仿真技术在交通影响分析中的应用

交通仿真技术特别是TransCAD的OD(Origin-Destination)反推技术和VISSIM的动态仿真技术,是进行交通规划和交通影响分析的重要技术手段.近年来,随着人们生活水平的提高和消费观念的改变,城市内大型公建项目越来越多.由于建筑规模大和土地利用性质特殊,大型公建吸引和产生的交通量势必对周围乃至整个城市的路网造成冲击,导致路网局部的交通供求不平衡,引发交通拥堵、交通事故、环境恶化、能源消耗等问题.因此,在项目方案实施前对其进行交通影响分析非常必要.以淄博市银座购物广场为例,设计出项目交通影响分析的仿真流程,为交通影响评价提出了一种新的较为实用的方法.     

郑少高速公路运营中路面病害成因及处治方法

郑少高速公路路面结构形式为沥青混凝土路面,近年随着交通量的不断增加,重车、超限车辆比例的加大,部分路段陆续出现了不同程度的病害,严重影响了行车舒适度.本文就现存路面病害成因进行分析并提出相应处治方法.     

高速公路出行距离特征分析与应用

为分析高速公路出行距离特征与快速准确地计算高速公路起讫点(origin-destination,OD)矩阵,通过统计收费数据探寻不同车型的出行距离特征,并结合收费站点区域的联系强度构建OD估算模型。根据车型分类标准对收费数据进行分车型整合处理,利用频数分析和曲线拟合建立出行特征函数,并利用空模型法模拟客车和货车距离衰减规律;根据收费站不同行车区间内出行概率与节点间的联系强度,建立基于驾驶员出行特征的OD估算模型并进行实例分析。结果显示:河北省客、货车出行距离区间分别集中在50～150 km与100～300 km;距离衰减系数分别为1.08和1.205,不同于默认值2,随距离的增加有显著的衰减趋势;客车和货车最佳拟合函数分别为对数正态分布和正态分布,OD估算结果误差小于5%。     

鞍山市站前地区交通组织规划思考

本文以鞍山市站前地区交通设施改造规划为例,阐述高速发展中的单中心中等规模城市中心商圈交通组织规划的意义和方法。重点分析了站前地区交通量的产生特点,以交通流车辆穿插理论为基础,重点分析了几个大型商业设施与火车站、客运站之间的交通关系,并以此为依据提出站前地区交通组织规划方案。     

论浆砌石拱桥拱圈锚喷混凝土加固

近年来,随着经济的快速发展,交通量日益增长,特别是大吨位车辆的快速增长,对于大多数上世纪80年代-90年代修筑的拱桥来说,已是超负荷使用,损坏故大。时间一长,各种病害不断产生,特别是桥面深陷,拱圈裂缝,桥墩、桥台,也不同程度的裂缝及浆砌石脱落,如不及时加固维修,将会产生一系列严重后果,下面简述用锚喷技术对浆砌拱加固。1主要施工机具     

智能交通中动态OD矩阵估计研究概况

介绍了智能交通中动态OD矩阵估计的研究概况,将动态OD矩阵估计方法进行了分类,并分别进行了综述。同时指出了各自的缺点与不足,指明了以后的发展方向,以期后续工作在此基础上得到突破性进展。     

城市铁路车站规模与临近道路交通量的关系研究

对北京主要铁路车站临近道路交通量的测试结果进行了整理及定性分析,利用SPSS软件对所得统计交通量与车站规模进行了回归分析.得出车站规模越大,车站站前道路的交通负荷越大,两者呈线性正相关的结论,提出了站前道路交通量的预测模型,有助于站前道路的合理规划,并对站前道路交通拥挤问题,提出了合理布置站前广场和发展公共交通的策略.     

沈大高速公路交通事故特性及其安全设计研究（上）

随着我国高速公路的迅猛发展,高速公路交通安全越来越重要。本文根据收集的沈大高速公路交通事故资料,通过分析统计数据和有关资料,研究了沈大高速公路交通事故随时问和空问的分布特性,提出了鉴剐交通事故多发路段的具体方法,同时运用人类工效学的基本原理,建立了高速公路行车安全界面设计思想。通过实地考察有代表性事故多发路段的道路条件与交通条件,系统分析了事故多发的主要原因,提出了预防沈大高速公路交通事故,保证交通安全的具体措施。     

基于灰色理论与BP神经网络的交通运输量组合预测研究

交通运输量预测是公路规划与管理中的重要问题.结合灰色理论模型与神经网络的优点,基于不同的组合预测思想分别建立了加权算术平均组合、加权平方和平均组合及加权比例平均组合预测模型.利用不同的评价模型对多组数据进行了评价分析研究.结果表明,通过选择合适的组合预测模型及参数估计方法并确定最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度.     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.