我国交通运输发展现状及发展趋势的综合分析

文章基于我国交通运输发展现状,综合运用各种数据处理方法,从交通运输需求分析,交通运输供给分析,未来交通运输规模与结构分析,发展战略与实施策略分析这几个方面,结合国内外先进的交通理论,研究我国交通运输的发展战略规划。

基于AVL数据的公交运行可靠性评价及影响因素分析

结合成都市48路公交线路全天车辆自动定位(automatic vehicle location,AVL)数据,定量分析公交运行可靠性及其相关关系。对比证明区间运行时间均值与其标准差的对数呈现更为显著的线性关系后,量化指标区段长度、信号交叉口个数、公交专用道长度、站点个数、时间段,并细化指标沿线土地利用性质,建立多元线性回归模型以解释造成区间运行时间波动的原因。考虑到不可靠性会随着车辆的运行而逐步向后续区段传播的特性,提出了在因变量中加入前一区段运行波动性这一指标,以从时间和空间两个层面探究造成公交运行不可靠的原因,最终证明区段间公交运行可靠性存在较强的关联性。

车联网环境下交叉口车辆路径优化控制研究

在车联网及车辆自动驾驶背景下,研究了交叉口车辆路径控制问题。在定义交叉口分区控制的基础上,利用生成树方法遍历求解车辆可通行序列及安全通过组合,并引入人工蜂群算法求解变速区控制参数以提高运算效率,同时为防止结果陷入局部最优解利用滚动算法对模型进行优化。最后搭建交叉口仿真环境对相关模型进行验证,结果表明,车联网下车辆协同控制模型与现有的信号控制技术相比,能有效地提高交叉口的通行能力,显著降低车辆通过交叉口所需时间;同时,滚动优化下的车联网控制模型相较于无滚动优化的车联网控制效率进一步提升。

交叉口交通事故处置用车辆协同控制模型

为应急处置交叉口突发交通事故造成的拥堵情况,利用车联网的车车(V2V)通信技术,根据车联网车辆实时播报的位置、速度等信息,以交通总延误最小为目标设定车辆的通过次序及行车轨迹,构建车辆协同控制模型;为提高求解精度和效率,提出基于遍历树和滚动优化的模型求解算法;最后搭建仿真平台验证模型有效性。结果表明:所提出的控制模型和求解算法明显优于传统的信号控制方法,显著降低了事故车辆对交叉口运行的影响。

基于AVL和IC卡数据的公交通勤特性研究

选取成都市104路公交作为研究线路,并通过阈值法提取通勤人群样本,结果从11843名公交乘客中筛选了1384名公交通勤乘客。其次,利用基于AVL数据的到离站推导算法和公交车辆上车站点识别算法,得到乘客上车站点信息。然后使用乘车频次统计法和空间聚类法得到1384个通勤OD。最后,利用上述方法推导成都市工作日早高峰所有公交通勤乘客的OD矩阵,并对通勤出行需求进行仿真,然后以104路为例分析其刷卡次数分布特征和通勤OD频次分布特征。相比较于传统的基于AVL数据的OD推导,结合IC卡数据更加准确地推导通勤OD并可视化模拟了通勤出行需求的时空特征,研究结果可为成都市的公交线网规划提供一定的参考价值。

基于模型预测控制的城市快速路交通协同控制

为了解决现有快速路最优控制方法多以总时间花费(TTS)最小为优化目标,容易生成恶化系统整体状态的控制方案,而且难以处理多个交通子区协同控制的问题。分析了传统控制方法在系统整体效益、控制方案求解、协同控制可行性3方面的不足。采用模型预测控制(MPC)的方法,通过引入平均速度表征路段交通状态改进了传统的目标函数形式,并利用了罚函数的思想和反馈控制的方法提出了多交通子区的协同控制方法。仿真结果表明:当预测步长较小时,改进模型的控制效果优于传统模型;协同控制的方法可在保证较好控制效果的前提下显著提高模型求解效率。