基于用户心理空间的自行车道安全评价研究

针对自行车道安全评价问题,建立了用户心理空间模型,用以反映用户安全心理范围。利用自行车道上骑行轨迹线数据,采用积分的方法,计算用户之间心理空间重叠面积。用事件前、后心理空间面积的变化、事件过程中的平均重叠面积及平均心理空间面积,计算用户心理空间影响率,以用户心理空间影响率和持续时间来反映事件对用户骑行安全的影响程度。以各个事件的影响率与持续时间的乘积之和定义用户骑行安全度,并将用户骑行安全度的均值定义为道路安全度,作为评价自行车道安全性的指标。通过对10条自行车道安全服务水平的理论计算和主观评分,将自行车道安全服务水平分为5个等级,并建立了基于用户心理空间的自行车道安全评价步骤。实验结果表明:基于用户心理空间的自行车道安全评价能更准确表达用户在骑行过程中的心理安全程度,且该方法可操作性强。

结合用户感知模型的多值CA仿真及应用

针对目前自行车道通行能力难以实测以及服务水平评价方法不尽合理的问题,提出了一种用于自行车道服务水平评价的仿真方法。从用户心理空间出发,构建了用户感知模型。对现有的多值元胞自动机模型进行了改进,构建了基于两步骤移动机制的混合自行车流多值元胞自动机模型。将用户感知模型和多值元胞自动机相结合应用于桂林市中山南路自行车道服务水平的评价,结果表明,该方法使得服务水平有了合理的划分,评价结果能准确地反应路段上的实际交通流状态、用户感知和道路的利用率。

共享单车站点潜在需求预测问题研究

针对传统共享单车需求预测中潜在需求缺失的问题,文章分析了站点借还量与调度需求量的关系,提出站点潜在需求问题,并利用美国芝加哥Divvy Bikes公共自行车系统实际运营数据,综合考虑天气、气温、风力、站点容量与初始车辆数等因素,以历史每日正常数据构建训练网络,通过三种神经网络方法预测出具有潜在需求站点的借还量。该研究方法的应用可以提高共享单车调度的科学性和准确性。