北京市旅游交通方式选择行为研究

为防止北京市旅游高峰期间景区周边交通混乱以及城市交通路网负荷增加,选取北京市三 处景点进行问卷调查,将游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数及同伴类型等数据作为影响游客交通方式选择的因素。与此同时,对所需数据进行有效性检验,进而分析不同游客的出行方 式特性,利用非集计模型对游客的交通方式选择行为进行研究。结果显示：游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数以及同伴类型这几类因素对游客的交通方式选择的影响均显著,并得到游 客对私家车、出租车、地铁及公交车这四类交通方式选择的比例,分别为17%, 7%, 54%, 22%。研究表明,北京市旅游交通方式的需求以公共交通为主,尤其是对轨道交通的需求,为此建议进 一步加大北京市旅游公共交通系统建设,提高旅游交通的服务质量。     

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。     

多Agent强化学习下的城市路网自适应交通信号协调配时决策研究综述

相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市 路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多 Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在 的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路 网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细 致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交 通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度, 融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提 升决策的系统性。     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

公共自行车多层次分区调度方法研究

公共自行车发展的制约性问题在于调度滞后,服务水平无法满足用户需求.从时间分布和空间分布两方面分析了公共自行车高峰期潮汐需求规律及其与用地类型的关系.创新地提出以上层调度区域、调度小区和站点为主的多层次分区调度方法.在详细分析了各层次分区流程及相关参数的基础上,提出结合虚拟小区与有时间窗的多目标优化调度模型解决区间调度问题,并且建立了小区内调度的最优路径模型.形成区间灵活调度,区内路径固定的半确定调度体系.案例证明该方法具有较强的可操作性.该方法在保证高峰期及时调度,减少不必要的绕行和拥堵时间,提高调度效率,减少盲目性等方面具有重要意义.     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

地铁车站站台火灾影响分析与人员疏散研究

掌握地铁车站站台火灾对人员的危害性及其发展规律是确保安全运营和人员高效疏散的前提.本文在计算流体动力学的基础上,结合Pyrosim仿真软件构建地铁车站站台火灾仿真模型.分析了站台内火灾烟气的扩散规律,并在此基础上根据热释放速率、火源数量及位置,以及排烟速率的不同设计火灾场景,探索这些因素变化对火灾发展的影响,并结合通风策略对人员疏散时间和速度进行比较分析.所得研究结论为站台火灾发生时的应急措施和人员疏散提供依据.     

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.