考虑分时电价和多车型的电动公交行车计划优化

为最小化电动公交系统的总运营成本,本文提出一种考虑分时电价和多车型的电动公交行车与充电计划的一体化优化模型。该模型同时考虑车次链构建、充电时间窗及充电桩数量等实际运营约束。通过设计自适应大邻域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS)求解车次链,该算法针对多车型下的车次与车型匹配和车次链可行性等问题特性多元化设计可行解的破坏与修复算子。对于ALNS迭代中生成的可行车次链组合,构建分时电价下的充电计划优化子问题,并将其转化到特定的网络图中,设计基于最小费用流的算法求解充电时长,优化决策充电开始时间。选取北京市的3条公交线路验证模型和算法,结果显示,相比于现状,车队规模从30辆减少至24辆,电费成本和运营总成本分别降低了25.84%和20.63%。通过对比实验,探讨不同修复指标权重和车型组合对优化结果的影响。

考虑非线性充电的纯电动公交充电计划优化

纯电动公交车以其低排放、低噪声等优点在公交系统中得到越来越广泛的应用。然而相对较短的车辆续航里程和较长的充电时间使其在运营中需要频繁充电,从而衍生出新的充电计划问题。合理的充电方案对于节省充电设施建设成本和缩减充电成本等方面均有重要意义。目前电动公交充电计划优化的研究通常将充电时长与充电量设定为线性关系,且较少考虑充电计划与充电桩作业流程的综合优化,导致充电场景还原性差和资源浪费等问题。为此,在给定车次安排的前提下进一步优化电动公交充电计划,构建了以最小化系统总成本为目标的混合整数规划模型,对充电事件的发生时段、充电开始与结束时间以及充电桩作业流程进行同步优化,且充分考虑了分时电价政策、不完全充电策略和电池的非线性充电特性。在问题求解方面,首先通过线性近似的方式将电池的非线性充电曲线改写为分段线性函数,进而利用商业求解器Gurobi得到最优方案;之后基于最小费用最大流理论与逆差函数设计了一套专门的优化算法;最后,以北京市5条公交线路为例设计多组实验,并分别应用Gurobi与本文设计的算法进行优化求解。优化结果验证了所提出算法的准确性与高效性,可使当前充电系统总成本降低28.34%~56.1%。

面向协同调度的公交时刻表鲁棒优化模型

为实现公共交通网络协同调度,以网络内总换乘负效用最小为目标,构建了考虑公交车辆运行随机性的时刻表鲁棒优化模型.线路间换乘衔接关系、公交车辆首站计划发车时刻、站点间运行时间和站点处停靠时间为模型主要输入参数,用于求解各线路首站计划发车时刻最优偏移量.由于所建优化模型为非凸规划模型,设计了包含蒙特卡洛仿真方法的遗传算法以获取模型近似最优解.最后,基于算例验证了公交时刻表鲁棒优化模型与遗传算法的可行性.结果表明,与现有时刻表相比,优化后时刻表可减少约22%的总换乘负效用,能有效改善公交网络内换乘服务.此外,与枚举算法求解结果的对比分析验证了遗传算法可行且高效.

基于控规的城市新中心组团道路网规划——以福建省泉州市东海组团为例

基于控规的道路网规划不仅需要落实城市总体规划、城市分区规划和城市综合交通规划等上位规划的要求,更需要响应控规的成果与要求,因此规划方法与流程有别于一般道路网规划。泉州市东海组团道路网规划在继承既有控规道路网格局的基础上,通过进行道路网容量与用地开发强度的适应性评估,将组团道路网纳入全市道路网范畴进行系统的规划与调整,兼顾全市道路网系统与新中心骨架道路网的构建,辅以内部次干路、支路网的整合优化,形成功能清晰、结构合理的道路网,以满足组团对交通机动性与可达性的双重需求。

新加坡公共交通服务质量提升策略

新加坡正持续致力于提升公共交通服务品质,提高公众满意度。论文在简要介绍了新加坡公共交通服务提升工作中陆路交通管理局、公共交通委员会和运营企业三方职责的基础上,对具体的服务考核机制与标准、服务改善策略与措施进行了梳理,并对其在规范管理制度和提升服务质量方面的成功经验进行了归纳与总结,包括建立独立监管体系、稳步推行错时出行计划、持续推进公共交通扩容计划、系统提升公交运行可靠性以及健全法律机制等。

历史城区居民出行活动模式选择影响因素分析

探讨了历史城区内居民出行活动模式选择的影响因素,依据扬州市历史城区居民调查数据,将居民出行活动划分为家-工作/学习(内)-家、家-工作/学习(内)-其他-家、家-工作/学习(外)-家、家-工作/学习(外)-其他-家和家-其他-家5种典型模式.采用多项Logit模型分析了5种活动模式的选择与居民个体及家庭属性之间的关系,并探索了不同活动模式下的出行方式选择情况.结果表明,个体出行者的性别、年龄、职业、有无小汽车和家庭电动自行车数量显著影响着出行活动模式的选择,而家庭人口数、有无学龄前儿童、家庭自行车数、有无摩托车及家庭收入对于历史城区居民出行活动模式选择的影响并不显著.

南京跨江到拥江发展的交通建设策略研究

论文首先阐述了南京拥江发展的形成,进而通过对比研究解读了拥江发展的内涵,在此基础上,从规模门槛与不平衡扩张两方面分析了拥江发展对交通服务体系的要求;在此指导下,结合其交通适应性分析提出了交通与土地利用一体化、过江运输立体化与一体化、江北自身交通系统提升等交通建设策略。

大城市历史城区绿色交通发展对策

以大城市历史城区道路交通需求与供给特征为切入点,对其存在的交通问题进行分析可知,发展绿色交通是大城市历史城区改善和解决交通拥堵问题的必由之路。在绿色交通理念指导下,历史城区的交通发展应重点关注道路通行能力与需求匹配问题,合理分配路权,引导路网分流,疏导过境交通,注重对信息化和智能化等技术的综合应用。

“交通调查与分析”课程网络教学改善对策研究

网络教学为保障高校教学工作的正常运行做出了巨大贡献,但其作为一种独特的教学形式,在实施过程中还存在许多问题有待改善。对网络教学的主要模式及其影响进行分析,对“交通调查与分析”课程网络教学中的问题进行梳理,主要为认可度缺乏、学生约束力不足、教学内容与方式不适合、实践环节缺失。有针对性地从个体提升、内容优化、教学改进、实践完善、质量管理等方面提出改善对策,以期有效提高“交通调查与分析”课程网络教学的效果,更好地服务交通强国建设人才的培养。

“金课”导向下工科课程质量提升策略--以“道路通行能力分析”课程为例

“金课”建设旨在切实提高课程教学质量、提升本科生受益度。以“金课”建设要求为依据,探索了工科专业课程改革与教学质量提升策略。首先,以“道路通行能力分析”课程为例,分析了“金课”导向下工科课程改革面临的困境与挑战;“以学生为中心”,从教学内容优化、教学情境设计、教学质量评价三个方面,分别提出了切实可行的课程质量提升策略。所提策略在“道路通行能力分析”教学中取得了良好实效,可为工科专业课程改革提供借鉴与参考。

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle,CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle,HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。

学生学习行为、学习质量提升策略研究——基于网络课程的视角

在线学习平台的广泛应用为全过程学习质量监测与分析提供了有效途径。基于在线学习平台网络课程学生学习统计数据,分析学生学习行为的基本特征,并进一步采用聚类分析方法识别不同类型学生学习行为。通过相关性分析网络课程学生学习行为与学习质量间关系的研究,提出个性化的指导建议与教学质量提升策略。

考虑乘客排队行为的接驳公交行车计划优化

当居民利用公共交通网络完成长距离通勤出行时通常需要经历换乘过程.客流高峰期,乘客往往需要排队等待多班车次,从而导致换乘成本急剧增加.文章基于给定的轨道交通时刻表与换乘需求,研究了考虑乘客排队过程的接驳公交时刻表与车队规模联合优化问题.根据问卷调查结果确定乘客加入与离开候车队列事件的触发条件与发生概率;以最小化乘客出行成本与公交企业成本之和为目标;基于逆差函数实现车队规模测算与约束;建立考虑乘客排队行为的接驳公交行车计划优化模型;设计一种融入枚举过程的遗传算法求解模型,并进行不同情景下的算例分析.结果表明,优化后接驳公交行车计划在不显著增加企业成本的情况下能够大幅度降低乘客成本,但乘客排队意愿与候车行为的异质性显著影响接驳公交行车计划优化方案.研究成果可为公共交通多方式协同运行提供理论指导与决策支持.