信号交叉口行人违章过街从众心理研究

城市道路交叉口是城市交通的重要节点,也是城市道路交通事故的高发点,交通弱势群体的行人安全问题显得尤为突出。行人在交叉口违反交通信号过街的行为,既是行人交通事故的主要原因,也是诱发交通混乱的重要因素。因而有必要找出行人违章过街的规律和原因,提出预防和纠正行人违章过街的新思路。     

基于出行时间最少的市郊铁路合理站间距研究

市郊铁路在中国的发展较为滞后,现在越来越突出的城市问题迫使大城市寻求向外发展,市郊铁路也逐渐被一些城市重视并纳入规划中.车站的站间距规划与设计也是市郊铁路规划与设计的重要内容,在中国以往市郊铁路建设时,车站根据经验设置而导致运营后客流吸引不足,不能满足市郊通勤需求.合理的站间距对市郊铁路运营后的社会经济效益至关重要,过大站间距使得沿途乘客乘坐不方便,站间距过小则会增加旅客在途时间.市郊铁路主要功能是将远郊乘客快速运送至市区,因而时间是其考虑的重要因素.论文以乘客出行时间为目标,建立模型,求出市郊铁路合理站间距的范围,得出结论是当车站站间距为2.5~5 km时,有利于减少乘客出行时间.      

考虑行程时间约束的快速公交网络可靠性

在分析快速公交网络特性的基础上,构造了快速公交网络重图模型和可靠性指标矩阵,同时建立了行程时间可靠性约束模型.然后采用组合优化的方法,建立包含可靠性指标和行程时间约束的快速公交网络的双层规划模型,其上层模型以系统最小资金投入为目标,下层模型满足用户平衡并以用户广义出行费用最小为优化目标,给出了求解算法.最后进行了简单网络的算例测试,计算结果表明,该模型能更好地评估快速公交网络性能.      

基于k-NN和SCATS交通数据的路段行程时间估计方法

为了改善利用SCATS交通数据估计路段行程时间的效果,通过分析SCATS实际交通数据获取时间间隔不一致的特征,构建了SCATS交通数据虚拟时间序列,将利用因子分析法提取的累计贡献率在85%以上的主因子作为交通模式特征向量的构成要素,用欧氏距离作为当前交通模式特征向量和历史交通模式特征向量相似性的测度指标,以路段行程时间估计误差最小为目标选取当前交通模式的近邻数,对交通模式之间距离的倒数进行归一化处理,确定了相似交通模式的行程时间权重,设计了基于SCATS交通数据的路段行程时间估计方法.实例结果表明:与多元线性回归方法相比,本文方法估计的路段行程时间平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别平均减少了9.68 s、8.07%和4.5 s.      

直线型公交停靠站通行能力计算方法

为了提高公交停靠站通行能力计算方法的精确性,针对目前城市的公交运行现状,使用时空分布图分析了公交车在直线式停靠站的服务过程,在此基础上,综合考虑停靠站排队概率和停靠时间分布,推导了公交停靠站通行能力计算模型.对杭州市公交车停靠时间的分布函数进行了拟合,对数正态分布的拟合程度最优, 2个交通时段的K-S检验值分别为0.083 9和0.050 6.用MATLAB编程得到不同分布参数下的通行能力结果表明:随着停靠时间对数平均值μ的增加,不同泊位数停靠站的通行能力减少了44.4%~47.3%;通过VISSIM仿真得到了停靠站的通行能力,模型计算值与仿真结果的平均误差为6.5%.      

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

地铁火灾时疏散时间的分析与计算

本文详细分析了地铁火灾特点、乘客疏散特征、疏散路径、疏散安全区、计算疏散时间的前提条件、疏散时间的构成等诸多因素对安全疏散的影响,指出在地铁各个出口(车门或屏蔽门口、站台至站厅的楼扶梯口、检票口、地面出入口)等处存在滞留现象,提出根据疏散群体的行动时间和滞留时间计算全体疏散人员总的疏散时间的思路,并给出了疏散时间计算公式.     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.      

基于概率模型的交叉口感应信号控制研究

考虑多种因素影响下初始绿灯时间和车辆到达服从概率分布特征,提出了1种交叉口感应控制最大绿灯时间优化模型,以交叉口平均延误、停车次数、排队长度为评价指标,利用 Vissim 仿真软件,将该模型与传统感应控制模型进行对比。仿真结果表明提出的算法在不同的饱和度下改进效果比较明显,尤其当交通量较大、饱和度较高时,传统感应控制效果有限,采用该模型的改进效果依然显著。      

具有无穷时滞高阶模糊Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

利用M矩阵理论和矩阵不等式、矢量Lyapunov 函数法,研究了一类具有无穷时滞的高阶模糊Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性.在不要求神经网络激活函数的单调递增性、可微性及Lipschitz连续等假设条件下,得到了该类神经网络平衡点的存在性和唯一性,以及全局指数稳定性的代数判据.该判据为M矩阵的显式形式,与系统的时间滞后以及反应扩散无关,易于在应用中进行检验.最后,通过仿真算例,验证了该方法的正确性和有效性.