信号控制交叉口左转非机动车过街模式适用性

为分析信号控制交叉口两种左转非机动车过街模式(机动车和非机动车一体化模式以及行人和非机动车一体化模式)的适用条件,在动态交通条件下,定量分析两种模式对典型两相位和四相位信号控制交叉口通行效率和安全性的单独与综合影响.在通行效率方面,选取机动车通行能力作为评价指标;在安全性方面,引入一个可比选交通设计方案的指标——交通当量冲突.通过理论与实例分析,从通行效率和安全性两方面给出了两种模式的适用性.结果表明:两种模式在上述方面均有单独优势;两相位信号控制交叉口,在相应的左转非机动车和机动车交通量条件下两种模式均能同时提高交叉口通行效率和安全性;四相位信号控制交叉口,两种模式均不能同时起到积极作用.     

基于乘客感知的常规公交服务质量评价方法

针对当前城市常规公交服务质量评价的理论研究与实践多侧重设施指标水平的统计分析,而对公交服务主体——乘客感受考虑不足的现状,引入“顾客感知服务质量”的概念.提出了以乘客感知和期望之差为基本依据的常规公交服务质量评价方法,建立了公交服务质量评价体系.选取上海市北安跨线和成都市119路公交线路为案例,通过分析实际调查数据,量化评价了两条公交线路的服务质量,验证了评价方法的可行性与有效性.案例研究表明,票价、候车时间、车内空间、换乘便利性是公交服务亟待改善的问题.     

城市交通运输效率评价

通过对城市交通运输效率的分析评价,能直观的得出各因素对城市交通运输效率的不同影响,针对性地解决城市交通问题,提高交通运输效率,缓解交通拥堵.从城市发展及交通畅通性角度,采用定性的层次分析法与定量的广义函数法结合,以成都市交通运输效率评价为例,进行了分析评价并提出提高交通运输效率的建议.     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性.     

公交专用道停靠站通行能力模型分析

为了更准确地计算公交专用道停靠站通行能力,以道路通行能力理论为基础,分析影响停靠站通行能力的关键因素,对该模型提出优化和调整,并通过实例分析进行验证,得出符合中国实际情况的公交专用道停靠站通行能力改进模型.     

旋转角对道路交通逆反射材料测试的影响研究

通过对逆反射相关术语定义和测试系统的分析研究和不同旋转角下反光膜光度性能的测试计算,认为旋转角是逆反射测试技术中的重要术语,对逆反射材料测试的影响十分显著.在逆反射材料测试中引入旋转角,将规范和完善逆反射测试方法,消除因材料方向性而造成的光度性能测量误差,指导对反光膜等逆反射材料的质量评价和正确使用.     

基于人口迁徙大数据的城市对外交通客运方式优势出行距离研究

为提高我国城市对外交通中客运多方式协同运行效率,优化客运资源配置,依托人口迁徙大数据,建立量化分析城市对外交通客运方式优势出行距离的方法. 提出用绝对优势出行距离和相对优势出行距离来表征优势出行距离,分别构建城市对外客运方式的绝对优势出行距离模型和相对优势出行距离模型;利用人口迁徙大数据,绘制基于出行距离的客运方式分担率曲线,对优势出行距离模型进行求解. 结果表明,我国城市对外交通中公路、铁路、航空客运方式的绝对优势出行距离分别为[8, 119] km、[119, 1 594] km和[1 594, 3 000] km,相对优势距离分别为[8, 463] km、[318, 983] km和[2 477, 3 000] km.     

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.     

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研究了高峰时段列车运行的衔接协调对换乘站候车客流量的优化问题。首先分析了换乘站各站台候车客流的组成因素,确定出各运行方向的换乘站台内客流量随时间变化的规律。然后,以时段内换乘站候车客流量的最大值最小为目标,建立优化模型。模型以站台最大可容纳候车人数为约束条件,以各方向列车在换乘站的到达时刻为调整对象,实现了高峰时段换乘站内聚集客流的优化。最后,针对验证案例,设计了遗传算法进行求解,得出了协调较优解,并给出与较劣解的对比分析。结果表明,该优化方法能够有效降低换乘站内的候车客流人数,可为网络化的优化协调工作提供参考。     

应用于换道预警的驾驶风格分类方法

针对不同驾驶风格驾驶人对换道预警需求存在差异的问题,采用视觉传感器、 雷达传感器、GPS、车辆 CAN 总线数据采集系统,基于小型乘用车搭建了实际道路驾驶行 为试验车.通过对多名驾驶人进行实际道路自然驾驶试验,选用跟车时距、换道时距、超速 频次、换道过程最大方向盘转角等参数,采用模糊评价法建立了驾驶风格离线分类模型, 实现了将驾驶人分类为冒进型、比较冒进型、比较谨慎型、谨慎型四类.采用换道安全性相 关参数对模型进行验证. 结果表明,随着驾驶人谨慎程度的增加,换道安全性评价参数更 倾向于安全,驾驶风格分类模型与实际换道安全性评价参数之间呈现良好的一致性.