城市普通道路与快速路出口衔接区域信号交叉口公交优先实施方法

针对城市普通道路与快速路出口衔接路段的公交优先实施方法开展研究,并提出一种针对该区域交通特征的新型公交优先控制技术.新技术的目标是减少研究区域公交车辆的交通冲突点,以及提升公交车的通行能力.新技术的主要支撑工具是交叉口渠化设计技术.本文对实施公交优先控制前后交叉口各交通方式通行能力进行分析,并结合多属性决策理论给出了不同交通状态下公交优先控制策略.本研究将提出的公交优先控制技术与传统的信号交叉口公交优先控制技术进行了对比,研究结果指出了新公交优先控制技术的优势所在,适用环境以及应用前景.     

网联环境中基于免疫思想的公交通行策略

在V2X网联环境中,公交系统能够获取全局的动态信息,以相邻公交车站之间的道路为场景开展网联公交的通行策略研究。以绿信比之差为主要参数,构建公交快速通行的数学模型;遗传算法与免疫思想相结合,设计亲和度,选取优秀抗体,提出一种混合遗传算子;改进自适应交叉、变异概率,提出一种基于免疫思想的公交通行策略。仿真结果表明：对比固定相位时长,采用遗传算法和基于免疫思想的通行策略均可较大程度地减少公交车的运行时间、等待时间和停车次数等重要指标;对比遗传算法的通行策略,基于免疫思想的通行策略绿信比变化降低了约8.8%,收敛速度提升了约26.8%,改进的策略减少了陷入局部最优的风险,能实现网联公交的快速通行,提升公交系统的运行效率。     

交叉口公交优先预信号感应控制策略仿真实现

为实现公交优先预信号感应控制策略,采用交通仿真软件VISSIM中逻辑控制语言VAP编写其程序,并结合软件进行仿真分析。从空间和时间两个方面对预信号设置进行了研究,提出具有＂要＂、＂抢＂、跳相功能的公交优先预信号感应控制的方法,并将基于此三种控制方法的VAP控制程序应用于北京市幸福大街交叉口的仿真实例中。结果表明：预信号绿灯提前启亮时间为4s、预信号红灯提前启亮时间为5s时公交优先预信号感应控制效果最优。公交优先预信号感应控制较无公交优先固定控制和公交优先预信号固定控制方式能大大降低主干道直行公交车和社会车辆延误,保证了交叉口主干道直行车流的顺利通行。     

公交优先的信号控制策略研究

研究了公交优先信号控制策略，模拟路边建立公交车辆检测器的情况下，不同交通流量和公交车发车间隔的最优控制策略，研究发现：当交通流量小于300辆／h．车道时，公交优先信号控制策略能显著地减少乘客的延误时间，而当交通流量达到500辆／h．车道时，即使有公交优先控制策略，而无公交专用道路，也不能有效减少乘客的延误时间，模拟实验的结果是：找到了使公交优先信号控制有效的交通流量和公交车发车间隔的阈值。     

APTS 下快速公交实时控制-调度方法研究

基于APTS(ADVANCED PUBLIC TRANSPORTATION SYSTEM)环境,研究快速公共汽车交通BRT(BUS RAPIDTRANSIT)单线路运行系统动态调度问题,建立快速公交车辆运行的实时控制模型,设计算法.举例计算结果表明,该调度方法能有效控制快速公交系统车辆运行秩序.     

新型需求响应公交发车时刻和票价优化EI北大核心CSCDCSSCI

为解决新城区和城市边缘地区公交乘客等车时间长,出行便利性差,公交满载率低,公交运营者投入成本难以回收等问题,提出了考虑预约乘客等待时间的需求响应公交运营模式.此模式根据票价随预约乘客的在站等待时间增加而减少的原则进行公交票价差别定价,基于客流量变化实时更新公交车发车时刻,以缩短乘客等车时长,提高公交满载率,从而提升乘客满意度,增加公交运营者收益.构建了混合整数规划模型求解新模式下的发车时刻表和公交票价,并设计了遗传算法求解模型.之后,通过宁波市梅山新区的实际公交线路和OD量等数据进行了实例分析.通过对比计算结果和现状下的公交发车时刻,公交票价,出行者等车时长,出行成本和公交运营者收益,验证了新模式的优势.     

公交服务水平、交通需求管理与公交吸引力——基于客观选择与主观意愿的双重检验

基于我国城市机动化发展特点和优先发展公共交通的背景，利用常州市有选择权居民的RP数据和私家车使用者的SP数据，运用二元logit模型和累积logit模型，构建了公交服务水平、交通需求管理与公交吸引力的理论框架。研究发现了公交服务水平与交通需求管理对有选择权居民公交吸引力的积极影响；公交服务水平与交通需求管理间存在显著的互补效应；在相同境况下，公共交通对小汽车出行者和电动自行车出行者表现出不同的吸引力。研究结果表明：对机动化水平较高的城市，交通治理不应只发展公共交通，还需实行适当的交通需求管理，形成公交激励与私家车管制相互补充、共同治理的局面。     

基于活动的瓶颈模型:公交枢纽晚高峰居民通勤研究

如何快速消除公交枢纽瓶颈的制约,是居民通勤的老大难问题.本文结合瓶颈模型与基于活动的方法来研究公交枢纽晚高峰居民通勤行为,以解决通勤者在其活动和出行之间的时间分配问题.以瓶颈模型为基础,考虑公交内部拥挤,将出行行为与活动相关联.通过引入公交内部拥挤成本,根据不同的效用函数选择出发时间,建立了动态出行均衡模型.并由此得出均衡条件下的相关性质,来解释晚高峰通勤者在瓶颈入口前排队的交通现象.研究发现,与传统瓶颈模型相比,基于活动瓶颈模型乘客动态更加丰富,出发时间选择更为复杂.算例结果表明,通勤者对公交车内部拥挤的敏感度越高,越会尽量地避开高峰出行.为了使净效用更大,通勤者会选择在工作地滞留较长时间,晚高峰时段推迟.     

公交网络的认知及可靠性分析

分析了人们公交出行的站点选择行为,提出站点服务区概念并利用Voronoi图对其进行测度.在此基础上,运用复杂网络理论构建了公交站点网络与公交线路网络模型并定义了网络节点的权重向量,同时定义了针对公交系统可靠性评价的公交服务可靠性指标,并设计了相应的攻击策略.结果表明:对于随机攻击,公交站点网络表现出比公交线路网络更强的鲁棒性,而对于蓄意攻击,公交站点网络则表现出更高的脆弱性.     

利用IC 卡数据估计公交OD 矩阵的模型及算法

利用公交IC卡数据建立了估计公交系统OD矩阵的双层数学规划模型,上层问题为广义最小二乘模型,下层问题为以变分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型.采用启发式算法求解该双层数学规划模型,由于非对称性,运用了自适应的投影方法来求解下层的变分不等式问题,算例表明了模型的可行性和算法的有效性.     

基于实时车流感知的端限量式单通道车辆通行控制方法

针对限量式单通道双向通行控制问题,基于GPS车流感知数据提出了一种端限量式单通道双向自适应通行控制方法。通过在单通道及两端划设扫描区、等候区、单通道内三大类区域,利用GPS定位数据实时感知分析车辆在单通道两端行驶的10种状态,构建了单通道车辆通行控制策略分析模型,对车流数据进行动态汇总和饱和度分析,然后根据"按需分配"和"端总量控制"策略提出了一种自适应双向通行信号控制策略,在此基础上研发了端限量式双向通行自适应信号控制系统.最后利用某大型露天矿单道平硐进行了实例验证,应用表明:该方法能够有效控制单通道车辆的双向限量通行,避免了车辆运输过程中的行驶冲突,减少了车辆"空等"时间和油耗,提高了单通道通行效率,大大提高了车辆的运输效率.     

车载多传感器组合导航系统设计与实现

针对捷联惯性导航系统(SINS)和全球卫星定位系统(GPS)构成的车栽组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,设计了车裁SINS/里程计/GPS定位定向仪组合导航系统,使用信息滤波进行SINS误差估计并对SINS作反馈校正.当GPS不可用时,利用里程计辅助SINS.使用基于PC/104的硬件结构和模块化的软件结构,对系统进行了软、硬件的实现.实验结果证明,在GPS无效时间段内,该系统可以抑制SINS误差发散,并把误差限制在较小水平,是一种实用的车栽组合导航系统.     

应用支持向量机预测公交车运行时间

采用一种新颖的神经网络-支持向量机(SVM),来预测公交车的到站时间,其目的是要验证SVM在运行时间预测领域的可行性.该模型采用了时间段、天气、路段以及当前路段的运行时间和下一路段的最新运行时间5个输入变量.最后,应用大连市开发区4路公交线对该模型进行了校验,并得到若干结论.     

蚁群算法在车辆路径诱导系统中的应用

提出一种基于全球定位系统（GPS）和电子地图（GIS）的车辆路径诱导系统蚁群算法,该方法通过提取相关路段的实时交通状况信息,并融合GPS定位系统的位置信息,以车辆到达目的地的时间最短为优化目标,通过蚂蚁算法动态寻求出发点和目的地之间最优路径.本文以长沙市城区的一个区域为例,对正常交通和拥挤交通状况分别进行了实例仿真,计算结果表明,该算法可行,有效.     

BRT车站组停靠线路组合优化问题的建模、求解与仿真

针对国内外许多城市的BRT专用道仅有1个车道、车辆进站排队容易造成通道阻塞的情况, 首先以最小化排队概率为目标, 推导出车站组的停靠线路组合优化模型, 然后定义上游交叉口的累积效应系数以使模型适应车辆间歇性批量到站的情况, 随后针对模型的求解, 给出了一种n进制数编码的新的遗传算法. 算例以广州市某典型BRT车站组为例进行停靠线路配置优化, 并利用VISSIM软件对原始方案及优化方案进行多次仿真和对比, 结果表明所提出的方法能有效地缓解公交车辆的进站排队现象, 并降低泊位占有率, 减少停车次数和行程时间.     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.     

公交与社会车辆混合的中观交通建模与仿真

针对现有中观仿真模型仅将公交换算为标准社会车辆处理而忽略了公交与社会车辆差异性的问题,构建了公交与社会车辆混合交通流的中观仿真模型。在路段行驶过程,一方面考虑公交速度低于社会车辆速度的特征,建立公交速度折减函数;另一方面考虑站点溢出对邻近车道的影响,建立分车道的混合流速度模型,站点停靠与路口排队过程采用点排队模型描述。采用车辆身份检测的个体数据完成仿真标定,实验结果表明公交与社会车辆路段旅行时间的仿真误差不超过4.55%与8.20%,模型的仿真精度良好,并且可以有效刻画公交站点溢出的场景。     

区域公交时刻表及车辆调度双层规划模型

按照区域公交调度模式,建立了公交调度系统中时刻表生成和车辆调度之间的双层规划模型.在上层车辆调度模型中,以区域内各条线路所需车辆总数以及车辆总空驶时间最小为目标,考虑了车辆续驶时间、车场最大容量和最低存量等三个约束条件;在下层时刻表生成模型中,以乘客总换乘时间最短为目标,引入了协同系数来刻画多条线路相交于同一换乘节点的情形,然后依据所设定的满意度指标得出一组满意解供车辆调度模型比选,进而产生出最佳车辆调度方案及与之对应的符合满意度评价标准的公交时刻表.最后,对算法的性能进行了分析,并给出了一个仿真算例.     

改进的DGPS/INS/视觉组合导航算法研究

为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。