西方居住社区街道模式演进分析及启示

文章首先提出街道模式的概念与内涵,然后着重从树状和栅格两种模式对比这条主线入手,系统回顾了19世纪以来西方建筑师和规划师对居住社区街道模式的构想和规划实践,比较研究了源自美学、社会学、城市规划学、交通工程学等多视角的理论研究成果,并介绍树状与栅格相结合的二元街道模式的融合式发展进程。最后,探讨对中国城市街道模式的启示,指出合理的街道模式主题应当是“融合与共存”。     

交通规划课程开放型实验教学体系框架设计

构建与完善交通规划课程开放型实验教学体系,是交通规划专业教学体系建设的重要内容,如何构建具有多层次、适应性、开放性和综合性的交通规划课程实验体系,则是当前交通规划专业教学体系建设面临的问题。对此,通过实验教学需求分析,对该课程开放型实验教学体系提出了具体的框架设计。     

城市公交停靠站规划设置方法综述

公交停靠站作为一种最基础的公交设施．几乎分布在城市任何一条有公交车辆运行的道路上。它虽然只占城市道路很短的一段．也只是公交线路上的一个点．但它不但影响着公交车辆的运行速度和路段通行能力，也影响其他社会车辆通行的能力。尤其是道路交通流量高峰期间．公交车辆的停靠往往使公交停靠站所在路段形成道路瓶颈．是造成交通堵塞的重要因素。基于此．本文对公交停靠站规划设置方法及其适应性做了研究．提出了不同道路条件和交通状况下公交停靠站的合理规划和设计。     

停车诱导信息配置优化组合模型与算法

针对宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用"组合寻优法"的VMS信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了GA(遗传算法)进行了计算,从而获得目标函数的优化值.通过浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.4%,结果显示该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择其他次选的的停车场可减少总行程时间.     

基于最优组合的停车诱导信息配置模型与算法

梅振宇,项贻强,陈峻,王炜为了实现宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,通过对停车选择的分析,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用基于最优组合的可变信息板(VMS)信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了遗传算法（GA）进行了计算,从而获得目标函数的优化值.经浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.9%,结果显示,该模型能通过引导停车者不选择“过热”的停车场而选择其他次选的停车场来减少总行程时间.     

混合交通流条件下基于路内停车设置的路段车速阻滞模型

提出机非混合交通流条件下路内停车带设置后的机动车速阻滞模型。以一幅道路断面形式为前提,将混合交通和车辆停放的驶入、驶出对路段车流运行状态的影响表述为摩擦和阻滞效应,引入时间障碍率和空间障碍率参数加以量化分析,选择6条典型路段进行数据调查,在验证基本路阻函数可行性的基础上,分别建立路内停车摩擦效应和阻滞效应影响下的机动车速度-交通流模型。针对模型参数的复杂性特点,设计参数指标聚类和分阶段标定方法,并对一幅道路单向通行和双向通行的相关模型进行具体参数的计算。将实测数据和模型计算结果进行对比可以发现,整体拟合效果良好,能够反映混合交通流条件下路内停车设置对机动车交通运行的实际状态。     

基于离散分布的公交站距优化模型

在乘客需求沿公交线路离散分布的基础上,建立一种动态公交站距优化模型和计算方法.在公交线路沿线的每个交叉口及路段上的大型客流发生、吸引点处设置备选站点;根据地理信息系统的土地利用、开发强度等空间信息,将现有站点调查的上下乘客需求量或预测的线路OD客流量,分配到公交线路服务区域的各个需求段;以与站距有关的乘客步行到站时间价值、车内乘客运行时间价值和公交车辆运行时间价值之和最小为目标函数,用动态规划方法,在备选站点集中选取子集站点,使其满足目标函数.以苏州市区现有的一条公交线路为例,应用该方法对沿线各站点的间距进行优化,实践证明该方法有效.     

基于复杂性测度的泊位占有率序列动力学分析

为了定量分析停车场泊位占有率时间序列的动力学特性,对序列进行复杂性测度分析.利用主分量分析方法分析序列的主分量谱图,判断序列的混沌特性;计算序列的联合熵分析序列的非线性特性,计算序列的C0复杂度分析序列中的非规则成分,综合两种复杂性测度方法对序列的动力学特性进行分析.对比分析几种典型序列和泊位占有率序列发现,泊位占有率时间序列的线性特征更明显,序列中所含的规则成分较多,是一种“拟周期”序列.利用C0复杂度的思想剔除不规则成分,对序列进行长时预测,结果表明,剔除不规则成分后的预测精度提高了26%~56%,长时预测效果提高显著.     

自动车轨迹优化以实现分转向车流串联交叉口控制

在全自动驾驶环境中,采用控制网联自动车（CAVs）行驶轨迹的方法来完成分转向车流的串联排列,从而实现信号交叉口处车流的串联控制以提高通行效率. 自动车行驶轨迹控制过程主要包括：不同转向车流在纵向行驶方向上实现前后分离、同一转向车辆在所有车道上实现横向均匀分布. 给定上游来车分布及转向信息,自动车轨迹精确计算过程如下：通过一系列规则确定各自动车在交通流中的相对位置演变过程,直到分转向车流串联排列成型;基于车辆纵横向动力学模型,计算车辆相对位置演变过程中每一步所需时间;从初始状态开始整合形成每辆自动车的行驶轨迹. 算例表明,通过自动车的轨迹控制可以实现分转向车流的串联排列,且轨迹计算速度较快,可以用于车流实时控制.     

设置路内停车对路段交通流形成的延误模型

为了量化分析路内停车实施以后对路段车流影响,提出设置路内停车对路段交通流形成的延误模型.针对城市最常见的一幅路设置路内停车带的情况,将停车占用道路宽度形成机非混行和停车到达出发形成阻滞作为一个整体进行考虑,根据不同道路机动车交通量到达(离散流、连续流)推导设置路内停车带车辆运行的减速-加速延误模型和跟驰延误模型,在此基础上给出了设置路内停车对路段交通流形成的总延误模型.实例验证结果,该模型计算结果与实测数据基本吻合,误差在10%以内.显示该模型具有较高的精度,能对设计方案的确立起到理论和技术支持.