基于复杂性理论的城市交通系统研究

首先对影响城市交通系统的因素进行了分析,指出城市交通问题的解决需要依靠多学科的交叉与融合,从整体上寻求解决方案.然后分析了城市交通系统的复杂性原因,给出了研究城市交通复杂系统的方法.找出了城市交通复杂系统的序参量,最后提出了采用宏观方法研究城市交通系统的步骤及利用复杂性科学设计城市交通管理决策支持系统的思路.     

结合土地利用再谈城市交通可持续发展

针对城市交通的现状分析了中国城市交通可持续发展的制约因素,论述了合理的土地利用规划是城市交通规划的前提,是解决21世纪我国城市交通面临的主要矛盾的根本方法,是实现我国城市交通可持续发展的有效途径.     

杂草算法在城市交通用户平衡问题中的应用

根据城市交通中用户平衡状态的演化特征,提出了一种求解用户平衡问题的新方法.该方法通过逐步添加最短路径以保证所有阻抗最小路径均被使用,并通过改进入侵杂草算法(IWO)来分配各路径上的流量,以实现交通网络上的用户平衡.通过求解单个复杂交通网络上的用户平衡问题,验证了该方法的有效性.在求解多个复杂交通网络上的用户平衡问题上,与连续平均法(MSA)进行对比,表明该新算法能更好地解决城市交通网络用户平衡问题.     

出租车动态合乘的探讨

根据城市交通发展的趋势,探讨了出租车合乘问题。设计了动态的合乘模式,建立模型计算该模式下的乘客费用。算例分析表明,合乘之后使乘客费用减少,而司机的收入增加,同时能够充分利用资源,有效解决城市交通问题。     

城市交通运输项目经济评价方法研究

为了研究合适的城市交通运输项目经济评价方法,通过指出传统的费用效益分析法的不足——效益或费用的估算不完全,提出了以费用效果分析为基础,综合层次分析法的城市交通运输项目经济评价体系.最后通过应用举例说明该评价体系较费用效益分析法更适用于城市交通运输项目.     

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.     

我国城市交通模式发展研究

交通拥挤是现代城市的主要问题之一。解决城市交通拥堵的根本问题是正确选择城市交通模式。本文从宏观、中观和微观层面分析城市交通模式影响因素;重点探讨我国城市交通模式发展趋势,对城市交通政策的制定具有参考价值。     

我国城市交通突发事件预警管理系统的构建与运行

城市交通突发事件的频繁发生,增加了交通灾害,造成了社会秩序的混乱。建立城市交通突发事件预警管理系统是解决这一问题的有效途径。介绍了城市交通突发事件管理的相关理论,对我国目前城市交通突发事件管理的现状进行总结,提出了建立城市交通突发事件的预警管理系统的构想。     

基于复杂性理论的城市交通系统研究

首先对影响城市交通系统的因素进行了分析,指出城市交通问题的解决需要依靠多学科的交叉与融合,从整体上寻求解决方案。然后分析了城市交通系统的复杂性原因,给出了研究城市交通复杂系统的方法。找出了城市交通复杂系统的序参量,最后提出了采用宏观方法研究城市交通系统的步骤及利用复杂性科学设计城市交通管理决策支持系统的思路。     

城市交通网络的混杂Petri网建模

针对城市交通网络中的动态车流具有连续时间特性而动态信号灯具有离散事件特性的情况, 采用混杂Petri网建立了一个四相位信号交叉口模型，该模型包含了城市交通网络中的连续车流动态和离散信号灯动态.在此基础上分析了交叉口各个方向的输入、输出车流动态，并与四相位信号交叉口的物理模型相对比，结果表明该混杂Petri网模型能够较好地描述城市交通网络的混杂特性.仿真结果表明了混杂Petri网模型的有效性.     

高速公路交通流密度控制器设计

高速公路宏观控制方法的目的在于防止交通拥塞,至少避免由于交通的多相性引起拥塞状况的恶化,通过寻求控制策略达到理想的交通密度轮廓,然而,由于交通模型的强耦合性和非线性,高速公路密度控制方法研究进展较慢。本利用非线性积分器的backstepping方法,分析和设计控制方案,提出了一种针对自动化公路系统（AHS）的道路交通控制器,这种控制器在宏观水平上操纵,能够使拥塞的高速公路交通密度快速收敛到期望值κai(n）。     

基于双层规划的拥挤定价模型及算法

城市道路拥挤定价具有双层特性,上层为城市交通管理部门,下层为道路使用者.本文假设用户出行成本仅与出行时间相关,应用双层规划模型建立拥挤定价模型,并讨论双层规划模型的遗传算法.研究表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易实现计算精度要求.     

无线传感器网络流量重分配拥塞控制算法

基于流量分配与重分配的算法,提出了一种改进的拥塞流量分配 (ECOTA) 和有效的拥塞检测和缓解 (ECODEM) 算法。在衡量了所有路径的能耗与传输延迟之后,选出若干条能耗低、延时短的路径,增加了数据传输的成功率。通过设定阈值与预测的方法对网络中的拥塞区域进行检测,一旦拥塞发生,采用合理重分配流量的方式,使节点能够更快地从拥塞状况中恢复出来,并保证拥塞区域的数据能尽快被转移到非拥塞区域。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能够提高分组成功递交率,降低端到端延时,提升网络的整体性能。     

饱和交通状态下的绿信比优化及其应用研究

在饱和交通状态下,Webster绿信比优化模型要同时消散各个方向上的拥挤车流,忽略饱和与非饱和交通状态下的车流特征差异,导致信号交叉口各个方向上的排队车辆越来越长,为此,提出采用通行优先权的方式,对交通需求大的方向给予更多的绿灯时间,以期实现尽快消散该方向上的拥挤车流．各个方向（相位）通过轮流获得相位通行优先权进而逐步消散各自方向上的拥挤车流,最终达到预防交通拥挤和快速消散交通拥挤的优化目标．仿真实验证实,本优化方法在处理饱和交通流上较Webster绿信比优化模型更有效．     

概率空域拥挤管理模型与方法

针对空域拥挤现象日益严重、管理策略与方法缺乏等问题,建立了空域拥挤预测模型和空域拥挤风险解决模型。采用预测模型预测未来可能产生拥挤的空域和时段,基于空域拥挤风险解决模型对具有高风险拥挤空域在预测时段内实施流量管理,在充分考虑延误成本、不同空域用户延误公平性及其对交通流影响程度等因素的情况下,有效降低拥挤风险。实际运行数据表明,所建立的空域拥挤预测模型和空域拥挤风险解决模型能有效地预测未来空域发生拥挤的时段,迅速找到适宜的拥挤解决策略,平衡运行风险控制与成本控制,为空中交通流量动态管理提供了新途径。     

一种基于蚂蚁算法的QoS路由算法

为了平衡网络负载,优化网络资源使用,路由算法必须具备快速规避拥塞的能力.现提出一种基于蚂蚁算法的Qos路由算法.该算法通过舍弃信息素能快速探索最优路径,并能在链路将发生拥塞时充分利用原有路由信息形成拥塞通告蚂蚁,使源节点能快速做出反应,利用分散流量,以避免链路的拥塞.经仿真证明,该算法明显节省了QoS路由搜索时间,有效规避了网络拥塞,提高了网络服务能力.     

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。     

Research on traffic congestion mechanism and countermeasures based on dynamic traffic assignment

Traffic congestion greatly influences city develop-ment and activity efficiency. It seriously interferes withthe residents’work and life. To understand the law oftraffic congestion, two causes should be considered.First cause of traffic congestion is irrational planning ofthe city and its road’s network. Improper facility usagewith deficient capacity accompanied with unbalancedflow distribution causes some facilities’to super satu-rate. Also unsuitable TMC (Traffic management andcontrol) …     

拥堵环境下道路交通对城市空气质量的影响

针对交通拥堵、雾霾(空气质量)等研究热点问题,以济南市主城区为例,定量分析了高峰拥堵延时指数、交通拥堵等对城市空气质量的影响,结合遥感反演气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD),构建基于地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型定量的分...     

Improved ant colony algorithm for the optimal-quality-path routing problem with multi-constraints

As the traffic congestion becomes more and more serious, the public evaluation standard for the road quality during driving changes greatly. How to avoid congestion to find the best way to travel has become an important scientific issue and social issue urgent to address in the context of building a smart city. Thus this paper first defines the novel concept of optimal path with multi-constraints and models it. Then, in order to solve the proposed model more efficiently, we improve the state transition rules of the heuristic function and pheromone update operator based on the classical ant colony algorithm by increasing the path optimization algorithm's awareness of real-time path quality information, such as traffic conditions, resulting in the strong dynamic adjustment ability of our proposed path optimization algorithm to path information. Simulation results show that our proposed ant colony algorithm can find the optimal path with multi-constraints more accurately and more quickly than other ant colony algorithms.