基于站点爬虫数据的公共自行车系统时空特征分析

把握公共自行车使用的时空分布特征是优化公共自行车系统运行的前提.通过网络爬虫技术获取站点数据,定义了站点活跃度等指标,利用Dunn指数和Davies-Bouldin指数确定有效的站点活跃度聚类算法,引入全局Moran′s统计量和局部Moran′s统计量对站点使用情况进行空间统计分析,深入挖掘站点使用状况的时空分布特征.在对苏州市公共自行车系统的案例研究中,根据活跃度变化将站点聚为四类,发现一个站点的活跃度与周边13个(晚高峰)至20个(早高峰)以上的站点存在正的空间相关关系,可推测早晚高峰用户的平均骑行距离分别为2.2 km和1.7 km.研究结果还证实,虽然大部分站点的高峰期车桩比在空间上呈随机分布,但高车桩比站点分别聚集在几个不同的地区,低车桩比站点则集中出现在较大范围内,系统地揭示了站点间协调配合存在的问题.     

基于随机森林算法的内河船舶油耗预测模型

准确的船舶油耗预测模型是船舶实现各项航行优化措施的基础.以长江干线某旅游船为研究对象,通过安装信息采集系统获得了大量的船舶实时营运数据.通过理论分析得出影响船舶油耗的主要因素为风速、风向、水深、水流速度和船舶航速;改进了随机森林建模时参数的设置方法,提出一种变量的重要性测度方法;对去噪处理后数据进行系统抽样并进行归一化处理,得到建模的样本数据;把样本数据按0.7∶0.3的比例随机分为训练样本和测试样本,对训练样本采用随机森林(RF)算法建立油耗预测模型;通过模型预测测试样本的油耗值,与实测数据对比,结果显示预测误差低于6.8%,优于BP神经网络与支持向量机(SVM)的预测结果;分析模型中各变量的重要性顺序为:航速>水流速度>水深>风速>风向,利用偏相关分析得到了单个因素与油耗间的定量关系.     

基于双基站交通数据采集技术的假套牌车辆识别方法

假牌、套牌车辆对社会安全和交通运输行业的秩序造成了极大的负面影响,寻找快速有效的假套牌车辆识别方法十分必要.研究了一种基于射频识别(RFID)技术和图像识别技术结合的假套牌车辆识别方法.对同一处基站的RFID系统和视频抓拍识别系统采集的车辆车牌信息进行对比分析,得出疑似假套牌车辆.然后对多基站检测信息联合比对,相比于单基站,降低了疑似假套牌车辆的数量.选取南京市主干道上6个基站的检测数据作为实例,检测结果发现,通过5处基站检测的假套牌车辆比通过2处基站检测的假套牌车辆减少了210辆,降低了假套牌车辆的误检率.对建立的疑似假套牌车辆数据库验证分析,其正确率达到94.5%.相比较传统的方法,其具有覆盖范围大、不受时间限制、反应迅速等优势,可为交警部门查处假套牌车辆提供有力支撑.     

高速公路车辆典型交通违法行为危险度分级预警方法

高速公路不文明驾驶行为及交通违法行为的频发严重影响了高速公路交通流运行的安全与效率.基于采集的高速公路交通安全相关数据,对高速公路典型交通违法行为的危险度的分级预警方法进行了研究.针对高速公路的交通事故数据,以从恶劣天气、道路线形、违法类型的角度分析了道路交通事故与各类因素的相关性,在此基础上确定进行分级预警的影响因素.综合考虑在气象条件、交通状况、道路线形及各类违法行为,提出了层次分析与模糊评价相结合的方法,建立了针对高速公路违法行为危险性的分级预警模型,并用实际案例数据对模型的适用性进行了验证.结果显示,模型具有良好的适用性,所建立的分级预警模型可以为高速公路的主动交通预警及管理提供参考与支撑.     

先进驾驶辅助系统的接受程度及其影响因素分析

研究驾驶人对驾驶辅助系统(ADAS)的接受程度及其影响因素,有利于ADAS的推广和功能改善.招募46名被试,分2次驾驶未安装和安装有ADAS的车辆,行驶于武汉市典型道路各105km,并完成驾驶人基本信息和关于ADAS接受程度问卷.基于技术接受模型(TAM)分析驾驶人对ADAS的接受程度,应用方差分析方法研究驾驶人对ADAS接受程度的影响因素.结果表明,43名驾驶人对ADAS的接受程度均值为80.9%(SD=0.191);驾驶人的性别、年龄和驾驶经验对ADAS的接受程度没有显著性影响;ADAS类别对驾驶人的接受程度有显著性影响,驾驶人对于FCW系统的接受程度较高,而对LDW系统接受程度较低;道路类型对驾驶人的接受程度也有显著性影响,驾驶人在城市道路上对ADAS的接受程度最低.     

基于船种聚类的航道通过能力量化方法

为准确计算航道通过能力,针对单双向通航方式并存的混合通航航道,建立了基于船种聚类的航道通过能力量化模型.根据海港航道通航管理规则,对不同船舶种类进行分类,通过聚类算法确定船舶种类特征及其分布概率.与传统航道通过能力计算方法相比,对不同种类船舶所占航道资源分别附以不同权重,同时考虑船舶通航方式改变对航道通过能力的影响,能够更加准确地量化航道通过能力.应用天津港大沽沙航道数据进行了实例分析,目前航道实际月通过船舶约为1 905艘次,计算得到大沽沙航道月通过能力为2 350艘次,并且与港口公共混合通航航道通过能力计算结果4 455艘次/月相对比,前者的结果更符合实际情况,后者的结果明显大于实际航道通过能力.结果表明,基于船种聚类的航道通过能力量化方法能更加准确地反映航道实际情况.     

基于社会力模型的地铁站乘客上下车行为影响因素分析

在上下班高峰期,缩短乘客的上下车时间,更多乘客将会被送达目的地,从而可以提高现有地铁系统的载客能力.现有的国内外研究乘客上下车行为的文献,大多以全部乘客下车为前提进行研究,这与现实生活中只有部分乘客下车的现象不符.因此在社会力模型的基础上加入规定未下车乘客行为的等待模型,在等待模型中,未下车乘客倾向于停留在初始位置.模拟了部分乘客下车行为,并研究了乘客初始位置分布、上下车乘客比例、门的宽度等因素对部分上下车乘客所需上下车时间的影响.结果表明,车门宽度增加23.08%,最多可节约39.7%的上车时间和39.62%的下车时间;随着上下车人数比例不断上升,平均上车时间不断下降,平均下车时间不断上升;通过改变下车乘客初始分布位置,可以将乘客下车时间缩短至原来的72.16%.     

信息影响条件下考虑出行异质性的路径选择模型

出行者路径选择行为的研究对于预测城市交通流时空分布规律及维持网络经济、高效运转具有重要意义.为了探究多类型异质出行者路径选择行为的异同,研究了基于累积前景理论的多类别异质出行者路径选择模型.通过定义出行者参考点,引入考虑时间价值系数的风险敏感系数计算方法,以保证异质出行者拥有异质的风险偏好,研究分析了是否提供实时路况信息2种情境下常规通行者与通勤者路径选择行为的异同.数值算例表明,拥有较大参考点的出行者更倾向于保守地选择一条出行时间较长的道路,而其他人则更加冒险.此外,与通勤者相比,当备选方案均可以满足自身出行需求且自身参考点足够大时,常规出行者更愿意忽视风险,以获得更高的出行收益.     

基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.     

基于Breakdown概率模型的快速路匝道与公交专用道协调控制研究

延误是评价快速路协调控制方案的常用指标,然而由于交通流骤降(Breakdown)现象发生导致的车辆运行速度突变,使得基于延误指标的控制方案评价具有较大的不确定性.因此,引入Breakdown概率作为评价指标,并将其与延误指标进行结合形成综合性评价指标以解决该问题.本文以匝道控制和公交专用道设置作为协调手段设计4个协调控制方案,分别利用改进后的Breakdown概率模型及Integration仿真软件对4个方案进行基于Breakdown概率指标和延误指标的评价,进而结合2种指标形成综合指标对方案进行评价,并对以上3种指标的评价结果进行对比分析.分析结果表明,Breakdown概率指标与延误指标的评价结果具有不一致性,即该指标可对拥堵形成过程中的协调方案进行合理评价,而Breakdown概率指标与综合指标评价结果具有一致性.同时Breakdown概率指标可定量评价协调手段对Breakdown概率的影响,采取匝道控制会使得Breakdown发生概率下降约7%,而设置公交专用道则会使得Breakdown发生概率上升约12%.综合评价指标平衡了Breakdown概率指标与延误指标间的评价结果分歧,能够对控制方案进行综合性的评价.