基于灰色模糊综合评判的最优路径选择

驾驶员在车辆的行驶过程中起主导作用,不同的驾驶员有不同的偏好,同时,对道路也有不同的要求。根据驾驶员的偏好和路径选择要求,从6个方面进行考虑,运用灰色模糊综合评判方法为驾驶员进行最优路径选择。并通过实例证明该方法的有效性和适用性。     

日常路径选择行为的模拟研究

假设司机只能根据自己的历史经验做出判断，本文据此设计了日常路径选择行为中的四种路径更新规则。应用基于多智能体的模拟环境-SeSAm，在简单网络上对四种规则进行模拟，比较和分析了模拟结果。     

不确定性对城市交通出行者路径选择的影响

为了研究城市交通中旅行时间的不确定性对出行者路径选择的影响, 基于展望理论, 提出了出行者规避不确定性假说, 应用贝叶斯模型分析了重复出行中出行者对不确定性的认知更新及其对出行行为的影响, 并通过调查数据进行了实例验证。分析结果表明: 77.73%的出行者偏好旅行时间不确定性小的路径; 路径旅行时间不确定性降低时, 有66.39%的出行者改变了出行时间, 平均时间预算减少了10.03%;对路径熟悉程度增加时, 有70.90%的出行者改变了出行时间, 平均时间预算减少了15.56%。可见, 出行者的出行时间预算随旅行时间不确定性的下降和重复出行的增加而减少。     

蚁群算法在城市交通路径选择中的应用

针对城市交通路径选择问题,引入蚁群算法并将其改进为可同时满足对路程和时间最优的路径搜索算法,设计了相关的搜索规则和流程.在大量试验的基础上,讨论了算法中各种参数对路径搜索算法收敛性(包括收敛速度和准确度)的影响,并获得了一纽最优的经验参数.分析了搜索中产生伪最优解路径的规律,并通过控制收敛速度和加快趋向最优路径对蚁群算法进行了优化.结果显示,所进行的优化能有效抑制伪最优路径的产生,在2个周期内即可完成搜索.     

模糊层次分析法在用户路径选择行为分析中的应用

对于用户路径选择行为的分析和研究是进行交通量分配的基础和依据。在实际中，人们对路径的选择受很多因素的影响，然而由于一些因素不便量化，因此常常被忽略，本文采用模糊层次分析法来解决这一问题，并通过举例分析验证了这种方法的可行性。     

基于模糊逻辑的路径选择模型

为有效解决路径选择行为中的不确定性问题,采用模糊逻辑方法建立路径选择模型。用三角模糊数描述路径行驶时间,并建立一定的模糊规则,然后,用近似推理方法两两对比可选路径,在对比矩阵基础上计算各条路径的权重,即路径被选择的概率。最后,对路径选择模型进行算例应用,验证了模型的有效性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择

现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

城市交通状况的模糊聚类分析

通过调查国内部分城市及地区的基础数据,建立了城市交通状况的评价指标体系,并利用系统工程的方法--模糊聚类分析模型,对国内的部分城市及地区进行聚类,从而评价出各个城市及地区的交通状况,结果认为,城市交通基础设施不足是制约交通发展的重要因素,只有改善城市交通状况,整治或根除城市交通问题,才能推动城市发展.     

基于车辆微观行为的城市交通模拟软件系统框架

回顾了国内外城市交通微观模拟系统的发展状况，对机动车辆的微观行为模式进行了研究。重点探讨了在非自由车流状态下车辆的行驶行为，在此基础上，采用面向对象的软件技术，设计了包括13个主要模块的城市交通微观模拟软件系统框架，描述了各模块的主要功能及相互关系。     

城市交通状况的模糊聚类分析

通过调查国内部分城市及地区的基础数据,建立了城市交通状况的评价指标体系,并利用系统工程的方法———模糊聚类分析模型,对国内的部分城市及地区进行聚类,从而评价出各个城市及地区的交通状况,结果认为,城市交通基础设施不足是制约交通发展的重要因素,只有改善城市交通状况,整治或根除城市交通问题,才能推动城市发展.     

城市货运车辆选择行为模型及应用

基于上海市货车出行特征调查,以限行时段进入市中心配送的货车为研究对象,构建包含配送方式属性特征、出行链属性特征和配送企业属性特征的多项Logit和巢式Logit模型以研究城市货运车辆选择行为.根据参数估计可知配送成本、配送时间、装载率、配送点数和通行证满足度对选择行为均有显著影响.经模型比选,利用较优的巢式Logit模型评估上海市货运通行政策,结果表明,通行政策调整可有效促使面包车的配送出行向小型货车转移,且针对不同配送点数的出行链,面包车配送出行的转移量具有显著差异.最后,提出改善“客车载货”现象的对策建议.     

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在优化城市客运交通结构、缓解交通拥挤的各项措施中,客运机动车辆总量规模以及各车种比例的控制是重要的内容.目前尚没有成熟的城市客运机动车总量规模控制的定量化计算方法,本文从促进城市交通结构优化的角度出发,基于城市道路网容量分析,提出了不同客运机动车辆发展规模定量化计算的层次分析法,进而得到城市客运机动车辆发展的总体规模.     

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随着大城市路网建设的逐渐稳定,服务水平评价结果成为城市交通管理决策的一个重要依据,因而对城市道路交通服务水平(LOS)的评价成为一项重中之重的研究内容. 本文提出一种基于模糊积分的区域交通LOS评价模型. 该模型能够解决区域交通服务水平中多路段评价结果复合时的非可加性问题,即区域交通服务水平不等于局部路段或路口服务水平的简单之和,可满足区域交通的评价需求. 在现场海量实测数据集的基础上,利用模糊积分用微观评价数值计算中观评价结果,排除了主观约束,并选取北京市典型区域进行了实验和应用,取得了较好的评价结果.     

基于模糊积分的区域交通服务水平评价研究

随着大城市路网建设的逐渐稳定,服务水平评价结果成为城市交通管理决策的一个重要依据,因而对城市道路交通服务水平(LOS)的评价成为一项重中之重的研究内容. 本文提出一种基于模糊积分的区域交通LOS评价模型. 该模型能够解决区域交通服务水平中多路段评价结果复合时的非可加性问题,即区域交通服务水平不等于局部路段或路口服务水平的简单之和,可满足区域交通的评价需求. 在现场海量实测数据集的基础上,利用模糊积分用微观评价数值计算中观评价结果,排除了主观约束,并选取北京市典型区域进行了实验和应用,取得了较好的评价结果.     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

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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.     

城市道路交叉口车辆微观行驶模型

为了更详细有效地分析城市交叉口的交通运行状况,需要建立细致的车辆微观行驶仿真模型,基于对交叉口范围的划分,首先给出了交叉口进口道区域内,信号控制交叉口的绿灯,红灯和黄灯情形,以及无信号交叉口情形下车辆的到达模型,随后,对有冲突交叉口和无冲突交叉口分别给出了相应的车辆驶离模型和穿越空挡模型,最后,详细地分析了交叉口转弯车辆在出口道前沿区域的车道选择行为。     

考虑边界条件不确定性的城市交通拥塞风险分布迁移规律研究

为分析交通联通边界(交通量、交通扩散系数)对特定城市研究区域内交通拥塞迁移规律的影响机理。本文从新的角度考虑城市交通拥塞风险分布迁移规律,将污染质迁移数值模拟模型运用到城市道路交通拥塞风险迁移中。首先对贵阳某区域2020年6~7月的城市交通调查数据及爬取的部分高德地图数据进行处理,并将研究区域以交通联通边界、交通隔断边界、区域分区边界划分为区域1和区域2。在此基础上考虑交通联通边界并建立基于城市交通拥塞风险分布及迁移数值替代模型,并运用Monte Carlo方法对贵阳某研究区域的输入输出结果进行统计分析,并将实际路网数据值输入替代模型,将结果与路网真实情况和高德地图情况进行对比,所建立模型的预测精度比高德地图高3.7%,且模拟交通拥塞风险迁移规律较高。结果表明,交通联通边界对城市交通拥塞迁移数值模拟模型预报有很大影响,统计分析研究区域模拟模型的结果,可以有效评估不同交通联通边界条件对研究区域交通拥塞风险分布情况和准确预报研究区域内遭受不同交通拥塞程度的风险。综上可知,本文建立的模型能高效精准分析城市交通拥塞的风险分布迁移规律,可为城市路网分区分段分点治理交通拥塞提供新的参考。     

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城市道路交通运行状况信息（路况信息）的准确、实时的获取和处理是交通诱导、交通控制等应用的基础。而路况信息一般用路段平均通过时间和平均速度来表示。本文在分别对基于平均速度和基于平均通过时间的算法误差分析的基础上，提出了基于浮动车技术的城市路况计算方法。并利用广州市出租车综合管理系统提供的浮动车数据，结合车牌计时和跟车测试等实验对该方法的有效性进行了验证。实验结果表明本文所提出的方法是有效且实用的。     

多源交通信息条件下的出行行为选择研究

在考虑多源交通信息可能导致信息过剩,从而影响决策者出行选择的条件下,引入决策论的思想,通过对多源交通信息方式发布的特点分析,应用模糊物元理论,建立个体出行的行为选择模型,在熵值法确定客观权重的条件下,根据贴近度的大小对决策方案进行选择,克服出行者的主观经验判断。通过实例计算,证明了不确定型决策在多源交通信息影响下出行者路径选择方面的可用性,客观上能为其提供最优的出行路径。