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。     

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.     

雾天高速公路网行程时间可靠性评价方法

为有效评价区域高速公路网布局的合理性,基于对雾天影响下高速公路网行程时间可靠性的研究,寻求路网中的关键路段,并以此作为改善和优化公路交通网络的依据。通过对网络运行时间可靠性和雾源分布随机性的分析,提出高速公路网路段单元的行程时间可靠性的综合评价模型。并结合用户平衡模型和串并联理论,构建高速公路网络系统的时间可靠度计算模型。利用Matlab工具箱对随机雾源进行模拟仿真,结合MonteCarlo方法求解模型,以评价随机雾天高速公路网的行程时间可靠性,最后通过实例验证说明了该方法可以合理地评价随机雾源影响下路网的行程时间可靠性,并有效地找出路网中受雾影响最明显的关键路段。     

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。     

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.     

地方道路网行程时间可靠度的计算

路网行程时间可靠度是有效评价道路网功能的重要指标之一．在给出行程时间可靠度概念的基础上，分析了影响地方道路网行程时间可靠度的因素，提出了计算地方道路网行程时间可靠度的蒙特卡罗法，并通过算例验证了方法的合理性和适用性，研究结果对评价路网功能，优化和调整网络结构提供了重要依据．     

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。     

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GPS数据的高速公路行程时间估计与可靠性分析

准确地进行高速公路行程时间估计与可靠性分析对交通规划与缓解交通拥堵具有重要意义。针对目前行程时间估计准确性不高、可靠性分析不够全面的问题,提出基于BP神经网络的高速公路行程时间估计模型,并利用该模型计算的行程时间分析高速公路上车辆行驶的行程时间可靠性。以广州机场高速公路GPS浮动车数据为例进行实例验证,结果表明,与速度-时间积分法和位置-时间内插法相比,本文提出的模型提高了行程时间估计的准确度,同时能多方面地分析车辆行程时间的可靠性。     

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.     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

基于仿真的深埋地铁车站疏散时间研究

随着地铁车站的埋深深度日益增加,车站的安全疏散风险增大。本文从站型结构、疏散安全区、车站疏散设施、客流规模和疏散引导等方面,分析了影响深埋地铁车站人员疏散时间的因素。针对紧急疏散场景,构建深埋地铁车站网络模型和疏散行为模型。以北京某在建深埋地铁车站为例,通过模型校验,利用轨道交通乘客集散仿真系统对该站疏散时间进行测算,并将测算结果与理论计算疏散时间对比,结果显示所有乘客能够在5.5 min内从站台疏散至安全区域,符合规范要求。本文研究结果表明采用的系统能够用于深埋地铁车站的疏散时间研究。     

Impacts of Bus Lane on Bus Travel Time Reliability:a Case Study in Shenzhen

The aim of the paper is to evaluate the impacts of bus lane on bus travel time reliability.The data used are the Geographic Positioning System(GPS) data of two bus lines running parallel streets in Shenzhen,China,one of which is a bus lane and the other is a regular lane.Two linear regression models are developed to evaluate the influence of bus lane which has a separated right of way.Other factors including running direction,day of week,time of day,dwell time,and delay at the start point are also considered in the model.Without published time tables,coefficient of variance(CV) of travel time is employed to explore the impacts of bus lane.The results indicate that bus lane can save 22.0% of travel time,reduce 11.5% of the CV of travel time,and decrease the variance of headway by 17.4%.The analysis on bus travel time reliability could help operators and drivers improve the quality of transit service.It also sheds light on how to assess the effectiveness of bus lane for transit planners and service operators.     

列车运行能耗与乘客换乘时间协同优化研究

为减少轨道交通系统运营总能耗和乘客换乘时间,以列车的在站停留时间为决策变量,建立了一种协同优化的时刻表优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。应用北京地铁五号线和亦庄线的实际数据展开算例研究,验证模型和算法的有效性。结果表明,该研究较优化前的轨道交通系统总能耗减少5.15%,乘客换时间减少17.66%。     

列车运行能耗与乘客换乘时间协同优化研究

为减少轨道交通系统运营总能耗和乘客换乘时间,以列车的在站停留时间为决策变量,建立了一种协同优化的时刻表优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。应用北京地铁五号线和亦庄线的实际数据展开算例研究,验证模型和算法的有效性。结果表明,该研究较优化前的轨道交通系统总能耗减少5.15%,乘客换时间减少17.66%。     

北京、上海和广州地铁网络演化分析

地铁网络是由轨道线路和车站组成的复杂网络,本文借助复杂网络理论研究地铁网络的特性与演化特征。通过引入5个网络特征参数,以北京、上海和广州的地铁网络为研究对象,分析了这三个城市的地铁网络演化特性,并基于研究结果分析了演化规律,从网络拓扑的角度分析了地铁拥挤的现象。研究结果对城市地铁未来的发展建设提供了理论依据。     

文章编号： 中图分类号：X949 文献标志码：A

为解决计划轮档小时设定的问题,提出了基于空中飞行时间可靠性的计划轮档小时计算方法。首先给出计划轮档小时的定义和数据分析;然后将行程时间可靠性的概念引入到空中飞行时间中,提出空中飞行时间可靠性和轮档小时可靠性的概念;最后选择北京-上海虹桥同一城市对的空中飞行时间历史数据进行分析,以3分钟为时间间隔的分组高斯拟合好于5分钟时间间隔分组,其分组的概率密度函数服从高斯分布。结果表明：以65%-75%的轮档小时可靠性为目标,采用民航正常性管理中的标准地面滑出时间30分钟,根据经验值确定滑入时间4分钟,则该城市对的计划轮档小时可以设定为140-141分钟;同时,该方法可以为民航国内航班标准航段运行时间表中每个航段运行时间提供数据支持。     

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.     

城轨交通换乘站结点换乘设施行人拥堵分析方法

以城市轨道交通换乘站内的"十"形结点换乘设施为研究对象,根据车门至站台梯组的走行距离确定了换乘客流到达时间分布,在考虑设施断面上下游的流密速基本关系及梯前区域、换乘平台、楼梯客流的相互影响关系的基础上,利用分时段客流迭代构建了结点换乘设施行人拥堵分析方法。算例表明,该方法能够在各车门下车换乘人数和站台行人设施布置方案已知的情况下快速分析多向客流的换乘客流量不同组合下"十"形结点换乘设施的行人拥堵情况。     

福州市地铁对公共交通网络通达性的影响

在地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术支持下,以福州市地铁1号线作为研究对象,选取福州市三环快速路以内的城区为研究区域,构建城市公共交通网络,基于道路密度、公交站点密度等计算模型分析福州市交通网络密度分布特征.通过时间距离、通达性系数和服务区域面积三个指标度量地铁开通前后交通网络通达性及其空间格局变化.结果表明:核心城区道路资源和交通资源的分布存在极化现象;地铁1号线开通后,重要交通节点之间的平均通行时间距离缩短13.7 min;交通枢纽中心30 min服务区域面积增加了6.1%;交通网络通达性格局从以鼓楼区为中心的单核扩散格局转变为沿地铁走势的一核一轴向外扩散分布格局,城区基本形成40min交通圈,实现了福州市通达性整体优化.