路网子图空间上的交通流波动机理

针对道路网络客观条件的限制、道路管理法律法规的限制以及出行者个人偏好3方面因素导致的机动车出行者对道路交通网络出行条件差异性认知实际情况,建立基于网络出行子图空间上的随机用户平衡模型,并采用相继平均算法求解该模型。通过算例分析可知,网络结构认知差异性产生的路径旅行时间之间的偏差,可达到同一O-D对、所有实际使用路径上旅行时间平均值的20％,并进一步辨析了路段旅行时间感知误差和网络结构认知差异性产生的路径旅行时间偏差之间的区别与联系。证实了在我国混合交通流现状条件下,现状交通流的成因兼具路段旅行时间感知误差和对实际道路网络结构认知差异性2方面因素。     

考虑鸣笛效应的城市路段机非混合交通流模拟

针对具有机非分隔线的城市道路,自行车试图超越前方较慢车辆而越线占用机动车道的现象,采用多车道元胞自动机模型对考虑机动车鸣笛效应下的机非混合交通流进行建模与数值模拟,以衡量鸣笛对自行车越线行驶下的机动车及自行车交通特性的影响.通过仿真实验,发现在机动车中等密度条件下,鸣笛对自行车的越线行为有明显的抑制作用,进而在自行车中等密度范围内,能够提高机动车流量,增加路段输运量,而在自行车高密度条件下将降低自行车流量,进而降低路段输运量.而在机动车低密度及高密度范围内,鸣笛的作用不明显.研究发现,鸣笛效应的引入能够使机非混合交通流元胞自动机的模拟更为接近实际交通运行状况.     

机非混行路段上自行车对机动车行驶的摩擦干扰影响分析

混合交通流是中国城市交通的一个主要特征,这种现象的存在使得交通流的行为更加复杂.在机非混行路段,自行车对机动车的行驶会造成干扰影响.针对自行车对机动车行驶的摩擦干扰,作者采用摄像法在典型路段对交通数据进行采集,经过数据转换、样本筛选和数据析取,提取出符合要求的干扰数据.在实际数据的基础上,分析了不同机动车类型在无干扰和摩擦干扰情况下的速度分布规律,计算了摩擦干扰系数.基于样本的研究结果表明,机动车在摩擦干扰下的速度分布比较分散,同时小汽车对干扰的敏感程度远大于大客车.     

综合考虑早晚高峰交通流特性的可变车道布置方案

城市中早、晚高峰时期的"潮汐交通"现象严重影响了交通系统的效率.为了缓解早、晚高峰时期交通不平衡现象造成的交通拥堵和道路资源浪费现象,从网络的角度出发,提出了缓解路段交通流不平衡的可变车道调整方法,并构建了双层规划模型.其中上层模型寻求最优的可变车道布置方案,以最小化网络的总出行时间,下层模型根据用户平衡模型进行交通流分配.为求解所提出的模型,设计了嵌套Frank-Wolfe算法的遗传算法,并基于经典的Sioux Falls网络进行了数值试验.结果表明:采取可变车道布置方案后,网络出行者的总出行时间大大降低;在允许的投资费用下,尽可能多地设置可变车道可为网络高效运行发挥积极作用.可见提出的模型可为交通管理者改善交通网络运行效率提供理论支持.     

机非物理分隔道路上自行车超车事件模型

为了解自行车交通流中自行车超车行为特征,建立了机动车-非机动车物理分隔路段上自行车超车事件解析模型.根据自行车超车事件发生时车辆空间位置特征,将自行车超车事件分为自由超车事件、邻贴超车事件及受阻超车事件,并基于自行车交通流速度离散分布特征及自行车空间分布概率,建立了3类超车事件的解析模型.根据南京市8条典型机非物理分隔道路上自行车超车事件数调查结果,对模型进行标定与验证表明,所提出的自行车超车事件数计算结果符合真实情况.分析了该模型对于自行车交通流参数的敏感性,结果表明,路段内自行车交通流量、自行车运行速度、交通流速度标准差及路段车道数显著影响3类超车事件发生数量.     

方式划分与路网配流联合模型

利用方式划分和交通分配联合模型将公交OD在轨道交通和普通公交路网形成的广义路网上进行分配.构造了广义旅行费用函数,利用惩罚系数模拟乘客的心理行为,改进了BPR路段经验阻抗函数,对公交的拥挤条件进行描述,讨论乘客平均等车时间.基于广义旅行费用在广义公交路网上提出了满足用户平衡(UE)的方式划分与交通分配的联合模型和多路径增量分配法来近似模拟用户平衡状态的分配算法,提高了分配算法的效率.并给出简单的算例说明该联合模型能够实时地反映公交线路的实际客流量对旅行时间以及公交服务水平的影响.     

基于元胞自动机和多主体相结合的交通仿真系统设计与实现

城市交通系统是典型的基于规则运行的复杂大系统,建立能描述实际交通系统一般特性的交通流模型,寻找交通流的基本规律,揭示交通拥堵产生的机理,实现人、车、路与生态环境之间的和谐统一,一直以来都是该领域的热门主题．论文基于元胞自动机和多主体技术,应用Matlab编程语言设计并实现集交通道路（舍交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统．在4种交通规则下,分别考察了机动车和行人闯红灯行为对交叉路口通行质量的影响．其结果有助于揭示交通拥堵产生的内在机理,并为自动疏导交通提供参考措施．     

不同交通信息下网络交通动态路径选择行为

为从道路网络层面实现对城市交通的有效诱导,达到均衡交通流分布、提高交通整体运行效率的目的,在一个典型路网上,研究利用可变信息标志(variable message sign,VMS)提供不同交通信息内容条件下的驾驶员动态路径选择行为.针对地面道路上一块文字式VMS和快速路上一块图文混合式VMS,采用陈述偏好调查法采集交通行为数据,并用离散选择行为方法分析数据,建立了提供路径行程时间信息、交通状态信息和交通事故信息条件下驾驶员动态路径选择行为模型.分析结果表明,可变信息标志发布路径交通信息的精确性、完整性,驾驶员的个人属性等,是影响路径选择行为的主要因素.研究结果可为先进的出行者信息系统的规划建设和信息发布策略的制订等提供依据.     

基于非线性互补的电动自行车-机动车用户均衡模型

为了研究出行者关于电动自行车和机动车的出行方式选择行为以及路径选择行为,文章基于非线性互补方法构建了考虑电动自行车与机动车的用户均衡模型。该模型探讨了出行时间与损失成本对出行者出行选择的影响,同时分别构建了机非分隔与机非混合情形下的各方式路段出行时间函数。算例结果表明模型的分配结果满足用户均衡原则,验证了模型的有效性和准确性,同时通过分析得出实行机非分隔可以显著减少系统总旅行时间。     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这与机动车的密度-速度关系完全不同。     

环形放射状路网拓扑结构交通拥堵特性

考虑交通出行需求和路网拓扑结构,研究了环形放射状路网上的交通拥堵特性。基于国内7个城市的出租车乘客OD数据分析,研究了出租车用户群体出行距离分布特性,建立了一种基于OD分布的交通需求生成普适性模型。在此基础上,研究了特定需求分布下规则网格状和环形放射状两种典型路网结构的交通拥堵特性。结果表明在满足特定OD直线距离分布的交通需求下,环形放射状路网拓扑结构能有效减少网络拥堵时间,节约交通出行成本。     

Bicycle Conversion Factor Calibration at Two-Phase Intersections in Mixed Traffic Flow

Chinese traffic is typically composed of bicycles and motor vehicles on the same road. The efficiency of bicycle traffic in time and space at intersections was investigated for eight typical intersections in the cities of Tianjin, Shenyang, and Changchun, all in China, by means of video recording. Models were developed to calculate the through bicycle traffic and the left-turn bicycle traffic conversion factors in intersections where bicycles and motor vehicles share the same road. The results indicate that the through bicycle conversion factor is 0.28 and the left-turn bicycle conversion factor is 0.33. This conclusion differs from the current value used in China. More research on the conversion factor is necessary to evaluate the impact of intersections.     

Bicycle Conversion Factor Calibration at Two-Phase Intersections in Mixed Traffic Flows

Chinese traffic is typically composed of bicycles and motor vehicles on the same road. The effi-ciency of bicycle traffic in time and space at intersections was investigated for eight typical intersections in the cities of Tianjin, Shenyang, and Changchun, all in China, by means of video recording. Models were de-veloped to calculate the through bicycle traffic and the left-turn bicycle traffic conversion factors in intersec-tions where bicycles and motor vehicles share the same road. The results indicate that the through bicycle conversion factor is 0.28 and the left-turn bicycle conversion factor is 0.33. This conclusion differs from the current value used in China. More research on the conversion factor is necessary to evaluate the impact of intersections.     

考虑慢行交通影响下的交通微循环路网优化设计

为减少实行交通微循环过程中日益增加的对区域内居民生活和出行交通的不良影响,以最小化道路连通性、最小化慢行交通的出行时间、最小化环境污染和最小化道路饱和度为优化目标,考虑干道路网饱和度约束、慢行交通平均限速值约束、慢行路网密度约束,建立了多目标区域交通路径优化的双层规划模型。利用遗传算法进行求解,采用轮盘赌选择算子和非均匀变异算子进行操作,得到了最优的微循环路网优化组织方式。通过算例分析,与实行微循环前的路网相比,实行微循环后的路网饱和度明显下降,减小了对街区内的居民影响和生态环境破坏,得到了一个合理的街区交通微循环网络。     

面向预约出行的车路联网与协同交通控制：前沿与展望

预约出行正逐渐成为重要的出行模式，为了确保预约出行在城市道路交通系统的实施，交通控制发挥着至关重要的支撑和保障作用，因此对面向预约出行的车路联网与协同交通控制前沿工作进行综述。以交通控制为研究主线，对面向预约出行的需求适应性交通控制方法、保障预约出行效益的车辆控制，以及控制与服务协同3个方向的前沿研究进行综述。结果表明，相比于传统出行方式，预约出行对于出行时间可靠性要求较高，交通控制需要保障预约出行的行程时间可靠性。同时，还需要构建既有利于提升路网整体运行效益，又能保障预约出行车辆优先通行的控制方法。最后，需要推动交通控制技术和服务型交通管理技术的融合，实现交通控制与出行服务的有机结合。     

基于宏观交通流模型的行程时间预测

以高速道路为研究对象,概述了宏观交通模型的基本方程,提出了一种基于宏观交通模拟的路径行程时间预测方法．预测方法以宏观模型输出的速度为基础计算路径行程时间,能够考虑交通拥堵以确保行程时间预测结果更合理．预测方法包含一般计算方法、由路段行程时间合成的方法（近邻组合法）这两种计算方法,后者用以加快计算速度,确保预测能够适用于较大规模路网．算例分析说明了预测方法的有效性．     

基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

城市交通流路段行程时间预测模型

建立较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型是建立诱导系统的关键 .本文所建的预测模型充分考虑了交通延误变化的灵敏性 ,将汽车在路段上的运行时间分为两部分 ,分别预测 .经过实测数据检验 ,该模型具有很好的效果 .     

基于AGNES聚类算法的城市交通运行状态分析研究

为提高道路运行效率、缓解城市交通拥堵,以宿州市城区为研究对象开展了交通运行状态的分析研究。通过GPS系统获得浮动车数据,运用数理统计方法对数据进行修复和预处理;选用路段行程速度和交通流量作为评价参数,构建了路段行程速度计算模型。利用AGNES聚类算法对道路流量和平均车速进行聚类分析,以此对道路交通状态进行等级划分并确定不同等级的区间值。结果表明：宿州市主干路严重拥堵临界值为20 km/h,低于标准值（21 km/h）;同时次干路的中度和重度拥堵阈值也明显低于规范值,原因可能是车道较窄、机非混行。该研究可以为利用交通数据评估城市交通状况提供新方法,可以提高交通管理者对道路结构的认识,对城市道路的规划和设计有一定的参考价值。