在共享单车影响下的公共自行车发展研究

公共自行车作为政府补贴的免费骑行项目,与共享单车相比在供给模式上存在显 著差异,两者具有一定的互补关系.其中明确政府补贴机理,是差异化2 种交通方式、强化两者 互补关系的关键.本文运用多目标规划方法,从政府的效用最大化、企业收益最大化、用户满意 度最大化3 个方面构建三者博弈关系,并以西安市公共自行车系统运营状况为例,分析政府补 贴对用户满意度、企业收益及政府效用等方面的影响.计算结果表明,政府的财政补贴有利于 提高公共自行车企业服务水平、用户满意度;但随着公共自行车使用率的增加,政府的财政压 力加大,用户满意度、企业收益与政府效用呈下降趋势,而共享单车可分担部分用户,减轻政 府及公共自行车运营企业压力.     

绿色交通和城市的可持续发展 ——“交通7+1论坛”第五十次会议纪实

城市发展已经进入从关注“数量”到重视“质量”的转型阶段.论坛以“绿色交通和城市的可持续发展”为主题,总结了促进城市绿色发展和交通绿色发展的10条原则;分析说明了《昆明城市街道设计导则》的目标、策略及具体条文,为建设安全有序、便捷宜人、文化特色、生态绿色的公众公共生活空间提供指引;提出了低成本改善城市生活品质的5个步骤;探讨了公交补贴制度设计的目标、规范模式、关键要素及实施效果;说明了大数据和互联网等新技术可为TOD指数分析、全民参与共享共治、推动交通环境改善等提供手段.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

CACC车辆跟驰建模及混合交通流分析

建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,并分析不同CACC比例下的混合交通流通行能力,尾部碰撞安全及交通排放.考虑车辆期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型,推导不同CACC比例下的混合交通流基本图模型,分析CACC提高通行能力的交通流运行机理.设计高速公路上匝道瓶颈数值仿真实验,评估不同CACC比例下的车辆尾部碰撞安全隐患,以及油耗、CO、HC、NOx的排放.研究结果表明,本文建立的CACC模型能够在交通流速度基本不变的情况下,以较高的交通流密度显著提升通行能力,同时有利于车辆尾部碰撞安全风险及交通排放的降低.     

基于序列比对的行人过街风险识别研究

行人过街序列反映了行人-机动车的行为交互在时空的连续性,对行人过街序列进行风险识别并对其关联影响因素进行分析有助于评估不同情景下行人过街行为的风险性. 本文对行人-机动车在交叉口区域内的碰撞事故数据进行挖掘分析.借鉴生物信息学的序列比对方法,对行人过街事故序列进行相似性比对及聚类分析,并基于灰色关联方法分析事故序列的风险耦合.结果表明,行人-机动车在交叉口的风险事故序列主要分为6种,Seq2与Seq5,Seq3与Seq4的事故诱因存在相似性;天气不是Seq1的事故诱因,Seq2与Seq5的事故主要归因于驾驶员.研究结果对完善行人交通风险管理有一定的理论价值和实践意义.     

城市轨道交通快慢车开行方案双层规划模型

针对城市轨道交通客流时空分布不均衡特征和乘客长距离出行时效需求,并考虑乘客的换乘行为,提出基于双层规划模型的快慢车开行方案优化方法.上层模型以乘客出行时间和列车周转时间最小为目标,考虑快慢车开行比例、线路通过能力等主要约束,构建多交路条件下的快慢车开行方案优化模型;下层模型通过设计换乘网络刻画乘客换乘行为,构建快慢车方案下的客流分配模型.设计粒子群算法求解所建双层规划模型,以广州地铁14号线为案例,验证本文构建模型的有效性和适用性.     

信号控制四路环形交叉口多进口协同放行方法

针对传统信号控制四路环形交叉口环内车辆间相互干扰对交叉口延误的影响,本文提出 1种多进口协同放行的信号控制方法.首先,基于元胞传输模型建立能描述信号控制四路环形交叉口车流特征的动力学模型;并在此基础之上,以交叉口延误为优化目标、配时参数为目标变量建立信号优化模型,利用遗传算法进行优化,从而得到信号配时参数;最后,通过实例对模型的适用性进行分析.结果表明：四路环形交叉口进口道左直车道分流渠化后,环道车辆延误明显降低;与单进口轮流放行方式相比,本文提出的多进口协同放行控制方法能有效降低交叉口车辆延误.     

ATIS渗透率对有限理性用户行程可靠性的影响

鉴于行程时间可靠性是累积前景择路模型参考点设置的首要依据,采用先进交通信息系统(ATIS)引导此类用户择路能否显著改善路径、OD和系统行程时间可靠性成为一个有意义的研究课题.对此,本文构建了基于双参考点累积到达时间价值择路模型与ATIS引导下路径行程时间最可靠择路模型的多类用户均衡网络,以研究随机退化路网中ATIS渗透率对双参考点有限理性用户行程时间可靠性的影响.结果表明,针对路径、OD和整个系统而言,通畅时,高渗透率能提高系统可靠性,并增加可靠性曲线的稳定性;但拥堵时,一定比例的渗透率能增加可靠性值,而高渗透率反而可能降低部分用户的可靠性.     

基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别

为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别.     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.