城市公共交通时间差别定价模型

为解决城市公共交通出行时间需求不均衡的问题,构建了时间差别费率定量计算与复合城市交通网络流量分配双层规划模型。上层为社会福利最优模型,下层通过非必要性出行系数描述多方式分时段复合城市交通网络随机弹性需求的公交时间差别定价模型。运用遗传算法对模型整体进行求解,下层模型采用综合对角化算法和MSA算法的组合求解算法。最后,设计了一个算例以说明模型应用。结果表明,运用时间差别定价方案比高峰/平峰同一费率定价方案社会福利目标函数高37．1,乘客对平峰时段降低票价的弹性高于对高峰时段增加票价的弹性,实行高峰增加票价同时平峰降低票价的方案效果最为明显。     

城市交通诱导系统的路径选择分配建模与仿真

研究城市交通路径分配问题.城市交通拥挤复杂多变,用户出行选择路径困难,为了优化城市交通路径分配,解决现有交通诱导模型算法计算量大、运算时间长的问题,提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法.首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度.仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,表明改进算法为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据.     

弹性需求下公交网络系统票价结构的优化

对具有弹性需求的城市公交网络系统票价的合理设定问题进行了研究分析.考虑到公 交收费结构的变化会影响乘客的出行需求量和乘客对路径选择行为,将这一问题描述为一个两 级数学规划问题.上一级问题是寻求收益最大的优化问题,下一级问题是估计乘客在网络上的 流量分布的具有弹性需求的随机用户平衡分配模型.鉴于两级规划问题的非凸性,提出基于灵 敏度分析的启发式算法.最后,给出一个仿真算例说明提出的模型和算法的合理性.     

城市轨道交通客流需求分析模型及计算机仿真

针对传统“四阶段法”交通需求分析集聚特征显著、系统环境适应性差等问题以及城市交通系统很难进行实体仿真的缺陷,提出了一种基于城市综合公交统筹和TransCAD仿真的城市轨道交通客流分析模型。该模型基于“四阶段法”基本步骤,在第一阶段中,考虑了不同人口类别的出行强度和空间分布特征,给出了一种基于人口分类和出行目的的发生吸引模型;在交通分布中,引入K-因子和综合行程费用修正重力分布模型;在交通方式划分和分配中,结合合理系统结构边界和出行时间价值,对城市轨道交通客流分配进行精细配流。实验表明：通过对城市人口进行分类,考虑城市交通系统结构和各交通方式的出行广义费用可大大提高客流分析的精度和鲁棒性。     

改进的人工鱼群混合算法在交通分配中的应用

关于交通规划优化过程,针对均衡交通分配问题,采用目前Frank- Wolfe算法收敛速度较慢、计算负担较大限制了均衡模型在实际中的应用,提出遗传算法的人工鱼群混合优化算法求解均衡交通分配问题.在人工鱼群混合优化算法中引入遗传算法的交叉和变异操作,实现优化行为的互补,建立遗传算法的人工鱼群混合优化算法求解变量较多,有较好的弹性需求和用户均衡交通分配模型.通过数值仿真,表明混合优化算法比单一的人工鱼群算法求解交通分配问题效果好,混合优化算法可靠、有效.     

基于量子进化算法求解动态交通分配模型

解决城市交通局部拥挤的最佳途径是进行路径引导,其核心理论是实时动态交通分配。针对这类模型变量多、维数大以及约束条件多等局限性,本文提出了一种以量子进化方法作为路网的交通均衡分配的主要优化方法,以整个交通网络中各条出行路径的总出行时间最小为优化目标的动态交通分配模型的求解方法。仿真实验结果证实了利用量子进化求解动态交通分配问题的有效性与合理性。     

城市中观交通仿真的交通流车簇模型

为了解决城市交通仿真模型仿真速度和仿真精确度的平衡问题,针对城市交通流运行特征,同时考虑影响交通流运行的若干因素,如车辆数目、红绿灯控制等,提出一种中观交通仿真车辆群体模法.该模型结合了宏观模型和微观模型的优点,同时对应的交通流配流算法解决了传统模型的不足,城市交通仿真实验结果表明了车辆群体模型和分配算法的合理性和有效性.     

基于轨迹大数据的动态最优路径规划

以轨迹大数据为基础,结合城市交通状态与用户个性化需求,提出一种基于改进Viterbi算法的动态最优路径规划算法。首先融合交通状态和真实路网拓扑结构,构建基于有向多重加权复杂网络的交通网络模型。采用基于层次分析法和熵权法相结合的综合赋权法对交通网络模型的多权重属性进行权重分配,得到新的有向加权复杂网络模型。进一步采用改进的Viterbi算法求解最优路径。最后,以兰州市为例,对最优路径规划进行分析,并将该算法与静态规划方法进行比较,验证城市最优路径规划算法的有效性与实时性。实验结果表明,结合城市交通状态与用户偏向的路径规划更加科学合理,能够为兰州市驾车出行、交通管理部门决策提供决策支持和参考。     

基于城市交通信息网格的个性化出行服务研究

智能城市交通系统由于缺少对个性化出行需求统一的认识,以及在实时路况信息计算、信息共享等方面能力上的不足。尚不能提供大规模的个性化出行服务。在调研的基础上,首先给出了一个统一的个性化出行需求定义,然后设计了一个基于城市交通信息网格的个性化出行服务系统,重点探讨了其中的个性化出行需求定制、个性化出行导航和个性化出行服务实现的关键技术。基于交通信息网格的个性化出行系统研究是提高城市交通出行效率并进而缓解交通压力的有效手段。     

基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法

交通模式识别是用户行为识别中的一个重要分支,其目的是对用户所处的交通模式进行准确判断。针对现代智慧城市交通系统对在移动设备环境下精准感知用户交通模式的需求,提出了一种基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法。首先,通过具有较强局部特征提取能力的残差网络提取传感器时序中的局部特征;然后,采用基于通道的注意力机制对不同传感器特征进行重校准,并针对不同传感器的数据异构性进行注意力重校准;最后,利用具有更广感受野的时域卷积网络（TCN）提取传感器时序中的全局特征。采用数据丰富度较高的宏达通讯（HTC）交通模式识别数据集来对已有的交通模式识别算法和所提出的残差时域注意力模型进行评估,实验结果表明,所提出的残差时域注意力模型在对现代移动嵌入式设备的计算开销友好的前提下具有高达96.07%的准确率,且对单一类别均具有高于90%的召回率与精确率,验证了该模型的准确性与鲁棒性。所提模型可以作为一种支持移动智能终端运算的交通模式识别应用于智能交通出行、智慧城市等领域。     

A two‐stage hub location method for air transportation in Brazil

During the past decade, the Brazilian air passenger market has been growing at impressive rates suggesting the need for rationalization and the consistent use of the hub‐and‐spoke configuration. This research considers 135 airports, mostly extremely small, and the aim is to identify regional hubs that would accumulate traffic and feed a predefined restricted number of major hubs. The proposed approach is divided into two phases: the first phase considers all 135 existing commercial airports and using the p‐median problem identifies p airports that would play the role of regional hubs, and the second phase considers a problem with these p airports and solves the q‐hub location problem. Both phases are sequentially solved by the software AIMMS 3.9. The research has broad implications consistent with the publicized efforts to improve management practices, support a larger number of commercial airports, and face the expected peak demand in the upcoming international events. Given the growth in the air passenger market in Brazil, both phases may be seen as two independent objectives.     

交通物联网的发展现状及趋势研究

针对交通物联网（即物联网在交通运输行业中的应用）发展的现状和趋势进行了研究, 在分析了国外IntelliDrive、eSafety和Smartway等项目以及国内主要交通物联网系统的基础上, 从安全性、环保型、移动性三个方面讨论了国内外交通物联网发展的异同点, 并进一步探讨了交通物联网未来的发展和应用前景, 即在充分利用车路协同技术来提高交通安全水平的同时, 加快交通物联网与云计算的结合, 构建交通运输云, 在统一的交通物联网标准体系和适宜的交通物联网运营模式下, 建立起综合开放的交通运输信息系统。     

多目标运输应急管理问题研究

该文首先分析了多目标运输方式选择多目标优化问题的数学模型及虚拟传输网络图,其次对传统遗传算法的染色体编码方式、交叉算子、变异算子进行了重新设计,并且重新定义了适应度函数,最后通过实例分析验证了改进的遗传算法解决多目标运输问题的优越性。     

无缝运输信息网格的体系结构研究

由于无缝运输中各种运输方式信息的相对分散独立,使用网格可以将这些分布式的异构信息组织起来,实现资源共享和信息集成。提出了一个无缝运输信息网格（STIG）的体系结构,该体系集成了信息集成、语义查询、运输规划等关键技术。以铁海多式联运为例,说明了无缝运输网格体系下的多式联运流程。     

运输物联网在危险品运输监测中的应用

简述了运输物联网的相关概念、应用框架及危险品道路运输监管领域应用背景,并系统地梳理了智能运输在该领域应用的研究进展,最后对危险品运输行业中运输物联网的应用前景进行了展望。     

煤炭运输系统架构及应用研究

以汾西矿业集团煤炭运输系统实施实例为研究背景,介绍了煤炭运输系统在煤炭运销调度中的重要作用,详细介绍了煤炭运输系统的总体架构和具体流程,同时对煤炭运输系统在汾西矿业集团的现场实施效果和经济效益进行了分析。分析结果表明,该系统规范了煤炭运输流程,大大提高了煤炭运输效率;可有效控制运输成本,为企业带来巨大的经济效益。     

公路客运班线牌管理系统LARPT的设计与实现

描述了省级公路运客运班线牌行业管理的特点，设计并实现了一个MIS应用软件LARPT，其功能包括经营者、班线牌、车辆、客运站等的管理。在LARPT系统中，采用Email方式进行省地两级管理信息的交换，应用COM技术实现证卡的自定义打印格式。实际运行表明，LARPT软件高效、灵活、稳定且运行成本低，符合当前的行业管理需求。     

运输方式选择多目标优化问题的混合遗传算法

多式联运运输方式选择问题直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量。首先分析了多式联运运输方式选择多目标优化问题的数学模型及虚拟运输网络图;其次,将基于信息熵的多属性决策方法引入适应度函数的设计中,提出了一种求解多式联运运输方式选择多目标优化问题的混合遗传算法,给出了染色体编码、遗传算子设计、染色体有效性判断和修正的方法;最后用示例对算法的有效性进行了验证。     

基于混杂Petri网的交通网络性能分析

本文利用混杂Petri网建模交通系统.通过分析Petri网,得到交通系统的拥塞性质,提出相对拥塞及绝对拥塞的概念,并给出相对拥塞转化为绝对拥塞的条件.结合真实交通数据,形成符合实际交通状况的Petri网实例,得到车辆分布规律,弥补现有智能交通系统仅依赖出租车GPS数据代表车辆分布情况的缺陷.     

Multiloop transportation simplex algorithm

In large-scale transportation problems (TPs), various methods have been developed to obtain an optimal solution. One of the methods is the transportation simplex algorithm (TSA), which obtains an optimal solution for TP. Various heuristic methods have been developed to find an initial basic feasible solution for transportation algorithms. These methods differ in terms of computational cost and finding good initial solution. In TSA, the better the basic feasible solution, the less the number of iterations the algorithm will run. At each step, it uses pivoting operation, where a loop involving the nonbasic variable with the largest cost reduction is determined. Then, it eliminates the entering basic variable. However, for large-scale problems, even the best basic feasible solution may result in high number of iterations. In this paper, we present a novel algorithm called multiloop transportation simplex algorithm which finds multiple independent loops during pivoting operation. This causes larger cost reductions in every iteration. We experimentally show that the average number of iterations and runtime to solve the TP are dramatically reduced.