基于 BRT 站台乘车诱导的公交车辆载客均衡模型

针对公交站台乘客乘车诱导的问题,以公交线路载客均衡为目的,建立了乘客 乘车诱导模型,实现了最佳乘客乘车诱导方案的编程求解.本文通过建立单条 BRT 线路 车辆载客模型,组合形成了整个区段的 BRT 线路车辆载客模型,建立了一种面向载客均 衡的 BRT 站台乘客乘车诱导模型.理论与算例分析表明,该模型可以生成最佳的乘客乘 车诱导方案,能够实现 BRT 区间线路的载客率均衡,将填补当前公交站台乘客乘车诱导 研究领域的空缺,具有广阔的应用前景与重要的现实意义.     

停车诱导信息系统诱导策略的评价指标体系研究

从评价目标出发,根据综合评价指标体系构建原则,提出评价指标体系构建的基本过程,并结合调查整理出评价指标体系,在此基础上,建立区域停车诱导系统综合评价的二层评价指标体系,并对各指标分别进行分析。     

困境区域范围及其控制对策研究

在道路交通中,由于困境区域的存在,导致了部分车辆驾驶员无意闯红灯行为的发生。为了减少此种状况的出现,本文通过分析研究影响困境区域范围的四个主要因素,提出控制建议并通过驾驶员反应时间因素t的调整．重新给出困境区域范围的计算公式。通过实例计算,分析出困境区域的具体位置及范围,提出在路面特定位置标出提示标志,帮助驾驶员在即将进入黄灯期时,根据其与提示标志间的相对位置关系,客观快速地做出行驶或制动的决策代替主观经验的判断。结果表明,在路口限速为30km／h,单个车道宽3．5m．车长3．5m~5m的情况下,若黄灯时间为2s,则困境区域范围为7．98m＊3．5m≤Skl≤9．48m＊3．5m,若设置成3s．则困境区域范围则缩小为0．31m＇3．5m≤Sk2≤1．19m＊3．5m,应在此处标示困境区域提示带,并在距离路口停车线40．91m处设立减速提示牌。     

指路标志信息连续性评价模型

为了评价道路网中交通指路标志信息的连续性,根据指路标志信息的影响范围将道路网划分为两层次,利用有向图理论建立了路网模型。结合交通标志指路信息的设置与路径中的转向决策点,引入指路信息项系数与指路信息设置率,建立了指路标志信息连续性评价模型。研究结果表明:在两层次路网上设置指路信息能较好体现出行者寻路过程的规律与寻路过程的心理特征;当指路信息缺失时,仍能通过对路径决策点的转向概率选择特征进行特定路径连续性的量化评价;当路径的指路信息设置率与指路信息项系数均大于50%时,路径具有较好的连续性。     

高速公路左出口交通标志设置方法研究

对高速公路左出口的产生原因、交通运行状态以及容易引起交通事故的原因进行了详细分析,在此基础上,根据高速公路左出口的容易识别程度,分别给出了高速公路左出口交通标志版面及结构的设计方法。针对规范规定的交通标志提前预告距离不能满足要求且交通标志提前预告距离很难通过计算确定的特点,提出了应用仿真方法来确定交通标志提前预告的距离,给出了仿真的基本流程及数据处理方法。     

基于驾驶员认知特性的汉字指路标志字高模型研究

以标志视认过程分析为基础,基于驾驶员认知特性推导了汉字指路标志字高模型,通过大量特殊设计的室内模拟试验和室外实际驾驶试验,以当前我国驾驶员认知特点和交通环境特点为基础,确定了模型中的关键参数。经实车试验验证,该模型符合中国驾驶员对汉字标志的认知习惯,模型计算结果与实车试验结果具有较高吻合性。     

国家高速公路网交通标志改造工艺探析

近年来,随着越来越多的道路由建设阶段进入维护阶段,交通管理者对交通标志的质量越来越重视,社会对环保及职业健康越来越关注,国内的交通标志翻新工艺也在不断地改造和创新,其将逐步摆脱繁重的体力作业,向更加专业化、规模化、自动化以及环保的方向发展。     

城市快速路指路引导标志的设置研究

关于快速路指路引导标志的设置,当前国内各城市多是参考城市干路进行单一、近距离的路名指引,这就使道路指示不清的现象屡有发生,严重影响了城市快速路骨干交通功能的发挥。快速路作为城市最高等级道路,其指路标志的等级也应高于一般城市道路,为此提出出口＂三级指引＂、入口＂两级指引＂的指路标志设置方法,可供同行参考借鉴。     

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现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

Route Choice Behavior Model with Guidance Information

Using modeling and simulation methods, the driver's route choice behavior under guidance information is explored based on the combination of the decision field theory (DFT) and Bayesian theory. First, based on the Bayesian theory, a road condition dynamic updating model is presented in light of the guidance information and the driver's previous travel experiences. Then, the route choice behavior model under guidance information is formed by the fusion of the process-oriented vehicle dynamic route choice model and the road condition dynamic updating model. The developed model describes a driver's propensity to comply with received guidance information in terms of the interaction between perceived unreliability of the information, his previous travel experiences, preference for different road alternatives, decision-making speed/quality, and route selection criteria. The simulation results show that the combination of the DFT and Bayesian theory can effectively explain the driver's travel dynamics behavior.