基于GIS的道路交通安全管理与评价系统的设计及实现

从当前道路交通管理部门的实际需求出发 ,确定了基于 GIS的道路交通安全管理与评价系统的目标和功能划分 ,提出了系统设计方案和实现方法。系统采用集成二次开发的方法 ,以Visual C++为开发平台 ,通过 OLE技术调用 GIS工具软件 Map Info来实现。并以某城市道路交通安全分析为对象建立了道路交通安全管理与评价系统 ,实现了事故空间分布显示、事故因素分析和交通安全等级评价等功能。

空间一般均衡视角下的城市交通管理研究:现状与趋势

城市交通是城市社会经济活动的关键支撑,促进城市交通与土地利用的协调发展是从根源上缓解城市交通拥堵问题,优化城市空间结构及实现城市可持续发展的关键。随着城市经济社会的发展和城镇化进程的推进,以及交通系统的低碳、绿色及智能发展趋势,传统侧重于城市交通供给或需求管理的单方策略已难以适应城市快速发展和居民美好生活的需要,城市交通管理需要更加聚焦职住行综合治理和供需动态平衡,实现与城市空间布局和土地利用等多层面的协调融合发展。本文以城市空间一般均衡理论为基础,围绕空间一般均衡视角下的城市交通出行行为分析、交通需求管理、交通基础设施供给以及供需耦合策略这4方面进行系统梳理,分析评述空间一般均衡视角下城市交通管理研究的理论模型、方法和问题。研究发现,现有模型不能刻画城市动态发展的过程和中国的现实,且依然聚焦在传统的交通管理研究问题。在城市更新、新国土空间规划、新交通技术与新模式及大数据等背景下,空间一般均衡视角下的城市交通管理研究存在巨大的发展空间,亟需在相关理论和方法上进行突破。未来可深入研究的方向包括:一是,分析城市发展进程中居民效用决策的影响因素,提出交通与城市融合发展下的居民效用决策理论与模型;二是,采用数据驱动和理论驱动相结合的方法,分析和管理城市活动/出行行为;三是,探究交通系统的新技术和新模式对城市空间结构和交通出行特征的影响,挖掘面向数智化时代的城市交通管理策略;四是,探究城市更新下交通引导城市空间重塑的理论与方法。

交通需求管理在中非合作论坛期间的应用

2006年11月中非合作论坛北京峰会(以下简称“峰会”)期间实施的多项交通需求管理策略,保障了“峰会”期间交通的正常运行。针对“峰会”期间公共交通客运量、道路交通量、车辆运行速度以及市民对交通管理措施的反应等展开调查,结果显示,“峰会”期间的道路交通运行状况明显好转,市民普遍反映良好。在调查数据分析和道路交通运行分析的基础上,总结了实施交通需求管理的经验,并对北京市的日常交通及奥运会交通管理提出建议。

基于GIS的道路交通事故信息管理与分析

文章在分析道路交通事故信息的基础上 ,利用 GIS空间数据库技术实现对交通事故的空间、时间信息以及造成交通事故的人、车、路和环境等因素的一体化管理。通过 GIS技术进行道路交通事故的时空分布分析 ,发现其在空间和时间上的分布规律及其主要影响因素。

信息和诱导对驾驶员径路选择行为的影响研究

对于信息和诱导对驾驶员径路选择行为的研究 ,国外主要采用交通仿真软件、建立模拟系统和采用 RP和 SP方法调查驾驶员在信息和诱导条件下的径路选择行为 ,将得到的数据加以统计 ,分析驾驶员行为。而国内的学者着重分析驾驶员的选择行为 ,并针对事故条件下和信息条件下驾驶员的径路选择行为进行分析。本文根据信息和径路诱导系统的发展 。

基于深度学习的城市交通需求场景库

交通需求分布是交通需求预测的重要内容,也是城市交通规划最基础的数据。传统方法是通过交通调查获取现状交通需求分布,实际上由于抽样率低,难以获取真实需求分布,只能通过建立交通分布模型进行估计。这种方法只适用于一些变化不大的场景,对于规划新城、新区等不适用。提出构建交通需求场景库,基于多种类型城市的多源数据,采用深度学习方法挖掘大量城市的出行分布规律,建立了通用的交通需求分布预测模型。无须交通调查,只需输入城市基础用地和交通网络等数据,通用模型可准确快速地预测城市交通需求分布,既适用于现状需求分布估计,也适用于各类规划场景的需求分布预测,可节省调查和建模成本。

北京市轨道交通车站预约出行实践与思考

高峰时段过度集中的通勤客流是城市轨道交通运营管理工作中的一大挑战。北京市部分轨道交通车站依据同时段历史客流状态,采取站外限流的措施防止进站人数过多。在2020年新冠肺炎疫情防控期间,客流量不确定性高,客流管理难度加剧。为提前掌控客流情况,有效调控客流量,减少乘客聚集风险,创新性地在北京市轨道交通大客流车站开展预约实践,减少传统限流措施造成的站外排队和人员聚集,并保障轨道交通满载率控制和精准溯源的要求。首批选取的两座实践车站,每日早高峰预约用户约6000人,总计可为乘客节省约240 h站外排队等待时间。实践证实预约出行的有效性,也为探索预约模式下新型交通组织方式积累了经验。

预约在城市交通中的应用——北京市回龙观地区的预约出行实践

城市交通系统中居民出行需求时空分布高度不均衡,为合理调节交通供需带来巨大挑战。供需不均衡是引发高峰时段交通拥堵的重要原因,造成大量的时间及资源损耗。预约出行的意义在于提前掌握出行需求,调整供给策略,并在需求集中时段,对存在弹性空间的出行需求进行调节,促进交通供需动态平衡,从而改善拥堵现象。北京市回龙观地区的预约实践验证了调节个体出发时刻对缓解交通拥堵的效果。即使在参与用户比例不高的情况下,高峰时段的出行者调整出发时刻也会对缓解拥堵产生一定正向效应。预约出行为城市交通治理提供了新思路,将成为未来城市交通发展的新模式。

智能移动系统中大规模分布式车辆路径规划问题研究

本文针对智能交通和主动交通管理提出了一种适用于大规模交通分配和路径规划的分布式计算方法。讨论了通过信息传递接口(MPI)在多中央处理器(CPU)上并行计算实现的一系列研究需求和实现挑战;将基于时空事件的车辆路径规划模型应用于大规模的城市路网仿真;将原始车辆路径规划模型分解为一系列计算效率较高的子问题,大幅减少了仿真耗时和通信开销。通过将子问题分发到单独的分布式CPU上,使CPU可以同时执行其任务,并保证较好的负载平衡。重点分析了将所提出的方法应用于北京路网大规模路径规划,以及该方法在不同CPU核数下的计算效率。结果表明:所提出的并行计算方法可以显著减少计算耗时,并在512个计算节点上实现200倍以上的加速比。

预约出行模式展望

城市交通系统中,由于供需时空不匹配,在一些瓶颈点前会产生较严重的拥堵排队现象。虽然出行者最终都能完成出行,但是在瓶颈点前的拥堵和排队给出行者带来了额外的等待时间。理想情况下,如果每个出行者都按照其实际通过的时刻到达瓶颈点,就可以减免在瓶颈点前拥堵和排队产生的等待时间,即把在途拥挤排队时间转变为在家等待时间,而这两类时间的价值在出行广义费用函数中有较大差异。在传统交通系统中,由于缺乏信息指引,出行者只能依靠在路上排队获得瓶颈点的通行权。随着即时通讯、人工智能等新兴技术发展,可通过技术手段事先为出行者排好通过瓶颈点的顺序,并将推算出的通过时刻告知出行者,出行者按照该时刻到达便可无等待通过瓶颈点。基于此,本文提出预约出行的交通组织模式,即借助于创新科技手段,在城市交通系统中利用预约将现场的拥堵排队转变为虚拟的线上排队,引导出行者按照实际能够通过的时刻到达瓶颈点。研究认为:预约出行可以在一定程度上缓解出行供需时空不匹配问题,在有限资源条件下减少在途排队,提高未来城市交通系统运营组织和管理的水平。

北京市公共交通票制票价评估方法研究

公共交通票制票价评估可作为票制票价动态调整机制的补充步骤,对已实施的票制票价方案评估,及时反馈到方案制定、执行过程中,可帮助完善北京市票制票价系统.首先从政府、运营企业、乘客3个角度出发,构建了包含客流特征、出行特征、运营状况、支出优惠的公共交通票制票价评估指标体系;然后基于双层物元可拓模型提出了公共交通票制票价综合评估方法,该方法综合考量各指标的优劣及贡献度、不同时期的评价特点,全面直观地得出评估结果、方案短板、方案调整方向;最后应用该方法对北京市2014年票制票价改革效果进行评估,提出未来票制票价调整应重点关注的方向.

走廊层面交通小区划分方法的优化

基于公交客运走廊划分的交通小区,可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点,将走廊划分为直接影响区和间接影响区,提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求预测和分析中对结果精度要求的不同,基于大数据选取更加适合公交走廊交通小区划分的聚类指标,提出直接影响区细分和间接影响区合并的划分方法,并通过引入聚类因子初步确定聚类数目和交通小区中心对传统聚类方法进行改进,克服了传统聚类方法随机选取聚类数目和中心而影响聚类精度的不足.最后,基于多源异构大数据对广渠路走廊进行实例验证,结果表明,本研究提出的分层次小区划分方法较传统方法在适用于公交客运走廊需求分析和预测划分精度方面更优.

人口结构变化对交通出行需求的影响

近年来,我国人口结构变迁明显,从人口结构的变化出发,研究催生的出行需求变化,进而提出相关政策建议是十分具有现实意义的。首先,总结了近十年来我国对交通出行需求影响较大的4项人口结构特征,分别为人口持续向大城市及城市群集聚、流动人口体量大、老龄化趋势突出、家庭规模变小结构更加多元;其次,在挖掘现有规律的基础上,探究4项人口结构特征未来发展趋势;再次,充分利用现有公开统计数据、北京市交通调查数据及信令数据等多源数据,研究了人口结构变化下大城市交通需求的变化特征及趋势;最后,提出了交通供给方面的政策建议,为相关政策的提出及更好地服务人民群众便捷安全出行提供参考依据。

基于前景理论的疫情期间出行方式选择模型研究

新冠肺炎疫情爆发对北京市民出行行为影响较大,研究疫情下的出行方式选择行为,对突发公共卫生事件的防控及应对措施有着重要意义.首先,梳理了2020年北京市疫情期间出行结构变化特征,分析各交通方式的变化情况.其次,基于前景理论,建立了考虑风险成本的出行方式选择模型.然后,以10 km出行距离为例,运用方式选择模型对市民在疫情期间的出行方式选择行为进行模拟.结果显示,本文所建立的模型在模拟民众在疫情期间的出行方式选择行为时具有较好的适用性,可帮助分析疫情期间民众的出行特征以及帮助政府提出应对方向.

社会价值体系变化及其交通影响研究

在资源条件变化、社会经济制度变革、科技水平提高等因素推动下,多元化、个性化已成社会价值体系主要发展趋势,将引发居民出行需求变化。通过对中国大陆改革开放以来居民社会价值体系变革进行总结及趋势判断,推断未来居民出行的空间范围、品质要求、评价标准均会产生变化。据此提出交通发展在规划建设、运营管理、制度保障上均应制定相应的策略。规划建设上,根据城市特点发展均等化与多样性融合的基础设施;运营管理上,整合多种交通方式,提供集约化与个性化并存的交通服务;制度保障上,完善交通立法,提高社会治理水平,并建立动态长效评估调整模型。