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为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响,提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题,并构建相关的求解算法,用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先,丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设,提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论,来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象;其次,建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法,基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法,用于求解交通流分配的结果;最后,通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明:建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域,并可计算得到各路段上的分段分配流量;与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比,可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象;不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型,新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态,包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况;一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态,故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。 相似文献
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随着我国互联网通信技术、计算机技术以及车辆技术的交叉融合发展,当前我国城市交通管理领域车联网技术的应用日益普及,通过车联网能够将司机、乘客、行人、道路、车辆与调度员之间的信息进行联通,并形成城市交通管理大数据网络,实时监控城市道路交通相关信息.除此之外,在新技术发展的背景下,共享出行等新型出行方式出现,一定程度上改变了... 相似文献
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1000.
为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。 相似文献