捷運列車排點與節能

當今環保意識抬頭,世界各國無不提倡節能減碳之觀念。而降低私人運具,提升大眾運輸工具搭乘率,亦是積極推動的目標。列車既是大眾捷運提供服務的主要工具,同時也是變動成本中重要影響因素,如何兼顧＂系統服務水準＂與＂成本節省＂之情況下,乃為捷運營運管理重要課題之一。高雄捷運公司於2008年度進行相關列車節能測試計畫,透過號誌系統之設定以調整列車時刻表之行車預留時間（Runtime Reserve）,進而節省運行所耗損之？引電力,相對亦節省營運成本。     

捷運列車排點與節能

當今環保意識抬頭,世界各國無不提倡節能減碳之觀念.而降低私人運具,提升大眾運输工具搭乘率,亦是積極推動的目標.列車既是大眾捷運提供服務的主要工具,同時也是變動成本中重要影響因素,如何兼顧「系統服務水準」與「成本節省」之情況下,乃為捷運苦運管理重要課題之一.高雄捷運公司於2008年度進行相關列車節能测試計畫,透過號誌系統...     

多元交通資料融合進行旅行時間预测——以臺中港路為例

利用倒傅(遁)類神經網路,單以資料本身進行路段旅行時間预测,避免建立高複(難)度的模式以及環境所産生的干擾下,建立不失精準度的预测模式.研究通程中發現:若僅考量路段中的車輛偵测器資料用以预测旅行時間,其预测精準度較劣於融合車輛偵测器資料及公車旅行時間資料之精準度,且發現预测精準度於尖峰時段較準確,故可推論使用一種以上的...     

物流配送的動態服務區域規劃系統架構

物流業中執行各種類型服務業務,在固定服務區域範圍來指派車輛,實施規劃合理的搬運工作;但無法確實要求搬運服務者,依事前規劃之排程及一些臨時性緊急性任務變動逐一實施服務,主要因為無法對已離場車輛實施即時掌控,導致離場車輛的任務指派、插入、刪除、變更等的調度工作增加許多複雜因素。論文架構針對：①離場車輛彈性調度的運用層面上,導入動態服務區域的規劃,使用排程演算配送順序,調整日單位車輛數及總車行距離;②利用FRID大量收集即時資料及GPS定位功能,掌握各服務區域內之搬運服務者的作業負擔量,同時對各服務區域內之車輛需求進行重新規劃;③運用即時電子看板（E-KANBAN）指派集結與新運送路徑,計算各車的運送距離並逐步整合服務區域,令各車的調度指派彈性增加。論文架構以3G無線網路實踐雙向通信的功能,透過電子看板傳遞與接收即時車載運送物品資信,擴大車控中心機能,操作排程及服務區域的動態規劃,逐步修正配送作業流程,達成車輛使用率遞減,降低運輸成本。     

公車勤熊資訊系统關键績效指標評估之研究

公車勤態資訊系统能有效整合客運業者營運流程及資源,提供即時而正確的資訊,且能縮短營運需求的反虑時間,提昇乘客滿意度,因此有助於客運業在管運競爭上的優势,逹成永績發展大(艰)運輸的目標.论文研究經由從文献理論的探討,並造行專家訪谈,同時依據客運産業特性、管理目標舆企業願景,分兩階段造行問卷調查,再運用層级分析法(AHP)...     

應用車辆自動辨識谶系统評估幹道時制重整績效

政府單位面臨到都會區道路壅塞問题,目前多利用時制重整的方式進行改善,時制重整寶施的通程中,需透過績效評估的方式,檢視時制重整計畫是否连成預期目標.文中透過都會區建立之旅行時間系统,應用智慧型的路側設施:車輛自動辨識系统,作爲時制重整績效之依據.時制重整過程中,依據程序性方式進行,分别爲群组劃分、時段劃分、時制計書設計、...     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

城市客运交通引入电动汽车二氧化碳减排量研究——以哈尔滨市为例

新能源车辆引入城市客运交通,是解决环境污染的有效方法之一.从二氧化碳排放量角度出发,通过扩展二氧化碳排放"自下而上"的研究思路和计算方法,以哈尔滨为案例计算了城市客运交通的总能耗及二氧化碳总排放量.通过分析《省级温室气体清单编制指南(试行)》计算城市客运交通二氧化碳排放的局限性,从交通使用者角度出发,即根据分车型运距、油耗、电耗、气耗等数据,计算城市客运交通的总能耗,乘以相应的排放因子,计算二氧化碳的排放量.以汽油和柴油燃料汽车作为纯电动汽车(BEV)的替代对象,考虑完全替代的极限情况,计算城市客运交通引入BEV车辆二氧化碳的减排量,并对单位能耗、单位电耗、电力二氧化碳排放因子等影响因素进行分析.通过计算可知, 2015年哈尔滨市城市客运交通排放二氧化碳总量为290.1万t,其中,汽油和柴油燃料车辆排放二氧化碳为153.9万t.考虑采用BEV车辆代替全部汽油和柴油车辆,可实现41.3万t/年的二氧化碳减排量.      

交通规划中基于遗传算法的最短路交通分配法应用研究

对交通分配中的最短路径和遗传算法进行分析,提出一种适合在不考虑各条出行路径路况和用户出行行驶速度情况下基于遗传来搜索最短路径的分配方法.介绍交通分配的最短路法原理以及遗传算法的概念和过程,给出基于遗传算法的搜索最短路算法过程设计,并用简例对其进行说明.     

A Variable Time-Discretization Strategies-Based,Time-Dependent Shortest Path Algorithm for Dynamic Traffic Assignment

Within the simulation-based dynamic traffic assignment (SBDTA) model, the time-dependent shortest path (TDSP) algorithm plays a crucial role in the path-set update procedure by solving for the current optimal auxiliary solution (shortest path). Common types of TDSP algorithms require temporal discretization of link/node time/cost data, and the discretization could affect the solution quality of TDSP and of the overall SBDTA as well. This article introduces two variable time-discretization strategies applicable to TDSP algorithms. The strategies are aimed at determining the optimal time discretization for time-dependent links/nodes travel time data. The first proposed strategy produces a specific discretization interval for each link. The second proposed strategy generates time-varying intervals for the same link over the analysis period. The proposed strategies are implemented in a link-based time-dependent A* algorithm in a SBDTA model DynusT and tested with two numerical experiments on two traffic networks. The results show that the proposed discretization methods achieve the research goal—to flexibly and scalably balance the memory usage and run time for SBDTA without degrading the convergence. This property is rather important when dealing with a large real-world network with a long analysis period.     

双目标最短路有效解的快速算法

双目标最短路问题往往不存在绝对最短路径。通过综合k-最短路算法和双目标决策方法获得了双目标最短路问题的有效路径实用算法，该算法属多项式算法，可快速求出所有有效路径。利用Oijstra算法先求出两个单目标的最短路径集，若交集为空集，则构造一个矩形，利用k-最短路算法获得该矩形内的可行路径，再在矩形内找出两个单目标的最短路径集中的有效路径，得一个新的矩形。依此类推，逐步缩小搜索范围，直至找出所有的有效解。上述搜索过程中，一旦出现单目标最短路径集的交集不为空，则交集中的路径即为有效路径，此时算法结束。     

Robust traffic assignment model: Formulation,solution algorithms and empirical application

ABSTRACT

The deterministic traffic assignment problem based on Wardrop's first criterion of traffic network utilization has been widely studied in the literature. However, the assumption of deterministic travel times in these models is restrictive, given the large degree of uncertainty prevalent in urban transportation networks. In this context, this paper proposes a robust traffic assignment model that generalizes Wardrop's principle of traffic network equilibrium to networks with stochastic and correlated link travel times and incorporates the aversion of commuters to unreliable routes.

The user response to travel time uncertainty is modeled using the robust cost (RC) measure (defined as a weighted combination of the mean and standard deviation of path travel time) and the corresponding robust user equilibrium (UE) conditions are defined. The robust traffic assignment problem (RTAP) is subsequently formulated as a Variational Inequality problem. To solve the RTAP, a Gradient Projection algorithm is proposed, which involves solving a series of minimum RC path sub-problems that are theoretically and practically harder than deterministic shortest path problems. In addition, an origin-based heuristic is proposed to enhance computational performance on large networks. Numerical experiments examine the computational performance and convergence characteristics of the exact algorithm and establish the accuracy and efficiency of the origin-based heuristic on various real-world networks. Finally, the proposed RTA model is applied to the Chennai road network using empirical data, and its benefits as a normative benchmark are quantified through comparisons against the standard UE and System Optimum (SO) models.     

客车燃油消耗量计算方法

为了准确计算客车的燃油消耗量,本文在分析公路客车油耗影响因素的基础上,研究了油耗对于整备质量和载质量的敏感度以及速度修正系数的分析、计算方法;运用燃油消耗平衡原理,建立了基本运行条件下客车燃油消耗量的计算模型,分析了不同整备质量、载质量和速度下的计算误差.该模型考虑了气温和气压的影响,克服了原标准模型测量参数较多的弊端...     

面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。      

城市道路固定型交通检测器布局优化模型

交通信息采集是智能交通系统的重要基础,准确、可靠的数据是动态交通管理、控制的重要保障。分析影响检测器布局的因素,主要包括交通流的特性、道路交通环境、居民出行路径的选择等,提出基于检测器利用率最优的规划模型。探讨模型参数的计算方法,根据观测样本的均值和方差计算交通量波动系数,用最短路径法计算路段客观重要度。阐述模型的求解过程,通过比较几种传统优化算法的优缺点,设计改进隐枚举算法,并给出具体步骤。     

大城市客运交通结构优化模型研究

城市客运交通结构是关系城市交通系统发展方向的核心问题。从城市交通可持续发展角度出发建立了大城市客运交通结构优化的线性规划模型,其中决策变量为城市客运交通系统中各种交通方式的周转量。该模型的目标为最大化城市客运交通效率,该交通效率不是简单的各种交通方式客运周转量的函数,而是由各种交通方式的客运周转量和各种交通方式对城市客运交通效率贡献率共同决定。同时考虑客运交通结构优化过程中应满足的出行需求总量约束、可达性约束、占地约束、能耗约束、环境容量约束和各种交通方式发展规模约束等。该模型在实际应用中取得了良好的效果。