城市道路间断流行程时间双峰分布

在传统行程时间单一概率分布研究基础上,提出了城市间断流行程时间概率分布模型.以正态分布和对数正态分布为典型分布,提出了6种不同的双峰概率分布函数,并利用最小二乘法和Frank-Wolfe算法进行建模和参数拟合.研究结果表明,双峰概率分布函数能够很好地拟合并反映城市道路间断流行程时间概率分布特征,突显其与连续流单一概率分布之间的差异性.研究结果为城市路网路径选择问题提供新的路段阻抗确定方法,也能够为交通分配提供新的路段行程时间概率函数.     

事故影响下走行时间及择路概率的动态分析

为描述交通事故影响下路径走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于路段传输模型和LOGIT选择模型的拟动态模型,给出了事故影响下路网各时段行程时间和交通流密度的计算方法,分析了事故影响下路段的排队扩散及消散过程.结果表明:事故持续期到排队完全消散期内,路径走行时间和路径选择概率呈现此消彼长并持续震荡的状态;事故持续期和事故清除后,事故路段上的排队位置发生转移.     

基于GPS数据的公交站点区间行程时间可靠性影响因素

为提高公交行程时间预测与信息发布的准确性,借助显著性分析确定影响可靠性预测的主要因素.首先,基于公交GPS数据,采用地图匹配算法建立站点区间行程时间计算方法;其次,针对11组不同路段站点之间的区间行程时间数据,通过拟合优度检验筛选最佳分布模型,并利用最大似然估计获取最优分布模型参数;最后,建立公交行程时间可靠性评价指标体系,分析交通条件、道路条件、采样间隔与行程时间波动指数、延误指数的相关关系.结果表明:三元高斯混合分布模型能以100%的接受率最优地拟合公交行程时间数据,站点区间长度、公交小时流量、采样间隔与行程时间可靠性存在相关关系,而交叉口相对位置则为非关键影响因素.     

考虑路径冗余和出行效率的路段重要性排序

为合理评估交通网络中路段的失效对出行者路径选择及路网运行效率的影响,提出了一种综合考虑路径冗余度指数和出行效率指数的路段重要性排序方法。在路段失效前后两种情形下,采用基于可行合理路径的随机用户均衡模型进行流量分配和路径搜索,流量只能够在可行合理路径集上进行加载,当路径阻抗超过最短路径的容忍倍数时,路径流量为零,最终可得到路段失效前后可行合理路径数量的改变程度指标和个体出行时耗的变化程度指标。对指标进行z-score标准化处理后赋予相应的权重,得出路段重要性的综合评价值。采用Nguyen-Dupuis网络开展了测试分析,结果表明:该方法能够模拟路段失效后路网的变化情况并实现对路段重要性的排序,其结果可作为交通管理者拥堵防控策略的制定提供理论支撑,也能够为关键路段识别、道路封闭影响评价等提供理论依据。     

基于K-短路径的路网关键路段集合的辨识与分析

为了提高高速公路网络化运营监管与公众服务的水平,需要准确可靠地辨识出综合多种因素的关键路段,采用交通分配理论及K-短路径算法研究了路网运行关键路段集的辨识问题。综合考虑路网结构、交通需求影响、出行行为特征等多方面因素,以系统内所有用户的旅行时间为交通网络性能度量指标,建立了路网运行关键路段评价模型;考虑多路段失效的联合效应,提出了路段集的重要度评估模型及其求解算法。该模型相对于传统的结构可靠性模型,考虑了出行者路径选择行为影响和多路段失效的联合效应,更符合路网运行管理的实际需求。研究结果表明:在相同交通需求的OD对之间,结构密度较低的区域,被选中为关键路段集的概率大;合理的K取值得到的关键路段集与全路网分配所得结果相近,可有效提升计算效率;多路段失效情况下,路段的联合效应明显。     

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.     

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,本文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。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,祛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：首先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;然后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。     

基于乐观值和悲观值的不同风险态度行程时间预算

研究3种风险态度出行者的行程时间预算。首先从随机变量的α乐观值和α悲观值出发,对比收益函数和成本函数的乐观值和悲观值的概念及特征。然后从行程时间可靠度基本概念引出行程时间的机会约束规划(CCP)minimin和minimax模型,通过假设路段行程时间服从正态分布,求出了路段和路径行程时间的α乐观值和β悲观值,又根据Hurwicz乐观系数准则建立2种极端情况的综合平衡模型。最后提出行程时间可靠度指标,并进行了算例分析。研究结果表明方法正确指标合理,可以进行不同风险态度的行程时间预算,并针对具体情况可采用不同的可靠度指标预算出行时间并评价道路性能。     

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。     

面向浮动车取样偏差修正的数据融合方法

考虑到浮动车取样偏差会给路段平均行程时间估计值带来很大误差这一事实,提出了一个融合模型,该模型是在真实路段平均行程时间计算模型的基础上推导出来的,其融合了线圈数据和浮动车数据,减少了浮动车取样偏差对路段平均行程时间估计值的影响.最后利用仿真实验对一条具有连续5个交叉口的主干道进行仿真实验,实验证明,相对于浮动车法,融合方法无论在平峰期和高峰期都可以得到精度更高的平均行程时间估计值.     

出行者感知误差下目标导向型双属性用户均衡

提出了目标导向型双属性路径效用模型,用于分析随机交通网络中出行时间和出行时间可靠度两属性影响下出行者的路径选择行为,其中能够达到的目标决定了路径效用的大小。所提出的模型具有3个特点:一是考虑出行者感知误差,从而得到出行时间和出行时间可靠度的感知值;二是基于感知值的边际分布,采用Copula函数刻画感知值间的随机相关性;三是出行者为每个属性赋予特定目标,并且提出了目标间的相互作用,即互补关系。基于所提出的路径效用模型,进一步提出了考虑出行者感知误差的目标导向型双属性用户均衡模型,将其表示为变分不等式问题,采用连续平均算法对其进行求解。最后通过数值实验验证了出行者不同出行行为下的表现和算法的有效性,并对相关参数进行了敏感性分析。提出的模型拓展了出行者路径选择的研究范围。     

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.     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

车内路线诱导系统行程时间检测误差计算模型

行程时间是车内路线诱导系统诱导策略的重要参数。根据车内路线诱导系统的检测和计算机行程时间的过程，分析了得程时间误差产生的三种主要原因：样本特征差异、时变特征以及时间滞后，并建立了时变特征误差、样本特征误差与车内单元比例、诱导系统方案更新时间之间的相互关系模型，对于城市道路还得出了信号交叉口延地行程时间误差的影响模型。     

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.     

混凝土疲劳寿命规律预测新方法

基于混凝土疲劳寿命既服从对数正态分布，又服从两参数威布尔分布这一前提，由概率论中特征函数出发研究两种分布的逼近性，得到了两种分布参数之间的关系式．在理论上，沟通了两分布间的联系，藉此可利用对数正态分布参数估计威布尔分布参数，从而得到了一种新的两参数威布尔分布的估计方法．此外，在已知混凝土平均Ｓ－Ｎ关系的前提下，提出了混凝土对数疲劳寿命标准差与应力水平呈近似线性的假设；利用提出的参数估计方法，研究了任意应力水平下混凝土疲劳寿命分布的概率模型，这将为混凝土结构的疲劳可靠性分析与设计提供理论依据     

信号控制道路行程时间可靠度计算与实证

首先提出了一天不同时刻下的动态行程时间可靠度计算方法.然后以实际连续若干天的历史行程时间数据为基础,实证分析了信号控制干道行程时间分布、行程时间可靠度在一天中的分布变化情况.实证结果表明行程时间分布存在偏峰和时滞现象,否定了当前行程时间可靠度研究普遍认为的行程时间服从正态分布假设.最后分析了行程时间分布中的可靠系数、峰度统计参量与行程时间可靠度的变化关系.     

诱导信息下驾驶员路径选择行为建模研究

为定量分析可变信息标志(VMS)对驾驶员路径选择行为的影响,采用SP调查进行调研,使用SPSS 20.0分析数据,建立了VMS诱导信息下驾驶员改变路径频率的有序多分类Logit模型。同时针对有重叠路段的路径选择,构建了考虑VMS显示状态的C-Logit模型。有序多分类Logit模型计算结果表明,影响驾驶员改变路径频率的主要影响因素为性别、学历、车辆类型、出行活动、VMS准确率。C-Logit模型计算结果表明,驾驶员对路径的理解时间与实际行驶时间存在较大差距,导致驾驶员选择路径比较集中,没能实现交通流在路网中的合理分配。