基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计

针对现有的基于浮动车单车路段行程时间估计方法的不足,提出了一种基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计方法。该方法主要进行了3个方面的改进:①对地图匹配模块中节点附近GPS点采用了相邻点联合匹配的方法,提高了匹配的效率;②针对不同情况下车辆在边界点前后运行特性的不同,对车辆通过边界点时间进行相应处理,提高了车辆通过路段边界点时间的估计精度;③对车辆个体在运行中因受到干扰而停车现象进行了分析,并对干扰停车予以有效剔除,降低了估计中车辆个体行为对估计结果准确性的影响。最后用出租车GPS实验数据进行了验证,结果证明了本文方法的有效性。     

城市主干路拥挤路段基于地点交通参数的行程速度估计

以提高基于地点交通参数估计主干路拥挤交通流平均行程速度的精度为目标,通过分析信号控制主干路的交通流特性及地点交通参数与平均行程速度之间的相关关系,以路段下游停车线前的截面平均速度为基础,提出了城市主干路拥挤交通流路段平均行程速度的3种估计模型,并采用仿真手段进行了对比分析。结果表明,所提出的全状态行程速度估计模型明显优于对比方法,所提出的两种分状态平均行程速度估计模型可以进一步改善全状态模型的估计效果,尤其是基于模比系数的分状态估计模型可显著提高拥挤条件下的行程速度估计精度。     

基于SCATS及GPS信息的路段行程时间估计

由于SCATS控制系统的检测信息不提供速度信息,很少用其估计城市道路的路段行程时间。鉴于SCATS应用的广泛性及其采集信息的丰富性,提出了一种基于SCATS信息的路段行程时间估计方法。对基于SCATS信息估计结果进行误差分析,并分析了浮动车样本量对GPS估计结果的影响,明确了两种估计方法在不同条件下估计结果的特性。根据估计结果的准确性和稳定性对实验样本进行分类。在分类的基础上,分析了以上两种估计结果的互补性,并选择合适的融合方法对二者进行了融合处理,融合前后的估计误差对比结果表明,提出的基于SCATS估计方法有效,经SCATS及GPS信息融合后的估计结果更可靠。     

利用GPS数据估计路段的平均行程时间

对利用出租车GPS数据估计路段平均行程时间的方法进行了研究。在GPS数据误差修正的基础上,根据GPS数据量的不同,对大样本数据量采用样本均值估计路段平行行程时间,对小样本数据量采用顺序统计量中位数估计路段平均行程时间,并计算了估值的置信区间和置信度。采用实际出租车GPS数据进行估计并与线圈数据估计值进行了比较,结果相差较小。说明该估计方法能够用于实际路段平均行程时间的估计。     

冰雪条件下城市道路路段行程时间模型

为研究如何准确地预测冰雪条件下城市道路路段行程时间,建立冰雪条件下路段行程时间模型.在美国联邦公路局路段行程时间模型的基础上,分别引入冰雪条件下自由行程时间及路段通行能力修正函数,构建基于冰雪条件下的ISB-BPR函数.通过大量实地调查对修正函数及BPR参数进行标定.实例验证结果表明,该函数能够较为准确地预测冰雪条件下...     

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.     

采用低频浮动车数据的行程时间估计

为解决利用低频浮动车数据进行路径行程时间估计时精度不高的问题,从分析浮动车数据特征的角度出发进行行程时间分布的估计,提出并讨论利用浮动车数据估计行程时间的潜在误差,针对每种潜在误差提出修正模型,并选取上海市长寿路部分路段进行实证分析,利用1 500辆出租车数据,对各种修正方法下的行程时间进行估计,与改进内插值估计方法进行对比,并与车牌识别装置提供的直接行程时间估计结果进行相似性分析.结果表明:所有误差均修正的行程时间估计与改进内插值方法相比,平均估计精度提高9.5%,且估计的中位数、25%分位数和75%分位数与车牌识别方法有较高的匹配度.考虑低频浮动车数据误差修正的行程时间估计可以改善估计的精度,可提供有效的行程时间信息.     

基于元胞自动机的基本路段行程时间研究

以城市基本路段上的行程时间为研究对象,研究了多车道、含渠化区、信号控制影响下的行程时间.通过对驾驶员基本移动规则、换道特性、信号控制反应的描述,基于NaSch模型建立了基本路段上的元胞自动机模型CAUB,并利用CAUB对行程时间进行了研究.结果表明,基本路段上的行程时间与流量和信号设置有关,也同转向流量比例有关,且呈现突变的特性.     

奥运会突发事件疏散路径动态路段行程时间

为了建立奥运会突发事件疏散路径动态路段行驶时间模型,在对现有路阻函数分析的基础上,通过对疏散车流特点与车流波动理论适用条件的匹配性进行分析,提出了由上游的非拥挤部分路段的行驶时间和下游交叉口排队部分的行程时间构成的,基于车流波动理论的动态路段行程时间模型,并应用实例对模型的精度进行了检验．     

基于GPS浮动车的路段行程时间估计方法比较

以长春市局部路网的地理信息为基础,运用实测GPS数据分别对基于GPS浮动车的路段行程时间的直接估计方法与间接估计方法进行编程实现和测试分析,并且依据所得路段行程时间数据对比分析了两种方法各自的特点及适用范围。结果表明,两种方法适用范围的差别比较明显。     

城市道路护栏位置与行程车速关联度研究

选取银川市交通设施相似、护栏位置不同的三条路段进行行程车速调查,通过对银川市路段行程车速的数据分析,可获得行程车速与护栏位置的关联性.经SPSS软件分析得出路段行程车速服从正态分布,且不同的护栏位置对行程车速均值与方差有不同影响.结论表明,针对不同设计和使用特性的城市道路,应当设置对应的护栏位置.     

随机时间依赖路网中危险品运输路径多准则优化

为实现动态路网中的危险品运输路径优化,以期为运输商的路径选择提供决策支持,分析了运输网络的随机时间依赖(STD)特征,对分段连续时间区间内各路段的行程时间和受影响人数进行曲线拟合.考虑到达时间窗的约束,以行程时间和运输风险的随机属性值为优化准则,建立0-1整数规划模型.结合STD网络的FIFO性质设计了两阶段多维标号修正算法,得到不同出发时刻以给定置信水平满足时间窗约束的非支配路径集合,并提出准则权重和阈值支配方法,实现计算效率和求解质量的均衡.研究结果表明:危险品在STD路网中的行程时间和运输风险与到达时间窗的设置和出发时刻的选取有关;生成的非支配路径取决于出发时刻和运输商的选择偏好,非支配路径的数量取决于支配阈值的大小;不同类型运输商可根据准时到达置信水平来选择出发时刻与运输路径的最优组合.     

Determination of Scheduled Travel Time for a Fixed Transit Route Based on Multistate Model

In order to provide the guideline for bus drivers to adjust speed to minimize scheduled deviation, the method for setting bus scheduled travel time is proposed. Firstly, multistate model is introduced to fit historical travel time data and identify different service states. Based on the calibrated travel time distribution parameters, an optimization model is proposed, followed by a Monte Carlo (MC) simulation based genetic algorithm (GA) procedure to obtain the optimal scheduled time. A case study from a fixed bus route from Shenzhen is used to demonstrate the model applicability. The sensitivity analysis is conducted to study the effects of parameters setting on optimal slack time for each segment. The results show that multistate model fits travel time under peak hours better than Lognormal distribution, and the length of scheduled travel time basically reflects travel time reliability.     

机动车出行者出发时间选择的影响因素

采用陈述偏好(Stated preference survey,SP)调查法获取机动车出行者的出行行为数据,利用混合Logit模型建立了总体对象和典型对象出发时间选择行为模型。采用不同范围的出行行为数据对模型进行验证,结果表明:出行者的社会经济特性、预计的出行延误信息、对路网的熟悉程度、天气状况信息、交通信息的质量以及出行目的是影响出行者改变出发时间的主要因素,总体对象和典型对象模型存在一定的差异。研究结果揭示了交通信息在不同环境中对出发时间选择行为的影响不同,从而可以为交通信息发布方法和策略的确定提供依据。     

基于模糊综合评价的手机用户道路交通状态探测

针对若干手机用户对象,挖掘整理历史手机定位数据,获取用户的平均行程速度等交通状态参数值。结合模糊理论原理,分析定位数据与道路交通状态的关系,以平均行程时间延误等参数作为综合评价因子,提出一种基于模糊综合评价的交通状态探测算法,实验表明该方法可以有效获取用户途径道路的交通状态。     

重大灾害条件下应急交通疏散时间预测模型

针对重大灾害条件下应急疏散和救援工作难以获取真实数据的现状,以BPR(Bureau of public road)路阻函数为基础,分别建立了路段行程时间模型和路径行程时间模型,并给出了重大灾害条件下车辆应急疏散时间预测模型。以德州市路网为背景,采用TransModeler仿真软件搭建路网,模拟重大灾害事件,获取应急疏散时间数据,并对模型进行验证。试验结果表明:与现有仿真软件相比,该算法具有较高的保真度和精确度,为重大灾害条件下的应急疏散和救援工作提供了数据支持。     

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.     

基于出租车运行数据的北京城市快速路油耗分布特征及影响因素分析

为了分析城市道路车辆油耗分布特征及影响因素,以辅助交通节能减排控制策略的制定和实施,将北京市城市快速路出租车实际运行数据按道路、交通和工况条件进行划分,以累积油耗百分比、累积运行时间百分比、相对瞬时油耗及百公里油耗为指标,利用对比分析和方差分析方法,细致研究各条件影响下出租车油耗特征.分析结果表明:道路纵坡对车辆油耗具有显著影响,上坡相对瞬时油耗和百公里油耗较高,下坡较低;平面线形对油耗无显著影响.路段油耗与车辆运行时间成正比,因此,缓解道路拥堵、减少行程时间将带来较大节能效果.高速交通条件下油耗贡献率近50%,相对瞬时油耗较高,然而其百公里油耗最低,因此,对于固定距离的出行而言,保持高速较为节能.加速工况下燃油消耗占总油耗的53%,且其相对瞬时油耗和百公里油耗也较高;匀速工况居中,保持匀速是驾驶节能的较好选择.三因素对油耗影响程度大小为:交通条件运行工况道路条件,表明驾驶出行时,为减少行程油耗应尽量提前规划路线,绕避拥堵路段;同时,也表明缓解道路拥堵将能有效减少道路交通能耗排放.