考虑路径舒适性的连续道路网络设计

【目的】基于出行者的舒适性偏好,探究考虑路径舒适性的连续型交通网络设计,拓展网络设计的相关理论,为交通规划与设计提供新思路。【方法】在现有路径舒适度不能直接叠加的情况下,重新定义路径舒适性并对其量化分析,将其转化为可叠加的舒适度成本;再以变分不等式的形式建立考虑舒适性择路准则的交通网络均衡分配模型;最后,建立考虑路径舒适性的网络设计双层规划模型,采用基于灵敏度分析的方法求解,并在一个小型测试网络上进行验证。【结果】以舒适度成本最小化为准则进行分配后得到的路径流量符合用户均衡原理,能使采用最优策略时的路网总阻抗最小。【结论】舒适性择路准则能合理地刻画舒适偏好出行者的路径选择行为,在交通网络设计中具有一定的实用性。     

城市路网供需非均衡度研究

城市路网供需非均衡运行状态是一种常态,建立一种适当的方法对城市路网的供需非均衡程度进行度量,对交通管理决策的制定具有极其重要的意义.文章从交通需求和路网供给分析入手,提出了城市路网供需非均衡度的概念和测定方法,该测定结果可作为交通管理决策部门制定交通供需协调发展政策的决策依据.最后在一简单网络上进行了供需非均衡度的分析计算.     

VRGS中均衡诱导比例和系统服从率的计算

在考虑先进的出行者信息对出行路径选择行为影响的基础上,建立了信息影响下的路径选择模型,基于驾驶员群体的划分和路网混合均衡建模理论,构建了一随机网络混合随机用户均衡模型,提出了同时求解诱导比例和诱导系统服从率的数学模型,设计了模型求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

基于服务水平可靠性的连续交通网络设计模型与算法

传统路网设计很少同时考虑交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的影响,难以获得鲁棒性好、可靠度高的路网设计方案。针对此缺陷,假定路网中的交通需求服从对数正态分布,通过双层规划理论构建了考虑需求随机性及路网可靠性的连续均衡交通网络设计模型;其中上层规划是在满足投资预算的约束条件下使得系统期望的总阻抗最小,下层规划通过用户均衡交通分配模型来刻画出行者的路径选择行为。根据模型特点,设计了一种带罚函数的、基于蒙特卡洛仿真的多种群遗传求解算法;并用算例验证模型和算法的有效性。结果表明该模型能较好地解决交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的要求。     

随机供求下的道路服务水平可靠性

目前对路网可靠性的研究主要集中在连通可靠性、行程时间可靠性和容量可靠性三个方面,但这些可靠性指标均不能综合反映路网的性能.为此本文从交通供给和交通需求随机性分析入手,借鉴可靠性理论,从出行者个体和网络管理者的角度出发,提出了服务水平可靠性的概念,拓展了现有的路网可靠性评价指标.通过将路段容量和交通需求简化为离散随机变量,基于路网最可能状态生成算法,建立了路段及路网服务水平可靠性计算的近似算法,最后在一简单网络上进行了计算分析.     

公路隧道照明智能控制技术研究

为实现隧道内“灯光随车移动”控制技术,在隧道合适位置布设测速线圈,采用RBF神经网络模型预测相邻线圈间的车速。根据隧道特点建立隧道停车视距模型,从而确定了既符合实际又能保证行车安全的灯光长度。最后,给出照明灯智能控制思想。实例分析表明,当交通量低于3 000辆/天时,节能率能达到90%以上。     

基于线网结构的公交协同调度时刻表模型

为提高城市公交服务水平和效率,基于复杂网络理论对公交线网协同调度问题开展研究。通过构建公交线网协同调度换乘复杂网络,以路网换乘点换乘车辆数最大作为优化目标,从路网结构层面提出换乘点换乘权重系数,建立时刻表模型。针对模型的特点,设计了基于遗传算法的求解方法,用算例验证了模型和算法的有效性。     

求解路网最短路的快速算法

探讨了最短路算法在交通分配中的重要地位。在此基础上．比较了现有最短路算法的优缺点,同时提出了一种改进的矩阵迭代算法．并利用该算法对一简单路网进行了验证。     

基于累积前景理论的通勤出行联合决策模型

为研究不确定交通环境下的通勤出行决策行为,考虑出行者的有限理性,基于累积前景理论构建了出发时刻、路径的联合决策模型.该模型包含3个参考点,即可接受的最早、最晚到达时间和行程时间,且风险偏好系数考虑了行程时间的可靠性及参考点的影响.基于所选取的参考点计算价值函数与权重函数,并依据前景值最大确定出行方案.算例研究结果表明:...     

交通工程专业本科生工程实践能力培养现状与提升措施研究

随着我国本科教学工程教育专业认证的持续推进,各高等学校都十分关注学生工程实践能力的培养。通过解析工程实践能力的内涵,在分析交通工程专业特点的基础上,结合目标人才市场需求与工程实践能力培养现状存在的问题,从加强教师师资队伍建设、完善培养方案与课程体系以及深度参与科技活动三个方面提出了交通工程专业学生工程实践能力提升的系统化措施。