基于风险分析方法的首车疏解车头时距

构建了信号交叉口首车疏解车头时距的风险分析模型。提出了模型参数标定方法,并以北京为例,通过信号交叉口的实测数据标定了参数。根据参数标定结果,对混合交通流情况下首车疏解车头时距的分布进行了描述,并定量分析了各种影响因素的效果。结果表明,北京信号交叉口首车疏解车头时距长于其他国家和地区。它受车辆类型、交叉口环境的复杂程度和车流特性等因素影响明显。起动干扰使首车平均疏解车头时距由3.99 s增长到5.47 s,行驶干扰使之由4.15 s延长到6.65 s,极大地降低了交通运行效率。     

基于标记边的城市轨道交通网络KSP算法

城市轨道交通网络票务清分和客流分配都需要以路径搜索作为基础。由于城市轨道交通网络拓扑结构图不适用标记点的路径搜索算法,如对其拓展将导致路径搜索时间延长。为此,基于标记边的思想,考虑进出站时间对路径选择的影响,提出适用于城市轨道交通网络的K最短路径(KSP)搜索算法,以实现无须拓展网络的KSP搜索。在北京城市轨道交通网络上的应用结果表明,与传统的标记点Yen算法相比,该算法计算效率显著提高,在搜索同一OD对之间的KSP时能够节省至少一半时间。