基于自动售检票数据的轨道车站客流识别模型

为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.     

高速公路应急救助的资源规划选址模型

探讨了高速公路交通事故紧急救助的资源需求,分析了救援响应时间与救援资源布局的关系.以路段为分析单元,根据路段事故数和事故损失计算了路段的权重,提出了成本限制条件下,使救援系统效益最大的优化模型.提出了模型的求解算法,以最优效益为优化测度,用贪婪算法可得模型的满意解.最后,以实例说明了模型的应用.     

公交进站换道行为对车头时距的影响

公交车进站换道行为属于城市道路上的常发性、强制性换道行为.为了探寻因其导致的公交站上游交通组织状态混乱的影响因素,定性分析了公交车进站换道行为的过程,并且借助实际调查数据,定量分析换道耗时、换道次数、离站路程、穿越车道数和交通量这5个因素与车头时距的关系.基于主成分分析法,建立了车头时距与上述5个因素的多元线性回归模型,模型检验效果良好,效果优于经验回归模型.结果表明:公交进站换道对车头时距的影响过程,第1主成分主要反映换道耗时,而换道次数不满足主成分要求,对车头时距影响相对不明显;除了离站路程与车头时距成反比,其余4个因素与车头时距均成正比,即在高峰时期,公交车进站换道位置离站越远,较少的换道耗时、换道次数、穿越车道数或交通量都有助于改善公交站上游车辆交通状况.     

基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型

道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均（ARIMA）时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明：相较于传统的线性回归、多项式拟合、指数拟合和模糊线性回归预测模型,ARIMA预测模型的平均绝对误差分别下降了19.1%,50%,6.5%和3.7%;另外,将原始序列取自然对数后再建立ARIMA的Log-ARIMA模型可进一步提高预测精度,预测绝对误差为5.21,与普通ARIMA模型比较,平均相对误差下降了29.9%。
     

山区高速公路路段危险度计算模型

通过对山区高速公路交通安全特征进行分析以及对山区高速公路交通事故发生数量和伤亡情况的统计分析,运用综合事故率法建立了危险度模型,提出了交通事故数、事故严重程度和事故原因等因素的量化方法,并用层次分析法确定了各影响因素的权重.最后,运用该模型对成渝高速公路重庆段存在的危险路段进行了科学识别.应用结果表明,该模型所需要的参数比较容易获取,可操作性强.计算结果可为山区高速公路交通安全的改善提供科学依据.     

基于反向传播神经网络模型的公交进站换道决策行为分析

公交车准备进站时将发生强制性换道,容易造成城市道路通行能力降低,诱发交通拥堵;还会对道路安全构成威胁。首先立足于现状调查,分析了进站决策点;并对公交车在车站上游的进换点分布情况进行了描述。其次提出了交通量、公交车数和离站路程为影响公交车换道的最主要因素;并将这3个因素作为输入变量,建立了以上游各区段进换点数量为输出的BP神经网络模型。最终,利用权积法对所建模型中的各输入变量进行敏感性分析。结果表明:交通量、离站路程与进换点数成负相关;而公交车数与之成正相关;其中,敏感系数最大的为离站路程,达0.220;3个影响因素在增加20%的扰动后,公交车数的敏感系数增速大于另外两者。     

基于RF-LR的高速公路逃费车辆状态预测模型

【目的】为严格维护高速公路运营秩序和提高高速公路运行效率,对逃费车辆进行精准稽查以追缴过往车辆偷逃通行费。【方法】通过分析高速公路车辆通行卡大数据,采用随机森林(Random forest,RF)筛选车型、车轴组数、总质量、超载率和通行费共5个逃费特征,经过虚拟化类型变量,利用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法平衡数据集,建立了逻辑回归(Logistic regression,LR)逃费车辆状态预测模型。【结果】基于RF-LR的高速公路逃费车辆状态预测模型有利于挖掘提取大数据中的有用信息,对逃费车辆状态预测具有较高的精度,预测正确率达到91.74%,预测精准率达到91.95%,召回率达到99.25%,预测性能较好。【结论】基于RF-LR的高速公路逃费车辆状态预测模型较以往简单预测模型有较大改进,消除了预测结果过拟合现象,提高了预测精度,预测结果可为高速公路运营管理提供参考,提高工作效率,实现对偷逃通行费行为的快速稽查。     

湛海高铁旅客车船转运方案研究

湛海高铁旅客车船转运方案是一种新设想,主要研究内容有车船转运方案的港址选择、总体设计思路、车船接驳运营分析、车船转乘行人流仿真分析、跨海总用时分析、以及工程技术难度、投资估算、经济效益、远期可逆性。研究表明：方案所提出的空车等船、空船等车的设计理念,可大大节省转运时间,高铁旅客完成跨越琼州海峡的分析用时为36min,设计用时取45min,时间富裕系数为1.25；仿真分析结果显示,4.2min可完成所有乘客完成换乘,换乘环境良好；高铁港口综合站采用双凸堤4股道、8个换乘泊位的布置形式,能够满足每小时开行8对动车的高峰接驳运营强度；车船转运方案具有用时短、经济效益好、技术难度小、对生态环境影响小、对过海通道的远期建设具备可逆性等优点。