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1.
为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围,本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响,对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表
明,所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%;A~C级服务水平下,分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次
外侧车道高6%~29%,D~F级服务水平下,最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m;其中上游160m至下游100m和下游180~
270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m,其中750~850m、450~
600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据,可有效降低设置匝道带来的影响。 相似文献
2.
3.
提出一种将秩亏自由网平差和三参数坐标转换相结合的平面控制网平差方法,其特点是在平差过程中控制网整体网形不因上级控制点点位的改变而变化。首先介绍秩亏自由网平差及其精度评定的原理,推导进行控制网三参数坐标转换及对置平后的控制网进行精度评定的数学模型。仿真计算结果证明了对传统边角控制网而言,置平平差较约束平差具有更强的抗原始数据误差的能力,是一种工程平面控制网平差的新方法。 相似文献
4.
基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制 总被引:3,自引:5,他引:3
根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力。 相似文献
5.
提出的自动判定和实时跟踪高速公路常发性拥挤路段的方法包含3个算法:①路段平均车速算法;②交通流区段类型判定算法;③排队类型判定算法。考虑采用两个前后相邻车辆检测站之间的路段平均车速来实时判定和跟踪常发性交通拥挤路段的情况,使得模型所提供的信息更能反映路段的真实交通状况。采用路段平均车速的方法克服了目前采用点速度来跟踪车队方法的局限性,并且采用“客观”标定临界车速作为基于现场数据判定车队状态的一种方法。 相似文献
6.
公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系,为精准刻画其能耗碳排放强度特征,整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系,证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型,幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现,平均速度在10~60 km/h 变化时,液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%,双层车比铰接车高2.4%~13.3%;LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%;不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑. 相似文献
7.
8.
轨道交通与城市协同发展的空间差异性分析:以北京市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
为识别轨道交通与城市协同发展程度的空间差异性,以及不同空间范围内城市发展水平对轨道交通客流影响的差异性,引入描述空间集聚特征的莫兰指数Moran's I 建立轨道站点周边城市发展水平评价方法,将轨道站点周边城市发展水平和站点客流空间集聚分布特征作为轨道交通与城市发展协同程度判断标准,划定若干研究区域,利用地理加权回归GWR 模型研究两者空间相关性和城市发展因素对轨道交通客流的影响. 实证研究表明:轨道站点周边城市发展水平与站点客流协同程度较高的区域,城市发展水平对站点客流影响更大;将城市发展因素对站点客流影响程度进行排序,密度高于交通便捷程度、功能多样化程度和发展紧凑度. 相似文献
9.
基于模糊相似度的群决策方案排序 总被引:3,自引:0,他引:3
为解决排序方案多属性特征、决策者对事物认识的局限性以及决策群体中各个体间的矛盾性导致的决策方案排序困难的问题,引入模糊相似度概念,以测度决策专家的偏好差异,用有序加权平均算子集结群体意见,通过与虚拟正、负理想方案比较,实现决策方案排序,并介绍了决策实施步骤. 相似文献
10.
Short period traffic counts (SPTCs) are conducted routinely to estimate the annual average daily traffic (AADT) at a particular site. This paper uses Indian traffic volume data to methodically and extensively study the effect of four aspects related to the design of SPTCs. These four aspects are: (i) for how long, (ii) on which days should SPTCs be carried out, (iii) how many times, and (iv) on which months should SPTCs be carried out? The analyses indicate that the best durations for conducting SPTCs are 3 days (starting with a Thursday) and 7 days, for total traffic and truck traffic, respectively. Further, these counts should be repeated twice a year keeping a separation of two months between the counts to obtain good estimates of AADT at minimal cost. An additional outcome of this study has been the determination of seasonal factor values for roads in developing economies, like India. 相似文献