由路段流量反推OD矩阵的单层规划模型研究

由于OD矩阵在路网中的表现就是路段流量,据此,本文将基于用户平衡分配流的双层规划模型简化成单层规划模型.文章构造出一个把路段流量与实测的路段流量之间的偏差平方和最小作为目标函数的单层规划模型及其求解算法.新的算法考虑了交通数据中的不确定性因素,将反推的路段流量和实测的路段流量控制在一个允许的偏差范围内,这样推导出来的OD矩阵精确度更高,更符合实际.     

交通仿真在动态交通分配应用研究中的尝试

基于微观交通仿真模型CORSIM中交通仿真与交通分配相结合的特点，在仿真模型中将路网的OD流量通过按动态规律沿时间轴加以扩展，使之成为一个时变OD矩阵，再分析研究路段自由流车速与高峰时段路网流量的动态关系，从而进行动态交通分配的建模研究尝试．     

基于免疫遗传算法的OD矩阵反推模型与算法

针对在反推OD矩阵的非结构化方法中,各模型都将路段流量一次观测得到的样本值作为路段流量的真实值来推算OD矩阵,导致推算结果出现偏差的问题,在熵极大化模型的基础上,引入了路段流量真实值参数,对模型进行了修正。在反推过程中,利用免疫遗传算法良好的全局搜索能力,提出了基于免疫遗传算法的OD矩阵反推模型。算例表明,免疫遗传算法在进行OD矩阵反推时,能够快速、有效地搜索出最优OD矩阵。     

不确定网络中基于鲁棒用户均衡的交通拥挤收费模型

交通网络拥挤收费通过在路段上收取一定的通行费用,调节道路网络中的交通流量分布,使流量从拥挤路段转移到畅通路段,达到缓解交通拥挤的目的.由于用户出行模式选择、节假日或者天气状况等因素的影响,交通网络拥挤收费问题具有不确定性.这些不确定因素影响着交通网络拥挤收费问题,因此有必要研究交通网络拥挤收费问题中的不确定因素.同时考虑交通网络拥挤收费问题中路段费用和O-D需求2种不确定因素,利用鲁棒优化方法建立了基于情景的鲁棒交通拥挤双层规划模型,然后将双层规划模型转化为带均衡约束的数学规划问题,利用松弛算法求解,得到了鲁棒均衡路段流.数值算例表明,求解鲁棒交通拥挤收费模型得到的鲁棒均衡路段流量对不确定因素的扰动具有鲁棒性.     

城市主干路交通溢流控制建模及仿真

利用冲击波理论估计路口的排队消散速度,利用累积的原理估计路段的最大排队长度。下游路口周期开始到最大排队期间,根据上游到达排队车辆加路段初始排队车辆等于下游消散排队车辆的基本物理原理,建立发生交通溢流时的临界相位差模型。通过改变等长度路段的流量和等流量下路段的长度,分别计算临界相位差。结果显示,该模型能够有效避免交通溢流现象的发生。     

基于交叉口转向比例的局域OD矩阵推算方法研究

根据特殊事件交通影响范围的局限性,提出以影响范围边界路段流量为交通发生、吸引量的局域OD矩阵推算问题,并在研究交叉口转向比例规律和出行者路径选择行为规律基础上,提出了基于交叉口转向的局域OD矩阵快速推算新方法.实例表明,此方法简单可行,计算结果准确.     

采用交通出行量数据的多点联动瓶颈控制方法

为了精确定位瓶颈路段的需求来源、均衡瓶颈路段交通需求时空分布,防止溢流及拥堵转移,提出基于视频信息提取的交通出行量(OD)数据的搜索诱发路段瓶颈的关键车流路径与可控制路段方法,确定瓶颈调控节点;以上游区域为控制对象、以特定时间内消散路段瓶颈为控制目标,估算驶入流量总调节量,并基于路段的剩余容量建立调节量在可控制路段之间的分配方法,优化控制节点的信号方案.以贵阳市的实际数据为例,瓶颈触发使用滚动时间占有率为指标,采用VISSIM仿真软件,结果表明:与采用常规控制方案相比,采用新方案时最大排队长度降低了31.39%,区域车均延误降低了26.00%.     

公交时分复用车道设置条件及交通临界模型

为了提供可靠的间歇式公交专用道设置标准和依据,研究公交时分复用车道（BLTDM）的设置条件. 基于车道的设置目的及特性,对车道的道路设置条件和交通设置条件进行定性分析,得到道路设置条件为单向3车道以上路段,交通设置条件为高交通饱和度和低公交车流量. 为了获取明确的交通设置条件量化区间和设置指标,以路段出行者总时耗临界最大为目标函数,综合考虑混行车道、公交专用道和公交时分复用车道3种方式下的交通效率和车道设置约束条件,建立公交时分复用车道的交通设置条件临界模型. 通过求解模型获取车道交通设置条件的临界值,得到车道的交通设置条件量化区间. 以杭州市某路段为案例,验证该模型的可行性,评估设置公交时分复用车道的运行效果.     

道路交通动态OD矩阵预测方法的研究

对现有的动态OD预测方法进行了研究比较,在此基础上提出了一种统计学方法采估算动态交通需求的参数.该方法是基于Bayesian定理的推论得到的,并运用了综合数据和经验数据.与诸如Kalman滤波法和最小二乘法等方法相比,该技术会使得OD分配比例的预测更加精确.如何将这些预测精确地转化为路段流量的预报则需要更进一步的研究.     

基于证据理论的转向架可靠性分配方法

针对转向架可靠性分配中存在数据缺乏及诸多难以量化的不确定性因素问题,在传统评分分配法基础上提出利用证据理论进行可靠性分配方法.通过对影响转向架可靠性因素分析,建立转向架可靠性分配的数学模型,并将专家评判作为证据进行推理,以证据融合理论综合分析各领域专家的评价结果,作为不同影响因素下的各子系统的权重值,进而给各子系统分配合适的可靠性指标.结合实例分析表明该方法实用、可行,分配结果合理.     

路径流量估计方法在高速公路收费分配中的应用

为解决高速公路收费分配问题,提出了一个用于高速公路多路径费用拆分的路径流量估计模型.模型假设出行者选择路径时遵循随机用户平衡行为,并给出了一个增广的拉克朗日算法用于计算路径流量状态.最终,通过在真实的苏南路网中进行相应的实验研究,将苏南路网中调查得到的数据代入模型中.结果表明,路段流量估计精度达到了99%,路径流量估计精度也达到了90%.     

基于Frank-Wolfe算法的路径交通量求解方法

针对用户均衡交通分配问题,提出一种可以避免穷举网络中的所有路径的基于Frank-W olfe算法的路径交通量求解方法。它在已知一组满足用户均衡规则的基于终点的路段交通量和交通网络中各个OD(origin destination)对间的最短路集合的前提下,运用一个算法确定出一组满足用户均衡规则的路径交通量。文中通过算例说明该方法是有效的,并通过比较指出该方法在存储内存、计算结果以及计算速度方面优于其他基于路径算法。     

基于路段下游检测线圈的路段行程时间估计

为解决路段下游线圈检测信息因受交通控制信号影响无法估计路段行程时间的问题,通过分析车辆在停车线处的动力特性,利用牛顿运动定律,对路段下游线圈检测车速进行分析修正,获取车辆通过停车线的修正车速.分析了车辆排队前部与其后车辆在通过下游检测线圈的不同运动特性,分段估计车辆通过路段的时间.用VISSIM4.20模拟软件设计实验,对比分析了基于路段上下游线圈检测信息进行的路段行程时间估计结果.实验结果表明,利用提出方法估计的结果较基于上游检测信息估计结果的准确性和稳定性均有提高.     

基于轨迹数据的干线绿波协调控制效果评价

由于干线绿波协调控制方案实施路段的物理与交通特性差异,在实际交通场景中不同干线协调控制效果难以量化比较。从绿波协调特性出发,提出了一种基于车辆轨迹数据的城市干线绿波协调控制效果评价方法,以实现对不同绿波控制方案的评价。首先利用轨迹数据进行方案评价所需的车辆OD矩阵统计;在考虑协调干线路段内未协调车辆数对干线绿波协调影响下,利用车辆实际与理想连续通过交叉口数构建干线绿波协调控制评价方法;最后用VISSIM进行了仿真验证。结果表明：该评价方法能够对不同干线绿波协调控制方案进行准确评价,且在较低轨迹统计车辆渗透率下仍具备可行性。本文方法有助于绿波协调控制算法的优化与实际应用。     

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.     

基于二次卡尔曼滤波修正的尾气排放分布

监测机动车尾气排放并制定科学减排措施迫在眉睫,而如何反映由交通需求变化引起排放分布变化是建立尾气排放分布模型的核心问题.按照"交通需求推演—机动车比功率参数确定—交通排放"的思路,利用机动车比功率参数标定交通需求与尾气排放之间的量化关系.以交通需求数据为基础,通过二次卡尔曼滤波修正交通流状态数据和交通分布数据,并通过动态交通分配获取实时车辆工况参数,与典型车型工况曲线匹配,确定车辆比功率在不同速度区间分布,而后,将机动车行驶特征工况参数代入国际车辆排放(international vehicle emission,IVE)模型中确定排放因子,计算得到区域内机动车尾气排放强度.研究表明,以15 min为预测周期,利用二次卡尔曼滤波估计交通需求的平均相对误差为8.89%,且利用IVE尾气模型模拟具有较好的可靠性.预测结果显示,实现基于动态交通需求的行驶工况所构建的交通污染分布模型具有可行性,且二次卡尔曼滤波修正提供了精度的保证,该推演数据可用于分析尾气分布,评价交通改善措施对尾气排放影响,为制定减排策略提供依据.     

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.     

基于加权残差聚类的建筑负荷预测区间估计

提出基于加权残差聚类的建筑负荷预测区间估计方法,旨在对建筑负荷预测模型的不确定性进行定量评估. 使用Shapley additive explanations方法量化负荷预测模型的每个输入对输出的贡献程度. 基于得到的贡献程度对模型输入进行加权聚类,获得不同聚类簇中的模型历史残差分布. 根据不同聚类簇中的残差分布估计模型的预测区间. 在深圳某办公建筑1 a的冷负荷数据集上进行验证. 结果表明,与传统不对输入进行加权的方法相比,该方法可以显著提高预测区间的估计精度. 期望得到的预测区间与该方法得到的预测区间的平均覆盖误差为1.87%,而传统方法的平均覆盖误差为2.27%. 该方法可以用于估计任何数据驱动的建筑负荷预测模型的不确定性,从而为优化控制和故障诊断提供更可靠的负荷预测模型.     

非平衡交通分配的离散网络平衡设计模型与算法

交通网络设计问题是指对一个已经存在的交通网络,用定量的方法确定添加哪些新路段、对哪些已有路段进行改造以提高其通行能力的问题,并分为连续网络设计问题和离散网络设计问题.针对该问题提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型,模型不仅考虑了新增路段及已有路段的扩容,而且允许不同等级的扩容选择.模型求解中,上层问题采用粒子群算法,下层问题采用路径生成式logit非平衡交通分配算法.数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型.     

基于信息提取的动态OD估计理念研究

由于现有动态OD估计模型大多是基于有限先验信息下的反推估计,没有充分利用已有海量交通数据库的各种信息,距离智能交通系统的实际需求仍有差距,因此,针对这一问题,在回顾动态OD估计与交通信息提取技术研究进展的基础上,提出了基于信息提取的动态OD估计理念:以各类交通检测器为主数据源,同时兼顾其他相关数据库,将信息提取理念尽可能贯穿动态OD估计始终,实时地为智能交通控制和管理系统提供动态OD矩阵,同时整合智能交通系统的功能,附加提供更为丰富的决策信息。最后,深入分析了基于信息提取的动态OD估计的研究意义,并初步提出其技术框架,为进一步的理论和技术研究奠定基础。