基于VMS信息环境中的动态路径选择模型研究

阐述VMS的信息特点以及VMS信息条件下的路径选择行为,对影响出行者路径选择因素的SP调查数据结果进行分析,通过数值模拟出行者路径选择的随机过程,得到VMS信息条件下出行者中选择改变路径所占比例为50.36%。最后,建立VMS信息环境中的途中路径选择模型,通过随机动态用户最优模型完成流量分配和加载,并选取一个小型路网作为算例,计算路网在有VMS和无VMS情况下的流量分配情况。结果表明,在VMS信息环境中,拥堵路段上游的交通量能够及时转移,提高了拥堵路段的运行效率。       

考虑交通诱导下新进出行者的网络交通流演化模型

研究了城市网络交通流的动态演化行为.在网络交通流的演化过程中,出行者根据路网状况不断调整自己的出行路径,假设OD对出行需求和路径流量受到OD对出行成本的影响,考虑在交通诱导下新进出行者的路径选择方式,以Logit分配模型表示新进出行者选择出行路径的比例,提出一个改进的交通流演化模型,并分析了该模型及其零点的一些特性,它能更好地反映现实中交通流演化结果.数值实验结果表明,模型可近似描述交通流演化到用户均衡态的过程,交通流能够收敛到均衡状态.     

Real-time routing control design for traffic networks with multi-route choices

This work considers those road networks in which there are multi-route choices for bifurcation-destination(or origin-destination) pairs, and designs a real-time variable message sign(VMS)-based routing control strategy in the model predictive control(MPC) framework. The VMS route recommendation provided by the traffic management authority is directly considered as the control variable, and the routing control model is established, in which a multi-dimensional control vector is introduced to describe the influence of route recommendations on flow distribution. In the MPC framework, a system optimum routing strategy with the constraints regarding drivers' acceptability with recommended routes is designed, which can not only meet the traffic management authority's control requirement but also improve drivers' satisfaction with the route guidance system. The simulation carried out shows that the proposed routing control can effectively mitigate traffic congestion, reduces followers' time delay, and improves drivers' satisfaction with routing control in road networks.     

有限理性视野下拥挤收费对交通流逐日演化规律影响

为了解决拥挤收费政策在不同理性程度群体构成的交通流中的实施效果问题,在逐日路径演化模型的基础上引入拥挤收费政策,建立新的模型以研究拥挤收费条件下出行者逐日路径选择行为.并以一个由2条路径构成的路网为例,探讨了有限理性视野下拥挤收费政策对网络交通流逐日动态演化过程的影响.通过数值实验,分析了拥挤收费条件下网络交通流的演化特征,发现拥挤收费对网络交通流演化的最终状态以及系统平均走行时间有一定的影响;出行者的时间价值、理性程度会影响拥挤收费政策的实施效果.     

基于元胞传输模型的区域疏散动态交通分配

为制定合理、高效的灾害条件下区域疏散交通管理与规划方案,针对道路交通应急区域疏散的动态交通分配问题进行研究.首先,采用元胞传输理论和单终点疏散方法,建立了元胞-连接桥疏散路网模型,进而以系统疏散出行时间最短为目标函数,以元胞流量守恒和流量传播等为约束条件,构建了区域疏散动态交通分配线性规划模型.对该模型的求解可以得到系统最优疏散出行时间、疏散清空时间、分阶段疏散优先权分配方案、交叉口车流诱导方案以及疏散者终点选择和路径选择最优方案.案例分析的结果表明,该模型即能够满足大规模疏散路网建模的需求,同时又能恰当地反映疏散交通流的动态特性.     

基于出行计划数据的最优路径规划方法

现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升. 针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法（RPTP）. 该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想,设计基于出行计划数据的路径规划整体框架;构建基于出行计划路线数据的未来时段路网密度估计算法;采用空间堆叠的方式融合未来多时段路网密度,以此为依据改进D*Lite算法的启发函数. 采用SUMO平台仿真验证,与静态路径规划方法（SPP）和滚动路径规划方法（RPP）进行对比分析.结果显示,在相同环境下RPTP方法能提高车辆的通行效率,缓解路网拥堵,有效验证了RPTP方法的优越性.     

城市交通微循环系统优化设计方法

为充分利用城市交通微循环道路资源以有效缓解路网交通拥挤,在分析交通微循环系统特征的基础上,设计了完整的城市交通微循环系统优化方法.以缓解区域路网交通拥挤为优化目标,依据交通流特征与交通需求定位城市主干道路网的拥挤路段,然后建立微循环绕行路线的搜索模型,能够确定需进行道路条件与交通组织优化的微循环路段,并生成静态交通标志与可变信息板的布设地点.以曲靖市中心城区交通微循环系统优化为实例,验证了所提出优化方法的有效性.     

拥挤条件下可变信息板交通诱导信息对驾驶行为的影响

运用模拟的方法,研究了在拥挤条件下VMS交通诱导信息对驾驶行为的影响,得出如下结论:①VMS交通诱导信息的提供位置对交通信息的作用有很大的影响。如果交通诱导信息被合理地提供给驾驶员,路网交通的运行状况将有较大改善,其中延误减少23.7%,停车时间减少31.8%,停车次数减少38.7%;②路网交通运行状况的改善取决于所推荐的替代路径的质量。如果替代路径的质量较差,拥挤现象不但不能得到缓解而且会进一步恶化,并且在替代路径上会形成新的拥挤;③左转次数和左转通行能力是决定替代路径质量的两个关键因素。无论是以出行时间还是出行距离为依据选择替代路径,都应该考虑左转次数及左转通行能力的影响。     

基于阻塞概率分析的车辆自动导航路线优选模型

根据交通供需随机性分析,借鉴网络可靠性分析方法,提出了概率型指标——畅通可靠度的概念和计算方法,通过该指标可分析拥挤路网阻塞现象发生的可能性。同时,以路网阻塞概率分析为基础,在没有实时交通数据采集的条件下,利用统计资料及经验信息,综合考虑绕行距离,建立了基于阻塞概率分析的车辆自动导航路径优选模型。该模型可为出行者提供更接近实际情况的满意的路径及出行信息,减少用户决策的盲目性。     

基于Mixed logit模型的拥挤收费下交通方式分担率预测

分析了传统非集计模型存在的缺陷,提出利用mixed logit模型研究拥挤收费下交通方式分担率变化的思路。结合实际居民出行数据建立了基于mixed logit的交通方式选择模型,利用SAS软件进行蒙特卡罗模拟计算,标定了模型并进行了仿真分析。经验证,所建模型具有较高的命中率和可用性。加入拥挤收费影响因素进行敏感性分析,可得出不同拥挤收费费率下的交通方式分担率。应用该模型能为拥挤收费下的出行行为分析和交通影响研究以及其他交通需求管理政策的评价提供了方法。     

考虑燃油经济性的出行者路径选择模型

为研究燃油经济性对出行者路径选择的影响,将燃油消耗、行程时间及其可靠性的线性加权和定义为广义出行费用,以饱和度为参数建立了路网单元燃油消耗模型并量化燃油消耗出行费用.分别以BPR函数及HCM2000延误公式量化路段行程时间及交叉口延误,以二者可靠性量化行程时间及延误波动的相应费用建立了基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.通过在小型测试路网上进行计算分析表明:基于广义出行费用的交通分配模型能够较好地反映考虑燃油经济性的出行者路径选择行为;出行费用权系数对出行者路径选择行为影响显著,考虑燃油经济性的路径选择行为可有效减少路网燃油消耗,可达9%左右.     

改进型CTM模型突发事件下的拥堵传播规律

通过引入元胞长度和元胞交通流密度2个参数,克服了原元胞传输模型(CTM)需要所有元胞统一长度的局限性.同时,结合传统的基本图方法和三相交通流理论,构建了考虑迟滞现象的MCTM模型,并研究了突发事件下快速路通行能力下降导致交通拥堵的形成及消散过程.仿真结果表明:模型能恰当反映城市快速路突发事件下的交通拥堵演化特点.     

基于车牌识别数据的交通拥堵识别方法

针对目前缺少基于车牌识别数据的交通拥堵识别方法的相关研究,使得建设及维护成本均较高的车牌识别系统只能实现交通监控、流量检测等初级功能,导致系统性价比较低的问题,分别设计了基于车牌识别数据的单车行程速度采集方法及区间平均行程速度采集方法,对交通拥堵的识别方法进行了研究,并进行了实例分析.结果表明,单车行程速度采集方法及区...     

手机信令与出租车GPS数据融合车源定位方法

为揭示居民出行行为与城市交通拥堵的内在关联,并为缓解城市交通拥堵提供技术支持,利用高覆盖率、低精度的手机数据和低覆盖率、高精度的出租车GPS数据,构建了数据驱动的车源定位方法.利用手机数据获取出行需求信息,利用出租车GPS数据获取交通状态信息;提出基于数据融合的出行OD估计方法,进行交通流分配,对城市道路车流来源及城市拥堵源进行动态定位.结果表明:道路车流主要来自于少量车源小区,且拥堵状态下这些小区更加集中;同时受居民通勤行为的影响,城市全局拥堵源在早晚高峰表现出不同的特征.利用数据融合的车源定位可以用于揭示拥堵形成的内在机理及演化规律,辅助制定有针对性的拥堵缓解策略.     

交通方式选择的非集计模型及其应用

应用非集计模型理论与北京居民出行调查数据,建立了交通方式选择MNL模型,并用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对模型的参数进行了标定。根据所建模型计算出公交车和小汽车的时间价值,求得包含出行时间和实际金钱费用的广义费用,建立了公交车和小汽车出行选择的二肢Logit模型,分析了不同收费价格下两种交通方式所分担的交通出行比率及道路交通饱和度的变化情况,评价拥挤收费政策对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤的作用。研究表明,非集计建模方法能够较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。     

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.     

基于多智能体交互作用的活动-出行时空分布特性仿真

在多智能体仿真平台上应用强化学习算法对出行者活动-出行的时间规划与地点选择进行了仿真.由于在模型中引入了道路拥挤程度的实时变化参数,环境能随各智能体的决策动态变化,体现出多个智能体处于相同环境时决策的相互影响与个体和环境的交互作用.仿真结果表明,基于多智能体交互作用方法得出的出行者个体活动模式,群体交通流量分布与弹性活动地点选择均与实际调查结果相符,二者在交通流量峰值的偏差小于5%,在弹性活动地点选择分布的相关度大于90%。     

城郊公交线网hub站点和milk?run线路设计

为解决现有的常规公交线网设计方法没有考虑实际城郊客流需求的特殊性,造成乘客出行时间过长的问题.构建基于milk-run和hub-spoke的设计理念,且同时考虑载客能力的城郊公交线网优化模型,并提出相应的遗传算法实现模型的求解.在所提出的方法中,能够得到hub站点的数量及具体位置、milk-run线路的结构、和车辆分配方案.不同于常规公交线路运营方式,所提出的城郊公交线网通过milk-run线路将分散的客流聚集到各线路的hub站点,从而形成大客流的规模效应,到达hub站点的大客流可以通过直达线路从hub站点到达相应的目的地,以此减少乘客总的出行时间.最后,为验证所提出的方法的有效性,将其应用到位于香港天水围的实际城郊公交线网中,并对比了优化后的公交服务和现有的公交服务水平.对比结果表明:在现有的公交车辆配置数量不变的条件下,所提出的方法,可以减少16.26%总的乘客出行时间,说明所提出的方法能够有效提高现有公交服务水平,增加乘客出行满意度,吸引更多乘客采用公交出行,减少交通拥堵.     

基于比例积分观测器的城市快速路交通密度估计与拥堵识别

针对城市快速路网中只有部分路段检测器可用的情况,为了及时准确地估计整个路网中未布设检测器路段的交通密度并基于估计结果识别路段拥堵状况,提出了基于路网动态模型的比例积分观测器设计方法.首先,将元胞传输模型(cell transmission model,CTM)嵌入到动态图混杂自动机(dynamic graph hybrid automta,DGHA)框架中,对城市快速路网进行建模,并推导出了分段仿射线性系统(piecewise affine linear system,PWALS)模型;然后,基于该模型设计了切换类型的比例积分观测器,并采用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法求解观测器的比例增益和积分增益,从而实现对全路网密度的估计,因此,可以通过比较路段的估计密度是否大于其临界密度来识别拥堵的时间和位置;最后,分别以京通快速路和北京东三环快速路为例进行仿真实验,结果显示所提方法是可行的.     

交通流诱导与控制协同的双目标优化模型及准最优求解算法

提出了一种基于消散拥堵和系统总出行时间最小的双目标诱导控制协同优化模型,算法引入饱和度的概念,采用小步距微量调整信号配时、试算优化的方法,适当加载或卸载交通量,优化交叉口信号配时,使交通流在不断反馈与不断调整过程中达到最优。采用VISSIM建立模拟路网进行了协同算法试验,并对协同实施效果进行了评价,结果表明:在进行3次协同后拥堵基本消散,经过第4、5次协同能实现系统总行程时间尽可能小。