终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全, 对终端区着陆飞机进行有效的排序, 建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型, 以人工鱼群算法为基础, 融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想, 形成混合人工鱼群算法, 对着陆飞机排序问题进行了仿真计算, 并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明: 与先到先服务相比, 使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9.3%和48.0%, 计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比, 求解的延误与时间最小, 因此, 提出的混合算法可行。     

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优先发展公共交通,提高公交运行效率,不仅是缓解城市交通拥堵的有效措施,也是调整城市交通出行结构、改善城市人居环境、促进城市可持续发展的必然要求. 为制定科学、合理的公交票价政策,引导大众选择公共交通方式出行,以成都市为背景,采用问卷调查方法对不同出行者、不同票制、不同票价、不同换乘费用进行意愿调查,得到最大满意度票价;基于调查数据,进行供求曲线分析,提出以最适票价满意度作为供求平衡点;通过票价意愿曲线,进行客流、票价间敏感性分析,得到不同出行者票价梯度变化规律. 本研究可为公交分担率提升,合理票制票价的制定提供依据.     

城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

环道交通组织研究

环道交通组织是区别于信号灯交通组织和立交交通组织的一个新的解决城市交通拥堵问题的基本思想,其最大特点是不设红灯、不停车,在平面位置上分离交通冲突点,这有望大大提高区域交通的通行效率,从而提供安全、畅通和有效的交通环境。     

折返站紧凑折返不成对机车周转图的优化方法

提出了不成对机车周转图的一种铺画方法, 在机车折返站, 运用网络流模型确定出不成对机车周转图上满足最优化要求的基本成对机车周转图方案, 为未获指派的机车就近勾画交路。在基本段所在站, 将附挂回送机车的运行线在该站的运行时刻插入相应的时刻序列, 将基本段所在站不成对机车周转图问题转化为成对机车周转图问题, 利用表上寻优算法求解成对机车周转图交路方案。分析结果表明: 对不成对系数为0.78、两端站机车停留时间标准相同的机车周转图, 计算得到机车在基本段所在站总停留时间与折返段所在站总停留时间之比不小于1.25, 该算法将机车在折返段的额外停留时间最大限度地转移到基本段, 满足了机车在折返站紧凑折返的要求。     

车流组号算法

依据重车的到站来确定其所属出发车流组号是技术站的基础工作.基于数据结构的基本原理,提出了依靠车流最短径路链段用枝端相接的多杈树来划分技术站车流组号范围的数学模型,利用有分段终止条件的遍历方法解决了算法问题.在这一基础上,提出了组号范围的数据库存储和组号图的图示方法,为计算结果的程序应用和查找提供了条件.     

基于混沌理论的短时交通流量预测

随着智能交通的发展,实时动态交通分配成为当前研究热门问题。短时交通流预测是实时动态交通分配的关键技术之一,在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位。通过对交通流数据进行分析,得出交通系统具有耗散系统特性,并且存在混沌。在此基础上,运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构,并用多元局域预测法对时间序列进行预测。通过分析预测数据,得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5 min内具有较高的预测精度。     

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城市交通诱导与控制需要短时交通流预测作为依据,当预测时间小于5 min时,常用的短时交通流预测方法往往难以满足精度要求. 为了提高短时交通流预测的精度,针对短时交通流的非线性特征,采用基于分形的方法可以缩短预测时间、提高预测精度. 在G-P算法基础上,本文利用欧式模定义相空间任意两点间的欧式距离,并采用筛选法计算备选点的欧式距离,以此提高计算速度,使预测2 min内的交通流成为可能. 以北京西直门至阜成门段一天的断面交通量为实例,应用基于分形的短时交通量预测算法,对712个有效数据点的后30点进行预测,预测精度达到92％以上.     

关于我国交通仿真技术发展战略的思考

在综合分析世界范围内交通仿真模型与技术发展现状和阶段的基础上,剖析未来交通仿真技术的发展趋势。通过借鉴我国目前交通仿真模型的技术水平并结合我国国情,提出了未来我国交通仿真技术创新的重要战略领域,分别覆盖新技术应用、模型构建和平台研发3个层面,针对每个领域提出了共计9大发展重点。     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．