基于均衡流量的城市停车费用优化模型

基于随机用户平衡原则, 分析了出行者的路径选择和停车选择行为, 建立了满足Logit关系的城市道路停车流量分配模型。基于收益管理思想, 以停车收益最大为决策目标, 建立了城市停车费用的双层规划模型, 并以7个节点和2个停车场的小型网络进行实例验证。分析结果表明: 当停车需求为10 000pcu·h^-1时, 随着停车场2停车费用的提高, 停车流量不断向停车场1转移, 停车场1在停车费用不变的情况下收益不断增加, 当停车场2的停车费用为4元·h^-1时, 总的停车收益达到最大; 当停车需求为20 000pcu·h^-1时, 随着停车费用的上升, 总的停车收益将持续增加; 2个停车场之间存在博弈关系, 停车费用存在纳什均衡点, 当停车需求为10 000pcu·h^-1时, 2个停车场的最优停车费用均为5元·h^-1; 当停车需求为20 000pcu·h^-1时, 2个停车场的最优停车费用均为最高限价10元·h^-1。     

高速公路车辆排队尾部交通事故时空分布特征

根据高速公路常发拥堵路段的交通流数据, 采用累计占有率法绘制交通流占有率波动曲线, 用来判断拥堵路段内车辆排队尾部轨迹, 分析了占有率、里程位置、时间间隔的关系, 确定了累计占有率曲线的拐点。分析了排队传播、消散过程中交通事故频数与时间、空间距离的关系, 对分布特征进行了统计分析。分析结果表明: 车辆在时间和空间上接近排队车辆尾部时, 发生交通事故的频数明显增加, 时间距离与空间距离以排队尾部为中心呈现正态分布, 不同行驶方向路段内正态分布曲线不存在显著差异, 但拥堵传播与消散过程的正态分布曲线存在显著差异。建立的事故发生概率的联合正态分布模型, 可用于预测排队车辆尾部附近的交通事故风险, 为实施动态交通控制以提高快速道路交通安全提供理论依据。     

公路交通标志反光膜逆反射系数衰减规律

对设置在交通运输部北京试验场的230个交通标志反光膜样本进行了连续13年的逆反射系数观测, 建立了不同颜色、不同类别的交通标志反光膜逆反射系数衰减值的预测模型, 分析了逆反射系数随设置时间的衰减规律。分析结果表明: 白色Ⅰ~Ⅲ类反光膜逆反射系数衰减值的预测模型分别为三次函数、对数函数、三次函数模型, 决定系数分别为0.581、0.732、0.559;红色Ⅰ~Ⅲ类反光膜逆反射系数衰减率的变化幅度分别为16.0%、28.0%、42.0%, 其他颜色反光膜逆反射系数衰减率的变化幅度小于21%。可见, 逆反射系数衰减值的二次函数、三次函数模型具有更好的拟合性, 不同颜色、不同类别反光膜的逆反射系数衰减规律存在显著差异, 但衰减均随着设置时间的延长而逐渐减缓。     

基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的鲁棒性, 提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法, 建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型, 有效利用自底向上的多级信息, 提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法, 以提取交通标志感兴趣区域, 并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明: 针对限速标志, 基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息; 基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息, 检测结果更加准确, 检测目标更加完整、均匀, 查准率为0.65, 查全率为0.8, F指数为0.73, 均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法; 基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集, 充分利用了CNN的海量学习能力, 更好地学习目标内部的局部精细特征, 提高了学习与识别能力, 总识别率为98.85%, 高于SVM分类器的95.73%。     

终端区空域结构调整对进场交通流的影响

根据终端区空域运行规则, 采用网络理论建立了终端区空域网络模型, 基于终端区航空器微观行为建立了空中交通流跟驰模型和等待模型, 基于NetLogo仿真平台进行了仿真试验, 分析了不同入度分布的空域结构对交通流的影响。仿真结果表明: 当密度小于等于0.075架次·km^-1, 速度大于等于0.04 km·s^-1时, 交通流处于自由相; 当密度为0.075~0.200架次·km-1且速度大于等于0.04 km·s^-1时, 交通流处于畅行相; 当密度大于0.200架次·km^-1, 小于最大密度时, 交通流处于拥塞相; 随着航班波作用的减弱, 交通流进入反向畅行相, 之后进入反向自由相; 当进场交通流分布一定, 入度值依次为2、3、1时, 交通流速度小, 密度大, 拥塞消散最慢, 入度值依次为3、2、1时, 交通流速度大, 密度小, 拥塞消散最快。可知, 增大空域网络上游关键节点的入度, 使进场交通流提前完成汇聚, 有利于交通流快速运行, 增大交通流量; 减小空域网络下游关键节点的入度, 有利于交通流在达到拥塞相后快速完成消散。     

城市混合交通控制设计理念与方法

针对我国城市特有的混合交通特性,在分析城市路网特征和交通流运行特征的基础上,确立了混合交通控制系统设计的基本理念。基于混合交通流理论,建立了城市交通控制的方法体系,包括匝道控制、单点控制、干线协调控制、区域协调控制以及公交优先控制。运用此设计理念与方法开发出的混合交通控制系统（HiCON）,在北京、青岛、福州三地的应用表明：车辆平均延误减少10％～20％,平均行程时间降低5%-10％。     

公共交通接驳换乘系统评价指标体系的构建

依照公共交通接驳换乘系统评价指标体系的构建原则,提出评价指标体系由技术性、经济性、社会性评价指标构成,并对各指标的含义做出解释,最后以北京地铁13号线部分车站作为实例,对技术性评价指标加以应用。论述一套合理的公共交通接驳换乘系统评价指标体系如何有效解决公共交通换乘效率低的问题。     

道路客运业经营现状与发展趋势

针对我国道路客运业经营现状和面临的铁路、航空等运输方式的严峻挑战,分析了道路客运业发展的实践经验和不利因素,提出了道路运输企业的发展趋势和发展交通专业保险业的优势。     

考虑均衡性的城市轨道交通线路负荷水平评估研究

线路负荷水平的评价工作是优化运输组织方案的重要前提。首先,本文分析了采用单一均值性指标表征负荷水平不能体现线路内负荷分布偏差的问题。为此,从城市轨道交通线路客流与运输能力匹配的角度出发,以列车负荷为评价单元,建立包括负荷均值和标准差率二维指标的线路负荷水平评估模型。负荷均值指标考虑了各评价单元加权计算,以反映每个评价单元对线路负荷水平的贡献程度,标准差率指标表征负荷均衡性。模型分析得出,线路所有区间的运力同等规模变化不影响标准差率指标,相对提高大客流区间或大客流方向上的输送能力能够改善线路负荷的均衡性。算例分析表明：客流方向不均衡系数超过 1.4 时,应考虑运力优化措施以提高运输能力利用的均衡;组织列车大小交路方案和不成对行车模式,能够提高线路负荷的均衡程度。     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.