能够有效提升仿真模型的精度.研究结果已直接应用于深圳机荷高速公路改扩建工程微观交通仿真模型的参数标定,显著提高了仿真模型评估分析的可信度.     

基于机器学习的中型城市居民出行方式选择行为研究

为探索中型城市居民出行特征以及不同因素对出行方式选择行为的影响机制,本文以中国某中型城市居民出行数据为例,综合考虑传统离散选择模型和机器学习模型在预测精度和建模合理性上的优劣,以及机器学习模型超参数求解算法的特点和效率,引入变异程序,提出粒子群优化随机森林的中型城市居民出行方式选择预测模型,采用预测准确率、出行方式比例预测绝对误差和期望模拟误差这3项性能指标,量化对比粒子群优化随机森林模型与多种机器学习模型和多项Logit模型统计学上的预测性能差异,利用SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型深入分析个人社会经济属性、出行属性及出行方式属性等相关因素与居民出行方式选择之间的非线性关系。结果表明：粒子群优化随机森林模型整体平均预测准确率最高,为0.856,出行方式比例预测平均绝对误差和期望模拟平均误差最低,分别为0.062和0.306,模型间指标差异在统计学检验下显著;距离对不同出行方式选择的影响最显著,步行和私家车出行对距离敏感性更高,不同距离下,两者选择概率变化超过35%;30岁以下群体不同出行方式选择概率差距大于其他年龄段;性别、是否拥有私家车或公交...     

考虑驾驶员性格特性的跟驰模型

引入驾驶员个体行为差异到传统的交通流模型中,建立了反映驾驶员性格的车辆跟驰模型.以概率反映驾驶员性格特性分布,用权重系数表示不同性格驾驶员在操作方面的差异,运用交通调查的方法对模型参数进行了识别.最后,用本文所建立的模型对车队在城市交叉路口的启动过程进行了仿真.仿真结果表明,不同类型的驾驶员在跟驰过程中,速度出现明显的波动,反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

交叉口车辆跟驰换道模型构建及仿真

为了提高城市交叉口的通行能力、保障交通安全、研究车辆行驶规律,提出了一种新的与跟驰结合的换道概率实时判断模型。首先,从车辆运行状态出发,将交叉口车辆行驶过程分为跟驰-换道-再跟驰3个阶段;然后,在全速差跟驰模型(Full Velocity Difference Model,简称FVD模型)的基础上,将跟驰与换道模型相结合,根据3阶段建立换道概率模型,并利用实测数据进行参数标定;最后,通过模拟仿真交叉口路段,对模型影响因素进行分析。仿真结果显示,在靠近交叉口停车线过程中,车流速度浮动会趋于平稳;当离交叉口停车线距离、车辆分布情况均相同时,相同道路环境下,前方车辆中大型车辆的比例越高,车辆换道概率越大,大型车辆比例上升20%,车辆换道概率上升3%;当前方大车比例、车辆分布情况相同时,离停车线距离增加100m,车辆换道概率增加10%。这符合实际运行中车辆运行规律,可为探究其他影响因素提供参考。     

基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型

为探究在不同场景下行人对信号交叉口右转车辆跟驰行为的影响,采用无人机采集信号交叉口视频录像,通过视频分析技术提取信号交叉口右转车辆跟驰数据,提出考虑行人过街平均流率影响的右转车辆优化速度函数,构建不同场景下基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型,并对模型进行参数标定和仿真验证.结果表明,保守驾驶员为避免人车冲突会先减速后停车,等待20 s可放行约27人;激进的驾驶员选择在过街行人间隙强行穿越人行横道,穿行前平均速度由13.8 m/s降至8.3 m/s,穿越完成后加速离开,速度波动较小,符合实际情形.     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化，无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求，以交叉口车辆平均延误最小为目标，以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件，构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分，第1部分考虑进出口道车道平衡，计算可行的动态车道备选方案，将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数；第2部分根据实时交通需求，生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较，实验结果表明，本文模型能更好地降低交叉口平均延误，有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化,无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求,以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件,构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分,第1部分考虑进出口道车道平衡,计算可行的动态车道备选方案,将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数;第2部分根据实时交通需求,生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较,实验结果表明,本文模型能更好地降低交叉口平均延误,有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

考虑右转车流的交叉口交通岛比选设计

交通岛设计的关键是确定右转车流在进口道分流区及出口道合流区的交通组织,在此基础上进行方案设计和通行能力评价。目前的设计缺乏对在不同右转流量条件下方案优化和比选时的定量化分析。本文提出右转车流在不同交通组织条件下的四种交通岛设计方案,并采用通行能力模型对进口道分流区及出口道合流区通行能力进行评价,提供不同右转车流需求下的交通岛最佳设计方案。算例结果表明:随着右转车流量的变化,本文提出的四种交通设计方案与右转车流的四个流量区间一一对应,能够满足复杂条件下的城市交通精细化设计需求,解决了目前设计单一化、非定量化的弊端。     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。     

快速路匝道与主线合流区交通参数关系模型

为了研究快速路匝道与其主线合流区的交通流特征关系,选用南京长江大桥入口作为数据 采集点,观测其汇入路段的交通流,并对交通流速度、密度等宏观参数和换道次数、可接受间隙等微观特征变量进行了相关性分析。研究发现,速度、密度、换道次数和可接受间隙之间存在非 线性相关性。基于此,构建了主线车道车速与密度、换道次数和可接受间隙之间的非线性关系模型。快速路匝道与主线合流区是快速路的主要瓶颈路段,结合宏观交通参数模型和微观间隙接受模型,阐述了快速路主线和匝道汇入车流的交通参数数学关系。实测数据拟合结果表明,该模型能够准确描述匝道与主线合流区的交通流特性。     

双车道公路设置附加车道交通量条件研究

为了减少双车道公路交通事故数量、提高运行效率,提出了双车道公路设置附加车道的理念,基于试验数据开展了双车道公路设置附加车道的交通量条件研究.通过双车道公路实车实验获得的基础数据,建立了双车道公路交通冲突时间与交通量、设计速度的关系模型.依据构建的模型,给出了对应不同设计速度的双车道公路设置附加车道的交通量条件.基于样本数据的研究结果表明：设计速度为80 km/h的双车道公路,单向交通量大于495 veh/h/ln 时,应设置附加车道;设计速度为60 km/h 的双车道公路,单向交通量大于454 veh/h/ln,应设置附加车道;设计速度为40 km/h 及以下的双车道公路,设置附加车道效益不明显,不建议设置.     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型.首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间.其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型...