基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...     

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

山区双车道公路机动车碰撞事故严重度致因比较分析与预测

以云南山区双车道公路1740起碰撞事故数据为基础,将事故数据分为机动车与机动车、机动车与摩托车、机动车与非机动车3种类型,事故严重度划分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,分别用部分优势比模型和有序Logit模型建立3类机动车碰撞事故严重度分析模型,对比分析不同等级事故的显著影响因素和模型的预测准确率,分析部分...     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

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。     

轨道交通延误条件下列车跳站与客流控制协同优化模型

针对城市轨道交通突发列车延误问题,统筹考虑行车秩序的恢复和乘客出行体验,提出列车调整与客流控制协同优化方法。首先分析延误条件下城轨列车调整和客流控制的措施及效果,构建以跳站停车和多车站客流控制为手段的双层线性规划模型。上层模型以列车总延误最小为目标,以列车载客能力为约束;下层模型以上车客流量最大为目标,以列车载客能力和控流率均衡为约束。采用灵敏度分析算法求解模型,并以北京地铁亦庄线故障延误事件为例,验证模型和算法的有效性。结果表明：采用跳站停车与进站客流协同控制可使延误列车行程时间缩短5.2%,使各车站进站率方差降低97.8%,在保障乘客公平性的条件下提高列车运行和乘客集散效率。     

高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响,并提出合理车道配置方案,依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据,建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型,开发收费广场交通运行微观仿真平台.分别针对平、高峰时段,以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案,综合评价不同方案下收费广场通行效率.与实测结果的对...     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

影响老年人步行效能的关键性建成环境要素识别

针对当前建成环境与老年人步行活动关系研究中,考虑个体主观感知嵌套于建成环境空间层次的不足,本文通过构建主观感知、建成环境与老年人步行距离效能的多阶层线性模型,以揭示各层级变量交互作用的本质和程度.结果显示:安全性、通畅性是老年人步行效能的主观敏感性因素;客观建成环境要素对不同步行距离效能存在一致性或差异性影响,其中,交...     

交通事故侦测中占有率的改进灰色预测

在交通事故侦测的统计预测算法中引入灰色理论的实践证明，灰色预测是占有率短期预测的可行方法，同时二重估计改进的预测方法可合理地提高交通事故预测的准确性。