公交停靠站对混合交通流影响分析

在我国城市交通中,常规公交和社会车辆混行的矛盾长期存在。在混行路段,公交站点的运行在很大程度上会影响到交通流畅通与否。通过对港湾式车站和非港湾式车站两种设置方式下附近复杂交通流特性进行研究,总结两种停靠站的车流冲突,提出适合不同情况的公交车站布置方式。     

基于运动波理论的城市动态交通分配研究

根据交通波理论导出在路段产生拥挤排队时的交通阻抗,并把该阻抗应用到动态交通流分配中,在此基础上建立离散化条件下动态用户最优配流问题的变分不等式模型,并用投影算法求解此模型,给出算例验证模型的实用性.     

多交叉口公交优先协调控制方法

为解决路网内公交车流和社会车流的利益平衡问题,提出以人均延误为控制目标的公交信号优先协调控制方法,在保障公交优先通行权的基础上实现社会车流顺畅运行。以人均延误为控制目标,以路段剩余道路空间为动态约束,构建多交叉口公交信号优先协调控制模型,并结合实例利用VISSIM软件进行仿真验证。结果表明:人均延误、车均延误、公交车辆平均延误均降低,公交车辆平均行程时间和车辆平均停车次数减少,交通整体运行效率有效提高。     

基于流分析的交通事故对通行能力的模型研究

针对目前交通事故对道路通行影响较大的情况,假设在3车道通行道路上,在因交通事故发生而占据了不同的2条车道的情况下,基于交通流数学模型针对道路通行能力影响进行定量分析。引入交通流模型,结合事故合理假设,分析事故横断面实际通行能力,借助交通事故影响下的车流波模型,最终建立起车辆排队长度与车辆密度、车辆通行能力和速度三个因素的关系模型,通过分析相应数据,对所建模型的正确性进行验证,为开发城市紧急救援系统提供了理论依据。     

双向两车道交通流模型的车辆转道规则研究

在对已有双向两车道模型的车辆转道规则研究的基础上,考虑驾驶员转道特性,提出均一车辆双向交通流模型两种新的车辆转道规则,并绘制了新车辆转道规则的交通流基本图.模拟结果表明,当逆行道初始密度较小时,与单车道模型相比,两种新规则均能够提高母车道的车辆通行能力,且通过选择合适的模型参数,模拟误差率<5‰,与实测数据近似.     

基于VISSIM的潮汐车道可行性仿真研究——以攀枝花市为例

【目的】为了缓解潮汐式交通堵塞，以攀枝花市三线大道北段-佳联路交叉口为例进行研究。【方法】通过对潮汐交通现象成因及交通流特征进行分析，基于VISSIM软件对该路段进行仿真，选取交通流量、流速、延误、通行能力、路段饱和度、服务水平等作为评价指标，对使用潮汐车道来解决潮汐式交通堵塞问题进行研究。【结果】对潮汐车道设置的必要性及设置条件进行分析，设置适用于该交叉路口的潮汐车道方案。【结论】优化后的各项道路参数指标得到极大优化，证明设置潮汐车道能有效减少延误和提高道路通行能力，同时也论证了该试验方案的可行性。     

车道被占用对城市道路通行能力影响的数学建模

讨论道路障碍对于交通流量的影响情况,应用Excel软件对某一城市交通路段发生事故堵塞交通后进行数据处理,分析各条件下道路障碍对交通拥堵的影响,应用停车波和启动波模型分析事故横断面实际通行能力与事故持续时间的关系.     

基于多元回归分析的城市通行能力仿真研究

本文研究车道被占用对城市通行能力影响的问题,建立了多元回归分析的数学模型,并编写Matlab程序,使用Excel、Matlab等软件,得到交通事故横截面所占车道不同对实际通行能力影响的差异。结果表明,车辆排队长度与事故横截面实际通行能力成负相关,与事故持续时间、路段上游车流量成正相关。     

城市主干道交叉口公交优先策略的研究与应用

公共交通以其不可替代的优势成为城市交通的主要交通出行方式,展开公交延误的研究对解决城市交通的瓶颈具有历史意义。运用先进的交通控制理论,制定控制策略的同时,使用微观仿真软件SUMO,运用仿真技术验证两种交通控制策略,统计公交优先策略的平均延误,对比得出合理化的策略,寻求降低公交车辆在交叉口拥堵的方法,从而提高公交服务水平。结果表明,在适宜实施公交优先的情况下,主动优先策略能明显改善交叉口的公交延误,且公交数量越多,改善越明显。     

基于排队和汇流模型的收费站优化

道路在现代社会和经济活动中起着关键作用.如何设计收费站,提高公路服务水平就显得尤为迫切.首先根据事故预防、吞吐量和成本因素,设计了公路收费站的形状和规模.然后,研究了收费站外的车道合流方式,并对基于排队模型和合流模型的最终方案进行了优化和改进.此外,针对交通现实,建立了一个仿真模型,研究自驾车辆数量对收费方式的影响.最后基于该模型,对其应用提出了具体建议.     

地质雷达在通车隧道围岩探测中的应用

以昆禄二级公路大普吉隧道为工程背景,针对该通车隧道,给出地质雷达在无损检测应用中的工作方法,主要介绍了地质雷达探测的工作原理,包括测线布置、采集参数设定、现场检测和后期资料处理解释。因该隧道通车出现病害,通车前未使用地质雷达探测,而地质雷达具有方便、成本低、精度高的特点,所以通车后选择运用21-002188便携式探地雷达对该隧道围岩进行扫描分析探测。通过雷达测线剖面了解隧道围岩的含水分布、富水区和围岩松散与破碎等不良地质病害隐患,并通过几幅典型雷达图像分析了不同异常情况在雷达图像上的反映。为解决大普吉隧道安全隐患提供及时准确的数据资料。     

基于IP/MPLS的业务流量矩阵修正模型

基于IP／MPLS的业务流量矩阵是在理想的状态下获得的，为了得到准确的业务流量矩阵，通过对业务流的到达过程的分布情况进行了分析，然后在推导出包丢失的业务理论模型的基础上进一步推导出业务流量矩阵修正模型．     

基于模糊粗糙神经网络的交通流研究

交通流预测是实现道路交通科学管理的重要内容,文章概述了模糊粗糙神经网络的基本原理,通过模糊粗糙隶属函数建立了基于模糊粗糙神经网络的交通流控制模型,设计了两级协调模糊控制器,结合模糊控制理论和神经网络各自的优点,构造了模糊粗糙神经网络.通过实践结果证明,该算法精度高,学习速度快,适应能力强,对实时交通流预测有一定的指导意义.     

城市区域交叉口交通信号的模糊控制与仿真

基于模糊控制的智能控制技术,以降低车辆的平均延误为目标,提出了一种区域交叉口两级模糊控制模型。其中第一级为检测级,检测对应相位的紧迫度;第二级为决策级,决策是否发生相位转换。并且考虑到了正常和非正常两种交通状态,设计了相应的控制规则。仿真结果表明,与传统的定时控制相比,所设计的模糊控制规则能够有效减少车辆的平均等待时间,并提高了车辆的平均通行效率。     

基于驾驶员色彩偏好的交通属性表征研究

色彩已被广泛应用于车辆状况,交通状态,道路条件等交通属性信息的表征。采用对偶比较法考察10种色彩对20种基本交通属性强弱表征的主观感受性。通过卡方检验考察不同被试者对特定属性色彩表征主观感受的一致性,并依据Z分值得出该属性强弱表征的色彩排序。结果表明,对于温度、胎压、音量、速度、瞬时油耗、车流速度、车流密度、光照、长度、宽度、高度、承重量12种连续性属性,以及车辆设备状态、道路设施状态、拥堵状态和安全状态4种两极性属性,不同被试者的色彩表征主观感受一致性较高;同时依据Z分值,可以得出表征12种连续属性强弱递减的色彩序列,对于4种两极性属性,得出表征两极性的最佳色彩选配方案。     

基于STIRPAT模型北京市交通碳排放影响因素研究

随着经济的不断发展,交通碳排放已经成为了城市碳排放的主要来源之一,引起了极大关注。现有研究主要集中在国家层面,而对于市级层面的交通研究较少。为了深入探究影响市级单位交通碳排放的因素,缓解交通业所带来的环境和能源压力,研究引入新变量能源价格,通过构建STIRPAT模型,采用PLS分析方法分析了1997—2014年北京市交通碳排放的影响因素。结果显示,经济发展与人口规模的扩张是影响北京市交通碳排放的主要驱动因素,能源价格的提高对交通碳排放有明显的抑制作用,民用汽车拥有量、客运周转量和货运周转量的上升使得交通碳排放显著增加,而能源强度的提高对降低碳排放的影响较小。基于以上分析结果,对降低北京市交通碳排放提出合理化政策建议。     

TCP流量早期识别方法

摘要： 为了对TCP数据流进行及时、快速并准确的识别,本文提出一种TCP流量早期识别方法. 该方法以TCP流初期的3 个数据包的载荷大小和服务器端口作为特征,利用支持向量机进行分类. 实验结果表明,根据提取的特征,采用无偏训练样本能快速而有效地识别WEB、MAIL、P2P中的BitTorrent和eMule等流量.     

最大流最小费用的一种简洁算法

一、引言 对于一个输运网络,已知发点的数目、位置和发量,收点的数目、位置和需求量,及网络中各边的容量,求使总运费最省的调度方案,这是线性规划解决的典型问题,Busacker与Gowen也就该问题将可行流与迭代、反圈法结合起来求解。 本文拟将图论中的求最短路径及求最大流的两种算法结合起来,提出该问题的一种简洁实用的解法。 本文的算法较线性规划解法与Busacker和Gowen的算法而言的优点在于:物理意义明确;可与图形显示系统结合起来进行流过程的动态模拟,形式更加简洁有效。     

基于贝叶斯网络的Peer-to-Peer识别方法

网络业务分类与识别是网络管理、网络规划和安全的必要途径,而Peer-to-Peer (P2P)流量由于采用伪装端口、动态端口以及应用层加密,已成为业务分类与识别的主要难点. 该文提出了P2P业务的精确识别方法,通过对流统计特性的分析,提取相关特征属性,应用遗传算法选取最优特征属性子集,并采用贝叶斯网络机器学习方法识别P2P流量. 实验表明Ｋ2,TAN和BAN能有效快速地识别P2P业务,分类精度高达95%以上,很大程度上优于朴素贝叶斯分类和BP神经网络方法. 同时该系统具有可扩展性,能够识别未知的P2P流量,并适用于实时分类识别环境.