基于交通环境因子的城市交通规划框架

引入了交通环境容量和交通环境承载力概念,相应建立了城市交通环境承载力模型,包括交通尾气承载力（APC）模型,交通噪声承载力（TNC）模型,并分析了传统城市交通规划的不足,构建了基于交通环境承载力（TECC）的城市交通规划理论框架,从交通环境角度修正传统城市交通规划思路。     

基于复杂网络的城市交通拥塞因子风险传播机理及其应用研究

为了解城市交通拥塞因子风险传播特性,提升拥塞风险控制能力,依据昆明市路网拥塞实际调查数据,利用Pearson相关系数分析风险影响因子间的相关性,构建交通拥塞因子风险复杂网络.通过软件gephi0.9.2计算复杂网络各指标,验证网络的可行性和适用性.计算网络节点的相关指标进而引入网络节点重要度k的概念,据此将网络节点划分...     

历史街区交通微循环优化的双层规划模型

为满足历史街区日益增加的交通需求, 利用街区内密布的街巷网络组织交通微循环, 建立了历史街区交通微循环优化的双层规划模型, 以提高干路畅通性与路网平均行程车速、缩短绕行时间和控制环境污染为优化目标, 以街区内街巷的通畅和历史遗存保护为约束条件, 构建上层模型, 采用用户均衡交通分配与借助TransCAD求解下层模型, 并选取开封市草市街历史街区进行实例分析。计算结果表明: 优化计算使干路平均饱和度可由0.69最多降至0.36;路网平均行程车速可由26.33 km·h^-1最多提升至28.87 km·h^-1; 街区内街巷平均饱和度可由0.07最多提升至0.37;绕行时间及环境污染得到控制。可见, 该模型的应用缓解了干路网络的交通压力, 提高了街区可达性及总体运行效率, 具有良好的交通效益和环境效益。     

基于居住区共享停车的双层规划诱导模型

为了缓解因城市停车资源有限造成的停车难问题,根据共享停车理论和智能交通诱导策略,提出了居住区泊位参与的共享停车诱导服务流程,探讨了实现居住区共享停车的基本条件,建立了诱导服务的泊位协调控制双层规划模型.该模型上层以高峰泊位空闲指数差异均值最小为目标,作为衡量该诱导服务能否实现区域范围停车资源均衡利用的指标;下层以驾驶员停车后平均步行距离最小为目标,作为衡量共享停车是否可行的依据.根据双层规划模型的求解原理和粒子群算法优化思想,设计了该模型的粒子群嵌套优化算法,并进行仿真实验.结果表明:鹤祥园小区最低泊位空闲指数为0.301,最大高峰泊位对外共享率为0.093,即只利用了不足1/3的闲置泊位就缓解了远洋城的停车问题;平均步行距离为160.59m,说明共享方案可行.      

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。     

城市交通拥塞风险场级联失效及韧性评估研究

应用信息物理系统;本文对城市交通拥塞风险场级联失效过程及量化评估韧性风险大小问题进行研究。首先;考虑城市交通拥塞风险的多维耦合特征;建立城市交通拥塞风险场真实交通路网和交通拥塞防控类型分区相互耦合的CPS(CyberPhysicalSystems)控制模型;运用复杂网络理论对交通域进行结构特性分析。其次;重新界定CPS特征参数;定义CPS级联失效4个过程;构建城市交通拥塞风险场CPS级联失效模型。然后;以风险因子为介入点;结合网络拓扑结构理论阐述风险扰动机理;通过归一定量化节点连通度、延误时间、平均运行速度和平均拥塞长度等韧性指标检验CPS连通性;采用不同失效-恢复策略;利用鲁棒性、破坏/恢复速率等指标评估CPS受损扰动及韧性恢复能力。案例结果显示:贵阳市城市交通拥塞风险场CPS真实交通网由170个交叉口和231条边构成;交通拥塞防控类型分区网络由21个交通指挥片区和41条边构成。CPS模型最大、最小度值分别为22、1;度值服从幂率分布函数;具备特有无标度网络特征;介数呈现指数分布;度值扰动对贵阳市真实交通路网影响程度最大;介数扰动使贵阳市交通拥塞防控类型分区影响最大。在t=2时刻;网络性能在介数扰动和度值扰动下网络性能均开始下降;介数扰动相较于度值扰动影响性能更大;均在t=7时达到最低。介数恢复效果均优于度值恢复;在介数扰动下;贵阳市真实交通路网的度值恢复和介数恢复效果均差;韧性值分别为0.01123和0.01252;显著低于交通拥塞防控类型分区的韧性值0.1355。综上;本文城市交通拥塞风险场韧性评估模型可有效实现定量化评价;对启动不同阶段交通拥塞控制策略有借鉴意义。     

基于绿色交通的城市交通规划方法改进

就是从城市实现绿色交通的思想理念为起点,让城市尽可能的实现能够很好的保护自然环境,让城市资源得到更长期的利用,增强城市的交通运输能力等等,从这些角度出发,让城市的交通变得越来越好。从而可以让传统的城市交通规划方式得到有效的改进,让我国的一些城市能够实现绿色交通的目的。     

考虑边界条件不确定性的城市交通拥塞风险分布迁移规律研究

为分析交通联通边界(交通量、交通扩散系数)对特定城市研究区域内交通拥塞迁移规律的影响机理。本文从新的角度考虑城市交通拥塞风险分布迁移规律,将污染质迁移数值模拟模型运用到城市道路交通拥塞风险迁移中。首先对贵阳某区域2020年6~7月的城市交通调查数据及爬取的部分高德地图数据进行处理,并将研究区域以交通联通边界、交通隔断边界、区域分区边界划分为区域1和区域2。在此基础上考虑交通联通边界并建立基于城市交通拥塞风险分布及迁移数值替代模型,并运用Monte Carlo方法对贵阳某研究区域的输入输出结果进行统计分析,并将实际路网数据值输入替代模型,将结果与路网真实情况和高德地图情况进行对比,所建立模型的预测精度比高德地图高3.7%,且模拟交通拥塞风险迁移规律较高。结果表明,交通联通边界对城市交通拥塞迁移数值模拟模型预报有很大影响,统计分析研究区域模拟模型的结果,可以有效评估不同交通联通边界条件对研究区域交通拥塞风险分布情况和准确预报研究区域内遭受不同交通拥塞程度的风险。综上可知,本文建立的模型能高效精准分析城市交通拥塞的风险分布迁移规律,可为城市路网分区分段分点治理交通拥塞提供新的参考。     

城市飞行汽车停机坪选址问题研究一：基于双层规划的多目标优化方法

【背景】飞行汽车作为未来交通领域的颠覆性创新技术,在解决城市交通问题等方面发挥重要作用。然而停机坪等基础设施的规划建设作为飞行汽车安全高效运行的前提,存在布局欠缺合理、进展相对滞后等问题,难以满足多元化低空运行服务需求。【目标】通过优化停机坪的选址布局,减少飞行汽车运营成本及地面潜在客伤风险,同时提升乘客出行效率,以期在运营成本、运行风险及乘客服务等多方面取得平衡。【方法】本文建立了基于双层规划的城市飞行汽车停机坪选址多目标优化方法,其中上层以飞行汽车运营成本最小化及潜在客伤风险最小化为目标建立了0-1整数规划模型,下层则考虑乘客出行路径选择行为的多样性,建立了考虑无人小巴与飞行汽车融合的多模式网络系统最优配流模型。进而,设计了融合改进自适应禁忌搜索与Frank-Wolfe的求解算法。【数据】利用公开的Sioux Falls网络及OD需求数据,并考虑停机坪数量及不同目标权重比构建算例。【结果】数值实验结果表明,本文提出的方法能够确定最优的停机坪数量,并显著降低运营风险及成本,选址方案也更为合理。     

公路网络路线布局优化的双层规划模型及算法研究

首先分析了省、市级公路网布局的特点和要求,然后通过将连续变量离散化、引入双层规划模型,建立了适合省、市级公路网络的路线布局双层规划模型。最后研究了模型的求解算法,将模拟退火算法应用于公路网络路线布局优化问题中,应用V isual Basic 6.0语言开发了相应的算法程序。     

基于过饱和控制的疏散网络优化模型

应急条件下疏散需求呈现短时爆发性特点,为提高网络优化模型在应急疏散状态下的适用性,本文提出了网络过饱和度概念,并结合疏散交通组织策略建立过饱和控制的疏散网络双层优化模型.上层模型从疏散组织者的角度出发最小化疏散网络过饱和度,下层模型以Wardrop 用户平衡准则模拟疏散参与者的疏散路径选择行为.采用禁忌搜索算法求解所建模型,并以Sioux Falls 网络为平台验证其有效性.实验结果表明,在应急交通疏散状态下,基于过饱和控制的疏散网络优化模型能够实现疏散网络通行能力的最大化利用和应急交通组织策略的最优化配置,具有较强的适用性.     

美国高承载率车道拥挤收费方案建模

近年来HOT车道（即高承载率车道拥挤收费方案）已成为美国重要的道路拥挤收费策略.为引鉴其实施经验和管理理论,首先介绍了HOT车道概念与特征,然后采用交通行为建模方法构建了HOT车道管理者与出行者互馈决策的双层规划模型.上层模型模拟管理者的定价策略;下层交通均衡模型模拟个体出行者根据收费水平和交通状态变化而调整出行选择的行为.根据实施方案和应用条件,设计算例分析评价18 种可能情形下HOT车道的拥挤管理效果.结果表明,较传统拥挤管理策略,HOT车道缓堵效果更高;同类出行者假设可能会低估HOT车道的缓堵效果;不同的政策目标下HOT车道的实施效果差异显著.     

城市道路交通拥堵状态时空相关性分析0

城市交通拥堵的形成和消散实际受多周期的交通流冲击波影响,产生来源非常复杂,建模也很困难.正因如此,有关拥堵时空扩散性的研究多停留在定性层面.基于直接采集交通数据可进行定量分析,但数据的细粒度特性使信号不够平稳,在多时间尺度上甚至表现出相反特征,缺乏有效的知识挖掘思路和方法.针对拥堵区域交通参数时空相关性问题,在皮尔逊相关性指标的基础上提出并采用了一种新的分析方法,它将道路实测速度轨迹分解为多时间尺度的趋势和细节分量.应用该方法提出的相关性指标和数据分段算法,对典型交通拥堵扩散算例进行了分析,借助相关性状态变化刻画了拥堵在时空中扩散的定量特征.     

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.     

开放街区条件下的微循环道路网络设计

适当合理开放城市街区内部道路,利用街区内部高密度的支路网络充当主路分流的交通毛细血管,打开交通微循环,可以达到减少城市交通盲点,缓解局部交通拥堵的目的.以街区内部所有道路为可选道路集,路段饱和度超限量最小化和 OD车流绕行距离最小为优化目标,建立街区内部交通微循环网络优化双层规划模型.利用遗传算法求解得到最优的支路改造路段集合与区域内微循环路网的组织方式.通过算例对比分析,与封闭街区相比,开放街区部分支路组织微循环,可以实现最小化改造成本和最大化通行效率的目标,明显减小周边干道交通流饱和程度及车辆绕行距离.     

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合理的票价分级策略往往能够使得公交乘客和经营者实现“双赢”的局面.为了制定合理的票价分级策略,本文首先通过SP调查采集乘客的选择意向信息,研究了影响乘客广义费用函数的因素变化规律,采用统计分析的方法建立了广义费用函数;其次,以乘客广义费用最小和公交经营者经营效益最大为目标,建立票价分级策略的双层优化模型;最后,基于遗传算法设计了该模型的求解方法,并以济南市2路公交做实例研究.结果表明,本文所研究的基于遗传算法的公交票价分级策略不仅能够使公交乘客的综合效用增加,而且能够使经营者的收益有所提高.     

基于两阶段行程时间的交通流分配理论

针对目前静态交通流分配理论难以处理网络流量演化的问题,给出了基于交通流 反λ 基本图的流量分配新模型.通过不断求解新模型更新路段交通状态,明确了利用静态交通 流分配模型分析网络交通流演变的具体方法.假设网络路段均处于自由流状态,通过求解得到 平衡路段流量,判断是否达到临界流量.将路段流量达到临界流量的路段设定为拥挤状态,重 新求解平衡流量,判断是否仍存在达到临界流量的路段.依据上述思路,直到新的模型无解或 无新的路段达到临界流量.本文通过定义网络不同级别的拥挤瓶颈,完成对网络流量演化的分 析描述.算例验证了新模型与方法的可行性.新理论提供了分析网络交通状态演变的新思路, 拓展了静态交通流分配理论.     

停车需求分布的双层规划模型及算法

针对停车需求给定条件下的停车设施选择问题,建立了描述停车设施选择和出行路线选择行为的双层规划模型,并基于在部分增广乘子法中嵌套Frank-Wolfe算法的思路设计了求解模型的有效算法.上层模型在满足停车需求和设施停放车辆数有限条件下,力图最小化实际停车需求分布与期望分布间的差异.下层模型假设出行者路线选择行为遵循用户均衡原则.上下层模型通过设施选择概率函数实现有效关联.部分增广乘子法中嵌套Frank-Wolfe 算法求解上层模型可以有效利用上层模型的单纯形式约束特征.算例分析验证了新模型与算法的有效性.研究结论拓展了现有理论的应用场景,为相关研究提供了新的建模分析思路.     

考虑运行能效的公交区域时刻表优化

为准确计量公交区域时刻表优化过程中,客流出行与企业运营博弈产生的社会效益,构建兼顾随机客流需求和时刻表运行能效的双层规划模型.从公交乘客出行量与质的角度,分析随机客流需求与时刻表之间的互动关系;依据出行性质将客流需求分层细化,作为下层弹性需求交通网络流模型的输入;考虑客流需求、乘客出行效率及企业运营成本间的波动关系,设...     

公交线路配车问题的不确定双层规划模型

为合理优化公交线路配车,考虑现实中公交站点乘客数量不确定性因素,引入不确定理论构建公交线路配车的不确定双层规划模型. 上层目标为公交运营企业的收益最大化,下层目标为乘客出行时间和费用总成本最小,约束条件是政府要求的服务水平、乘车率,通过 MATLAB进行编程求解. 以南昌市210 路公交为例,利用所构建的不确定双层规划模型对早高峰07:00-08:00 配车进行优化,在给定80%乘车率的约束条件下,单方向配车数量由26 辆减少到23 辆,减少11.5%;优化后高峰小时乘客总加权成本相比优化前小幅增加0.5%,基本持平;高峰小时该线路的利润比优化前增加了112 元,提高29.6%. 结果显示,利用所构建模型优化早高峰小时线路配车效果明显. 该研究为公交运营者考虑现实中不确定因素更合理地优化线路配车提供了理论支持.