基于多值元胞机的混合非机动车通行能力研究

电动自行车在我国飞速发展,其与自行车所形成的新的混合非机动车流呈现出与传统单一自行车流不同的运行规律,目前这一领域却缺乏相应的研究。针对这种混合非机动车流建立了一种适应于系统内存在更高速度车辆的多值元胞自动机模型来模拟其运行状况,从而得到了混合非机动车流在不同参数下交通流模型的流密图。结果显示:当电动自行车所占比例提高,混合非机动车流通行能力会得到相应提高,然而,车流鲁棒性变差;因换道机理不同,与混合机动车流相比,混合非机动车流通行能力随低速车比例增加下降较慢;当车道从2米变为3米时,通行能力可增大约68%。     

城市道路中仿真软件的应用

城市道路中存在大量的交通拥堵问题,利用仿真软件可以得到解决措施实施后的模拟效果,为今后制定合理的交通管理措施提供依据.通过3种仿真软件VISSIM、SYNCHRO、TSIS分别模拟扬州市某一交叉口的车流情况,提出该交叉口相应的整改措施,并通过最大排队长度、服务水平和延误3项指标对比得出VISSIM模拟的精确度最高,其中交叉口的延误理论计算为19 s,VISSIM模拟的延误时间为19.1 s,服务水平为B级,与实际情况吻合,为仿真软件的进一步发展提供了参考依据.     

交通流量增长下的空中管制安全风险预警及阈值确定

 中国民用航空运输量逐年增长,交通管制面对的安全风险压力不断上升。由于空中交通流量持续增加下安全风险的产生是一个相互作用、协同耦合的过程,因而具有明显的非线性、开放及动态特征,为实现预警管理的动态性和直观反映风险变量的系统关联性,利用系统动力学在时变性及非线性建模上的优势,构建空管安全风险动态预警模型。模型以管制飞行器流量增长为始点,以管制风险为终端界定内部指标变量,在结合实际调研及访谈的基础上,运用Vensim软件进行仿真分析。仿真实例有效预测了空管安全风险的预警状态值,并直观显示了相关影响因素在系统中的变化情况,在此基础上确定了主要预警指标的风险阈值。结果表明,运用系统动力学(SD)构建空中交通管制安全风险预警模型,可满足预警的动态性和系统性要求。     

基于有序Logistic回归的驾驶人危险辨识影响因素分析

针对驾驶人危险辨识影响因素,开展危险辨识试验数据与自我报告数据的采集,采用k-means聚类分析方法将危险辨识时间划分为3类,进而基于有序Logistic回归分析方法检验不同影响因素的显著性.试验分析结果表明,危险情境特征对驾驶人危险辨识时间有影响,交通情境越混乱,所需时间越长,且交通情境越危险,所需时间相对越短;同时,驾驶人特征及其经历对驾驶人危险辨识时间有影响,男性的危险辨识时间较女性更短;摩托、电动车驾驶经历越丰富,危险辨识能力相对越好;驾龄、驾驶里程与自行车驾驶经历对危险辨识时间并无显著影响.环境因素和人口社会学因素对驾驶人危险辨识能力的影响是多方面的.     

影响驾驶员心生理变化的高速公路路侧植物的选择原则

为了合理地选择高速公路路侧的绿化植物,通过心电仪和眼动仪对驾驶员在驾驶过程中的心生理数据进行采集.对驾驶员的视点区域进行灰度处理,得到不同视点区域的明暗程度等级,然后通过对比分析,选择有助于改善驾驶员心生理变化的植物.研究结果表明:当植物表现出的明暗程度等级为3~5时,可有效减缓驾驶员的紧张程度,提高行车的安全性.     

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。     

儿童交通安全教育的事故现场三维仿真研究

儿童交通安全教育是十分重要的,但传统的教育方式仍不生动,且缺乏交互性。基于建构主义学习理论和现代教育技术,提出了交通安全教育的一种新方法。建立了包含虚拟人和轿车的三维交通仿真系统,用户可以扮演和控制一个虚拟儿童过马路,仿真系统具有交互性并且生动形象,虚拟妈妈也集成到该系统中,如果儿童安全地到达马路的对面,妈妈就会微笑;如果儿童被车撞倒,妈妈就会伤心哭叫。演示的结果显示,儿童喜欢这种新的教学方法。     

海上交通仿真综述

海上交通仿真是海上智能交通运输系统（MITS）的一项重要内容,介绍了海上交通仿真的研究意义和研究内容,描述了国内外海上交通仿真的发展历程和研究现状,凝炼出海上交通仿真的关键技术。对基于仿真的海上交通领域的研究煞点问题,相关理论问题、方法和主要应用领域进行了探讨。最后指出了当前海上交通仿真研究的趋势。     

短时交通流量智能组合预测模型及应用

提出了一种新的短时交通流量智能组合预测模型.该智能组合模型包含三个子模型:卡尔曼滤波模型、人工神经网络模型和模糊综合模型.卡尔曼滤波模型利用卡尔曼滤波方法良好的静态线性稳定特性,采用线性迭代方式对交通流量进行最优估计.人工神经网络模型利用其强大的动态非线性映射能力,对动态交通流量的预测具有较高的精度和满意度.模糊综合模型采用模糊方法来综合这两个单项模型的输出,并把它的输出作为整个组合模型的最终交通流量预测值.实际应用表明:该组合模型的预测精度高于单项预测模型各自单独使用时的精度,发挥了两种模型各自的优势,是短时交通流预测的一种有效方法.     

多机场网络系统流量分配策略

为有效减少机场交通拥挤、降低航班延误,从系统角度研究战略层面的机场交通供需平衡问题.通过考虑单机场进场和离场间的相关性以及多机场联程航班间的关联性,提出了开放式多机场有向网络交通流系统;基于多元容量受限约束和联程航班约束,以最小化网络系统内所有航班的总延误为目标,建立了开放式多机场网络配流模型.结合国内三大机场的实际航班数据,对模型进行了仿真验证.仿真结果表明:所建模型可以对多机场网络系统流量与容量进行协调优化匹配,充分利用系统容量最小化系统航班延误;可为空管部门提供流量调配优化策略、为民航部门制定航班计划提供辅助决策依据.