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SV模型的行程时间预测

行程时间的波动性分析及预测是道路交通网络研究的重要内容,为有效预测出行者行程时间,本文基于实际路段行程时间数据构建随机波动率模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法求解模型参数,使用标准随机波动率(SV-N)模型和厚尾随机波动率(SV-T)模型对行程时间进行预测。结果表明:在刻画对路段行程时间波动率特征的效果上,厚尾随机波动率模型优于标准随机波动率模型;在行程时间预测上,厚尾随机波动率模型更能准确地进行实时预测。本文方法对行程时间预测具有实时性,可对实际路段行程时间进行在线预测及对交通出行者的路线规划提供理论依据。     

基于隐性知识的信息检索多维匹配模型

将隐性知识管理理论引入信息检索,分析用户查询过程和作者写作活动中存在的隐性知识,在3个层面上予以定义,建立基于隐性知识的信息检索多维匹配模型.从背景知识和行为模式等方面实现信息检索隐性维度的匹配,以解决用户查询意图和作者思想表达不充分的问题,从而提高信息检索的质量.     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

基于元胞自动机模型的应急车辆行程时间

针对应急车辆通行时交通流参数难以实时获取的问题,提出以仿真手段模拟交通运行,进而探讨随机交通条件下应急车辆行程时间的计算。在分析有应急车辆的混合交通流运行特性的基础上,增加车辆类型,引入应急车辆影响区域和普通车辆让行概率2个参数,修改车辆换道与速度更新规则,建立了双车道交通流元胞自动机模型。利用MATLAB进行数值模拟,生成不同交通密度条件下的应急车辆行程时间,并与现有计算公式进行对比分析。研究结果表明:应急车辆仅干扰其所处位置的车流运行,对双车道总体流量没有影响,在密度位于0.12~0.36范围内优先通行效果较好;在密度较小(≤0.08)或较大(≥0.24)时,应急车辆行程时间随着行驶距离的增加呈现近似正比例的增加,且密度越大,增长的斜率越大。研究发现现有针对应急车辆的距离-行程时间函数适用于低密度及高密度交通条件,而在0.12~0.20密度范围内失去效用。     

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．     

基于卡尔曼滤波的高速道路行程时间动态预测

首先介绍了卡尔曼滤波的算法，并定性说明了其优点－动态性、实时性。然后使用卡尔曼滤波法和传统的预测方法分别对同一观测数据进行了观测和对比，从而定量证明了卡尔曼滤波的高精度性，研究成果对于开发交通信息诱导系统和动态交通分配均具有较大的意义。     

基于行程时间可靠度的区域交通控制系统评价方法

在定义行程时间可靠度的基础上,利用浮动车调查数据,得到不同时段路径行程时间可靠度;然后建立了以行程时间可靠度为指标的城市区域控制系统运营效率的评价模型.该模型在武汉市区域控制系统评价中进行了应用研究,结果表明:区域交通控制系统运营后,早高峰、平峰和晚高峰3个时段路网行程时间可靠度显著提高,全日路径行程时间可靠性波动小于实施前,离散程度降低,城市交通系统的运行状态得到改善.相对于传统评价方法,所建模型灵敏度更高,适用性更强.     

基于城轨交通线路方案选择下城轨交通规划建设的研究

本文在分析城市轨道交通线路选线的影响因素基础上,介绍了线路定线方法的思路与步骤,并从如何有效发挥城市交通和市际交通的整体利益等角度出发,阐述了如何做好一个城市的轨道交通规划。     

融合VMD和GRU模型的城市道路行程时间预测方法

城市道路交通环境复杂多变,城市道路行程时间具有较强的非线性与非稳定性,为提高城市道路行程时间的预测精度,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的组合预测模型。与传统分解算法相比,VMD拥有非递归求解和自主选择模态个数的优点。首先利用变分模态分解算法将原始行程时间序列分解为若干时间子序列,降低原始序列的非平稳性;然后对每个时间子序列建立GRU预测模型;最后将各个预测结果进行融合,得到行程时间序列预测的最终结果。实验结果表明,变分模态分解与门控循环单元结合的组合模型预测结果要比对照组的单一模型预测结果精准度高,均方根误差(root mean squared Error,RMSE)及下降约3.99～4.37,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)下降约3.02～3.35;在组合预测模型中,门控循环单元(GRU)预测效果要比长短期记忆(long short-term memory,LSTM)预测效果表现更佳,均方根误差(root mean squared error,RMSE)下降0.34,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)下降0.22。     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.     

一般树型线条件下的列车开行方案优化研究

轨道交通成网运行背景下,简单的线路形态和交路组织已难以满足多样化的乘客出行需求;为应对复杂方向上客流出行带来的交通供给与需求不匹配问题,文中借鉴既有对Y型线的研究,提出了一般树型线的轨道交通线路形式,并参照实际运营的线路案例将其分为直径型和半径型两种类型。首先,设计了一般树型线的线路拓扑形态,并以发车频率为决策变量,以乘客出行时间与企业运营成本最小为目标函数,考虑乘客在不同交路列车之间的分配问题,构建了一般树型线条件下的列车开行方案优化模型;然后设计了带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行求解,并以巴黎RER A线为例对模型与算法进行了验证;最后,将优化方案与分线运营的方案进行了对比。结果表明：算法可求得开行方案的帕累托前沿解,乘客出行时间与企业运营成本呈现明显的负相关性;得到的优化方案与分线方案相比,在乘客出行时间和企业运营成本方面都有显著的减少,可使乘客候车时间减少1.76%～12.90%、乘客换乘时间减少33.63%～34.98%,列车总走行里程减少7.69%～21.67%,上线车底数减少9～19列。     

城市轨道交通换乘站点失效下网络脆弱性分析

城市轨道交通换乘站点失效会导致网络性能下降,使得系统表现出较高的脆弱性,换乘站点失效下网络脆弱性分析对于保障系统运营安全具有重要意义.考虑城市轨道交通网络和外部公共交通网络的耦合关系,分析换乘站点失效后的乘客广义出行费用,对乘客出行选择行为进行建模;从运营服务网络性能下降的视角,提出了网络脆弱性定量评估指标;对路网拓扑...     

城市轨道交通发展模式的探讨

简单回顾了欧洲先进城市轨道交通系统的发展过程,探讨了在我国发展中等运量的综合轨道交通系统的总体思路     

考虑时空约束的地铁乘客出行路径集生成算法

从时空棱柱的视角出发,在列车运行图搜索算法的基础上,通过\"O点正搜、D点反推,取时空棱柱交集\"的思路确定出行可达区域,以此构建考虑时空约束的乘客出行路径集生成算法.以上海轨道交通网络为例进行案例分析.结果表明,该算法在正确生成出行路径外还可以搜索特殊的可行路径,较传统算法更具有实际应用价值.     

考虑行车间隔的城轨交通列车运行调整模型

研究城市轨道交通列车运行调整优化方法,建立了以减小列车运行延误时间和提高列车行车间隔均衡性为优化目标的列车运行调整模型.基于理想点法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,并设计了控制初始种群育种范围的遗传算法进行模型求解.以某城市轨道交通线路为例对模型进行验证,计算结果表明：与只考虑列车运行延误的赶点调整方案相比,考虑行车间隔的方案在有效降低列车运行延误时间的基础上可以显著提高行车间隔均衡性.     

城市轨道交通发展的定量解析方法

应用计量经济学原理，在城市轨道交通发展相关影响因素分析基础上，构建了城市轨道交通发展的宏观定量分析模型．该模型可以描述城市经济、投资，以及城市轨道交通路网扩展之间的互动关系．依据上海市过去10年的数据和确定的外生与虚拟变量值，应用该模型对上海市近期城市轨道交通发展情况进行了实例分析．     

地铁列车延误情况下乘客可容忍候车时间预测模型

为预测地铁列车延误发生后不同类型乘客可容忍候车时间以深化非正常运营情况下地铁乘客出行行为方面研究,引入生存分析理论并建模.首先明确乘客可容忍候车时间的定义并分析其特征,在此基础上选择参数模型及Weibull分布构建考虑影响因素的乘客可容忍候车时间预测模型,最后通过行为(RP)和意向(SP)混合问卷调查获得的数据标定并检...     

新型列控系统列车追踪间隔的优化及效能评估

为了解决地铁列车运力不足,缩短列车追踪间隔,提出了新型列控系统、相对移动闭塞和协同运行三者相结合的方法,构建了列车通信协同运行模型。在该模型下,精细化前后列车冲突区域,对正线和站后折返最小追踪间隔分别优化建模,提出缩短追踪间隔的行车策略。经实际线路仿真计算,相比基于通信的列车运行控制系统(communication based train control, CBTC)列车通过能力提升了32.3%,且4A编组可以满足79.9 s的行车间隔。考虑缩短行车间隔对运营效能的影响,将运营效能量化为运输率、满载率、单位能耗、等车时间,对不同行车方案进行评估。结果表明,对于单向小时断面客流量小于6.4万的线路,通过调节行车间隔,4A编组在满足满载率下,比6A、8A编组能耗更小,等车时间更短。