基于空间比和感知密度的混合自行车交通流模型

针对混合自行车流的异质特性,从空间比和感知密度概念出发,分别对3种混合自行车流状态的密度及流量进行计算,并根据元胞传输模型得出混合自行车流交通波计算公式. 采用昆明市6种不同自行车道宽度的实际调查数据,以停车波和启动波作为验证参数,并与单一车流交通波(LWR)模型计算结果进行对比.结果表明,不同自行车道宽度下本文模型计算精度均高于单一车流交通波(LWR)模型;从MAPE可以看出,本文模型的停车波、启动波计算精度较单一车流交通波(LWR)模型分别提高9.25%、13.64%,表明本文模型能较好地描述混合自行车流运行特征,为进一步揭示混合自行车流交通机理提供新思路.     

考虑风险规避和认知更新的日常择路行为演进

为了刻画出行者的日常择路行为, 利用动力学系统方法和不动点理论, 建立了一个集成风险规避和认知更新的演化模型, 分析了演化过程的稳定性, 并在一个简单网络上进行了验证。发现在模拟开始的前15 d内, 出行时间预算、路径期望出行时间、实际出行时间以及路径流量都出现了较大的波动, 但经过大约30 d的摸索以后, 开始趋向于随机用户均衡状态。分析结果表明: 模型所设计的择路演化过程类似于经典的相继平均算法的计算过程, 可以确保收敛到稳定状态, 并与初始状态参数的取值无关。     

综合交通系统“多网合一”交通分析模型与算法

为解决综合交通体系中不同交通方式各自为政、条块分割的问题,研究了综合交通体系融合发展中缺乏一体化交通分析技术的瓶颈,提出了以交通枢纽为关键,覆盖铁路、公路、水运、航空、管道以及城市道路的“多网合一”的物理网络与虚拟网络拓扑结构模型; 构建了服务各交通运输方式、结果量化可比的交通阻抗函数模型与优势运输距离模型; 研发了异质交通网络环境下的一体化交通分配模型与算法,提出了综合交通系统客运组合出行与货运多式联运的交通量分析方法,形成了服务于综合交通系统一体化融合发展的交通分析模型与技术体系; 通过完全自主的“交运之星——TranStar”综合交通版交通仿真分析软件,搭建了综合交通系统虚拟仿真平台,实现了对大规模综合交通网络规划建设与运行管理的快速响应,并验证了分析模型与算法的可行性。研究结果表明：相比传统分析方法,提出的交通分析模型与算法可满足“多网合一”条件下综合交通系统的各类分析需求; 利用提出的交通分析模型与算法对综合交通网络的交通流量进行分析,相对误差不超过3%,平均误差不超过2%,分析结果精度高,满足工程实践要求。     

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将Parasuranman、Zeithaml和Berry(PZB)服务质量差距模型扩展后用于分析出租汽车客运企业管理人员、驾驶员和乘客之间的服务质量感知差距,以杭州市为例进行出租汽车客运服务质量调查,发现驾驶员的服务感知值最高、企业管理人员次之、乘客最低驾驶员与乘客的感知差距超过企业管理人员与驾驶员的感知差距,且两个差距均与总体服务质量评价显著负相关;企业管理人员与乘客间的感知差距部分显著,且感知差距与总体服务质量评价结果的负相关性不显著.结果表明,出租汽车客运服务人员的服务质量评价过于乐观,改善出租汽车客运服务质量要缩小驾驶员与乘客的服务感知差距.     

货运繁重公路的车辆荷载谱和疲劳车辆模型

为研究货运繁重公路的车辆荷载谱和疲劳车辆模型, 基于佛山平胜大桥的动态称重系统采集的多时段车流数据, 归类出了车辆荷载谱的10类代表车型, 分析了代表车型的轴距、质量、轴重和超载数据, 以及沿不同车道的车辆和轴重分布特性, 提出了可用于钢桥疲劳评估的车辆荷载谱; 以疲劳加载率最大的六轴车辆为原型, 基于疲劳损伤等效原则分别提出了桥梁单向重载车道的疲劳车辆模型和简化疲劳车辆模型。计算结果表明: 平胜大桥呈现货运繁重公路的典型特征, 车辆日均通行总量达到了45 065veh, 约为《AASHTO LRFD》定义的日均通行量20 000veh的2.3倍; 疲劳车辆在全部交通流中的比例为51.6%, 为《AASHTO LRFD》定义的20.0%的2.6倍; 货车占疲劳车辆总数的45.2%, 主要分布于重载车道, 而且通行货车超载比例占到相应车型的30%⁷0%, 最大超载货车达到了132.5t;两轴货车超载率为29.0%, 等效质量达到17.5t, 后轴等效轴重达到12.1t, 因而不能忽略两轴货车的疲劳加载贡献。对比《AASHTO LRFD》五轴标准疲劳车辆模型(前轴轴重为2.6t, 中间双联轴和后面双联轴的单轴轴重均为5.4t) 和简化标准疲劳车辆模型(前轴为2.6t, 中轴和后轴均为10.8t), 提出的六轴单向疲劳车辆模型总质量为33.1t, 前轴轴重为3.6t, 中间双联轴和后面三联轴的单轴轴重均为5.9t;简化单向疲劳车辆模型的前轴轴重为3.6t, 中轴和后轴分别为11.8、17.7t;针对重载车道提出的六轴疲劳车辆模型总质量达到了36.5t, 前轴轴重为4.0t, 联轴中的单轴轴重均为6.5t;对应的重载车道简化疲劳车模型的前轴轴重为4.0t, 中轴和后轴轴重分别为13.0、19.5t。     

居民出行分布的熵模型及其参数标定

为寻求一种描述各种出行分布情况的普适性模型, 运用最大信息熵原理, 结合数理统计方法, 建立了以原点矩均值为约束条件的新模型体系。为确定模型参数, 提出了熵模型的参数标定方法, 利用长春市居民出行调查数据对参数标定方法进行了验证。数据验证结果显示, 对于步行、自行车、公交车和小汽车四种出行方式, 最高阶原点矩的阶数分别取3、4、5时, 所有模型均通过置信度为95%的χ²检验。通过χ²值和分布曲线的比较发现, 不同出行方式取得最好效果的最高阶原点矩的阶数并不一致, 这种差异取决于出行方式的内在特性。居民出行分布的信息熵模型可以定量描述任意出行方式的分布规律, 所提出的参数标定方法简单有效。     

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价

为了解上海市居民通勤现状并改善其薄弱环节,以通勤时间为切入点,调查并分析上海市15个小区的居民通勤出行特征。首先明确通勤方式链定义,分析通勤方式链基本结构和环节组成,将其分为9大类23小类。同时划分4类通勤时间区间以及5类交通态度人群。总结方式链的时空分布规律,考虑主要态度人群"简单安全型"的通勤意愿,以公共汽车、地铁、公共交通组合方式链为例,评价方式链各环节效率。依据感知时间设计通勤者主观评价模型,不同环节通勤时间的改善会存在感知效果的差异。结果显示,接驳和候车是必要且易于改善的重点环节:接驳时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.021 min;候车时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.619 min。     

交通可达性与城市经济活动的空间特征分析：以北京市为例

借助开源大数据平台,提出交通可达性及城市经济活动数据采集策略,利用全局常参数和局部变参数回归模型研究北京市六环区域内两者的空间特征.相比于全局模型,局部模型能够较好地刻画交通可达性与城市经济活动间的空间异质性特征.结果表明,私人交通可达性呈现以天安门为中心径向递减的多圈层结构,公共交通呈现轨道交通沿线区域高的特点.交通可达性与经济活动匹配度具有空间非平稳性,空间分离和匹配现象并存.西北部、中部区域空间匹配特征显著,东北部、东部区域次之,西南区域空间分离现象最为严重.丰台及良乡等分离区域,宜重视道路及轨道线网等基础设施建设工作;未来科学城等私人交通匹配,公共交通分离的区域,可考虑修建轨道线路,并增加公交运营服务水平;中关村科学城、北京经济技术开发区等匹配区域,以调整交通运营管理政策为主.     

交通可达性与城市经济活动的空间特征分析：以北京市为例

借助开源大数据平台,提出交通可达性及城市经济活动数据采集策略,利用全局常参数和局部变参数回归模型研究北京市六环区域内两者的空间特征.相比于全局模型,局部模型能够较好地刻画交通可达性与城市经济活动间的空间异质性特征.结果表明,私人交通可达性呈现以天安门为中心径向递减的多圈层结构,公共交通呈现轨道交通沿线区域高的特点.交通可达性与经济活动匹配度具有空间非平稳性,空间分离和匹配现象并存.西北部、中部区域空间匹配特征显著,东北部、东部区域次之,西南区域空间分离现象最为严重.丰台及良乡等分离区域,宜重视道路及轨道线网等基础设施建设工作;未来科学城等私人交通匹配,公共交通分离的区域,可考虑修建轨道线路,并增加公交运营服务水平;中关村科学城、北京经济技术开发区等匹配区域,以调整交通运营管理政策为主.     

近距平行跑道容量及延误水平计算模型

为了精确评估近距平行跑道容量及其延误, 建立了符合实际运行特点的近距平行跑道运行时空图, 借鉴经典单跑道混合运行模式下的容量和延误水平计算模型, 对离港航班采取插缝放行, 利用双排队系统理论与逻辑推理方法, 分别建立了近距平行跑道容量与平均延误水平计算模型, 并运用仿真方法对模型进行了验证, 将模型计算结果和仿真结果进行了比较。对比结果表明: 跑道容量差异率为0.58%, 最大平均延误和队列差异率分别为1.7%和1.4%, 因此, 建立的模型客观反映了近距平行跑道系统实际运行状况, 是可行的。     

电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析

为减少电动自行车与机动车事故造成的损失,定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故,分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量,将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类,从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面,选取17个事故严重性潜在影响因素,采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析,并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应,量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明,除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外,其余13个因素都有显著影响,事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设;对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别,其边际效应绝对值的最大值均超过61%,事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%),事故时间和风力等级影响较小(10%~20%),而季节、事故位置、慢行干扰度和天气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响,为交通管理部门提出了有效改善建议。