混合流优先控制T型交叉口通行能力研究

在对城市优先控制T型交叉口进行交通调查基础上,分析交叉口混合交通流运行特性;对交叉口主路到达行人及非机动车流按“群”统计,借鉴间隙接受理论模型,对混合流下交叉口交通流运行等级进行划分,将主路到达的行人及非机动车流看作独立优先冲突流,并对其冲突特性进行分析,最终建立适应混合流下优先控制T型交叉口的通行能力计算模型,为交叉口改造、管理控制方式选择及整个路网通行能力的提高提供理论依据。     

信号交叉口预信号设置条件研究

在信号交叉口设置预信号可以实现公交车辆在社会车辆之前排队,当主信号绿灯启亮后公交车辆优先通过交叉口。然而,设置预信号在减少公交车辆延误的同时,会增加社会车辆延误,因此预信号设置时需要满足一定条件才能取得理想效果。本文从车道数量、车道利用率及人总延误三方面研究设置预信号需要满足的条件。首先介绍设置预信号交叉口的布局型式,然后介绍进口道设置预信号前后的延误计算方法,最后分析预信号设置条件。研究表明：在进口道有两条直行车道处设置预信号,当车道利用率不均衡系数在0．5-1．7范围内、公交比例大于0．3、车道饱和度大于0．40时设置预信号能显著减少交叉口延误并且对社会车辆影响较小。     

站点设置形式对公交专用道通行能力的影响分析

通过分析现有公交专用道通行能力的计算方法,发现在计算公交专用道通行能力时没有考虑站点设置形式对其造成的影响。将国内常见的公交专用道站点设置形式分为4类,针对其中3类主要的设置形式进行交通流影响分析,提出了考虑站点设置形式的公交专用道通行能力计算模型。最后利用仿真软件对站点处公交专用道通行能力进行实验,仿真数据证明了计算方法的有效性。     

中小学校放学家长接送概率建模分析

现代社会中城市交通拥堵问题已经成为人们日常生活中的热点话题,在众多城市拥堵问题中由中小学上下学伴随的接送交通对学校周边交通造成的拥堵问题尤为突出。为了解决这一问题,笔者从中小学校上下学接送行为特性入手,分析影响接送行为的各方面因素以及各影响因素的影响程度和影响效果;结合南京市实验小学为接送行为调查的结果,对调查的数据进行统计分析,建立模型,并运用SAS软件进行模型拟合和参数标定;最终得到对象学校的接送行为概率模型。研究表明,学生年龄和学校距离是影响接送概率2个最为显著的因素,且学校距离每增加1 km ,家长不接送概率与接送概率比值的对数值降低0.0241;学生年龄每增加1岁,家长不接送概率与接送概率比值的对数值增加1.125。     

城市快速路平行式加速车道长度计算方法

比较了现行中美规范平行式加速车道长度计算方法的差异, 结合运动学模型和可接受间隙理论, 在考虑主线交通水平、初始速度与可变间隙3种影响因素的基础上, 建立了城市快速路平行式加速车道长度计算模型, 采用蒙特卡洛方法求解模型, 分析了3种影响因素对加速车道长度的影响, 并提出了一种基于期望初始速度和期望主线交通水平的加速车道长度确定方法。分析结果表明: 3种影响因素对加速车道长度有较大的影响, 在不同设计时速下, 《城市快速路设计规程》 (CJJ129—2009) 规定的长度最小值均小于仿真值, 在设计时速为100km·h^-1时, 三级服务水平上下限的加速车道长度分别比规定的最小值大27~36、9~27 m, 在设计时速为80km·h^-1时, 分别大10~22、4~24m, 在设计时速为60km·h^-1时, 分别大15~24、13~30m;随着初始速度的减小, 加速车道长度呈现增大趋势; 在相同条件下, 第4种临界间隙函数的加速车道长度最大, 而第1种临界间隙函数的加速车道长度最小, 表明临界间隙越大, 需要的加速车道就越长; 不同设计时速下三级服务水平上下限加速车道长度和初始速度的二次函数拟合度为0.865 8~0.999 7, 因此, 整体拟合效果良好。可见, 本文的快速路平行式加速车道长度计算方法合理、可靠。     

设置临时性公交专用道的效益分析

随着城市交通饱和度的增加,城市所面临的交通压力越来越大.优先发展城市公共交通,提高公共交通的出行比例,将有利于缓解我国城市交通所面临的压力.公交专用道是实施路段公交优先通行的有效技术措施,临时性公交专用道是公交专用道新的设置方式,在保证公交优先的前提下,允许社会车辆在无公交情况下使用此车道.文中首先介绍了临时性公交专用...     

基于机器学习的中型城市居民出行方式选择行为研究

为探索中型城市居民出行特征以及不同因素对出行方式选择行为的影响机制,本文以中国某中型城市居民出行数据为例,综合考虑传统离散选择模型和机器学习模型在预测精度和建模合理性上的优劣,以及机器学习模型超参数求解算法的特点和效率,引入变异程序,提出粒子群优化随机森林的中型城市居民出行方式选择预测模型,采用预测准确率、出行方式比例预测绝对误差和期望模拟误差这3项性能指标,量化对比粒子群优化随机森林模型与多种机器学习模型和多项Logit模型统计学上的预测性能差异,利用SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型深入分析个人社会经济属性、出行属性及出行方式属性等相关因素与居民出行方式选择之间的非线性关系。结果表明：粒子群优化随机森林模型整体平均预测准确率最高,为0.856,出行方式比例预测平均绝对误差和期望模拟平均误差最低,分别为0.062和0.306,模型间指标差异在统计学检验下显著;距离对不同出行方式选择的影响最显著,步行和私家车出行对距离敏感性更高,不同距离下,两者选择概率变化超过35%;30岁以下群体不同出行方式选择概率差距大于其他年龄段;性别、是否拥有私家车或公交...     

元胞自动机交通流模型的随机规则

元胞自动机模型是近年刚发展起来的交通流模型,由于其建模简单、易于在电脑上实现及可模拟复杂的非线性交通现象而得到了迅速的发展.本文研究了基于NaSch模型的一维交通流元胞自动机模型,并对模型中随机规则在模拟复杂交通现象中所起的作用进行了分析.通过对NaSch模型和VDR模型的基本图和时空分布图进行分析,得出模型中的随机规则是模拟实际交通流中的很多非线性现象的主要规则.     

城市停车需求预测方法研究

本文以交通量-停车需求模型为基础,考虑了不同区位的小区出行吸引的交通方式构成对停车需求的影响,提出了先根据各小区出行吸引的交通方式构成对小区进行聚类分组,再分组预测未来年出行吸引的交通方式构成,继而预测各小区停车需求量的方法.最后,结合实例进行了分析,证明该方法可以保证预测的精度.     

放射状专用线直达列车取送车问题的算法

对于放射状铁路专用线直达列车取送车问题，为了充分发挥调车机车的能力，本文将取车、送车单独考虑。通过建立排序论模型，给出放射专用线上直达列车送车计划的一个快速简单算法。