城市轨道交通超大客流网络拥挤传播研究

为研究城市轨道交通超大客流传播的时间规律以及不同数量拥堵站点对整体轨道交通网络的影响,通过定义超大客流,引用疾病传播理论,建立了基于网络拥挤模型的超大客流拥堵网络疾病传播模型,并运用Adams微分方程数值进行模型求解。对反演参数得到的SIR传染病模型的传播特性拟合运用于轨道交通网络,并通过不同的初始拥堵站点数量进行仿真。研究表明：轨道交通超大客流的病态传播受传染概率、恢复概率、初始拥堵站点数影响,该联系为超大客流网络拥挤传播提供一种新的研究思路。     

城市道路交叉口交通信息诱导效率研究

现有城市道路交叉口交通信息诱导效率相关研究内容笼统,尚未量化驾驶人对交通诱导信息的认知效率和决策误差。针对这一问题,提出基于云模型的交通信息诱导效率评价方法,设计四种不同组合方式的交通诱导信息实验情景。采用全功能汽车模拟驾驶器进行实验,结果显示:数字、语言、图像组合而成的交通诱导信息对驾驶人路径变更影响显著,语言和数字类信息组合发布有利于提高驾驶人对道路交通状况的认知效率,数字和图像类信息组合发布有利于降低驾驶人路径决策误差。