随机供求下的道路服务水平可靠性

目前对路网可靠性的研究主要集中在连通可靠性、行程时间可靠性和容量可靠性三个方面,但这些可靠性指标均不能综合反映路网的性能.为此本文从交通供给和交通需求随机性分析入手,借鉴可靠性理论,从出行者个体和网络管理者的角度出发,提出了服务水平可靠性的概念,拓展了现有的路网可靠性评价指标.通过将路段容量和交通需求简化为离散随机变量,基于路网最可能状态生成算法,建立了路段及路网服务水平可靠性计算的近似算法,最后在一简单网络上进行了计算分析.     

基于复杂网络的轨道交通路网可靠性仿真分析

首先通过引入复杂网络的相关特征指标,介绍了城市轨道交通路网的复杂网络特征;然后,设计了轨道交通网络仿真分析模型和路网连通可靠性评价指标,并以此为基础研究了轨道交通路网的失效仿真分析理论和方法;最后,以上海市2020年远景规划路网为例,标定了其网络类型,并对该路网的连通可靠性进行了仿真分析研究.将复杂网络理论应用到城市轨道交通领域中,可为轨道交通基础理论的研究开辟新的思路.     

停车换乘方式下准动态行程时间可靠性计算模型

目前大多数行程时间可靠性计算模型均未考虑例如停车换乘之类的组合出行方式对路网行程时间可靠性的影响;对可靠性的动态变化轨迹研究不够深入。以加权行程时间方差衡量路网可靠性大小,基于停车换乘交通分配理论构造了一个准动态行程时间可靠性计算模型。描述了出行者考虑可靠性影响下的方式-路径动态选择行为,刻画了路网可靠性动态变化轨迹;基于K优路径和连续平均算法,设计了模型求解算法,并通过经典算例验证了模型和算法的有效性。与传统单方式可靠性计算模型相比,本文所建模型可以用来分析停车换乘措施对减少交通拥堵、提高路网可靠性所起的作用;分析出行者可靠性偏好大小对路网可靠性变化的影响。     

大型活动影响范围内尾气排放时空分布规律仿真研究

提出了基于VSP变量和浮动车数据的路段和区域路网的综合排放因子计算方法;利用INTEGRATION中观交通仿真系统构建了大型演唱会周边路网仿真平台,并模拟了大型演唱会进场情况,得到了基于仿真的大量的浮动车数据;分析了大型活动影响范围内路网和主要道路的尾气排放时空分布特点。分析结果表明,大型活动发生前30-60分钟,路网的排放因子和排放量明显增大。对于道路而言,越靠近大型活动发生地点,受到的影响持续性越强,影响的持续性主要开始于大型活动发生前60-90分钟,结束于大型活动开始后的30分钟。而周边的高等级道路受到的影响程度则最大,尤其是HC排放,是均值的两倍之多,CO2也比均值增大约70%。     

区域通行能力与出行时间可靠性综合仿真模型

在城市路网中,路段通行能力退化和交通需求随机波动都会增加路网的不确定性。为研究路网中单个区域的交通可靠性问题,通过采用区域备用能力作为综合性能指标,建立了度量区域交通服务水平的双层规划模型。基于此提出了区域通行能力和出行时间综合可靠度的概念及其Monte Carlo仿真算法。最后通过一个数值算例对模型和仿真算法进行验证,仿真结果说明了区域通行能力、服务水平与可靠性之间的相互替代关系。     

基于随机失效序列的日变路网动态可靠性

考虑目前缺少评估日变路网性能的可靠性指标及其计算方法根据可靠性理论中的随机失效序列分析, 定义了基于首次失效时间的动态可靠性指标. 该指标定义为日变路网性能维持在可靠水平的持续天数等于指定天数的概率, 描述的是路网不间断地提供可靠服务的能力. 随后采用近似方法估计该指标, 并基于蒙特卡罗模拟设计了相应的算法. 最后通过一个测试网络表明了动态可靠性指标及其计算方法的可用性.     

一种交通控制与诱导递阶协调优化模型

在对交通控制与诱导的关系进行分析的基础上,借鉴大系统递阶优化的思想,利用动态交通分配模型和交通最优控制模型,提出了一种二级结构控制与诱导递阶协调的系统结构,建立协调优化模型,给出了一种迭代的协调求解算法;并针对一个仿真的路网给出模拟的协调结果,对本文的模型和算法进行了验证.     

路网模糊流量条件可靠性瓶颈逻辑割树模型研究

采用模糊聚类分析法、故障树方法的逻辑思想与图论的割集理论 ,研究了在一定时间范围里 ,路段模糊流量条件可靠性评价问题 ,并在此基础上 ,设计了路网模糊流量条件可靠性瓶颈的逻辑割树模型 ,提出了相应的“瓶颈算法”,并作了实证分析.     

基于微观交通仿真的动态交通管理优化问题研究

动态交通管理的优化帮助交通管理者针对实时交通状况制定出最优的交通管理方案.本文就此类问题建立了双层优化模型,并在下层模型中借助微观交通仿真模型,来评估优化过程中任一给定交通管理措施对路网交通流的影响;针对此模型,开发了基于模拟退火算法的优化解法.实践表明,借助下层交通仿真模型能方便有效地估量动态交通管理措施对交通流在微观层面上的影响,从而为上层模型中大规模的搜索优化奠定基础.     

交通诱导系统路网状态描述方法及仿真研究

路网交通状态描述是智能交通诱导系统中非常重要的一个环节,对诱导效果有很直接的影响.文章对路网交通状态描述向量的构成及计算方法进行了研究,结合智能交通诱导系统短时交通流预测,提出了包含诱导单元所在路段综合饱和度、诱导单元下游路段综合饱和度和目标区域综合饱和度等分量构成的路网交通状态向量.提出了路段综合饱和度的计算方法,设计了路网相似状态合并规则,并对综合饱和度中路段权重的动态确定过程进行了研究,对路网交通状态描述方法的有效性及状态提取参数对诱导效果的影响进行了多次仿真试验,通过时仿真结果进行分析,证明了上述路网交通状态描述方法在智能交通诱导系统中是有效的.     

高速公路交通仿真软件开发

为能对汽车控制系统进行有效的实地测试,从而设计开发了基于英国典型高速公路路段的交通模型。该模型提供了对英国高速公路交通流量模拟、路面状况模拟、交通规则模拟及路面用户的微观行为模拟。驾驶员模型包括道路汽车跟随模拟和汽车超车模拟。通过对本交通模型微观参数的优化,使所开发的交通模型能与实地测试数据相符合,从而能更真实地仿真实际高速公路的环境。基于该模型所开发出的具有图形用户界面的能为汽车控制系统的测试与评估提供有效的支持。     

基于随机赋时Petri网的车辆交通系统建模与仿真

针对普通道口的车辆交通系统,将各道口描述为资源库所,车辆到达（离开）道口的事件描述为发生时间间隔服从泊松分布的赋时变迁,从而建立了该系统的随机赋时Petri网模型,并根据该模型开发了VB仿真系统平台,仿真实验显示该系统能够模拟道路口的车流动态过程,可以为交通调度算法提供了实验平台。     

城市交通干线递阶模糊控制及其神经网络实现

利用大系统的分解-协调思想、模糊理论和神经网络技术来进行城市交通干线的实时协调控制.把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上,设计了一种城市交通干线的两级模糊协调控制算法并用BP神经网络实现.控制级在线调整各子系统的信号周期和绿信比;而协调级则根据测得的交通信息协调相邻子系统间的车辆数.控制目标是使干线交通畅通并使平均车辆延误时间尽可能小.最后进行了仿真研究,结果表明,该方法比车辆全感应式控制能有效地减小平均车辆延误.     

单路口交通流控制动态响应的仿真研究

要实现对交叉路口交通流的有效控制，必须研究路口交通流的动特性．由于单个路口是整个路网最基本的被控对象，而爱尔朗分布是一种包含了众多类分布的广义随机分布，随着其参数的变化能够提供一系列随机分布，从而较好地描述了交通流的不确定性．因此，针对车辆到达服从爱尔朗分布条件下单个交叉路口信号控制的动态响应，以使研究具有普遍性．鉴于交通流的不确定性和复杂性，无法建立数学模型，只能采用仿真试验的方法．从仿真试验的结果分析出路口交通流控制动特性的特点，得出一些对提高交通流控制效果有参考价值的结论．     

基于RTI的交通态势实时仿真技术研究

微观交通仿真系统一般主要是以历史调查数据的统计分析结果为依据进行仿真,为了能够更加真实地反映交通的状况,提出了以实时采集的交通数据和历史交通数据的OD反推技术为基础,通过微观仿真的形式,结合分布式仿真技术和虚拟现实技术,离线或者在线地再现路网的真实交通情况,为管理者提供直观的决策依据。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

基于实时交通信息的车辆路径与调度动态仿真

城市的发展导致道路交通运输问题变得越来越突出。针对这类问题,建立了一种基于实时交通信息的动态车辆路径与调度问题模型,并构建了一个动态交通仿真模型模拟真实的车辆行驶状况。通过两阶段仿真,获取车辆在道路中行驶的实际行驶时间。最后构造了一个交通网络,通过仿真试验验证提出的模型的有效性。     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.