��Ϣ�����³����߶��ھ�����Ϊ����

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

��������Ŷȶ����Ľ�ͨ��ʽѡ��������ṹ�о�

Nested-Logit(ＮＬ)模型是交通方式划分的最重要的模型之一,在分析公共交通和个人交通划分方法的理论依据的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首要考虑因素的不同,构造了不同于公共交通和个人交通的虚拟交通方式——高费用和低费用虚拟交通方式,并分析其内相关性. 在两个交通方式选择决策树结构都存在相关性和合理性的情况下,提出基于拟合优度度量比较两者的优劣,从而选定交通方式选择决策树结构. 根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件实现两个交通方式选择决策树结构的拟合度度量分析. 结果表明：基于拟合优度度量选定的高费用和低费用虚拟交通方式比公共交通和个人交通的虚拟交通方式更接近实际调查值,此方法具有一定的实用性.     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

基于不确定性AHP和群决策理论的港口岸线等级评价模型

从政策法规、自然条件、经济、交通区位、配套服务等方面选取了影响港口岸线等级优劣的指标,引入了不确定性AHP和群决策理论来确定评价指标权重,使评价结果更具科学性和可信性。通过实证分析,将港口岸线分为3个等级,并提出了不同等级的开发使用意见,具有一定的推广和应用价值。     

关于制定AFC标准的研究

本文介绍了轨道交通AFC系统标准化制定的意义,明确了AFC系统标准化工作的目标,概括了制定AFC系统标准的几方面主要内容和可采取的实施计划,最后作了简单总结.     

客运专线引入枢纽方案的多目标决策方法

分析客运专线引入枢纽方案决策的复杂性,提出运用模糊多目标决策方法解决该问题,将待评方案中的定性与定量指标转换为三角模糊数,再分别计算模糊评价值和总偏好值并对方案进行排序决策,通过该方法对枢纽引入方案应用实例说明,表明该方法的科学性和合理性,有助于相关问题的客观决策。     

�۽����ҹ���·Σ�ջ��������������׼

为填补我国道路危险货物运输豁免标准的空白,对我国现有道路危险货物运输法律法规制定过程进行了分析和归纳,并首次将其按时间顺序划分为3个阶段：解放初期至上世纪80年代中期的初级管理阶段;上世纪80年代中期到2000年的规范阶段以及从2000年开始至今的完善管理阶段。在此基础上,分析了建立我国道路危险货物运输豁免标准的必要性和迫切性,同时结合国外相关经验,提出了豁免标准建立的原则及内容,对建立适合我国国情的道路危险货物运输豁免制度具有重要参考价值和现实意义。     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

基于公交IC 卡数据的上车站点推算研究

为了分析城市公交乘客的出行特征,本文利用公交IC 卡及GPS数据对公交IC 卡乘客上车站点推算进行研究.针对安装车载GPS设备的车辆,运用GPS数据与IC 卡数据融合算法进行推算;对于无车载GPS设备的情况,为适应一票制IC 卡数据挖掘,对贝叶斯决策树算法进行改进,允许节点跳跃,推算上车站点,并且利用Markov 链特性降低算法的运算复杂度.同时,本文以北京公交数据为例,对提出的两种方法进行验证.结果表明,利用本文提出的方法推算上车站点,3 站之内误差的准确率达到90%以上,算法在兼顾算法精度的同时合理地控制了运算复杂度,可以实际运用于城市公交系统.     

基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

黄灯政策问题已成为道路交通安全领域的研究热点.本文开发了基于视频处理技术的交叉口检测系统,自动采集黄灯期间的交通数据,包括黄灯启亮时车辆到停止线距离、速度、加速度和黄灯结束后车辆的通过情况,建立黄灯期间的驾驶员“停车/行进” 决策行为模型和“抢黄灯”行为结果模型.利用北京市“闹市口大街-宣武门西大街”和“中关村东路-成府路”的视频数据对模型进行检验,两个模型的预测结果与实际观测误差分别为8.6%和2.5%.实验结果表明,视频检测技术和驾驶员行为模型能够应用于交叉口的控制管理,本文提出的模型与方法可为相应交通管理措施的制定和实施提供技术支持和理论依据.