特大型跨海桥隧工程营运服务水平评价指标体系研究

基于特大型跨海桥隧工程管理特点和服务功能特性,对其营运管理目标进行定性分析,并从营运管理者角度出发,界定了特大型跨海桥隧工程营运服务水平的内涵,提出了其服务评级指标选取的原则,并按照各种评级指标对营运服务水平影响的显著程度,采用德尔菲法和主成分分析法对指标进行了对比分析,从结构性能影响因素指标、交通状况影响因素指标、环...     

基于GIS的公路交通安全评价技术研究

在简述公路交通安全评价技术和GIS技术在公路交通安全领域应用现状的基础上,作者阐述了GIS技术应用于公路交通安全评价中的必要性和可行性,探讨了GIS空间查询技术、空间分析技术、空间数据与属性数据整合技术在公路设计阶段和运营阶段交通安全评价中的应用.并进一步构建了基于GIS的公路交通安全评价技术体系,提出了该体系涉及的数...     

轨道交通环境下公交专用道布网及设置

研究轨道交通环境下公交专用道网络布局,提出宏观、微观层面,定性与定量相结合的规划方法。通过分析客流OD分布、路网结构、交通布局、土地利用、道路等级等确定公交专用道线网总体布局;通过公交客流比例、公交车流率、路段饱和度、机动车道数、公交车平均运行速度等定量分析可实施专用道的条件。以上海闵行区公交发展为例,研究现有5条轨道交通线路下公交专用道线网的布局。预评估表明公交客运能力提高约20%,公交车车速提高约15%。     

信号交叉口的环境交通容量

基于对环境交通容量和交叉口运行状况的分析,提出交叉口的环境交通容量优化模型。主要利用峡谷街道排放模型和北京工业大学修正箱式模型来确定交叉口污染物的排放。模型的优化目标是交叉口通行能力的最大化,利用了非线性规划理论,并根据一般约束条件下的广义惩罚函数法进行求解。运用实例说明在一定的污染物条件下交叉口所能达到的通行能力。该模型对交叉口的设计、管理和改善有一定的参考意义。     

重庆市观音桥商圈综合交通规划研究

随着重庆城市化进程不断加速带来的一系列问题,观音桥商圈的既有交通优势逐步丧失,交通问题日益显现。以交通需求预测为基础,从道路网络规划、公共交通规划、停车系统规划、人行系统规划几方面入手进行研究,提出一体化综合交通规划系统改善方案,以求系统化地解决观音桥商圈拥堵问题。     

两相邻路口的混杂自动机模型与信号协调控制

根据相邻路口间相互关系,利用混杂自动机模型确定路口信号周期单元,利用道路车流运动模型确定2个相邻交通路口的信号延时参数,并提出了一种信号灯优化策略来协调控制方案。在此条件下,寻找相邻交叉路口信号灯在动态交通条件下的最佳轮转次序和最佳绿信比。仿真结果表明,此方法可以有效地协调两相邻路口的红绿灯信号,在一定程度上改善了路段的交通状况。     

基于DEA的城市道路交通拥堵评价

为了更好地分析和解决城市道路交通拥堵问题,以主干道为研究对象,将城市道路拥堵状态分为堵塞、拥堵、较拥堵、较畅通、畅通5个等级,从交叉口拥堵和路段拥堵2个方面筛选了衡量道路交通拥堵的评价指标,利用数据包络分析（DEA）建立了城市交通拥挤评价模型。以济南市北园大街主干道为例进行交通拥堵评价,得到该道路的拥堵状态以及产生拥堵的主要原因。结果表明数据包络分析方法在进行多指标评价综合评价中具有很强的抗干扰性,评价结果更客观。     

城市道路基础设施建设时序规划方法及实践

城市道路是城市可持续发展的必要支撑,也是建立和维系城市交通供需平衡、缓解交通拥堵的基础条件。目前,城市道路建设存在前期缺乏科学的建设时序评价及比选,建成后缺少效益评估等问题。文章综合考虑建设项目所在区位条件及设施水平,应用交通区位-节点重要度模型计算建设项目重要度,并采用聚类分析的方法,根据重要度计算结果将建设项目分为重要,次重要和一般重要建设项目集合,最后给出应用案例。     

基于元胞自动机的拖挂车弯道转弯模型及仿真

根据拖挂车在弯道行驶的受力情况,推导出在车辆正常行驶和发生甩尾情况下车轮的行驶轨迹;并设计了状态感知向量及分量取值条件,以便驾驶员能对当前交通状况和外界环境的感知作出相应地加速、减速和转向等决策;在此基础上建立了基于元胞自动机的重型拖挂车弯道转弯模型。设计了一组特定环境下转弯路段的交通流仿真实验,仿真结果表明该模型能够对存在拖挂车较多的弯道设计参数进行检验和修正的有效性和可行性。     

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。