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在分析汕头市摩托车出行特征的基础上，探讨了摩托车交通存在的问题，指出在城市交通中其出行特性较差，提出了详细的解决策略，并对汕头市城乡一体化的公共交通服务体系规划做了一些探讨，对类似城市摩托车交通问题的解决具有借鉴作用。     

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普遍认为先进的出行者信息系统(ATIS )能够有效地减少拥堵，提高出行者的出行质量.研究表明它所带来的效益并不是随着其市场占有率的增长而持续增加的，本文就此问题做了详细的探讨.首先综述了ATIS市场占有率问题的相关概念，在此基础上，详细介绍了近几年来国内外对ATIS市场占有率问题的研究成果.最后，分析了该领域研究中目前存在和需要进一步研究的问题，并提出了一些有效的改进方法.     

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停车费和公交票价是平衡交通方式分担的有效交通需求管理措施. 在分析私家车和公交车两种交通方式并存的路网中出行者的旅行选择均衡行为的基础上,建立了路段及停车设施能力约束下等价的网络均衡模型. 然后,给出了不同市场经营机制下多种交通方式的定价模型,其中市场机制包括垄断、寡头竞争和社会最优. 模型考虑了停车费和公交票价定价策略对出行者交通方式和路径选择行为的影响以及出行需求弹性. 最后,给出一算例说明文中所提出模型的应用,并解释了不同市场机制下解的经济含义.     

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探讨了开发城市轨道交通多列车运行模拟系统的关键问题.研制了可用于多 列车运行模拟、牵引计算、方案评价的模拟系统,该系统采用面向对象的方法和模块化的设计,具有良好的可扩展性.重点介绍了模拟系统的总体结构设计和多列车追踪运行的计算模型.此外,本文以实际线路为背景,对多列车的运行过程进行了模拟,模拟结果表明,系统可用于分析列车安全运行间隔、研究多列车运行时相互间的影响、研究不同的信号显示制式对列车运行的影响等.     

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列车备品是铁路旅客列车上的重要服务设施,直接影响铁路旅客运输及列车服务质量.由于在旅客运输生产服务过程中,不可避免会发生各类备品的丢失、污损、破损和损耗等情况,为保证旅客列车服务质量,必须对丢失、污损、破损和损耗的各类备品及时补充和更换.本文首先将铁路旅客列车备品划分为三类,然后根据采购、库存和使用各类备品过程中的特性,采用库存理论基本原理和方法,结合中国铁路旅客运输生产实际,提出计算旅客列车备品订购和库存管理模型,分析备品的理想订购和库存管理模型与实际订购和库存管理模型的关系及应用.     

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在城市轨道交通线路设计和运营管理中,列车制动问题是一项重要而复杂的问题．本文对城市轨道交通列车制动问题进行了研究,针对坡道、列车重量、列车制动力利用率以及制动初速度等主要影响因素进行了相应的案例设计,通过计算及对结果的分析得出了不同坡道、列车重量、列车制动力利用率以及制动初速度等条件对制动问题的影响.其结论可以为城市轨道交通线路平、纵断面的优化设计、车辆技术参数的选择、信号机等信号设备的布置以及线路限速的确定等方面提供相应的指导．     

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车载导航系统（IVNS）能提供实时有效交通信息辅助驾驶人选择最佳路径.为了探讨IVNS的市场渗透率对路网运行效益（交通效益和环境效益两方面）的影响,本文运用宏观动态交通网络模型METANET建立仿真平台,用反馈式动态交通分配模型描述IVNS路径诱导下驾驶人的行为,以总排队时间和总耗费时间作为交通效益评价指标,用反映速度—加速度关系的机动车排放和燃油消耗关系模型——VT-Micro 模型计算机动车排放量和燃油消耗量,并用货币价值量化排放减少带来的直接经济效益(包括大气污染治理费用和燃油消耗节省).对一个算例路网进行仿真,仿真结果表明：IVNS能够有效均衡路网交通,改善路网交通拥挤,尽管使NOx排放增加,却降低了HC、CO排放,减少了燃油消耗,带来了巨大的经济效益.综合考虑IVNS市场渗透率的交通效益和环境效益,建议可将市场渗透率控制在0.2~0.3左右.研究旨在为相关部门设计评价IVNS,优化路网运行效益提供辅助决策依据.     

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为了使列车运行仿真计算结果与实测的列车运行数据更接近,确保仿真系统能够切实有效地分析研究铁路运输生产实际,通过对比研究牵引计算方法计算结果与列车运行监控记录装置实测的数据之间的差异,识别出误差产生的主要原因,并分析了计算误差与坡道类型及列车编组之间的影响关系. 通过理论计算与实验测试,提出了基于测试结果对列车坡道阻力计算模型进行修正的方法与模型. 对修正计算模型和原始模型的计算结果与实测数据进行对比分析,结果表明,修正后的计算模型与实测数据更加吻合,平均计算误差从14％降低到5％. 目前,该模型已成功应用到内燃牵引货运列车节能优化操纵指导系统,取得了良好的实用效果.     

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对北京市信号交叉口的自行车和行人在混合交通流中的微观行为进行研究分析。研究中使用视频采集技术和数据分析技术来收集和分析自行车和行人在交叉口的行为。论文的主要研究结果是信号交叉口字自行车和行人的各种微观行为特征和基础行为模型， 这些结果有助于理解信号交叉口混合交通流的行为，并为城市混合交通流的微观交通模拟模型提供基础数据和理论依据。     

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本文提出了一种基于状态空间神经网络（SSNN）和拓展卡尔曼滤波（EKF）的混合式行程时间预测模型。以往的研究表明，状态空间神经网络能够较好的处理复杂的非线性时空问题。然而，状态空间神经网络需要大量的历史数据作为离线训练之用。其不足之处在于，首先是需要花费大量的时间和精力去收集、准备数据，以及训练神经网络。其次，输入输出随着时间不断增加，训练过程需要不断的从新重复。为了提高状态空间神经网络的有效性，扩展卡尔曼滤波代替了传统的方法来对神经网络进行训练。荷兰的一条城市道路被选择为模型验证的试验路段。通过与另外两个预测模型之间的对比验证，该模型的预测能力能够达到满意的有效性、准确性和鲁棒性。     

行程时间异常值处理方法研究

基于车牌识别数据可以得到较为准确的行程时间数据,但是由于识别系统自身原因、驾驶员路径选择行为、停车行为等因素的影响,行程时间数据中存在不少的异常值,剔除异常值才能将所得数据应用于实际研究和服务.在详细分析了行程时间异常值产生原因的基础上,提出了基于异常值数据表现以及行程时间分布特征的异常值剔除方法,最后以北京市的车牌识别系统数据为例,验证了方法的适用性.     

基于行程时间的车辆通行连续性分析

定点检测器采集的路段行程时间样本中通常包含连续通行和非连续通行两部分,针对连续通行样本的识别,传统的固定阈值方法无法提供合理的结论.将行程时间样本时间序列化后,利用其差值的平稳随机性质,采用基于统计学的离群点检测的参数方法分离样本比传统方法更加科学有效.通过实证分析,非连续通行样本的占比是一种能够分离样本的指标.关联性分析的结论表明,该指标在4 分钟车程长度以内的路段中取值平稳,在4 分钟车程长度以上的路段中取值则受到道路等级、路段长度、交通运行状态、区位用地性质等多种因素的综合影响.     

出行时耗预算机理解析

从20世纪60年代开始,一些学者发现城市居民人均日出行时耗在不同年份表现出一定的稳定性;扎·哈维提出日平均出行时耗预算相对恒定假设。首先,通过国内外全日、单次出行平均时耗变化的历史数据,验证了出行时耗的相对稳定性。在解析出行时耗相对恒定形成机理的基础上,重点分析单次通勤出行时耗分布机理,并提出相应的模拟公式。同时,探讨交通拥堵状况对出行时耗分布的影响作用,分析表明较小的出行时耗增加可能隐含较大程度的交通拥堵。最后指出,应结合中国城市居民的出行时耗预算,为其适宜的交通模式规划路网和城市用地布局。     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

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在密苏里州圣路易斯市I-270/I-255州际公路上,可变限速标志实时控制高峰期车速以缓解拥堵.本文研究可变限速系统对行程时间分布和可靠性的影响,分析伽马分布、最大极值分布、log-logistic概率分布、对数正态分布及威布尔分布与24小时行程时间数据的拟合程度,得到后可变限速情形下行程时间的分布.结果表明,后可变限速情形下行程时间的分布服从对数正态分布.提出基于行程时间均值和标准差方法计算行程时间可靠性最关键指标之一——第95百分位数的行程时间基于I-270/I-255公路四个拥堵路段36个实测数据集,用参数和非参数统计验证了方法的有效性.     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

出行时耗的规律及启示

出行时耗是指人们用于出行的时间.城市居民一天出行的平均时耗是否具有一定的稳定性,或者是否存在固定的出行时耗预算,多年来一直是城市交通领域工作者的研究热点之一.首先,在回顾国外相关研究的基础上,分析说明我国城市居民人均日出行时耗的规律性.通过近2年国内几个城市的调查数据,说明出行时耗稳定性在集计水平上是存在的.最后,综合分析了出行时耗稳定性的形成机理及出行时耗稳定性对于交通系统建模与分析的启示.     

应用车辆牌照自动识别系统自动检测行程延误的算法研究

为实现行程延误信息的实时自动采集,并提高信息采集的准确性,本文提出了应用车辆牌照自动识别系统实时自动采集行程延误的思想,并设计了面向路网的行程延误算法．该方法可以为交通管理与控制、路线诱导及交通规划等方面的研究提供重要的基础数据,具有广泛的应用前景．     

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交通需求管理和控制与时间因素密切相关,对出行时耗的研究是出行行为分析的重要内容. 本文提出了用于出行时间分析的持续时间模型,讨论了通勤者日出行时间投入随出行者及其家庭社会经济属性、活动和出行特征变化的连续分布规律. 模型用已投入出行时间约束下出行结束的条件概率更准确地描述了出行的动态过程,从对活动与出行之间派生和竞争关系的分析,部分地反映了通勤者的时间分配行为. 分析表明,出行时间最小化的行为假设对大多数通勤者成立. 本研究为出行时耗的定量研究提供了更准确有效的分析工具,对于准确把握通勤者时间分配行为有重要意义.     

出行时间成本的影响因素及模型构造

为分析影响出行时间成本因素间的关系,界定了出行时间成本的概念,分析了影响出行时间成本变化的主要因素,并在此基础上构造出行时间成本模型.根据2014年北京市居民交通方式选择特性问卷调查数据,以“工资法”为计算原则,计算出了2014年北京市居民分方式、分目的的人均出行时间成本,并研究了不同出行方式下的出行时间成本的内在规律,为分析预测居民的出行决策、优化交通方式比例提供了可靠的理论依据.