城市交通需求预测与决策支持系统

根据国内外城市交通规划理论的最新思想和预测模型理论,提出了一种实用的城市交通需 求预测决策支持系统,对预测模型及系统逻辑结构、系统组成和开发技术等问题进行了系统的探 讨．     

分层控制算法在过饱和交通干线控制中的应用

提出一种启发式分层控制算法框架来解决过饱和城市交通干线的控制问题.整个控制器由控制层和协调层组成,在控制层,引入主线延误和次线延误的概念,将控制问题描述为一个冲突的多目标控制问题,提出一种新的基于IPNSGA-Ⅱ遗传算法的多目标相容控制策略来产生相邻交叉口的信号配时方案;在协调层,首先确定需要进行协调的交叉口群,然后以主线延误和次线延误为目标,采用IPNSGA-Ⅱ遗传算法进行优化,实现交叉口之间的协调.提出的相容控制策略具有鲁棒性、实时性、动态性的特点,能够实现干线交叉口的实时控制.将该分层算法应用于一个七个交叉口组成的城市交通干线的交通流仿真系统进行测试,仿真结果表明,本文方法比单点控制策略能够更有效的缓解网络中的过饱和状态,减小延误.     

基于改进Inception-ResNet-v2的城市交通路面状态识别算法

针对传统方法对于路面状态识别准确率低的问题,提出了一种改进Inception-ResNet-v2的路面状态识别算法,对6种城市交通路面状态进行识别。首先,在Inception-ResNet-v2算法的Inception-ResNet-C模块引入SENet注意力机制得到SE-Inception-ResNet-C模块,使算法学习到不同通道特征的重要程度;然后采用特征融合策略,将不同层级的特征信息融合,防止重要特征信息的丢失;最后采用全卷积结构,将原始算法中的全连接层换成卷积层,不仅保证了图像的空间结构,还能使网络接收任意尺度的图片。实验结果表明,该算法能提取关键的特征信息,有效提高了路面状态的识别精度。     

中国城市公交网络冗余度分析

可靠和强韧的城市公交网络不仅关系到城市居民的出行便捷性,同时也对维持整个城市系统的正常运转起着关键性作用．复杂系统的可靠性和强韧性的一个重要指标就是冗余度,即同一功能组件在一个系统中的重复备份．然而,对于城市公交网络的冗余程度的认识依然比较模糊．文章基于复杂网络的连通性理论和遗传优化算法,利用两种公交网络的冗余度的度量指标,即全局冗余度和局域冗余度,对8个具有城市化梯度的中国城市公交网络进行全面的冗余度分析．结果显示,公交网络的全局冗余度明显高于局域冗余度,同时城市中的局域冗余连通块呈现明显的异质分布特征．研究结果对于未来公交线路优化和设计具有一定的参考价值．     

电动自行车不安全骑行决策行为建模

大量涌现的电动自行车,既是经济便利的出行方式,也使原本资源紧张的城市道路交通面临新的考验,给交通管理者带来了巨大的挑战.通过开展问卷调查分析电动自行车不安全骑行决策行为特征和致因因素,引入同质性输入变量和异质性模型变量,针对电动自行车占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行决策行为,建立基于Logistic回归的电动自行车不安全骑行决策行为模型.结果表明:电动自行车不安全骑行决策行为和家庭年收入、回家时间、出行时长和是否为外卖/快递车辆等同质性输入变量,以及非机动车道宽度、机动车流量、公交车占道、路边停车、需要伺机转弯和目的地位置等异质性模型变量显著相关.建立的模型拟合效果较好,预测不安全骑行决策行为的正确率为73.17％.     

关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法

必须综合考虑城市交通、物流和生态等城市化问题；这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案；这类问题不存在一般意义的最优解，更不存在唯一的最优解。因此，基于复杂系统的思想，讨论在“不断探索和改善”的原则下，如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论，结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术。寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案，建立城市交通系统全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。     

基于城市交通规划体系框架下的步行和自行车交通规划设计研究

安徽省政府提出,截至2020年底,全省城市及县城均应完成改造步行、自行车道路的工作,打造符合步行、自行车出行要求的环境。文章便以此为立足点,结合安徽省内案例,在对设计原则进行简要说明的基础上,围绕自行车、步行交通的设计工作展开了讨论,内容涉及网络规划、空间及环境设计等方面,供相关人员参考。     

基于公交视角的兰州市城市交通发展策略

从城市路网结构、机动车保有量、跨河交通以及市政工程等方面对交通发展的约束进行了讨论.在此基础上,进一步从线路长度、非直线系数、线网密度、首末站点设置等方面进行了系统分析,认为兰州市公交主要存在公交线路普遍偏长、线路非直线系数过大、线网密度差异大、首末站设置不均衡等问题.据此提出了优化路网结构、发展大容量公共交通、合理规划站点、积极开发水上交通、不断提升管理水平等措施,以期对兰州城市交通的持续健康协调发展和国内其他带状河谷城市发展交通提供决策参考.     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这点与机动车的密度-速度关系完全不同。