城市交通改善策略及其仿真研究

通过制定合适的交通改善策略来提高道路交通的运行效率,是缓解城市交通压力的有效方法。首先,总结了缓解城市交通拥堵的改善思路及实质,进而提出交通改善策略;其次,在对张店区OD和关键路段流量调查的基础上,分析了该地区的交通现状,并提出较为实用的交通改善策略;最后,利用VISSIM对提出的改善策略进行仿真测试,分析结果表明方法切实可行。     

错位交叉口改善策略及其仿真研究

由于历史原因,在一些城市的老城区存在着一些不规则的交叉口,如错位交叉口.错位交叉口是一种特殊的平面交叉口,由于自身特性,其严重影响交叉口的通行能力和行车安全.通过对错位交叉口的研究,提出相应的改善策略,对提高交叉口的通行能力和行车安全具有非常重要的意义.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

基于电子支付数据的公交车厢满载率实时估算方法

针对公交监测和调度中要求实时掌握车厢满载率，以及“一票制”无法获取乘客下车信息等问题，构建基于数据驱动的组合模型，在乘客上车时即推断其出行OD站点，进而融合多源数据实现车厢满载率的实时估算。提出以K近邻算法为组合模型的核心，针对K近邻推断率过低等问题，研究在更大空间维度分析乘客出行规律并推断下车站点的方法，有效提升历史数据的利用率和下车站点的推断率；此外，针对偶发型乘客缺少历史规律数据的情况，充分利用站点下车客流量先验概率随机分配，实现电子支付乘客OD的全样本推断。利用跟车调查法对不同线路、不同班次的车厢拥挤度进行验证。结果表明，模型计算结果与实际结果相符，能够反映出不同线路、不同站段之间的车厢拥挤水平变化。     

基于活动识别的公交出行行为重构与分析

摸清城市居民的公交通勤出行规律特征,可以更好的为公交运营管理提供支撑.通过挖掘IC卡数据获取公交出行信息是出行行为分析的新手段.根据以活动为基础的出行分析理论,提出以活动区域属性判别为核心的公交出行重构分析方法.通过对公交出行的起讫站点进行空间聚类分析,获取居民的主要活动区域;基于居民多日出行信息及相应出行特征指标,分别对居民的居住和工作区域进行识别;根据出行目的地区域的活动属性,对公交出行链进行重构.以广州市为例,对居民公交出行特征规律进行实证分析.     

组群城市快速公共交通建设时机和时序研究

城市快速公共交通作为一项投资巨大的公共基础设施,具有重要的经济效益、社会效益和环境效益。由于快速公共交通建设投资大、回收期长,在建设资金短缺、营运收支难以平衡的情况下,结合城市发展目标合理安排建设时机和建设时序,对引导城市按照城市总体规划目标发展、逐步实现科学争理的规划布局结构有积极作用。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.