卡车路段行程时间的实时动态预测

分析了建立卡车路段行程时间预测模型传统方法的不足,考虑到高度非线性的露天矿运输系统有别于公路交通系统,针对卡车运行时间的随机性,采用多因子预测,阐述了应用人工神经网络(ANN)原理和方法对卡车路段行程时间预测的可能性和优越性,建立了预测模型的基本结构,描述了行程时间与其影响因素间的非线性映射关系,从而提出了基于人工神经网络原理的行程时间预测模型。     

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.     

基于行程时间可靠性的随机交通网络均衡模型

考虑现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下出行者路径选择行为的改变,及基于行程时间可靠性的路径选择模型。并将可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性。在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果与经验相吻合,表明模型具有较好的现实可行性。     

基于随机松弛时间的行程时间可靠性计算模型*

提出了基于随机松弛时间的行程时间可靠性动态计算模型。研究了交通系统内部车辆间相互干扰作用对行程时间可靠性的影响。运用交通流动力学理论建立模型,证明了模型的各项异性,并基于蒙特卡洛和欧拉折现法设计相应的求解算法。模型能够较好地反映给定交通供需条件下的行程时间可靠性退化规律,量化交通流内部车辆间相互干扰对行程时间可靠性的影响。算例分析表明车辆间相互干扰程度的加剧会引起行程时间可靠性退化轨迹的明显改变,干扰越剧烈,动态行程时间可靠性的退化速度越快、达到稳定状态时的行程时间可靠性水平越低。拓展了传统行程时间可靠性计算模型仅考虑外部供需的局限性,探讨了交通流松弛时间的随机波动对行程时间可靠性的影响。所建模型和方法可以为高速公路、城市快速路、主干道等大型设施的动态行程时间可靠性预测提供理论依据和实践参考。     

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 .     

行程时间可靠性研究

文章结合已有研究成果,提出了行程时间可靠性的概念,分析了基于供需随机性构建的路径行程时间可靠性、OD对行程时间可靠性及系统行程时间可靠性模型,最后构建了基于最可能状态的行程时间可靠性近似算法。     

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,首先,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。其次,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,去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。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。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。     

城市快速路路段行程时间估计方法

为有效提高城市快速路路段行程时间估计精度,本文提出一种基于自适应滤波和网格虚拟车的行程时间估计方法。首先,利用自适应平滑滤波插值获得固定检测器之间的速度数据,实现固定检测器之间的时空速度场重构。然后将重构的速度场细分为若干网格单元,通过计算虚拟车在重构时空速度场的虚拟轨迹估计路段行程时间。最后,选取城市快速路感应线圈实测数据进行实例验证。实验结果表明,本文方法在自由流、平稳流和拥堵流3个运行时段下,均方根误差分别为0.15、0.35和1.06,平均相对误差均低于10%,具有较高的估计精度。     

交通分配中路段行程时间函数研究

本文讨论了我国混合交通条件下的城市道路路段行程时间函数模型，首先，我们运用交通流理论知识，构造出道路横断面不同路幅形式下的路段行程时间函数模型。其次，我们给出了在现场数据下，用非线性回归分析的方法。标定理论模型中待定参数值的方法。     

动态路线行程时间研究

路段出行时间函数或路线行程时间函数在交通工程中已得到广泛应用,但现有模型在动态交通分配的实际应用中存在着不少问题。本文针对连续和间断两种不同交通流形式,借助于Ｇｒｅｅｎｓｈｉｅｌｄｓ模型和排队延误原理,建立了适用于动态交通分配的显式的动态路段出行时间函数表达式,从而进一步获得动态路线行程时间函数,为动态分配提供了一个重要的输入函数。     

基于结构可靠性算法的停车换乘行程时间可靠性计算

为了定量分析停车换乘(PR)出行方式的时间可靠性,提出了一种PR行程时间可靠性计算算法并进行求解.将PR出行过程按照出行特征划分为小汽车、停车搜索、步行及轨道交通4个出行子链,在拟合和标定各子链行程时间分布的基础上,基于结构可靠性计算中的HL-RF算法设计求解算法.通过当量正态化法(RF)将各出行子链的行程时间分布转换为对应的当量正态分布,然后利用验算点法(HL)计算PR行程时间可靠度.最后,以实际案例验证所提算法.结果表明,该算法能够简洁有效地计算PR出行行程时间可靠性,且计算中考虑了PR各出行子链行程时间服从不同时间分布的情况.     

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能，提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法．首先，利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析，根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素，由此建立相应的动态方程．在此动态方程基础上，通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测．文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验，结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法，可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测．     

道路交通网络路径行程时间可靠性计算方法

行程时间可靠度是反映交通服务水平的一个重要指标,为评价交通运行状况,比较交通改善治理措施提供了新的思路。随着信息采集技术的深入发展,大量行程时间样本的采集与行程时间分布的获得,使得可靠度的计算方法的研发变得十分迫切。传统的路径行程可靠度计算方法直接套用电路理论,无法反映交通运行的特征,造成可靠度计算值严重偏低。本文在分析传统方法失效原理的基础上,引入蒙特卡洛理论,开发了一套新的路径行程时间可靠度计算模型。陆家浜路5个路口的实例分析表明,利用GPS测量值得到的可靠度值在80%左右,传统方法计算值为40%左右,本文方法计算值接近80%,表明本文方法能够有效应用于路径行程时间可靠度计算的实践中。     

基于时空贝叶斯模型的行程时间可靠性预测

为了全面、准确地分析路段行程时间的时空分布,将路段的时间序列和空间关联关系纳入两个邻近路段的行程时间可靠性预测过程.在时间维度上,通过广泛使用的卡尔曼滤波预测行程时间;在空间维度上,根据离散马尔科夫链构建上下游路段行程时间的关联模型.进而构建了时空贝叶斯模型(ST-BM),将时间维度和空间维度的行程时间分布进行融合,从而预测路段行程时间可靠性.实例分析结果表明,相比于先验分布数据,文中模型将两个实测邻近路段的可靠性预测误差分别降低了45.7%和29.2%,验证了ST-BM模型的有效性.     

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.     

基于模糊感知的道路网行程时间可靠性研究

交通系统的运行状态及行程时间受多种累积因素影响,具有很强的不确定性。文章从行程时间可靠性角度分析了道路网的运行质量及其满足人们追求高出行需求的情况,提出了模糊行程时间可靠性的概念,并将其理论应用扩大到能同时处理随机和模糊这两种现象;其次基于随机用户平衡模型,建立了道路网随机需求条件下的行程时间可靠性模型,并运用蒙特卡罗和基于情景分析的两种方法分析了路网可靠性,认为后者能够提高计算效率并能够得到较高计算精度。     

城市自行车路段服务水平研究

为构建自行车路段服务水平模型,通过对比分析不同路段在典型模型下的服务水平,对服务水平模型适用性进行了分析总结;通过增加机动车违章停车因素,对自行车兼容性指数模型进行了优化发展;依据敏感性分析,确定了优化模型对不同影响因素的敏感程度,得出是否存在自行车道、隔离形式、外侧机动车道宽度、自行车道宽度、违章停车为服务水平主要影响因素;最后通过实例应用,表明优化后的自行车兼容性模型具有较强的实用性。     

评价公交行程时间可靠性价值的Mixed Logit模型

合理评价出行者行程时间可靠性价值有助于深入理解道路交通系统可靠性对出行决策的影响.以天津市区早高峰时段出行活动为背景,采用2种可靠性评价指标,设计包含不同情景的SP(Stated Preference)问卷调查程序.通过调查对象在问卷程序生成的与其日常出行活动类似的决策情景中做出的选择决策,研究以公交方式出行时出行者行程时间可靠性价值的评价特征,采用Mixed Logit模型标定参数.研究结果给出了早高峰时段出行者行程时间可靠性支付意愿的分布情况以及不同社会经济属性的出行者行程时间可靠性偏好特征,可为估算交通建设项目中行程时间可靠性改善给出行者带来的效益和制定交通需求管理政策提供参考.     

基于收费数据的高速公路行程时间可靠性估计模型

高速公路收费数据易于获取,且蕴含多种交通信息。本文利用收费数据分析高速公路客货车行程时间分布,提出客货车行程时间分布的差异,分别构建客货车行程时间可靠性估计模型,并对模型进行试验分析。利用MATLAB对直接求取的客货车行程时间和模型求取的客货车行程时间进行正态分布和对数正态分布曲线拟合,结果表明:客货车的行程时间分布均符合正态分布;利用本文模型求取的行程时间分布比直接使用出入口收费站时间差求取的行程时间分布具有更小的SSE和RMSE以及更大的R-square。最后,对客货车行程时间的可靠性区间,即置信区间进行比较,结果表明:在同一置信水平下,利用本文模型求解的行程时间具有更小的行程时间区间分布,即更好的稳定性。     

限速条件下考虑服务水平可靠性的连续均衡网络设计

针对仅仅依靠路段拓展来缓解交通拥堵的局限性和网络设计中引起服务水平的波动性问题,建立了一个在限速条件下满足服务水平可靠性的连续均衡网络设计双层规划模型。上层规划目标为最小化网络的总出行阻抗和投资预算之和,同时考虑服务水平可靠性约束;下层规划为考虑速度限制的用户均衡。针对建立的双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛的遗传算法进行求解。数例计算表明,在满足一定的服务水平可靠性需求下,结合合理的限速策略,能够从系统和局部的角度保证交通系统性能和出行质量,提高网络交通运行效率。