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.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

路侧公交专用车道模式下右转交织长度建模

在设置路侧公交专用道的交叉口处,可通过划定交织区的方式允许右转车辆借用一定长度的公交专用道通行.合理规划公交车与右转车的交织区长度有利于提高借道右转的通行效率,减少在交织区前的排队车辆数从而降低道路混乱程度,保障公交车的专用路权.本文分析了公交站点影响下的公交车车头时距分布,建立了右转车穿越交织区长度计算模型,并结合实际调查数据进行了算例分析和模型验证.研究成果可为公交优先条件下的交叉口空间优化设计提供理论参考.     

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.     

信号控制下人行横道宽度优化模型

为了提高行人过街安全,本文分析了信号控制下行人过街的时空分布特性,研究行人过街空间区域最大宽度与时间和人行横道纵向位置映射关系;通过对行人流量和分担率两因素的分析,对行人过街空间区域特性进行数学描述,根据实测数据并利用轨迹提取技术获取行人时空数据,建立了满足过街时间约束下的人行横道宽度优化模型;最后利用长春市4处人行横道的行人过街时空信息,以群体过街时间为验证指标对模型进行了验证,结果显示,利用本文建立的人行横道宽度优化模型所确定的行人过街时间在3处地点分别减少5.60%、3.29%和2.58%.本文建立的基于时空安全的人行横道宽度优化方法可为人行横道宽度的设计提供理论参考和技术支持.     

加强高职生就业指导工作的几点思考

就业是高职院校的生命线,就业率直接关系到高职院校的生存和发展。因此必须加强高职生就业指导工作, 提高高职生就业指导工作水平。为此,应实现高职生就业指导工作的全程化、专业化、全员化。     

基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法

为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发,提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s^-2的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾”特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。     

一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究

GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。     

大型会展中心交通组织设计研究

对城市大型会展中心进行合理交通组织设计,尽可能减少大型会展中心对周围道路的交通压力,以提高会展中心内外的通畅水平,同时减少城市交通的压力。文章从大型会展中心本身的交通需求特点出发,给出了大型会展中心的交通发生吸引量预测模型,并在此基础上给出了大型会展中心这类建筑的交通组织设计方法及流程,并以成都市"世纪城"新国际会展中心为实例,对其进行交通组织设计,给出切实可行的方案。     

水上交通安全宏观分析

分析了水上交通安全和宏观因素的关系,指出了进行水上交通安全宏观定量分析的可行性和存在的问题,结合目前宏观水上交通安全分析和评价的研究现状,提出了可行的研究方向。