大型铁路客运站客流组织的动态仿真与评价分析

建立了基于AnyLogic软件的大型铁路客运站内客流组织的动态仿真模型,设定了模型的假设条件、核心算法、评价指标和建模过程.应用AnyLogic动态仿真模型进行了实例分析,找出了影响客流组织的瓶颈所在并提出了相应的优化方案.结果表明,AnyLogic软件适合于大型铁路客运站客流组织的动态仿真与评价,是一种比较实用的方法.     

终端区空域结构调整对进场交通流的影响

根据终端区空域运行规则, 采用网络理论建立了终端区空域网络模型, 基于终端区航空器微观行为建立了空中交通流跟驰模型和等待模型, 基于NetLogo仿真平台进行了仿真试验, 分析了不同入度分布的空域结构对交通流的影响。仿真结果表明: 当密度小于等于0.075架次·km^-1, 速度大于等于0.04 km·s^-1时, 交通流处于自由相; 当密度为0.075~0.200架次·km-1且速度大于等于0.04 km·s^-1时, 交通流处于畅行相; 当密度大于0.200架次·km^-1, 小于最大密度时, 交通流处于拥塞相; 随着航班波作用的减弱, 交通流进入反向畅行相, 之后进入反向自由相; 当进场交通流分布一定, 入度值依次为2、3、1时, 交通流速度小, 密度大, 拥塞消散最慢, 入度值依次为3、2、1时, 交通流速度大, 密度小, 拥塞消散最快。可知, 增大空域网络上游关键节点的入度, 使进场交通流提前完成汇聚, 有利于交通流快速运行, 增大交通流量; 减小空域网络下游关键节点的入度, 有利于交通流在达到拥塞相后快速完成消散。     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.     

基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.     

北京市城市轨道交通通勤大客流特征分析

分析了城市轨道交通通勤大客流的产生原因、特征及其主要表现.结合大客流对线网的影响作用,构建大客流指标体系,提出针对通勤大客流时空分布特征的评价分析方法;定义相对满载率,对大客流时空传播进行量化表征.基于北京市城市轨道交通运营统计数据,对北京市城市轨道交通早高峰通勤大客流的总体特征及时空变化进行分析,定位了发生大客流的线路、车站和断面,获取早高峰通勤大客流在规模、方向、时空分布等方面的基本规律.结果表明,换乘方向客流不均衡对换乘站大客流具有重要影响;最拥堵断面常分布于郊区线与主干线换乘点附近;换乘站较多的线路,拥挤持续时间较短且疏散较快.     

铁路枢纽内快运班列车流组织的鲁棒优化研究

针对当前生产运营中较少考虑货运站点货物需求不确定性以及客户对货物运到期限的要求,设计双层时空服务网络描述枢纽内快运班列车流组织过程.该网络分为货源层和编组层,货源层中带有方向别的车流选择延迟弧或运输弧在相应时段到达编组层中的编组站.同时考虑编组站办理方向总数和车流组织基本约束,构建了铁路枢纽内快运班列车流组织鲁棒优化模型(CR),使用IBMILOG Cplex软件对模型进行精确求解.通过算例和大规模测试进行验证分析,结果表明,当ω=0.03时,鲁棒模型的目标函数值比随机优化模型(CS)的目标函数值降低5.10%,发送车数提高5.66%,最长求解时间为82 s,鲁棒性强于随机优化模型.虽然确定性模型(CD)在—些情景下可以获得较优的解,但是在需求不确定的条件下,确定性模型目标函数值要差于随机优化模型和鲁棒模型.当枢纽内货运站点数设为50时,时空网络服务弧段数达317,模型的求解时间为1 375.4 s,在可以接受的时间范围内.     

快速路入口匝道瓶颈宏观交通流模型

基于入口匝道汇入方式与基本图形态, 提出了一种调整型元胞传输模型; 增加了入口匝道状态变量以追踪入口匝道交通状态, 定义了新的入口匝道汇入规则; 将双通行能力基本图引入到调整型元胞传输模型中, 以适应不同交通状态下通行能力的变化; 将单纯形法与遗传算法相结合, 提出了混合多目标参数优化方法; 建立了3个仿真场景, 评价调整型元胞传输模型与混合多目标参数优化方法的效果。仿真结果表明: 在预测入口匝道上游主线拥堵发生与结束时间方面, 与经典元胞传输模型相比, 调整型元胞传输模型将时间预测准确性分别提升了22.3、10.8 min; 在模拟入口匝道汇入段主线拥堵传播与消散方面, 调整型元胞传输模型模拟结果更加符合实际的传播与消散规律; 在模拟试验路段早发性失效交通特性方面, 调整型元胞传输模型对于拥堵前最大流量与拥堵后消散流量的拟合误差在4%以内, 小于经典元胞传输模型; 在模型仿真精度方面, 调整型元胞传输模型各项评价指标均优于经典元胞传输模型, 前者的仿真速度误差为10.42 km·h^-1, 较后者降低了25.4%;与传统的遗传算法相比, 混合多目标参数优化方法的总计算次数更少, 参数标定过程总耗时缩短了29.3%。     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力, 提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中, 根据运动目标与道路背景统计特性的差异, 基于贝叶斯概率准则, 提出一个自适应背景更新算法, 检测分离运动车辆目标前景, 采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪, 并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明: 该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频, 平均检测准确率为94%, 具有较好的实时性与鲁棒性, 能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

浸没边界格子Boltzmann方法的改进及转动圆柱绕流模拟

针对浸没边界格子Boltzmann方法计算效率不足的问题,提出一种改进浸没边界格子Boltzmann方法。通过使用作用力格子Boltzmann模型,并简化流固耦合作用力的计算方法,使计算流程得到简化,同时,对比原方法转动圆柱绕流计算结果,计算时间缩短一半以上,提高了数值计算效率。结合改进算法研究转动圆柱绕流的流场升阻力系数、压力系数、流场速度等流体参数场随转速比的关系,揭示了一定的转动圆柱绕流动力学规律。研究结果表明,改进方法准确可靠。     

螺旋桨尾流动态结构实验研究

  目的  为研究船舶横摇过程中粘流场细节以提高横摇阻尼数值模拟精度,  方法  开展了粒子图像测速（PIV）技术在静水强迫横摇水动力测试中的应用研究。首先,采用自制的强迫横摇装置在水池中开展某驳船在不同摇幅和振荡周期下船舶横摇水动力与舭部流场的同步测试。观测舭部粘流场在船体振荡过程中的变化规律,研究横摇阻尼系数随摇幅和周期的变化规律。然后,将模型试验测试结果与计算流体动力学（CFD）软件模拟结果进行对比。  结果  结果表明,CFD预报船舶横摇整体阻尼系数精度较好,但预报的局部流场细节与模型试验测试结果间存在一定的差异,  结论  需在模型试验技术和CFD预报技术上开展进一步研究。