基于K近邻非参数回归的交通状态概率预报技术

针对城市道路交通系统中交通流演变的随机性和复杂性,以及实时交通状态判别本身所具有的不确定性,基于模式识别和相似预报的思想,提出了一种交通状态概率预报的K近邻非参数回归模型。模型首先利用城市道路路段上环形线圈采集的交通流数据,采用模糊聚类技术,生成历史样本数据库;接着采用相似离度指标进行近邻搜索;然后根据近邻子集,构建交通状态概率预报函数,对路段未来时段的交通流运行状态进行预报,并用概率定量描述该状态发生的可能性大小。最后根据该模型,结合实际数据,进行了不同预报时长的分级交通状态的概率预报试验,独立样本检验结果表明,该模型预报准确率高,稳定性好。     

快速公交路径优化设计模型及算法研究

分析了当前大城市多模式公交网络结构,构建了多模式公交超级网络;研究了公交出行者的策略选择行为,在考虑行程时间可靠性、座位期望以及诸多延误因子的基础上改进了策略阻抗模型;提出了BRT网络设计的双层规划模型:下层模型以改进策略阻抗模型为前提,进行了多模式公交网络平衡配流,上层模型旨在优化BRT的线路走向和布局;基于遗传算法和粒子群优化,设计了求解该双层规划模型的混合启发式算法,并用一个简单算例验证了本研究中模型与算法的可行性,提出了BRT线网优化设计的建议。