基于元胞自动机的城市道路仿真系统

为解决实时交通仿真系统对计算效率的要求，本文提出一种针对交通信号控制下城市道路路段的元胞自动机模型。在模型中采取了适合城市交通特点的元胞空间划分和时间步长方案以及元胞更新规则。本文还给出基于此模型的一个小型仿真系统的软件体系结构。另外，本模型还能反应出驾驶员的进取性（aggressiveness）的状况，并对驾驶员存不同进取性下对变通的影响做了研究。通过现场采集的交通数据和CORSIM仿真平行的对比试验表明本文提出的模型在路段平均速度意义下与实际变通数据符合较好，并具有较高的运行效率。     

A study of carpooling behaviour using a stated preference web survey in selected cities of India

This paper analyses how people perceive the idea of carpooling and evaluate preferences while making a decision to join a carpool. Analysing data from a web-based stated preference survey in India reveals that cognitive attitudes play a significant role in evaluating the perceived advantages and disadvantages of carpooling whereas intentions to carpool are associated with perceived negative evaluations. A factor analysis identifies two latent attitudinal factors: a ‘time–convenience’ factor that discourages carpooling and a ‘private–public cost’ factor that encourages carpooling. The study analyses the influential attributes – extra travel time, walking time to reach meeting point, waiting time at pickup point and cost savings – as explanatory variables for the utility of carpooling. Cost savings prove to be the most significant attribute when combined with other attributes, followed by extra travel time. The study provides the implications to policy-makers of designing promotional tools to improve the propensity of carpooling among single occupant vehicle drivers.     

A Comparative Study of Three Multivariate Short-Term Freeway Traffic Flow Forecasting Methods With Missing Data

Short-term traffic flow forecasting is a critical function in advanced traffic management systems (ATMS) and advanced traveler information systems (ATIS). Accurate forecasting results are useful to indicate future traffic conditions and assist traffic managers in seeking solutions to congestion problems on urban freeways and surface streets. There is new research interest in short-term traffic flow forecasting due to recent developments in intelligent transportation systems (ITS) technologies. Previous research involves technologies in multiple areas, and a significant number of forecasting methods exist in the literature. However, most studies used univariate forecasting methods, and they have limited forecasting abilities when part of the data is missing or erroneous. While the historical average (HA) method is often applied to deal with this issue, the forecasting accuracy cannot be guaranteed. This article makes use of the spatial relationship of traffic flow at nearby locations and builds up two multivariate forecasting approaches: the vector autoregression (VAR) and the general regression neural network (GRNN) based forecasting models. Traffic data collected from U.S. Highway 290 in Houston, TX, were used to test the model performance. Comparison of performances of the three models (HA, VAR, and GRNN) in different missing ratios and forecasting time intervals indicates that the accuracy of the VAR model is more sensitive to the missing ratio, while on average the GRNN model gives more robust and accurate forecasting with missing data, particularly when the missing data ratio is high.     

北京奥运智能交通管理系统建设与应用

奥运交通组织与安全保障,对北京奥运会成功举行起着至关重要的作用。在保证城市交通正常运行的同时,完成繁重、复杂、高标准的奥运交通组织,必须拥有一个功能强大的技术支撑系统——奥运智能交通管理系统。本文介绍了北京奥运智能交通系统的建设与应用情况。     

城市道路拥挤收费实施时机确定方法研究

道路拥挤收费问题涉及交通工程、运输经济、决策博弈等多个研究领域,是广受关注的综合性课题。在弹性需求的多类型用户双层规划次优收费模型的基础上,通过研究不同OD下社会净效益的变化情况,提出了确定拥挤收费实施的OD区间范围和最优点的方法,为找到拥挤收费的合理实施时机提供了理论分析手段。结合上海市中心区道路状况数据,进行了实例分析,验证了方法的有效性。     

基于TDM的出租车供需调控方案研究

交通需求管理（TDM）是能从根本上解决城市交通问题的策略,具有现实的意义。针对成都市出租车供需现状,运用系统的思想对各供需调控方案进行评价比选,分析交通需求管理的必要性并提出针对出租车的交通需求管理的具体措施,可为解决出租车的供需矛盾提供参考。     

成都市道路交通安全分级规划方法

交通安全管理是个多层次的分级管理系统与层次化行为综合体,每一级都是个完整的系统,都有自己的控制目标和特点,而国内外交通安全管理规划往往忽视这一点,造成对策普遍存在非完美性、非灵活性和强制性等缺点。根据系统的等级性、层次性等机理,采用“物理-事理-人理”系统方法,将交通安全系统划分为“四维”体系：时间维、空间维、功能维与行为维。基于此划分,按照交通安全规划、设计、管理、维护与评价以及交通事故预防、交通安全保障、交通事故救援与交通安全管理评价两条主线对交通安全进行分级规划,并以成都市交通安全为对象进行分级规划方案设计,期望以此方法来实现交通安全有序化管理与有效管理。     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

行车综合自动化系统联动的工程实现方法

将列车自动监控系统(ATS)、电力监控系统(PSCADA)、环境与设备监控系统(BAS)等深度集成为行车综合自动化系统,使得联动的实现变得更加方便.论述基于北京地铁6号线行车综合自动化系统联动的实现原理、功能设计方法和工程实现方案,说明使用联动功能矩阵的设计方法有利于工程实施、软件开发和工程归档,介绍这种方法在北京地铁6号线得到成功应用的情况.     

基于地图API技术的道路拥堵点交通运行状态分析

以东阳市老城区为例,提出应用地图API技术进行道路拥堵点交通运行状态分析的一般流程。首先,按照一定时间间隔分别截取研究范围的实时路况地图,根据路况颜色和持续时间识别道路拥堵点;其次,将研究范围划分成一定数量的网格,利用地图API技术批量获取各网格中心至拥堵点的预估通行时间,评估当前时刻下拥堵点的可达性;最后,获取堵点周边道路各时段的平均行程速度,评估道路运行状态的时间变化特征。通过地图API进行道路堵点识别和运行状态分析,能够大大减少研究者的前期工作量,为后续研究分析提供相对准确的基础数据。