基于路网风险的化工园区疏散路径模型

在分析化工园区事故影响严重程度的基础上,提出了一种基于路网风险的化工园区疏散路径模型。首先,基于化工园区事故的事故统计和事故概率,建立针对性的事故模型并定量计算事故后果及区域个人风险;然后,构建基于路网风险的化工园区疏散路径模型,根据影响疏散人员路网选择的3个因素,即距疏散出口的距离、疏散位置的可疏散空间、疏散位置的风险来计算路网的风险;最后,利用Dijkstra算法计算事故场景下该疏散场景的避开事故影响且疏散时间较短的路径。仿真结果表明,所提出的路径选择模型可以规划出有效避免事故影响范围的、较为安全的疏散路径,有助于化工园区规划应急疏散路径,给疏散人员转移及园区疏散设计提供参考借鉴。     

基于路径的信号控制交叉口关联度计算模型

首先分析了传统基于路段进行关联度计算模型的局限,在此基础上,建立了综合考虑交叉口信号相位、路径流量不均匀性、交叉口间距和交叉口排队的路径关联度模型.针对2个实际的信号控制交叉口,进行了关联度计算和协调控制关键路径判断的算例分析;对比研究了本文模型与路段关联度模型的性能,分析了交叉口间距、排队、车道数和信号相位等对交叉口路径关联度的影响.算例分析结果表明,提出的路径关联度模型能更确切地描述交叉口间的关联性,并能够准确判定交叉口间协调控制的关键路径.     

基于VISSIM仿真的高速公路事故交通影响

高速公路发生交通事故时,由于事故车辆占用车道,造成事故路段形成交通瓶颈,影响路段的实际通行能力,导致事发路段的车辆延误和排队长度的增加。为了研究高速公路交通事故对交通造成的影响,通过VISSIM仿真软件,建立高速公路基本路段和路段上的交通事故模型,分析不同输入交通量、大小车比例下,事故路段的车辆延误和平均排队长度随时间的变化规律;对中国高速公路在事故情况下的有效通行能力进行了研究。研究结果表明:高速公路基本路段输入交通量越大、大车所占比例越大,交通事故的影响时间越长、范围越大;运用VISSIM仿真模型得到基于中国高速公路交通特点的有效通行能力参数。     

考虑相关性的雨天城市道路交通拥堵概率预测

雨天城市道路交通拥堵频发,交通运行在道路网络各路段间的交互影响较晴天明显增强。本文针对传统出行时间预算模型应用的局限性,考虑雨天各路段间行车延误的相互影响,改进了走行时间方差的计算方法,提出一种雨天城市道路交通拥堵概率预测方法。选取南京市某行车路径进行验证,通过4种工况、3种模型走行时间的比较,发现考虑相关性的分段组合模型更接近整体路径分布情况,且拥堵概率预测准确率大于90%。研究结果表明:本文提出的预测模型能有效预测城市道路雨天拥堵情况,可为雨天道路适应性评价和交通管控提供依据。     

考虑路径走行时间边界的行程时间可靠性研究

以路径的自由流时间为路径走行时间的下边界,提出了截断正态分布条件下的出行时间预算模型,并将其与一般正态分布条件下的出行时间预算模型进行对比.在多用户随机网络条件下,假定出行者的期望准时到达概率是异质的,并建立了基于可靠性的多类用户随机用户均衡模型.研究结果表明,在截断正态分布条件下,出行者的预算时间更大,且其风险厌恶水平是基于情景自适应的.同时,对准时到达要求较高的出行者倾向于选择可靠性较大的路径,对准时到达要求不高的出行者倾向于选择平均走行时间较小的路径.     

危险品车辆路径规划的双目标模型与算法研究

本文在交通流量、行程时间、受影响的人数等不确定条件下,研究了危险品运输车辆的可靠性和安全性双目标路径规划模型.对于可靠性目标,考虑了路段的随机通行时间、路口等待时间以及路段和路口通行时间相关性的3个因素的可靠路径搜索问题.对于安全性目标,不仅考虑危险品运输车辆所经过路段附近受影响的人数,还考虑了事故发生后该路段上的车辆中受影响的人数以及其相关性.由于目标函数的不可加性,本文提出了一个新的基于不等式放缩技巧和K短路算法的启发式算法,对双目标函数进行求解,节约了计算量,并给出了搜索非支配解(non-dominated solution)的方法.数值算例的结果说明与传统的模型相比,若忽略信号交叉口的随机延迟和相关性会导致寻找可靠最短路径和最优安全路径的结果存在偏差,导致路径选择不准确,有可能造成严重的经济损失和环境危害.最后,通过数值演示了该算法在现实道路交通网络中的潜在应用前景.     

截断随机出行时间下可靠网络均衡模型

针对现有随机交通网络均衡模型未考虑路径出行时间的有界性和准时到达概率对出行者路径选择行为影响的问题,基于截断随机出行时间,提出了克服其局限性的可靠网络均衡条件,该均衡条件下没有出行者可以通过单方面改变出行路径来提高准时到达概率.构建了该均衡条件的等价变分不等式(VI)模型,并证明了其等价性和解的存在性.设计了基于路径的相继平均(MSA)算法对模型求解.采用Nguyen-Dupuis网络对可靠网络均衡模型和MSA算法的有效性进行了测试.研究结果表明:该算法能够快速收敛到较高精度;与不考虑随机出行时间有界性的模型相比,网络均衡状态下的准时到达概率和流量分布均存在差异,最大路段流量相对变化值达到38.5%;增加出行时间预算和降低出行时间上界均可以有效提高起讫点间的准时到达概率.     

交通事故影响下事发路段交通流量变化分析

以交通事故这种异常事件为例,分别对高速公路基本路段内交通事故影响时间、车辆排队长度、事故影响下不同时间段内不同路段断面流量变化进行了分析。采用交通波理论给出了该事故路段内不同时间段内不同阻塞行车道宽度的车辆排队长度,并对流量变化分析进行了仿真验证。     

图状信息板影响下的驾驶员路径选择行为

为了探索图状信息板(GRIP)对驾驶员路径选择行为的影响因素及其影响程度,借助GRIP信息发布平台,在信息板同时提供前方道路交通问题性质、事故严重程度的情况下,利用全因子方法设计了GRIP的6种假定交通情景,并对这6种情景下驾驶员路径选择行为数据进行采集.采用离散选择分析方法对路径选择行为的影响因素进行了多变量分析,并建立了路径选择概率的多元logit模型.研究表明,驾驶员对GRIP影响下路径选择影响程度的认知、开车类型、月收入、交通问题性质及严重程度在不同程度上影响驾驶员的出行决策行为.     

微观模拟模型中车辆旅行时间确定方法的研究

对微观条件下车辆在城市交通网络中的行为特征进行了分析,在考虑影响车辆个体行为的各种因素之后,给出了车辆在非拥挤路段的行驶时间、在拥挤路段的排队时间和通过交叉口行驶时间的计算方法,并给出了动态条件下车辆行驶路径的确定方法,为城市交通网络中微观模拟模型的建立奠定了基础．     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

基于参考点的逐日交通流演化研究

本文建立了基于参考点的逐日交通流演化模型,模型通过将实际出行时间与参考点进行比较,描述了出行者的感受对估计时间以及路径选择的影响。估计时间模型中用参数取值大小反应出行者对损失的规避大于对等量获得的偏好。分别讨论了出行者乐观、悲观以及中立情况下对应的参考点取值,并研究了三种情况对演化过程及总出行时间的影响。演化结果表明,出行者悲观情况下对应的系统总时间最大,乐观情况下对应的系统总时间最小。该研究有助于理解城市交通流演化的本质规律。     

诱导信息下驾驶员路径选择行为建模研究

为定量分析可变信息标志(VMS)对驾驶员路径选择行为的影响,采用SP调查进行调研,使用SPSS 20.0分析数据,建立了VMS诱导信息下驾驶员改变路径频率的有序多分类Logit模型。同时针对有重叠路段的路径选择,构建了考虑VMS显示状态的C-Logit模型。有序多分类Logit模型计算结果表明,影响驾驶员改变路径频率的主要影响因素为性别、学历、车辆类型、出行活动、VMS准确率。C-Logit模型计算结果表明,驾驶员对路径的理解时间与实际行驶时间存在较大差距,导致驾驶员选择路径比较集中,没能实现交通流在路网中的合理分配。     

自行车流影响下的网络交通流均衡分析

使用实际可变旅行时间风险度量方法,考虑了旅行时间长短与旅行时间波动性两方面因素对路径选择行为的影响,并建立了存在自行车流的混合交通流网络交通平衡分析模型.该模型能恰当地描述机动车驾驶者对劣化出行路段的筛选行为,再现网络交通流趋于实际可变旅行时间风险度量下的交通平衡过程.实例研究表明：通过单幅道路自行车与机动车使用空间组织优化,在保障自行车交通出行者安全的同时,能提高25%以上的交通效率.     

信息条件下路段出行时间可靠性的计算

出行时间可靠性是微观出行决策的重要考虑因素,结合信息提供来求解出行时间可靠性是当前构建高级出行者信息系统的基础工作.根据出行时间可靠性的定义及其概念模型,研究了模型中路段行驶时间和路段选择概率两个重要的参数.对于前者,利用随机过程的数字特征确定了路段行驶时间的近似迭代公式;对于后者,则以Logit模型为基础,通过考虑出行者对出行路线信息储备的异质性,建立了基于信息的Logit模型,从而得到了出行时间可靠性的完整模型.仿真实例表明了模型的适用性.     

考虑路段时间可行域的随机后悔最小模型

传统的随机后悔最小择路模型在估计路段时间期望时没有考虑其可行域,与真实择路行为存在结构性误差。为消除误算路段时间不可行值对随机后悔最小模型结果造成的负面影响,本文构建了考虑路段时间可行域的随机后悔最小模型,并证明了模型性质,设计了求解算法。模型基于随机退化路网构建,在估计路段时间期望时通过对正态分布的行程时间双侧截尾,祛除了不合理时间区域对随机后悔模型估计的路径选择结果产生结构性误差。最后通过2个算例验证了模型和算法的有效性：首先基于不含拥挤效应的简单随机路网设计算例,结果表明路段时间可行域后,用户择路结果可能与传统模型估算结果相反;然后基于含有拥挤效应的Nguyen & Dupuis随机路网设计算例,结果表明随着路段7时间可行域上限增加,各条路径的随机后悔值、选择概率、期望时间和路段均衡流量产生了相应的变化。     

出行者感知误差下目标导向型双属性用户均衡

提出了目标导向型双属性路径效用模型,用于分析随机交通网络中出行时间和出行时间可靠度两属性影响下出行者的路径选择行为,其中能够达到的目标决定了路径效用的大小。所提出的模型具有3个特点:一是考虑出行者感知误差,从而得到出行时间和出行时间可靠度的感知值;二是基于感知值的边际分布,采用Copula函数刻画感知值间的随机相关性;三是出行者为每个属性赋予特定目标,并且提出了目标间的相互作用,即互补关系。基于所提出的路径效用模型,进一步提出了考虑出行者感知误差的目标导向型双属性用户均衡模型,将其表示为变分不等式问题,采用连续平均算法对其进行求解。最后通过数值实验验证了出行者不同出行行为下的表现和算法的有效性,并对相关参数进行了敏感性分析。提出的模型拓展了出行者路径选择的研究范围。     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

基于活动分析法的城市慢行交通出行行为

提出了基于活动分析法建立慢行交通出行二元Logit选择模型,根据慢行出行方式的特性,对慢行活动类型进行划分,确定慢行活动选择的影响因素。通过对影响因素变量的计算,得到各影响因素在不同慢行活动类型下的慢行交通方式选择概率。研究结果表明:各种影响因素对慢行活动的选择有不同程度的影响;在弹性需求和短途交通活动条件下,慢行交通出行具有较大的优势。以陕西省渭南市慢行交通出行现状调查数据为例完成实证分析,表明慢行交通行为研究中应用活动分析法是可行的。