考虑交通信号和交通密度的城市路段个体行程时间建模

为探究城市路段中交通密度与交通信号对个体车辆行程时间的影响规律,提高城市道路行程时间的预测精度,基于车牌识别数据与信号机配时数据等多种融合数据,提出了由自由流行程时间、密度延误与随机误差项组成的行程时间关系函数,并在该函数基础上构建了考虑个体驾驶习惯的行程时间预测模型。首先,基于道路限速条件、车辆进入路段时的下游交叉口信号状态构建自由流行程时间函数;其次,提出了一种通过密度阈值判断车辆能否在当前信号周期通过下游交叉口的方法,并基于个体车辆进入路段时的路段密度计算出车辆所需等待信号周期个数及等待前方排队疏散所需时间,从而构建密度延误函数;然后,将个体实际行程时间与自由流行程时间、密度延误的差值作为随机误差项,通过高斯混合模型拟合随机误差项的概率分布;最后,选用安徽省宣城市多个路段作为案例,分析各路段行程时间函数各部分的具体表现,对该行程时间预测模型进行验证。结果表明:行程时间预测模型的MAPE,MAE,RMSE分别为6%~12%,5~15,13~35,在准确率方面优于其他算法,是一种有效的城市路段个体行程时间预测方法。

目标导向型运筹学课程教学改革实践案例

本文针对专业学生学习状态松懈、学习积极性不高等实际情况,结合运筹学课程教学,设计教学对比试验。针对试验班级教师制定了目标导向型的教学实施方案:在课业层面上,通过雨课堂、微信学习交流群等方式夯实基础,强化掌握重点知识;在思政层面上,通过理论教学、建模实训两个方面强化社会责任感,加强专业认同感。教学结果表明,该案例在营造良好的学习氛围、培养学生的专业素养等方面取得了积极的效果,有一定的教学实践推广价值。

基于微观交通仿真的道路预约出行效益研究

针对预约出行效益,开发了基于SUMO的城市道路预约出行仿真平台。该平台以真实出行需求作为非预约车流输入,利用基于A*算法的实时路径规划算法为预约车辆规划路径,实现预约机制下的真实路网交通运行情景模拟。基于该仿真平台,研究了预约车辆与非预约车辆混行情景下的个体层面和系统层面的出行效益变化。仿真实验结果显示:(1)预约出行能够大大缓解道路交通拥堵状况;(2)随着预约出行率的上升,出行效益提高,但总体增幅呈减小趋势;(3)重点对途径瓶颈路段规律出行群体和远距离出行群体推广出行预约,能够实现出行效益的大幅度提升。