出租车驾驶员驾驶行为对油耗的影响及潜力分析

本文基于北京市出租车实际运行数据,研究城市快速路基本路段不同工况、服务水平下驾驶行为对出租车油耗的影响,分析各条件下生态驾驶节能潜力.应用方差分析方法,分析不同条件下驾驶行为对出租车油耗的影响.研究结果表明,出租车在城市快速路基本路段加、减速频繁;随服务水平提高,加速、匀速工况下车辆油耗升高,减速工况下车辆油耗降低;低服务水平下加速工况油耗是车辆油耗的主要来源.考虑各条件下油耗对出租车总油耗的贡献,提出生态驾驶行为节能潜力计算方法.分析结果表明,加速工况下生态驾驶节能潜力最高,出租车在快速路基本路段取生态驾驶行为的综合节能潜力可达 11.18%.     

城市快速路分层分布式优化控制方法研究

针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题,利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息,基于智能交通控制及分层分布式思想,提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法. 采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测,提前确定道路将来排队长度的上界;对快速路网未来的交通状态进行预测,基于全局最优的思想,提前为路网中各个匝道建立协调约束,为匝道调节率的制定提供依据. 仿真结果表明,分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益,能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象,对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义.     

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。     

基于PCA的城市快速路基本路段服务水平评价

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.     

基于车牌照数据的城市快速路行程时间短时预测方法研究

为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果,以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象,分别采用历史平均法、神经网络模型、支持向量机回归模型、非参数回归模型4种典型的预测算法,对快速路的行程时间进行预测。研究结果表明,考虑交通特征的支持向量机模型会显著提高基于路段的行程时间预测效果,同时基于路径的非参数回归建模方法优于基于路段的组合建模方法,更适合城市快速路行程时间预测。     

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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.     

城市快速路交通事件检测的自适应算法研究

针对城市快速路交通事件检测问题,提出了-种基于自适应遗传算法与神经网络相结合的自动检测算法.通过改进的自适应遗传算法优化神经网络结构和权值参数,保证了神经网络能以较小规模和最优的权值参数来描述事件发生与交通参数间的映射关系,从而提高检测效果.利用PARAMICS交通软件模拟了北京市京通快速路从大望桥到四惠桥路段间的一组交通数据,仿真结果表明,该算法同现有的典型算法相比较,具有较高的检测率和较快的检测速度.     

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随着城市快速路交通信息采集系统的发展,特别是视频车牌采集系统的应用,使实时动态获得快速路行程时间成为可能,同时也促进了高精度行程时间预测的理论研究和实际应用需求. 本文基于快速路车牌识别数据检测的海量历史时间序列数据,选择预测时段的前4个时段的数据作为输入特征值,以遗传算法建立模型参数优化算法,得到训练模型及其参数,从而实现车辆行程时间的动态预测. 最后以上海市快速路系统中的三个典型路段的实测数据进行实例分析. 结果表明：与传统的指数平滑法、多元回归法、ARIMA法预测结果对比,基于SVM的预测路段平均绝对百分误差在5%以内,希尔不等系数非常接近0,SVM模型显示了更高的预测精度.     

北京城市快速路交通流特性多维度研究

基于多天的快速路检测器实测数据,在利用平均车长进行占有率及密度转化后,采用Van-Aerde单一结构模型标定了北京市三环快速路典型路段的不同天、内外环及不同车道的交通流参数,进行了多维度的交通流特性对比分析,为北京城市快速路系统的运营管理及规划设计提供理论基础和数据支持.     

面向道路交通能耗排放测算的行驶周期开发

行驶周期是测算交通能耗和污染排放的重要参数。提出利用VSP分布来描述城市交通特性的方法,基于大量浮动车（FCD）数据对北京市快速路和非快速路交通特性进行深入分析,提出以VSP区间分布的加权均方根误差为指标,基于浮动车数据的行驶周期建立方法。然后分别针对城市快速路和非快速路,建立北京市机动车行驶周期。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

轻型车与重型车高速公路比功率分布特征研究

在机动车油耗排放测算中,机动车比功率已经成为一个重要的参数.目前主要的油耗排放模型均采用比功率分布（VSP分布）结合油耗排放率的方法来进行微观油耗排放测算.为了将交通流状态与机动车油耗排放相结合,之前的研究已经对轻型车在城市道路上的行程速度与VSP分布之间的关系进行分析.本文将通过实例研究轻型车和重型车在高速公路上的VSP 分布特征.首先,采集轻型车和重型车在高速公路上实际运行的数据并以此建立轻型车和重型车的VSP分布;其次,对两种车型在高速公路上的VSP分布特征进行比较分析;最后,利用MOVES中提取到的油耗率,分析使用轻型车的VSP分布来进行重型车油耗测算所产生的误差.     

高速客运企业燃油消耗定额计算方法研究

对燃油消耗定额制定方法的研究是高速客运企业燃油管理的重要组成部分。采用数学建模的方法,针对影响高速客运企业燃油消耗的因素,结合现有的计算燃油经济性的两种方法对高速客运企业的燃油消耗定额进行科学的分析、计算,达到降低运输成本、减少能耗、完善定额的目的。     

船舶航速优化综述

从航速优化模型、油耗预测模型、航速优化模型求解方法与船舶能效管理系统方面, 分析了国内外航速优化研究现状, 探讨了航速优化存在的问题, 并针对这些问题提出了建议。研究结果表明: 在航运市场持续萎靡的情况下, 经济航行将被更广泛应用, 针对航速优化的研究仍然具有重要的意义; 在航速优化模型方面, 目前多集中在以碳排放政策、不确定因素的影响、排放控制区政策、船队调度等为单一优化目标建立航速优化模型, 优化目标主要为成本最小化和利润最大化, 未来应将航速与航线、纵倾、船队部署联合优化, 考虑多种不确定因素、多种优化目标建立航速优化模型; 在油耗预测模型方面, 预测模型主要分为白盒模型、黑盒模型和灰盒模型, 白盒模型具有更好的可解释性, 黑盒模型的预测性能更好, 灰盒模型弥补了白盒模型和黑盒模型的缺点, 将成为未来的研究重点, 未来应基于精确的船舶数据和先进的人工智能算法进行数据学习, 提升油耗预测模型预测准确性; 在优化算法方面, 由于航速优化模型的复杂性, 大多采用启发式算法进行优化求解, 这种算法可以减少优化求解时间和提高求解质量, 未来需要探索更加精确高效的求解算法; 在优化策略方面, 采用大数据分析可以识别天气对航行的影响, 动态优化策略可以补偿环境因素引起的扰动, 能够进一步提升船舶能效水平; 在船舶能效管理系统方面, 船舶能效管理系统主要包括航行数据采集、数据传输、数据储存、数据分析与智能决策等功能, 由于其成本高昂, 目前尚未在船舶上大规模运用。      

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.     

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在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

城市快速路上机动车比功率分布特性与模型

在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

高速公路可变限速控制策略安全性效果仿真

为了减少高速公路常发交通瓶颈上游路段运动波传播引发的追尾事故,在分析PARAMICS微观仿真模型的基础上,建立了可变限速控制仿真平台,在高速公路入口匝道交通瓶颈仿真路段,采用事故预测模型定量研究路段内冲击波传播过程中追尾事故的实时风险,提出了减少事故发生概率可变限速控制策略.结果表明:减少事故风险效果最好的控制策略是将阈值设置为预测事故概率等于0.25,限速值变化周期为120 s,限速值降低幅度为20 km/h,恢复幅度为10 km/h,相邻路段限速值差为20 km/h.采用可变限速最优控制策略后,高速公路瓶颈上游路段追尾事故风险降低了20%.      

基于经济计量回归模型的车辆能耗分层抽样方法研究

随着车辆保有量的不断上涨,环境的不断恶化,控制车用燃油已成为北京市交通领域节能减排工作的重要措施之一.私人小客车作为车用燃油的主要用户,由于数量庞大,消费自主性较强,目前无法采用全样统计的方式获取其燃油消耗,仅能依靠抽样的方式,利用样本推算其整体燃油消耗.因此,为获取可靠的燃油消耗样本,准确反映全市私人小客车燃油消耗水平,明确能耗显著影响因素和设计科学的分层抽样框架成为了关键.本文利用北京市现有私人小客车能耗调查数据,通过构建计量回归模型分析私人小客车能耗关键影响因素;利用计量学中引入虚拟变量的处理方法,提出了分层抽样框设计原理和阈值划分模型,最终形成分层抽样框架.