城市综合客运枢纽交通组织研究

以长沙市汽车南站枢纽为例,针对城市综合客运枢纽交通组织进行了研究,分析了枢纽的交通组成特性,基于冲突分离、人车分流的思想,分别设计了行人流线、机动车流线,为长沙新汽车南站的高效运行提供了借鉴。     

空间流视角下的湖南省城镇空间结构——基于腾讯位置大数据和百度指数分析

从空间流视角的城际客运流和信息流出发,以腾讯位置大数据和百度指数为数据来源,对湖南省城镇空间网络结构进行定量分析,促使区域城镇空间结构研究从"经验型"向"理性型"转变。结论显示:环长株潭城市群呈现以长沙为核心的的向心性特征,长株潭作为一体化的整体格局尚未凸显;湖南省域空间格局呈现东强西弱、东密西疏的非均衡格局;高速铁路和高速公路等快速交通对区域空间具有重塑作用;信息网络对重塑区域网络有显著作用,有助于促进区域均衡化、扁平化发展,具有特色资源的城市将迎来新的发展机遇。最后提出构建"一核五心四轴多点"的省域新型城镇体系,将邵阳和郴州纳入环长株潭城市群的统筹协调范畴。指出外围的张家界、湘西、怀化、永州及中部塌陷地区亟需加强以公路、铁路为主的基础设施建设,并进一步完善区域信息化建设,促进区域均衡发展。     

面向驾驶员特性的路径规划算法

合理的路径规划必须充分考虑驾驶员习惯和心理特征,交叉口延误和转弯类型(如左转、直行或右转)对驾驶员的心理感受有较大影响。为此,针对城市路网密度大、交叉口间距小的特点,对经典的A*算法进行两方面的改进：将交叉口延误引入代价函数中;引入交叉口转弯系数γ以表征驾驶员对转弯类型的心理感受,并将其加入代价函数中。算例结果表明,与原算法相比,改进后的A*算法在保证路径总时间最短的前提下能避开左转弯操作,与实际的驾驶员习惯更吻合。     

交叉口黄灯期间驾驶员行为的模糊决策树模型

采集黄灯期间驾驶员行为的相关数据,考虑车辆位置、车速、倒计时表3个影响因素,分别设定其隶属度函数,应用模糊决策树中的FID3算法,以模糊信息熵为启发信息,构建驾驶员选择的模糊决策树模型,生成决策规则。利用测试样本对模型进行检验,结果表明,基于模糊决策树的预测结果准确率总体达到84.8%。