小汽车出行多阶段路径动态决策研究

针对小汽车路径选择的多阶段动态决策问题,采用决策场理论对驾驶员多阶段路径选择过程进行研究。进行了交通状态波动下的多阶段动态决策实验,仿真分析了驾驶员出行前路径选择和出行中路径变更行为的微观心理偏好进化特征,并与实测结果进行了对比分析。偏好进化分析表明,路径变更行为的触发频率随路段交通状态的变化幅度而增加,小范围的波动不易引起路段交通流的显著变化;第二阶段决策的偏好进化更加缓慢,驾驶员普遍出现较长时间的判断过程,路况预警信息的推送需要预留足够的时间。统计检验分析表明,决策场模型良好地描述了多阶段的小汽车路径动态选择行为,可为城市道路交通诱导组织提供支撑。     

城市轨道交通中的减振降噪技术

本介绍减振降噪型轨道在广州市地铁二号线中的应用情况，重点介绍了弹性短轨枕轨道和浮置板轨道的减振降噪原理和施工方法。     

基于多向堵塞的超点模型研究

在城市路网中,节点阻抗极大影响着路径选择及交通分配的结果.为弥补对节点转向阻抗研究的不足,优化路网流量分配,本文分析了已有节点结构模型,并在超点结构基础上,考虑节点转向的拥堵效应,完善对转向流量、阻抗等信息的记录,提出了转向堵塞后的路径选择方法,建立了基于多向堵塞的超点模型,并设计了求解算法.通过容量限制-增量加载的交通分配方法,演示了算例网络在考虑和不考虑节点转向阻抗下的流量分配过程,分析了网络中路径阻抗变化及路段、转向流量分布.结果表明：基于多向堵塞的超点模型可以有效地表达节点的转向阻抗变化,以及多向堵塞对于流量分配的影响,更符合实际中的交通分配.     

加强摩托化机动运输保障工作探究

一、始终围绕"快速"这个核心,努力提高摩托化机动的速度和强度(一)机动筹划要科学。在路径选择上,优先选择高速公路、畅通路段,尽量避开人口稠密地区和拥堵路段。选好迂回路线,形成前后贯通、左右衔接的机动路网,确保此断彼通。在运力使用上,坚持统一计划、按建制使用,以集团军建制运力为主体,以上级加强军地重装备公路输送运力为补充,优化运力配载和使用,发挥最大的运力效能。在机动编组上,按照保持建制、快慢交叉、轻重结合的原则,根据车辆性能、载重情况及驾驶员素质,进行合理编组、科学配载,确定梯队编成及机动序列,最大程度发挥摩托化机动快速、灵活特点。     

基于混合算法的联合运输路径优化

为了求解联合运输网络的最优运输方式组合问题,采用遗传算法并使用整数编码方式对城市节点进行编码,摒弃了传统的二进制编码方式,有效地缩减了编码长度并简化了编解码工作;城市节点链的运输方式组合与节点间运输方式转换使用动态规划方法来确定;至于联合运输网络数据,在建立多重图数据结构基础上,采用结构体数组与链式存储结构相结合的方式来存储。通过仿真实验表明,该方法可行,能够在较短的时间和可预期的迭代次数内找到最优解。     

基于结构方程模型的疲劳驾驶行为影响因素间量化关系研究

导致疲劳驾驶的影响因素众多,量化相互间的关系是疲劳驾驶行为研究的理论基础.通过实车试验采集了32名驾驶人在疲劳状态下的驾驶行为数据,观测变量包括车速、加速度、车道位置、车头时距、血流量脉冲、皮电、闭眼周期等,并对数据进行了预处理以及利用Bootstrap法对样本容量进行扩充来满足结构方程模型对样本的需求.建立结构方程模型分析了疲劳程度、身体状况和驾驶经验之间的关系以及对疲劳驾驶行为的影响.结果表明,疲劳程度对驾驶行为的影响程度最大,达到0.944;其次是驾驶经验,相关系数为0.447,说明在驾驶过程中驾驶人应时刻注意自身的疲劳状况,因其会直接影响驾驶安全.     

交通网络最短路权矩阵的迭代算法

介绍了求解交通网络最短路权矩阵的3种迭代算法,从迭代思路、时间复杂度、程序可读性等方面进行了比较,指出各算法的异同点以及联系,最后通过一个具体网络模拟了各算法的迭代过程.