高速公路大型车混入率与交通流稳定性关系

在分析高速公路上大型车移动瓶颈影响效应及其对交通流稳定性影响的基础上,选取跟车距离标准差、速度标准差、车辆变道率和平均延误作为交通流稳定性评价指标,以大型车混入率为研究对象,对基本参数、车辆参数和可变参数进行设计,对不同的交通量、单向车道数、纵坡坡度条件下的交通流运行状态进行仿真。研究结果表明:在交通量小于1 500pcu/h、车道数大于2、大型车比例小于60%、路段或路段坡度小于4%时未形成移动瓶颈,交通流稳定性高;随着大型车混入率增加(大于60%)、交通量大于1 500pcu/h、车道数为2、纵坡坡度大于4%的路段易形成移动瓶颈,车流的跟车距离趋向于大型车的跟车距离,速度离散性增大,稳定性降低;大型车混入率大于80%、交通量接近道路通行能力、车道数为2、坡度大于5%的路段,移动瓶颈效应会相互影响,严重时造成交通阻塞,交通流状态很不稳定。据此,将交通流稳定性划分4个等级。     

城市轨道交通噪声分析与降噪措施的研究

针对目前日趋严重的城市轨道交通产生的噪声污染问题,结合某一高架轻轨结构实例,首先对该高架轻轨线路的噪声进行了预测分析,然后根据该例实际情况设计出适合的声屏障降噪,并进行降噪分析.结果表明当列车以100 km/h的速度驶过,对于距离20 m处的一建筑物各层的瞬时噪声级都达到近90 dB(A),并且与高架桥高度水平的层高处噪声级最高.当采用隔声式声屏障进行降噪后的噪声分析得到,底层的降噪效果最明显,随着建筑物高度的增加,降噪效果有所降低.     

基于多智能体与元胞自动机的微观交通模拟方法

针对在当前交通系统的研究中，传统微观交通模拟研究方法在模拟速度和模拟的精确性等方面体现出来的固有的局限性，在讨论了地理元胞机和多智能体用于微观交通模拟研究的可行性以及二者结合进行研究的优势和必要性的基础上构建了微观交通模拟模型．对模型产生的结果进行了分析，结果表明了模型有效地提高了模型运算效率和模拟真实性。     

基于非集计模型的交通需求预测方法

交通需求预测是城市规划和城市交通规划的核心内容之一,同时也是制定交通需求管理（TDM）策略的基础.传统的预测模型多以“四阶段法”为基础,对调查数据进行集计处理,忽略数据所携带的有关出行者行为的个体信息,存在信息的浪费和冗余.依据现代交通规划学理论,在回顾传统预测方法的基础上,对非集计模型进行深入研究;根据淄博市中心城区居民出行调查数据,预测居民出行方式分担率.研究结果表明,较集计模型,非集计方法能更好地刻画居民出行方式选择行为.     

荷兰非机动化交通模式研究

非机动化交通模式包括自行车出行和步行2种方式,这种可持续化的绿色交通出行模式具有健康、环境友好、便利、廉价以及有益于缓解城市交通拥堵的优势。荷兰是推广非机动化交通模式较为成功的国家,具有完善的非机动化交通基础设施。为控制小汽车使用量的增长,政府在近20年中,建立了持续的政策并推行了一系列有效的措施,以鼓励非机动化交通模式在该国的发展。但是基于非机动化交通模式更适用于短途出行的特征,它最终无法取代其他交通模式。因此,如何将非机动化交通模式与其他模式,尤其是公共交通有效地结合起来,对于每个城市的可持续化交通发展将至关重要。     

城市出租车规划预测模型研究

建立了一种新的城市出租车规划动态预测模型,利用支持向量机对小样本回归的优点、出租车拥有量增长率进行建模仿真。根据居民的出行总量、收入和生活消费情况,得到了未来若干年城市出租车拥有量最佳数量预测,为市政部门作出城市交通规划提供了重要预测手段和决策依据。     

模糊神经网络在车辆识别中的应用

为提高智能交通系统中汽车车型自动识别的正确率,采用了多传感器移动车辆识别系统的数据融合算法,即用模糊神经网络建立数据融合决策模型,用BP算法对网络进行学习和训练,提高系统的精度和智能化.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

中小城市道路交通规划：以山西省寿阳县为例

以山西省寿阳县为例,通过分析城市交通现状,提出应从完善配套政策,整合土地资源,优先发展公共交通等方面,进一步推进中小城市道路交通规划。     

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。     

基于摄影测量原理的道路交叉口机非冲突区域界定

为了界定城市道路交叉口混合交通流中机动车与非机动车冲突(简称机非冲突)区域,应用摄影测量原理建立非机动车实际坐标与图像坐标之间的转换关系.通过视频采集和人工调查的方法,选定4个已知标定点,获得其实际坐标和对应的图像坐标,从而求解转换矩阵中的8个未知参数.通过若干个连续的非机动车图像坐标求解出其对应的实际坐标,所有实际坐标描绘在交叉口区域,将非机动车较为集中的区域界定为非机动车行驶区域,该区域与机动车行驶区域的交叉部分则为机非冲突区域.由于该方法所需的数据具有非接触调查的特点,研究结果较为精确,因此可推广至交通工程其他研究领域.