基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题.列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题...     

基于网络交通分配方法族谱的交通分配 一体化技术与工程应用

为满足交通规划、建设与管理等应用场景对交通分配多样化的需求,结合目前交通分配方 法族谱中的众多模型与方法,本文构建能够满足族谱中所有交通分配特征的一体化交通分配技 术框架,提出交通网络交通分配一体化技术体系,并将该体系嵌入交通分析平台软件“交运之星- TranStar”中。该技术体系包括：“模型关键参数”“交通阻抗函数”“交通网络交通分配基础模型与 快速算法”3部分模块组合的分析模型一体化;面向步行、自行车、机动车及公共交通等多模式交 通网络的分析对象一体化;针对城市土地开发,交通网络建设,交通管理控制,公共交通系统,以 及交通政策制定等应用场景一体化。选取南京市道路网络和公交网络进行实证分析。结果表 明,本文提出的交通分配一体化技术具有处理超万节点多模式交通网络的能力,对各类交通模 式、典型业务场景的分析结果可为城市交通系统规划、建设与管理提供决策支持。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利 用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略

针对已有基于拓扑效率的地铁网络韧性指标无法反映地铁运营实际的不足,构建考虑线 路流量影响的路网服务效率指标和基于服务效率的路网服务韧性指标,以及基于路网服务效率 的节点重要度指标;提出以路网服务韧性最大化为目标的优化模型,并基于遗传算法求解模型获 得最优恢复策略。算例结果表明：分别以服务效率和拓扑效率作为路网性能指标,获得的失效节 点恢复次序明显不同;蓄意攻击下,最优恢复策略获得的路网服务韧性分别比基于重要度的优先 恢复策略、基于节点度的优先恢复策略和随机恢复策略高16.76%、72.11%和86.21%。上述结果 表明,必须根据地铁运营实际合理选择路网性能指标和恢复策略,否则可能得到次优甚至明显偏 离实际的方案,无法实现预期目标。     

考虑出行竞争的网约车能源环境效应不确定性研究

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替 代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发 了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网约车对传统出行方式出行量 影响的角度建立网约车能源环境效应评估模型;以北京市为案例城市,运用网约车进入北京之前 不同指标的数据,推演近年不考虑网约车影响的传统出行方式出行量;结合推演出行量和建立的 能源环境效应评估模型得到网约车带来的净碳排放。结果表明,网约车对公交车和地铁出行量 产生一定的抑制作用,其能源环境效应具有不确定性特征,并且随着共乘比例的增大,网约车的 负能源环境效应削弱,说明网约车仍然具有节能减排的潜力,相关部门需要合理管理网约车。研 究结论揭示了网约车的能源环境效应及发展共乘模式的重要性,对以网约车为代表的共享出行 可持续发展具有参考意义,为实现碳中和作贡献。     

综合交通系统“多网合一”交通分析模型与算法

为解决综合交通体系中不同交通方式各自为政、条块分割的问题,研究了综合交通体系融合发展中缺乏一体化交通分析技术的瓶颈,提出了以交通枢纽为关键,覆盖铁路、公路、水运、航空、管道以及城市道路的“多网合一”的物理网络与虚拟网络拓扑结构模型; 构建了服务各交通运输方式、结果量化可比的交通阻抗函数模型与优势运输距离模型; 研发了异质交通网络环境下的一体化交通分配模型与算法,提出了综合交通系统客运组合出行与货运多式联运的交通量分析方法,形成了服务于综合交通系统一体化融合发展的交通分析模型与技术体系; 通过完全自主的“交运之星——TranStar”综合交通版交通仿真分析软件,搭建了综合交通系统虚拟仿真平台,实现了对大规模综合交通网络规划建设与运行管理的快速响应,并验证了分析模型与算法的可行性。研究结果表明：相比传统分析方法,提出的交通分析模型与算法可满足“多网合一”条件下综合交通系统的各类分析需求; 利用提出的交通分析模型与算法对综合交通网络的交通流量进行分析,相对误差不超过3%,平均误差不超过2%,分析结果精度高,满足工程实践要求。     

面向在线地图的GCN-LSTM神经网络速度预测

为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明：GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。     

平行流交叉口行人过街控制策略研究

为解决平行流交叉口行人与机动车冲突问题,考虑行人与机动车在冲突点为寻找间隙穿越的交替穿插的抢行博弈过程,重新设计行人过街信号相位方案,提出人车搭接相位行人过街模式;考虑行人专用相位过街模式,给出两种行人过街模式的信号控制策略;构建优化模型,并对模型等价变换,降低计算复杂度.结果显示：常规交叉口处于高饱和状态时,两种行人过街模式下平行流交叉口分别降低了73.8%、50.3%的车均延误,故人车搭接相位过街模式效益更优;人车搭接相位过街模式与不考虑行人过街模式相比,交叉口车均延误仅增加 0.6~3.8 s⋅ pcu-1 .研究成果可为平行流交叉口行人信号配时提供理论依据.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

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.