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.     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

基于OpenStreetMap的城市自行车网建模与多判据路径规划

自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案.     

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.     

个体对通勤时间的态度和偏好视角下的职住空间失调

研究职住空间失调能够帮助我们更好地理解个体对职住分离的态度和偏好,并有助于在制定政策时考虑通勤者更真实的需求和期望.本次研究采用理想通勤时间和实际通勤时间的匹配程度来度量职住空间失调,并以昆明市为案例进行了实证研究.描述性统计结果表明,大多数通勤者认为他们的职住空间是失调的,有41.04%的通勤者遭受重度空间失调.进一步,基于序次Logistic回归模型分析了职住空间失调的影响因素.结果表明,出行方式、居住区位、年龄、受教育程度和家庭有无小孩对职住空间失调有显著影响.同时,由于个体对通勤时间的态度和偏好的异质性,更长的通勤时间并不总是意味着职住空间更加失调.     

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.     

信号倒计时影响下的进口道交通流分析与建模

为揭示信号倒计时对驾驶决策行为的影响,本文基于实测数据对信号控制进口道各断面的车速分布特征进行了分析,研究发现临近停车线处于不同断面位置的车辆行驶特性由于信号倒计时的有无及剩余绿灯时间的影响而存在差异.提出了考虑信号倒计时下驾驶心理的元胞自动机模型,通过数值模拟剖析了不同时空条件(位置、车速与剩余时间)下微观驾驶心理与行为对中观交通流的作用机理.结果表明,该模型可较好地刻画信号灯控制下城市进口道路车辆运行特性.     

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.     

城市轨道交通列车控制仿真模型研究

列车运行控制系统的应用,有效地提高了城市轨道交通的运行效率.由于缺乏相关的技术参数,应用传统牵引计算理论方法的列车运行控制仿真系统,若未充分考虑系统控车的特性,在工程应用中控制的精度将无法保证.本文着重考虑信号系统工程设计的限制条件,将列车的加减速性能和速度控制策略作为主要研究对象,构建基于能量守恒原理和信号控制条件的列车速度控制仿真模型.在此基础上设计仿真模型,实现所需要的系统功能结构和仿真流程,并开发形成软件系统.在实际运行线路案例研究中,与采用通用列车运行仿真系统获得的结果比较,验证本文所建仿真模型的精度和工程适用性.