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本文将交通平衡理论及方法应用在城市多方式交通需求建模上,考虑了不同方式之间的竞争关系,构造了满足用户平衡条件的多方式交通需求分配的数学优化模型,基于经济学的价格需求弹性的基本概念,采用灵敏度分析方法得出公交需求对公交票价的导数关系,进而得到城市公交价格需求弹性的计算模型.基于某城市的调查数据和公交实际运营数据,计算出了该市的公交价格需求弹性,以及与其他方式之间的交叉弹性值;分析了在不同条件下的公交需求,以及公交价格需求弹性的变化规律,得到了该市公交价格需求弹性指标,以及该指标随各种影响因素的变化规律.     

基于尾号空间分布的小汽车限行方案优化研究

提出根据各尾号小汽车空间分布特征计算尾号出行OD矩阵的方法,基于公平性原则,构建尾号限行方案优化模型.上层模型以工作日(周一~周五)车辆总走行时间最小为目标,以各工作日每辆小汽车早高峰平均走行时间基本相同且每周各尾号限行次数不大于1为约束,给出限号方案;下层模型基于用户均衡原则分配OD交通量.限号方案与分配结果相互作用,达到均衡状态时可得最优限号组合方案.为验证模型,以D市为例进行实证研究,结果表明,与基于经验的限号方案相比,优化方案下路网通行效率可提高5.35%,工作日车辆总走行时间降低0.894×105h,日均单车走行时间减少4.5 min.     

智能座舱的关键技术

在汽车向着智能化、网联化和多功能化发展的今天,座舱的智能交互、操作方便性成为消费者关注的重点,智能座舱正在成为汽车厂商争夺的高点。本文分析了智能座舱的关键技术,以及其正在面临的技术瓶颈,最后预测智能座舱技术的未来发展趋势。     

面向弱势道路使用者的多目标运动轨迹预测方法

针对复杂行驶环境下弱势道路使用者（VRU）多目标轨迹预测方法存在的预测精度不足和预测性能不稳定的问题，提出一种基于历史序列信息的面向VRU的多目标轨迹预测方法（Vulnerable Road User Trajectory Predictor， VRU_TP）。首先，为了解决预测精度不足的难题，该轨迹预测方法框架融合时空的多维运动状态特征和多维外观语义特征因子，同时基于外观特征综合考虑目标的运动意图，提取多线索的轨迹预测因子作为各个VRU目标历史轨迹的编码输入。其次，为了克服现有方法预测性能不稳定的难题，在序列到序列的编解码器方法（Seq2Seq Encoder-decoder）的基础上，从网络结构设计和网络优化策略等方面提出适用于VRU轨迹预测的门循环神经网络（GRU）。该网络融合设计的plelu6激活函数，能基于历史的序列信息映射学习未来的轨迹信息，用来提高编解码器对未来轨迹的解码能力。最后，为了验证时空多元轨迹线索和门循环神经网络优化方法的有效性和实用性，在已公开的MOT16数据库和提出的VRU-Track数据库上，采用在图像空间上通用的归一化平均位置偏移（NADE）、平均重叠率分值（AOS）评价指标以及平均成功率（ASR）和成功率曲线（Success Plot）评价指标，并进行试验验证。研究结果表明：在MOT16划分的验证集中，相比于基准方法，NADE下降了19.4%，ASR提高了22.6%；在VRU-Track数据库测试集中，NADE下降了23.0%，AOS提高了17.1%，ASR提高了16.5%；提出的VRU_TP方法减少了预测值与真值之间的位置偏移，增加了预测值与真值的重叠率，提升了各类VRU目标轨迹预测的性能，而验证了该方法的有效性。     

基于多方式广义费用模型的超级交通网络需求预测技术应用

针对综合交通网络规划各方式缺乏有机融合问题，通过建立以虚拟概化线连接的铁路、公路、水运、民航各方式交通线网和火车站、港口、机场等枢纽节点一体衔接的超级交通网络模型，运用广义费用函数计算客货在路网、枢纽及虚拟概化线上流动产生的广义费用，实现各方式交通网络融合。考虑公路客货运周转量占全方式总量比例高，但客货运平均运距短，以县级行政单元为基础将全国划分为2 540个综合交通小区，获取2018年各运输方式全年客货运起讫点（OD）数据，通过聚合、拆分等方法，将各方式OD表叠加形成现状综合交通小区客货运输量OD表；采用总量预测、自上而下分层控制的技术路线，对2050年全国总量、分区域总量和综合交通小区客货运发生吸引量进行预测，计算2050年综合交通小区客货运输量OD，实现各方式运输需求融合。基于Fisk模型，构建组合出行情况下多方式、多类别随机用户均衡分配模型（SUE），采用连续权重平均（MSWA）法对模型进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性。结果表明：模型能够体现“宜铁则铁、宜公则公、宜水则水”的规划理念，实现乘客组合出行和货物多式联运，预测精度较高。研究成果可应用于宏观交通趋势判断，为实现综合交通网络规划中各方式有机融合提供借鉴，并成功应用于国家综合立体交通网规划研究中。     

基于G/G/c/FCFS 排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

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双层规划及其求解算法在路网预测、票价制定等方面的应用已经取得了显著的成果.本文探讨了固定需求下公路收费标准与路网交通量分配之间的关系，利用一个双层规划模型来描述收费标准的制定问题，在此基础上利用灵敏度分析方法重点分析收费标准对道路阻抗的影响关系，最后通过一个数值算例加以证明.     

Travel mental budgeting under road toll: An investigation based on user equilibrium

With the approach of introducing the conceptions of mental account and mental budgeting into the process of travelers’ route choice, we try to identify why the usages of tolled roads are often overestimated. Assuming that every traveler sets a mental account for his/her travel to keep track of their expense and keep out-of-pocket spending under control, it addresses these questions such that “How much money can I spend on the travel?” and “What if I spend too much?”. Route tolls that exceed the budget are much more unacceptable compared to those within budget due to the non-fungibility of money between different accounts. A simple network with two nodes and two routes is analyzed firstly, the analytical solutions are obtained and the optimal road tolls supporting the user equilibrium as a system optimum are also derived. The proposed model is then extended to a generalized network. The multiclass user equilibrium conditions with travel mental budgeting are formulated into an equivalent variational inequality (VI) problem and an equivalent minimization problem. Through analyses with numerical examples, it is found that the main reason that the usages of high tolled roads are often overestimated is due to the fact that travelers with low and moderate out-of-pocket travel budget perceive a much higher travel cost than their actual cost on the high tolled roads.     

基于用户的综合交通运输体系及网络平衡研究

基于综合交通运输体系的特点,从用户出行需求的角度出发对综合交通运输体系进行了体系的界定和网络定义分析,根据层次分析法提出了基于用户出行需求的方式吸引函数。建立了实现综合变通运输体系网络交通分配模型,并对交通量分配作了流程分析。从理论上实现了综合交通运输体系的交通流量分配平衡。