基于路段车速特征的高速公路交通安全分析

为评价高速公路的交通安全性,可构建路段车速特征指标,从而对高速公路的交通安全性进行量化分析。运用统计法从车辆轨迹数据中提取速度特征,包括85%位车速、标准差以及变异系数等,建立以时间间隔为断面数的路段车速离散度指标,并使用同济道路轨迹数据平台中公开的山西五盂高速公路数据,对指标进行实例验证。结果表明:隧道路段与纵坡桥梁组合路段的变异度分别为0.495与0.569;弯坡组合路段的路段车速离散度达到0.087 99,而全路段相应值为0.032 10。研究表明:路段车速离散度可表征断面车速离散度缺失的车速纵向离散程度,能够对高速公路的交通安全进行定量分析,且基于路段车速特征的高速公路交通安全分析方法与路侧设备的轨迹数据采集手段优势互补。     

高压旋喷桩施工技术在堤坝路段中的应用分析

本文分析了现阶段国内对于堤坝段路基的处理方法,采用高压旋喷桩加固堤坝路段路基是一种安全、经济、有效的处理方法.武汉阳逻之心项目位于湖北省武汉市新洲区,共计30条市政道路,其中城市主干路12条,城市次干路10条、城市支路8条,总投资569772万元.本文以武汉阳逻之心拥军路项目为例,介绍了拥军路的项目概况和地质勘测结果....     

基于动态聚类的公路基本路段分割合并方法

公路基本路段划分是实施交通安全精细化管理的基础,划分结果要求具有相似的几何线形及事故统计特征。基于公路线形特征划分的路段单元,叠加动态聚类算法划分的事故特征相近的路段单元,提出包含分割与相交合并的基本路段分割合并方法,进一步以京昆高速北京段为例验证该方法具有可行性及科学性。     

潮汐车道的设计及其对交通拥堵缓解效果的研究

为了管理和解决潮汐式交通拥堵,本文对拥堵特性进行了分析,对使用潮汐车道解决潮汐式交通拥堵问题进行了研究。给出潮汐车道的设置条件和设置方法,调查了选定路段的交通现状及高峰交通量,通过VISSIM软件进行路段仿真,论证了潮汐车道对潮汐式交通拥堵的缓解效果。     

高路堑中深孔挤压爆破的实践应用

根据金丽温高速公路第十一合同段高路堑路段石方数量巨大且较集中的特点，结合有利施工地形，采用了中深孔挤压爆破的施工技术，确保了路基工程的按时贯通，取得了良好的工程效果。实践证明在高速公路高路堑开挖中推广和应用中深孔挤压爆破技术是保证施工进度和确保施工质量的有效措施。     

忻阜高速公路古峪沟高架桥设计

古峪沟高架桥是忻州至阜平高速公路忻州-长城岭段高速公路第五合同段的一座特大桥梁,地形、地质条件复杂,设计中采用了一些非常规的设计思路,对同类桥梁设计具有较好的借鉴作用。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

探究大纵坡路段抗车辙沥青路面施工技术

经过深入的分析我国某地公路长大纵坡路段上的沥青混凝土路面中所存在的车辙实际情况,分析总结出该路段中的混凝土出现车辙病害的主要原因,进而提升沥青混合料的综合性能,并且加强质量管理与控制,在今后的工程实践中可以有效的避免高速公路路段中出现严重的车辙病害,提高了高速公路的安全性与稳定性,大大延长了其使用寿命。     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.