非均衡网络交通流动态演化规律研究

为描述非均衡网络交通流实际成本-流量状态,考虑置存成本和路段行程时间,建立行程时间动态函数,将其引入用户均衡模型,构建基于出行总成本动态、路径流量动态、路段行程时间动态的交通流演化模型。利用简单网络,采用四阶龙格库塔方法对建立的模型进行数值模拟。动态模型弹性需求下,出行成本调整范围由大到小,趋于平衡值;路径流量迅速增加后,以较小调整范围,趋于平衡值;路段行程时间迅速增加后,逐步趋向于平衡值。固定需求下的出行成本、路径流量、路段行程时间均是反复调整多次后趋近于平衡值,调整范围缩小,次数增加。算例模拟结果表明,模型能够描述网络交通流从一种非均衡状态到另一种非均衡状态的动态调整过程。     

应急车辆延误情况调查及应对措施研究

因交通拥堵而造成的应急车辆救援延误导致悲剧事件频发。为了解应急车辆救援延误的情况并研究应对措施,以普通机动车驾驶者为对象进行问卷调查,针对驾驶者对应急车辆的认识和对应急车道的占用情况,驾驶者在驾驶过程中对应急车辆是否避让,以及避让方法进行调查。然后利用SPSS数据统计软件筛选出对驾驶者驾驶行为影响权重较大的特征变量,并基于Logistic模型建立了驾驶者特征与占用应急车道和避让应急车辆行为的模型。在此基础上提出相应的应对方案,利用Vissim仿真软件对解决方案进行仿真。结果显示:对有一定驾驶年龄并有本科以上学历的青壮年的驾驶行为对应急车辆延误有较大影响,且正确的避让方法能明显地减少应急车辆的行程时间。     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.     

济南市BRT-1号线行车速度特性分析及改善建议

快速公共交通作为1种新型的公交模式,因其投资少、建设周期短、见效快等特点已被作为解决城市交通拥堵问题的有效方式.济南中央岛封闭站台式BRT-1采用封闭式站台,具有BRT专用车道,相比常规公交具有较高的运输效率,然而BRT-1车辆在运行中也存在诸如运行速度相对低下等问题,采用人工调查及便携式GPS调查数据,从行车速度特性曲线,站间行程速度与全程行程速度以及时变特性,空间特性方面对行车速度进行了分析,并对济南市中央岛封闭站台式BRT-1车辆运行方案提出了几条建议.     

中美城市交通模型现况评估

交通需求模型预测未来一个区域内对交通系统的需求.这些模型是辅助交通官员与专家对重大交通项目投资和政策策略作出理性决定的重要工具.根据本刊2008年第1期对中国具有代表性的几个城市交通模型系统的示例介绍,对中国目前的交通模型研发、数据及应用进行总结,并比较了中美交通模型的差异.通过对现阶段中国交通模型建设和使用的深入了解,并结合已有研究和实际工作经验,对中关交通模型及其相关的工作进行系统性和前瞻性的讨论.     

基于有限理性满意决策原则的出发时间选择模型

通过对交通行为建模的经济学假设进行分析,认为经济学研究方法可以应用于交通科学,但完全理性假设不符合交通行为的决策规则。为此,引入有限理性满意决策原则构建出发时间选择模型。建模的基本思路是设定驾驶员决策目标为满意到达时间,将决策范围限制在满意的最早和最晚到达时间所构成的效用区间,寻求区间效用最大化。     

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于"基础设施即服务"的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度.在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资...     

行为导向教学法在《汽车机械基础》教学中的实践

《汽车机械基础》是一门专业特性和职业特性非常突出的重要专业基础课。文中在分析课程结构特点和行为导向教学法内涵的基础上,对行为导向教学法在汽车机械基础中的应用进行了深入研究,并对存在的问题进行了分析和探讨。     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

Application of Lagrangian relaxation approach to α-reliable path finding in stochastic networks with correlated link travel times

This study investigates the important problem of determining a reliable path in a stochastic network with correlated link travel times. First, the distribution of path travel time is quantified by using trip records from GPS probe vehicles. Second, the spatial correlation of link travel time is explicitly considered by using a correlation coefficient matrix, which is incorporated into the α-reliable path problem by Cholesky decomposition. Third, the Lagrangian relaxation based framework is used to handle the α-reliable path problem, by which the intractable problem with a non-linear and non-additive structure can be decomposed into several easy-to-solve problems. Finally, the path-finding performance of this approach is tested on a real-world network. The results show that 15 iterations of calculation can yield a small relative gap between upper and lower bounds of the optimal solution and the average running time is about 5 s for most OD settings. The applicability of α-reliable path finding is validated by a case study.