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71.
单程共享汽车服务模式的快速普及,导致因用户需求潮汐性引发的车辆在站点间失衡问题日益严峻,如何更加有效地组织车辆调度是共享汽车运营企业亟需解决的问题.在用户用车需求全部满足的假设前提下,建立一个共享汽车车辆调度确定性模型,并应用鲁棒优化理论,推导出该确定性模型对应的鲁棒对等模型.选取Evcard位于上海市嘉定区的5个站点... 相似文献
72.
73.
随着我国交通运输业日益发达,越来越多的公路隧道投入运营,其安全性和运营成本之间的矛盾也越来越受到关注,如何在保证隧道运营安全的前提下,尽可能的降低运营成本成为亟待解决的难题。本文从隧道照明安全节能的角度出发,提出一种根据车速改变加强照明区段长度的隧道照明控制系统,满足照明质量的同时进行隧道的"按需照明"。系统将车速信息分为50 km/h以下、50~70 km/h、70~90 km/h、90 km/h以上四个速度区段,每个速度区段设计不同的加强照明区段长度;通过电感式线圈检测进入隧道的车辆速度作为控制输入参数,控制相应区段进行照明。 相似文献
74.
75.
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。 相似文献
76.
我国城市非机动道路内的交通现象通常为电动自行车与人力自行车混合行驶状况,车速离散是该类道路内交通流的重要特征。结合杭州市的调查数据,采用统计学方法定量分析混合非机动交通流车速离散特性,分别建立车速离散特性评价参数与各主要影响因素之间的回归关系。结果表明,归一化车速离散度分别与各影响因素成线性回归关系;除电动自行车比例因素之外,车速变异系数与其它各因素成线性回归关系。 相似文献
77.
定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低. 相似文献
78.
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%. 相似文献
79.
为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明:BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率. 相似文献
80.
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. 相似文献