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。     

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。     

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.     

城市轨道交通正线列车故障发生概率预测模型

为了合理预测城市轨道交通列车在正线上发生故障的概率,首先通过定性分析得到列车编组数、累计走行公里、架修或大修经历为列车故障发生概率的主要影响因素。之后基于实际数据以每12万km为观测范围生成单列车在一定走行公里内故障发生次数的离散数据集,并根据数据呈现的分布特点选择泊松分布、零膨胀泊松分布及可能的函数形式构造3个备选模型。经过模型比选,最终提出基于泊松分布的城市轨道交通正线列车故障发生概率预测模型。结果表明:列车编组数的增加会提高列车故障发生概率;累计走行公里的增加会使列车故障发生概率先降低后回升,在列车投入运营后的第4个12万km阶段达到最低值,在第7个12万km阶段超过初始值。     

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.     

城市轨道交通列车运行图编制的数学模型及方法

在对城市轨道交通线路属性进行数学描述的基础上,以车辆段设置地点为核心,提出两站图及三站图理论,设计分层顺序和反序推点算法计算列车在中间站的到发时刻,并以分时段列车等间隔运行为目标函数,构建城市轨道交通列车运行图通用数学模型.利用北京城铁13号线数据,通过计算机模拟方法验证了论文提出的城市轨道交通列车运行图编制理论的正确性和实用性.     

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     

基于运行图的轨道交通网络动态可达性研究

网络各站之间的可达性特别是首末班车可达性衔接方案的生成和发布,对提升城市轨道交通智能化管理水平具有重要意义.OD(起讫点)之间动态可达性,主要依赖于城市轨道交通物理网络和列车运行网络,需综合考虑列车运行图的刚性控制和乘客换乘走行的柔性影响.根据弹性换乘时间,定义完全可达、条件可达和不可达三个层次,构建网络动态可达性的衔接模型,并提出推算流程.以实际城轨线网为例,确定了某OD对之间的可达时间域,表明该方法的推算结果可作为乘客出行向导的依据.     

基于组合赋权方法的城轨线路运营安全评价

在对城市轨道交通线路运营安全进行详细分析的基础上,系统地构建了城市轨道交通线路运营安全评价指标体系,并对各指标的含义及计算方法进行了研究.同时,对城市轨道交通线路运营安全等级进行了划分,采用层次分析法和熵值法组合赋权的方法来评价影响城市轨道交通线路运营安全的各项指标,符合系统的完整性,最后以北京市地铁4号线为例对其运营安全进行综合评价,验证了该方法的合理性和可靠性,为城市轨道交通运营安全决策与安全控制措施提供了理论依据.     

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．     

基于数据仓库的城市轨道交通客流分析

针对城市轨道交通客流数据量大、数据结构复杂、数据具有突发性强等特点,设计了专门用于城市轨道交通客流分析的数据仓库系统.详述了该系统的体系结构、关键指标;进行了联机分析处理,给出了NML客流预测模型,采用了Logit模型对收入进行了预测分析.该项目已应用于深圳地铁交通运营企业中,为优化轨道交通企业的运营组织提供决策支持.