基于断裂点理论和网络加权Voronoi图分析的北京市商业中心辐射域研究

城市断裂点理论作为城市地理学经典理论,与Voronoi图结合将是划分城市商业中心空间势力范围的一种有效工具.尝试对北京市主要商业中心的辐射范围进行了划分,实现了基于道路网络分析的网络Voronoi图和网络加权Voronoi图的构建.对道路系统更新前后构建的网络Voronoi图比较分析,表明构建网络加权Voronoi图是模拟商业中心辐射域的一种有效方法.将断裂点理论与网络加权Voronoi面域图结合,模拟出北京市主城区道路系统更新前后商业中心不同的辐射域空间格局变化,并提取了辐射域覆盖面积、覆盖人口、路网长度、路网密度等信息.实验结果表明:网络加权Voronoi面域图在模拟商业中心辐射域时更加接近地理实际;道路系统更新升级对于商业中心辐射空间格局变化影响明显;商业中心自身规模影响其辐射域的扩张趋势.     

高铁大连北站外部集散路网崩溃路径研究

为了提高高铁大连北站外部集散路网的集散效应,对集散路网的拥堵路径进行了研究。以大连北站外部集散路网现状为前提,以集散路网拓扑结构为基础,建立了最大/最小崩溃路径模型。根据模型求解得到的集散路网高峰时期最大/最小崩溃路径结果,对集散路网提出了改进措施,为保证大连北站外部集散路网的畅通提供了理论支持。     

基于可变网元的离散路网设计模型与算法

对离散路网设计问题中新增道路带来原有路网单元结构与属性变化的影响进行分析,指出考虑这一影响后,Braess诡异出现的可能性大大增加.进而建立了基于可变网元的离散路网设计模型,采用路网生成算子来表征道路增减带来的路网单元结构的变化,设计了路网生成算子的算法流程.最后给出了求解离散路网设计模型的模拟退火遗传算法,并给出了算法实例.     

快慢车行车模式下地铁车站辐射范围研究

地铁车站辐射范围是衡量地铁对站点周边出行者吸引力和地铁交通功能的重要指标.快慢车行车模式下车站服务水平的差异可能导致其吸引力和辐射范围的差异.调研车站客流集散距离分布情况,结合折减系数确定车站辐射范围,分析不同类型车站辐射范围差异,并与全程旅行时间及不同类型车站客流量进行对比,反映快慢车行车模式对车站辐射范围的影响程度,并为改善车站集散交通系统提供理论依据.最后,以上海地铁16号线为例进行实例研究.     

路网下收费道路的分车型费率优化模型

为了科学地对收费道路的费率进行决策,以收费道路及相邻道路组成的路网为研究对象,利用双层规划理论建立起路网下的分车型费率优化模型,上层规划描述路网管理者追求社会效益最大化的思想,并以实现道路经营者的财务目标作为约束条件;下层规划采用多车型多准则交通均衡模型来描述道路使用者的出行选择行为;通过模型求解可以获得各收费路段的分车型最优收费费率以及相应的路网交通流量.文中还介绍了利用遗传模拟退火混合算法进行模型求解的步骤.算例分析表明,路网下收费道路的分车型费率优化结果可以有效地提高整个网络的运行效率,并更好地体现不同车型用户间的公平性.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型

由于多数交通流预测模型仅利用了目标路段交通流的历史数据,在一定程度上影响了预测效果。为此,该文提出了一种基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型。首先,根据区域路网各路段间的拓扑关系,将其抽象为明确表征上下游路段关系的树状结构,进而根据上下游通路上交叉口转弯率的多阶分配来量化上下游路段的时空依赖性,并将其用于时空自回归差分移动平均模型(STARIMA)空间权重矩阵的改进,最后利用历史数据对改进后的STA-RIMA模型进行参数标定,并用于短时交通流预测。实验结果表明:经过改进后的STARIMA模型,具有更好的预测效果,为区域路网短时交通流预测提供了一种新的方法。     

基于烟羽模型的城市干道交通影响区范围计算

为界定对城市干道交通运行产生影响的道路空间分布,定义城市干道交通影响区,分析烟羽模型的宏观交通参数扩散适用性,进而通过研究区域内路段单元设置,将烟羽模型用于研究路段单元宏观交通参数的路网扩散性,在此基础上,提出路段单元空间平均车速与交通强度的影响距离模型,从而得出基于烟羽模型的干道交通影响区范围,最后以某市主干道杨桥路为例进行试算.试算结果表明,周边26个路段单元的交通影响距离均延伸至杨桥路,其中14个路段单元构成杨桥路交通影响区范围边界.可见该计算方法可求出影响干道交通的路网范围,有利于干道交通生成规律与管理技术研究.     

基于方式分担需求的城市道路等级配置模型

为从交通需求的角度探讨路网级配,利用方式分担与等级配置的耦合机理提出了一种基于出行效率的城市道路等级配置方法.从剖析城市道路的功能特性和分级思想出发,以各种交通方式作为城市道路的服务对象,定义并量化道路供给的服务优先权,采用各类型路段通行能力分析的方法计算出每种等级道路上交通方式的理想分担率;在确定服务优先权的基础上推导出各等级路网对各方式的容量,进而建立以出行总时耗最小为目标、以路网容量与交通需求相匹配为约束的级配优化模型.以潍坊市城市道路为例进行了模型验证,并提出级配建议.结果表明,该方法具有较好的实用价值和指导意义.     

基于随机生存森林的交通事件持续时间预测

采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,克服了传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷.该研究基于上海城市快速路网交通事件数据,结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据.原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%).分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度.     

基于遗传算法的交通事件检测

针对神经网络交通事件检测算法的缺陷，提出遗传算法与神经网络相结合的事件检测算法。应用遗传算法优化交通事件检测的神经网络模型参数，得到事件发生与交通参数间的映射关系。最后，用实测数据对模型进行校验。结果表明该算法有很好的鲁棒性，能提高事件检测的效率。     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性     

Location Specific Cell Transmission Model for Freeway Traffic

This paper describes a location specific cell transmission model of freeway traffic based on the observed variability of fundamental diagrams both along and across freeway segments. This model extends the original cell transmission model (CTM) mechanism by defining various shapes of fundamental diagrams to reproduce more complex traffic phenomena, including capacity drops, lane-by-lane variations, nonhomogeneous wave propagation velocities, and temporal lags. A field test on a Canadian freeway was used to demonstrate the validity of the location specific CTM. The simulated spatio-temporal evolutions of traffic flow show that the model can be used to describe the traffic dynamics near bottlenecks more precisely than the original model.     

高速公路动态交通流的神经网络模型

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析，提出了动态交通流的神经网络模型。结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对神经网络进行训练，从而获得了比较准确的描述交通流真实行为的模型，仿真结果结果，该神经网络模型具有令人满意的效果。     

高速公路常发性与偶发性交通拥挤的判别

本文基于高速公路交通突变理论，提出了在确认交通拥挤出现的同时，判别交通拥挤类型的算法，从而为高速公路管理部门提供准确的信息，以便采用不同的交通控制方案消除拥挤，提高高速公路的通行能力。     

高速公路交通流的分形特征实证分析

高速公路交通流演化分形特征的研究有助于深刻理解高速公路交通系统的内在演化规律, 为高速公路交通流的预测和控制提供理论依据. 本文利用统计学方法和复杂网络可视化技术对高速公路交通流的分形特征进行实证分析. 首先, 利用重标极差法计算了交通流时间序列的Hurst指数和V统计量, 发现不同时间标度下高速公路交通流时间序列的Hurst指数都大于0.5, 并且V统计量曲线有上升趋势, 说明高速公路交通流时间序列具有自相似性和长程相关性; 然后, 根据可视算法, 将高速公路交通流时间序列转化为复杂网络, 计算网络的拓扑参数, 发现网络的度分布均呈幂律分布, 表明该网络为无标度网络, 进一步揭示高速公路交通流时间序列为分形序列. 同时发现网络的平均路径长度随网络规模的增大呈对数增长, 说明网络具有小世界特征. 实证分析的结果对高速公路交通流量预测中时间标度的选择和预测长度的确定有重要的参考价值. 本文的研究可以为揭示高速公路交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.     

高速公路城市化路段短时交通量预测方法研究

在对高速公路进出城路段交通拥堵现象产生原因进行分析的基础上,基于径向基神经网络的思想,建立了适用于高速公路城市化路段的短时交通量预测模型,为高速公路服务水平判定、交通控制与诱导提供理论依据和技术支持。最后,以京津塘高速公路城市化路段为例,对建立的模型进行效果验证,结果证明所建立的方法是有效性的、可行的。     

面向大型社会活动的智能交通控制策略研究

城市交通系统是由交通工具、交通路网、交通设施和交通运营管理组成的一个整体,良好的控制策略可以有效缓解道路拥堵,提高路网利用效率.为了缓解大型社会活动期间短时间交通需求激增对快速路网运营的压力,提出一种基于动态交通分配理论的智能交通控制策略.该策略以路网总运行时间最少为目标,通过宏观调节分流比例来进行优化控制,为交通控制与管理提供辅助决策依据.同时,讨论了适合模型求解的优化算法——序列二次规划算法,并针对上海快速路网特点进行仿真实验.仿真结果表明:智能交通控制策略可以有效改善路网的运行状态,减少路网的总运行时间,具有良好的实用价值.     

Stokes波的数值生成

优良的波浪环境条件是非线性波浪与结构物相互作用问题研究的基础。给出一种在时域中模拟刚性剖面作周期运动辐射生成Ｓｔｏｋｅｓ 波的方法,为数值波浪水池试验提供高品质入射波模型。在频域中对二维二阶辐射问题作数值求解,通过对二阶辐射波传播模式的分析,找出能在水池中生成二阶意义上纯正的Ｓｔｏｋｅｓ波的造波机运动形式。利用边界积分方程的时间步进法进行非线性数值造波的模拟证实了在频域中得到的结论,在数值波浪水池中生成了稳定的带有波前的高品质Ｓｔｏｋｅｓ波。