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城市交通系统是一个开放的复杂巨系统，城市交通管理的政策措施会对居民出行行为造成影响，为使城市交通系统能最大限度地发挥效益，一个城市的规划设计人员经常需要对居民出行需求进行了解，城市居民的出行选择与城市交通系统的服务时间、费用、环境及可选交通工具等诸多因素有关，本文从城市居民出行需求角度出发，考虑出行者的性别和职业属性，建立了基于出行费用、走行时间、出行次数的城市居民出行Multinomial Logit 模型，采用Maximum Likelihood方法进行参数估计，并以中国西北部城市兰州市A区为实例，通过计算机模拟仿真拟合计算得到了该区人员出行行为的分析结果，这一结果可作为兰州市交通管理部门制订相关政策，引导市民出行的依据。     

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实际道路系统中,交通个体的日常出行决策是一个长期的演化过程,出行者根据出行经验和获取的路径信息确定行驶路线. 考虑有装置和无装置两类用户,在时间反馈策略和平均速度反馈策略下对出行者的出行效率进行了讨论分析. 仿真结果表明,出行者对历史经验的依赖程度决定系统的演化效率. 两类出行者的出行效率均随出行需求增加而减小,随历史经验依赖性增加而先增加然后趋于稳定,并且随市场渗透率的增加,在不同信息策略下表现出相反的趋势. 一般来说,有装置出行者具有较少的行驶时间,且在速度反馈策略下效果明显,两类用户的出行效率差距随着时间的演化有减小的趋势.     

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车牌照匹配技术的广泛应用为行程时间样本数据的精确获取提供了一种可行的方式。但是,由于各种客观原因,采集到的原始数据夹杂着大量的噪声数据,只有剔除了这些噪声数据,行程时间样本数据才能更好地应用于行程时间分析与服务。本文对产生噪声数据的原因进行了详细的分析,回顾了现有的噪声剔除方法,并分析其可能存在的问题;基于交通信息提取计算模型,提出了一种噪声剔除的新方法。以荷兰代尔夫特的一条城市道路为研究对象,基于实际数据对新方法和现有方法进行了对比分析。结果表明,新方法能够更好地剔除噪声数据。     

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针对我国城市公交行业管理中亟待解决的公交合理成本确定,以及政府公交补贴责任划分问题,研究了国际公交行业常用的全分摊成本分析模型及我国城市公交行业相关实践经验,本文在规制成本核算的基础上构建了我国城市公交合理成本核算与分摊模型,并用公交专项调研数据进行相关模型和方法的应用性分析.结果表明,本研究提出的模型和方法能为公交合理成本核算、各相关辖区政府公交补贴责任划分、相关政策制定和政府间协调合作提供基本理论及方法支撑,对我国深化落实公交优先战略、促进城乡客运一体化发展有重要意义.     

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近十几年来，人口增长、建成区快速扩张以及经济发展使交通需求迅猛增长，导致我国许多大城市现有的客运站从布局和功能上都不能适应新的需求。对客运站布局模式对城市交通系统的影响进行了一定的理论分析。结合武汉市的空间发展，对现状及规划客运站点分布进行了分析评价。利用地理信息系统（GIS）的空间分析功能对新旧客运站点布局的出行效率进行了定量评估。同时，本文对实施该方案所面临的关键问题进行了一定的分析和探讨。     

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概要地介绍了“十五”国家科技攻关计划项目“中国智能交通系统发展战略研究”的主要内容和结论，该研究站在全局的高度，围绕国家综合交通的发展目标，深入地分析了我国交通运输的需求和必须解决的重大问题，客观评价了国际和国内智能交通的发展水平以及我国的差距，提出未来10～15年我国智能交通发展的指导思想、战略目标、各阶段的重点战略目标及保障措施和建议等。课题的研究成果将为编制我国智能交通的发展规划提供科学依据。     

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北京工业大学承担的“十五”科技攻关重点项目“奥运交通规划”系统地总结了以往大型体育活动的经验教训，为北京市制定了奥运交通战略规划、奥运交通规划、奥运智能交通系统规划，系统地提出了奥运交通规划理论与方法，提出了奥运交通需求弹性预测方法及仿真评价方法。本文扼要介绍了该项目的研究成果和创新点。     

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政府赋予铁路运营部门一定的定价自主权，为其尝试新的收益管理方法，提供了较为宽松的政策环境.因此，为充分利用列车上经常出现的闲置卧铺，本文将国外的航空收益管理理论应用于我国铁路客运领域；结合差别定价法、EMSR法和投标价格法各自的优势，提出一种新的收益管理存量控制方法:隐藏价格— EMSR法.算例分析表明，不同定价方式下，新方法能够提高铺位利用率，增加网络运输总体收益，实施效果优于传统的投标价格法.     

基于相关分析的跟驰模型及其稳定性

为了精确地模拟车辆跟驰过程,应用相关分析的方法建立一系列跟驰模型,用微积分的方法解析模型.通过变量筛选.明确了影响车辆跟驰的重要因素有速度差、间距和前车速度.通过对模型的解析.确定了模型参数的合理取值范围以确保模拟的稳定.建立的跟驰模型可以模拟不同车辆之间的跟驰行为.预测跟驰车辆的运动状态,用于智能车辆控制或者用于追尾预警.如果获得了更完备的实验数据,基于相关分析建立跟驰模型的方法可以更精确地考虑到车辆运动状况、动力性能、道路条件、驾驶特性等影响因素.     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论：起动过程车辆初速度主要分布在2~6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个区间,就每个区间选取其中间值得出了模拟弹簧车辆跟驰模型停车过程的方程.     

基于期望车速的跟驰模型研究

期望车速是驾驶员驾车过程中依据道路条件、车流状况、所驾驶车辆性能等因素,经综合考虑后存在于自身心目中并认为可以实现的一种＂目标车速＂,它对行驶车辆的实际行车速度高低产生影响。为了反映车辆运行过程中不同驾驶员运行车速选择的差异,本文提出了基于期望车速的跟驰模型。该模型能够解释不同驾驶员在相同道路条件下选择不同行车速度的原因。在建立模型的基础之上,作者讨论了保持交通流稳定性的充分和必要条件。最后,文中给出了应用实例。结果表明：当驾驶员的期望车速接近均衡车速时,交通流是稳定的;反之,当驾驶员期望车速与均衡车速差异较大时,交通流的稳定性可能下降。     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

空中高速路交通流的跟驰现象及流量模型

为研究下一代航空运输系统空中高速路的流量模型,针对连接远程、繁忙航线城市对的空中高速路具有航路单向、无交叉、有性能限制、高密度运行的特点,以下一代航空运输系统的运行规则为基础,基于跟驰理论,对单层航路建立了空中高速路交通流微观跟驰模型.通过对空中交通流量密度关系的分析,扩展出空中交通流的宏观流量模型,该模型可用于航路流量优化、安全分析和航路容量评估等.计算结果表明:由微观跟驰模型得出,运行于空中高速路上的航空器间隔越小、速度越快、后机反应强度越小,后机相对于前机的跟驰反应就越强烈;由宏观航路流量模型得出,飞机流中航空器间隔越小、起始速度越大,流量变化就越明显.      

城市出租车跟驰行为安全性分析

出租车在繁荣城市经济、方便居民生活等方面起到积极作用的同时也给城市交通带来一些负面影响.本文以出租车在城市道路上的跟驰行为为研究对象,分析其行为特点及安全性.实际调查数据显示,在相同的道路交通条件下,出租车跟驰间距普遍小于其他车辆.选取速度、距离为主要变量,建立跟驰安全约束条件.结合实例,分析出租车小间距跟驰行为的安全性.结果表明,出租车小间距跟驰明显降低其行驶安全性,增加了事故发生的机率.     

车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析

传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值,而在真实驾驶情 况下,驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为,将 驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程,建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity,SOV)。然后,运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性, 得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解,解析式表明：SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和 噪声强度,以及车头间距共同决定。最后,应用蒙特卡洛法进行数值模拟,模拟结果验证了矩稳 定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比,结果表明：SOV模型中灵敏度系数的 噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性,在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动 振幅上。     

基于自组织理论的道路交通拥塞自疏散模型研究

为了进一步探讨道路交通拥塞控制方法,以及为缓解这一社会性问题提供理论及模型依据,完善道路交通拥塞控制研究的理论框架,本文以定性与定量相结合的研究方法,在分析道路交通拥塞演变过程（即道路交通拥塞的形成及消散过程,整个过程包括从自由流状态过渡到拥挤状态再到堵塞状态,逐渐消散到拥挤状态,最后达到畅通自由流状态)的基础上,通过对实地调查路段及交叉口交通流参数分析,得到道路交通拥塞演变过程中交通流量及车辆跟驰特性呈泊松分布,进而根据自组织理论中的协同学理论,确定交通拥塞序参量,并基于最短行程时间和Dijkstra 算法中的最优路径选择方法,建立道路交通拥塞自疏散模型.通过对模型进行应用分析,验证了模型的有效性.本文研究成果对于缓解道路交通拥塞,提高道路交通系统服务能力和运行效率具有一定的理论意义和实用价值.     

基于少数据云推理的短时交通流预测模型

针对短时交通流所存在的不确定性即模糊性与随机性特点和准周期规律,提出基于灰色关联分析和少数据云推理的短时交通流预测模型.首先,针对短时交通流的准周期规律,运用灰色关联分析提取不同日期相同时段历史序列中最相似序列;其次,提出少数据逆向云算法,建立交通流序列一维云推理机制;最后综合利用历史云及当前云生成预测云,用于短时交通流实时预测.实例分析表明,预测精度良好,能够有效实现短时交通流的实时预测.该模型解决了少数据条件下正向云参数确定问题,降低了数据处理工作量,开拓了云模型在短时交通流中的应用.