基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响.本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素.而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者I、II、III和IV型).运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个...     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。     

城市轨道交通线路单向阻塞条件下的交路调整及优化分析

分析了城市轨道交通线路单向阻塞条件下的行车交路方案、交路特点、适用条件以及优缺点。结合天津轨道交通2号线的运营实例,对“单侧小交路+单线双方向”、“双侧小交路+单线双方向”2种行车调整方案的组织流程进行分析,探究了2种方案下单线双方向的列车发车间隔,以及行车值班员的工作量。基于上述2种方案提出了列车混跑的优化思路,以期为现场运营管理提供参考。     

道路交通统计生命价值测算模型及其验证

基于参数服从SB分布的混合Logit 模型进行道路交通统计生命价值的测算研究. 首先，结合意愿选择法和正交实验法设计出行路径选择调查问卷；然后，基于死亡风险系数服从对数正态分布和SB分布的混合Logit 模型，构建统计生命价值测算模型；接着以大连市私家车出行者为调查对象获得调查数据，并利用Monte Carlo 仿真方法进行模型参数标定；最后，对模型进行比较分析，并获得统计生命价值的测算值. 研究结果表明：死亡风险参数服从限制域为(0.0, 0.5)SB分布的混合Logit 模型，精确性更高且更合理；道路交通统计生命价值测算值为 105.76万元，这一结果可以作为道路交通安全项目经济评价的参考数据.     

Active school travel: homogeneity or heterogeneity? That is the question

ABSTRACT

To explain and predict active school travel (AST), most studies have not investigated to what extent considering taste heterogeneity is an important influence on AST share. The main aim of the present study was to evaluate whether considering unobserved taste heterogeneity through mixed logit models – including random coefficient and random coefficient analysis (RCA) – materially improves/influences the AST prediction compared to a simpler model – the multinomial logit (MNL) model. The database comprises 735 valid observations. The results show that, with a 10% increase in perceived walking time to school, the MNL model predicts that the AST share would decrease by 7.8% (from 18.9% to 17.4%) while the RCA model predicts that it would decrease by 8.5% (from 18.9% to 17.3%). Thus, the expected share of AST is overestimated by MNL by one-tenth of a percentage point. Although there might be random taste variations around perceived distance to school, it seems the other important policy-sensitive variables, such as safety perception, homogeneously impacts on the AST share across households with different socioeconomic and built environment characteristics. Our empirical assessment suggests that considering taste heterogeneity does not necessarily improve the accuracy of analysis for the aggregate share of the AST concerning policy-sensitive variables.     

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系，以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标，构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题，以及优化班列时刻表的子问题，通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点，设计改进策略，使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后，通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率，利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性，制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

基于混合整数非线性规划的接驳公交优化模型

接驳公交线路设计与运营方案优化是轨道交通与地面公交协同发展的研究课题之一，本文分析其在模型构建、规划方法及模型算法等研究方面的不足。以问题为导向，构建基于混合整数非线性规划的接驳公交协同优化模型，通过对模型重构进行求解。并通过实例分析验证模型和算法的有效性。结果发现：第一，以往研究中将线路设计与运营方案协同优化模型较少，本文统筹考虑接驳公交线路设计和发车频率优化构建模型；第二，以往研究中大多考虑多条接驳公交线路与1个轨道站点连接的单一目的地模式，本文通过增加“多对多”约束条件，使模型更加符合现实需求分配；第三，针对混合整数非线性模型求解困难的问题，本文通过模型重构，降低了计算 复杂度；第四，研究实例基于2个轨道站点和17个接驳公交需求点，得到2条接驳线路和相应发车频率，并通过与相同拓扑路网下应用深度优先搜索算法(DFS)求解结果进行对比分析，验证了本文所建协同优化模型的可行性和有效性。     

基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型

为研究混合交通流条件下山区双车道公路超车行为，确定关键影响因素与超车持续时间的关系。以云南省典型山区双车道公路为例，利用无人机采集超车行为视频数据，提取参与超车行为的机动车轨迹，构建超车行为变量指标体系，分析山区双车道公路超车行为特性；建立基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型，确定影响超车持续的关键协变量，并分析关键协变量与超车持续时间的定量关系。结果表明：混合交通流条件下，山区双车道公路平均超车持续时间为10.3 s，平均超车距离为201.3 m，由驾驶员的驾驶风格、较高的行驶速度及复杂的交通流条件共同作用所致；Log-logistic 加速失效时间模型对超车持续时间拟合效果最好，AIC和BIC分别为272.989和265.650，危险函数拐点约为13 s，说明超车行为在13 s前结束的可能性最大；影响超车持续时间的关键变量分别为超车距离和超车车辆与被超车车辆的初始速度差、最大横向距离、是否有对向车、被超车车辆长度和超车车辆类型，影响程度较大的协变量为超车车辆类型和是否有对向车，当超车车辆为货车时，超车持续时间增加了22.9%，当有对向车时，超车持续时间降低了17.8%。