浮动车数据中零速度点数据地图匹配方法

浮动车数据中存在大量的由于车辆频繁停车引起瞬时速度为零的停车点记录,这些零速度点由于方向角不准确,常规的投影和几何地图匹配的算法不能有效地将其匹配到路段上。通过对浮动车辆停车原因进行分析,提出了1种基于浮动车停车点数据过滤筛选的地图匹配方法,可以将能够表示路段交通状态的交叉口车辆排队零速度点提取出来,匹配到路段上,同时过滤掉和交通状态无关的零速度点,从而增加了有效样本数量,为进一步对整个路网运行状态的全面评估提供数据支持。     

弹性工作制和动态停车收费组合策略研究

提出弹性工作制与动态停车收费的组合管理策略,探究组合策略下,出行分布的变化机理及动态停车收费费率的制定,以达到缓解通勤拥堵的目的. 构建双层规划模型建立动态停车收费费率的制定与多用户出行选择的相互作用关系,基于灵敏度分析的下降算法求解. 仿真模拟出不同弹性工作制规模时,均衡状态下多用户出行分布模式和优化的动态收费费率. 结果表明,组合策略能促使弹性与非弹性员工错峰出行,有效分散交通流,与单一策略相比,缓解路网拥堵的效果更好.研究成果为交通管理优化策略的制定提供了新思路.     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

无线CBTC系统列车自动停站对位分析

介绍了ATO硬件设备及ATO连续制动定位停车原理,从车载ATO和轨旁ATP硬件设备以及软件角度深入分析了车站定位停车的各个操作状态(制动、预对准、停站等)和判定机制。此外,简要介绍了信号系统实时控制列车运行的自适应PI控制器算法。     

基于用地和交通特征的停车需求预测模型

为了解决城市停车难问题,对停车需求进行合理预测,考虑目前日益紧张的土地资源和快速增长的交通流量,分析了用地与交通影响预测模型建立的基本原理,采用用地特征函数描述了土地使用性质与停车生成率之间的关系,采用交通影响函数分析了路网流量增长率和停车率对停车需求的影响,在此基础上建立了停车需求预测模型。利用开发的软件系统,根据典型区域的土地资源规划和道路交通调查数据,进行了城市停车需求预测。预测结果表明:随着时间的变化,在各种因素影响下,停车需求近5 a增长较缓慢,而在随后的5 a中停车需求快速增长,且日停车需求量的增长速度明显高于高峰小时的增长速度。     

全自动泊车系统的模型设计与仿真

全球汽车保有量的增多,直接造成城市交通的拥堵以及停车位空间的减小。随之而来的就是泊车安全性问题,新手驾驶员或疲劳驾驶人员如何能在不发生碰撞的情况下,快速安全地泊车入库,成为当下研究的热点。针对以上问题,本文将对全自动泊车系统展开研究。基于B样条曲线设计出泊车路径,基于滑模变结构与预瞄方式进行泊车路径的跟踪。最后通过搭建SIMULINK与CARSIM仿真模型进行联合仿真。     

上海野生动物园入园交通改善研究

上海野生动物园是由上海市人民政府和中国国家林业局合作建设的中国首座国家级野生动物园、国家5A级旅游景区,其主出入口及几个主要停车场均位于南六公路东侧。由于来园的车辆主要流向为北向南方向,需通过南六公路-人民西路交叉口掉头入园,导致南六公路拥堵严重。通过野生动物园入园交通现状问题分析,提出了改善入园交通的总体策略,并介绍了建设专用定向匝道,实施停车场改造等具体的工程实施方案。     

基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法

目前预定义几何集方法主要用于平行车位和垂直车位2种类型的泊车路径规划,对于未涵盖的停车位种类而言则存在无法规划泊车路径的问题,使得自主泊车系统对于能够泊入的车位种类存在局限性。为了设计斜列式泊车方式用以提高自主泊车系统中车位种类的覆盖率,提出一种基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法。首先,提出了斜列式C字形泊车路径规划方法,利用几何学设计一种圆弧相切斜线的路径,并通过多项式建模表征任意角度停车位下的斜列式C字形泊车路径;其次,通过分析泊车路径与停车位中可能发生碰撞的关键点之间的距离,构建了泊车路径碰撞约束模型,以此分析不同规格停车位下约束条件的参数,从而获得规划路径安全区域;然后,结合拓扑地图信息与斜列式C字形泊车路径规划的碰撞约束模型,获得合适的泊车路径起始点范围,继而生成与全局路径无缝衔接的安全泊车路径;最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证此方法的有效性,并通过实车试验证明实用性。结果表明：所提方法针对任意规格的斜列式停车位,均能有效地规划出无碰撞条件下的斜列式泊车路径;同时,车辆能够良好地跟踪所规划的路径,实现精准泊入停车位,证明所提方法能够提高自主泊车系统中停车位种类的覆盖率,并大幅度提高自主泊车系统的实用性。     

考虑共享停车的用户出行选择研究

为探讨共享停车的出现对用户出行选择的影响,将出行者划分为共享停车和普通停车两种用户类型,分别构建停车阻抗函数,并基于分层Logit(NL)建立停车和路径联合选择结构模型.进一步提出带有两种停车方式的随机用户均衡模型,并改进相继平均算法对模型进行求解,通过算例分析发现预约费用从4元变化到12元时,共享停车需求量从378辆...