信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

基于系统动力学的大连市出租车保有量预测

采用系统动力学模型,找出影响出租车规模内外因素间的因果关系,包括经济、人口、机动车保有量、出行需求、政策等.在系统结构分析和因果反馈分析的基础上建立了出租车系统,以大连市出租车相关统计数据进行仿真计算,分析了不同的发展政策对出租车系统的影响,提出相应的建议和对策.     

城市交通与信息化

信息技术的不断发展为城市交通运行改善带来新的契机,城市交通与信息化是一个对中国未来城镇化模式影响非常深远的命题。首先从道路交通管理、公共交通服务、交通综合信息平台等六个方面阐述中国交通信息化的发展状况,总结交通信息化在信息采集、数据分析、决策支持、信息发布以及社会关注五个方面的发展趋势。指出交通信息化应更关注城市交通、都市圈交通的特点,在认识城市交通本质和服务对象的基础上进行总体设计。最后,强调智能交通信息化发展目标应与城市整体发展目标相一致,应考虑公众、企业、政府层面的不同诉求进行交通信息化的顶层设计。     

加法与减法——中美城市交通综合治理的观察和思考

基于对中美城市交通的观察和思考,阐述不同的城市用地模式决定了不同的大众出行方式选择。借鉴美国的经验与教训,结合中国城市现状和发展需要,寻求缓解城市交通拥堵的方法与措施。指出中国大城市,特别是特大和超大城市,应重视公共交通系统的结构调整和完善。一是继续大力发展具有较高机动性和大运量的高铁、地铁和轻轨系统,构筑城际直达以及沿主要交通走廊布线的轨道交通网络层次;二是在此基础上,梳理地面巴士系统,使之定位于满足可达性需求的支线集散网络层次。最后,还探讨了其他一些相关措施,以减少低速、低效出行,做好综合治理城市交通的"加法"与"减法"。     

考虑出行者习惯与利他性偏好的自动驾驶网约车使用意向模型

为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效...     

基于城市文化生态下的交通系统规划设计思考

本文主要是通过分析城市不同功能的模块的内在属性,探究城市交通系统如何在适应城市文化生态系统的情况下,通过合理的规划设计,实现自身功能的最大化,其次详细的阐述了为何要将城市的文化生态系统融合于如今城市快速发展建设中融合,最后针对城市不同功能模块提出了相应有效的交通规划设计思路。     

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

珠江航务管理局召开2021年工作会议

会议指出,"十三五"期珠江水运发展取得了六大成就,一是坚持补短板、疏堵点,黄金水道基础设施建设实现重大飞跃.二是坚持转思路、布新局,服务国家发展战略迈出重大步伐.三是坚持建机制、强协调,带动区域经济社会发展取得重大进步.四是坚持攻难点、重实效,珠江水运体制改革取得重大突破.五是坚持大保护、守底线,珠江水运绿色和安全发展...     

考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法

在实际配送过程中,考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状,以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点,将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中.同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本,以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型,...     

建成环境对城市交通事故严重程度影响研究

针对城市交通事故分析中缺少建成环境因素的系统考虑,以密度、多样性、交通设计、可达性及公共交通临近度等5个维度表征建成环境,同时考虑个体行为、道路情况、事故类型及自然环境4个方面,运用机器学习算法建立融入建成环境因素对城市道路交通事故严重程度影响分析模型;并以重庆市某区的事故数据进行实证分析。研究结果表明：建成环境变量对事故严重程度有较大影响;从变量重要度排序来看,土地利用混合度(14.29%)、快速路及主干路密度(12.43%)、次干路及支路密度(11.54%)、人口密度(11.35%)与可达性(10.96%)的影响程度较高,累计重要度达60.57%;同时各变量与事故严重程度呈现出非线性关系。