利用百度API数据对居民出行调查的修正与挖掘

为改善传统居民出行调查受制于调查对象的主观感受,难以获得客观、真实的特征数据等问题。通过借助百度地图API(Application Programming Interface,简称API)开源数据,构建了一套科学的技术方法,实现与传统出行调查数据的融合。以石家庄2015年居民出行调查为例,对小汽车、公交及其他方式出行距离、出行时耗等关键数据误差进行修正,形成了更为客观、精确的出行特征指标。基于此,还对修正数据进一步挖掘,实现对石家庄公交出行链各环节指标逐一剖析,并就如何提升公交整体服务水平及竞争力,提出了具体改善建议。     

考虑道路属性特征的中观排放模型研究

准确地对机动车排放污染进行量化评估是机动车排放控制策略制定的前提. 为提高模型计算精度,提出低速行驶比例的概念,用于描述车辆在路段上行驶时瞬时速度的分布特征. 在传统的VSP分布排放模型的基础上,纳入更多的中观影响因素,包括路段平均速度、路段长度、道路等级和低速行驶比例,采用多元回归方法构建一种新型的中观排放模型. 经比对,所建排放模型相对于传统VSP分布排放模型精度更高. 所建模型考虑的新增影响因素均较易获得,故可应用于城市大规模交通路网的排放计算,对提高城市路网排放计算精度,辅助机动车排放控制策略制定具有一定意义.     

基于神经网络的公路边坡稳定性实时判断

为了实现对非粘性土公路边坡的稳定性实时预警,采用神经网络方法建立了公路边坡稳定性安全系数Fs和变形值的关系模型,该方法克服了Fs不能实时获取的弊端,由实时测量的变形值计算出Fs,并通过Fs实现无粘性土公路边坡稳定性的实时预警,避免了传统实时预警方法中需要根据经验设定各种变形值阈值的问题.对某无粘性土公路边坡的实验研究表明,神经网络模型计算精度优于其他经验模型,且能够满足工程实时监测的需要.     

基于CAN总线数据的LNG公交车能源 消耗分析

为研究公交车辆在正常运营中能源消耗的影响因素,通过CAN总线数据与公交IC 卡数据 的融合,从站点间断面以及站点两个层面对北京市液化天然气（LNG） 公交车辆的能源消耗影响 因素进行了相关分析。首先分析了不同道路等级下的能耗消耗,然后利用SPSS 的相关性分析工 具对能耗的影响因素进行了分析。通过分析发现,公交车辆在公交专用道路段的行驶速度约为非 公交专用道的1.7 倍,能源消耗约为无公交专用道的70%。能源消耗由高到低依次为辅路、匝 道、主干路。同时在站点层面,车辆的能源消耗主要受到停滞时间、车辆的加减速时间、乘客的 上下车人数的影响。期望通过此项研究能够帮助公共交通的运营和规划部门制定相应的政策,以 达到减少能源消耗的同时提高公共交通运行效率的目的。     

基于服务水平的公交车能耗评价方法

以北京市公交运营和能耗数据为基础,从车型、速度、满载率和公交专用道等角度量化分析了公交服务水平与公交能耗的特征关系.研究发现,公交运行速度与百公里能耗存在负相关关系,公交满载率和百人百公里能耗也存在较为明显的负相关关系.不同车型中,单机车的百公里能耗比双层车低约30%~40%,但单机车的百人百公里能耗却比双层车高约5%~15%.设有公交专用道的路段百公里能耗明显低于无公交专用道的路段.最后,以运行速度和满载率为主要参数构建了基于服务水平的公交能耗模型,并应用此模型进行案例研究.结果表明：在满载率超过60%时,人均百公里能耗下降缓慢;当平均速度低于40 km/h时,不同车型的公交车提高行驶速度可以有效的降低人均能耗.     

交通排放强度与道路特征关联分析

为了寻求更加精确的道路车辆排放模型的建立方法,对道路车辆排放关键因素受路段参数的影响进行探索。通过实验方法测算机动车排放因子,并获取路段平均速度、路段平均加速度、路段平均VSP三个动态特征参数,路段长度和道路等级两个路段静态特征参数,通过回归分析的方法量化不同因素与机动车排放因子的关联关系。结果表明:道路特征参数对机动车各类污染物的排放因子均有一定程度的影响,但单一因素对道路排放因子的影响程度有限。     

考虑道路属性特征的中观排放模型研究

准确地对机动车排放污染进行量化评估是机动车排放控制策略制定的前提. 为提高模型计算精度,提出低速行驶比例的概念,用于描述车辆在路段上行驶时瞬时速度的分布特征. 在传统的VSP分布排放模型的基础上,纳入更多的中观影响因素,包括路段平均速度、路段长度、道路等级和低速行驶比例,采用多元回归方法构建一种新型的中观排放模型. 经比对,所建排放模型相对于传统VSP分布排放模型精度更高. 所建模型考虑的新增影响因素均较易获得,故可应用于城市大规模交通路网的排放计算,对提高城市路网排放计算精度,辅助机动车排放控制策略制定具有一定意义.