基于模糊综合评价的HOV车道综合效益分析

为验证HOV车道的实施效果,从社会经济、交通效率、环境影响、出行满意度4个方面构建了综合效益评价指标体系,并对各项指标进行了定义,运用熵权法确定了指标权重。结合道路交通评价标准,确立了各项评价指标的隶属度,并建立了指标的梯形隶属度函数。运用模糊数学原理,构建了模糊综合评价模型。以成都市为例,对已推行HOV车道的运行现状进行了调研,结合模糊综合评价模型,得到了HOV车道的综合效益评价值。结果显示:天府大道南段的HOV车道运行效益最优,科华南路的HOV车道运行较为稳定,此两路段的综合运行效益评价结果均为良好,剑南大道HOV车道运行效益较差,综合运行效益评价结果为一般,且3个路段HOV车道的早高峰综合运行效益评价值优于晚高峰;同时,对比同路段的HOV车道和普通车道,科华南路、剑南大道HOV车道的综合效益优于普通车道,改善效果明显,天府大道南段HOV车道和普通车道的综合效益相差不大,设置必要性不突出。最后,分析了现行HOV车道方案存在的问题与局限,从准入条件、设置HOV车道类型、区间长度、运行监管等方面提出了建议和对策,以进一步提高HOV车道的公众满意度。

成都HOV车道的实施效果分析

城市机动车保有量逐年升高,道路资源供需矛盾加剧。HOV车道即多乘员车道方案,是有效的城市交通管理措施之一,可提高道路通行效率,缓解交通拥堵。以成都市为例,分析现行HOV车道的实施效果,得出相应结论。

考虑碳排放的HOV车道综合效益评价

为科学评价高乘载(High-Occupancy Vehicle,HOV)车道对道路运行综合效益的影响,在构建考虑碳排放的HOV车道综合效益评价体系的基础上,采用熵权TOPSIS法对HOV车道综合效益进行评价,并以济南市经十路为例采用VISSIM软件对道路进行仿真,对比分析不同设置方案下HOV车道综合效益的差异性。结果表明:将公交专用道改建为HOV车道可有效降低车辆延误时间,提升平均行驶速度与断面运送人数,减少路段车辆总碳排放;不同方案的HOV车道综合效益值由高到低依次为“HOV2+”“HOV3+”“HOV4+”“无HOV”,其中HOV2+车道作为最优方案,可有效减少3%的碳排放量;随着路段流量的逐步增大,HOV车道的合乘优势更加凸显,可提升整个路段的通行效率,减少车辆和人均延误时间,这表明HOV车道建设能在一定程度上缓解交通拥堵,优化交通出行结构,对降低城市道路碳排放产生积极影响,可助推交通运输行业实现“双碳”目标。

公交-合乘车道优化设计的多目标双层规划模型

为提高公交专用道利用率,构建了公交-合乘车道(bus-HOV lanes)优化设计的多目标双层规划模型。该模型上层最小化交通总阻抗、公交运营成本和车辆排放;下层考虑非合乘车、合乘车和公交车实现多方式交通网络用户均衡;由快速非支配排序遗传算法求解,其下层由相继平均法和连续权重平均法求解;并使用Nguyen-Dupuis网络验证模型及其求解算法。结果表明:所给算法能有效获得公交-合乘车道设置方案的Pareto最优解集;合理的公交-合乘车道设置方案能有效促进合乘出行;相比不设置公交-合乘车道,全部和部分合乘车进入公交-合乘车道分别使交通总阻抗降低-0.007%~1.088%和0.038%~4.493%,使公交运营成本上升1.057%~3.864%和4.011%~5.611%,使车辆排放减少-7.598%~-1.111%和-0.677%~3.526%;当起讫点(OD)对客流量不低于其临界值,设置公交-合乘车道有利于增加公交车客流量。

基于演化博弈论的高承载车道共享决策方法

文中提出一种基于演化博弈论的高承载车道共享决策方法.通过分析数值仿真结果发现高承载车道交通流运行特性与饱和度条件存在紧密联系,进一步分析不同饱和度条件下的高承载车道共享条件,针对高饱和度条件,以群体效益最优为目标,提出引入演化博弈论的高承载车道共享决策方法.结合实际案例探究所提出共享决策方法的有效性,并对其进行了多种饱和度条件下的适用性研究.结果表明:该方法能够适应复杂多变的交通环境,并在保证公交优先的前提下缓解了交通拥堵,提高道路资源利用率,使道路车均延误下降12.5%,人均延误下降13.2%,道路饱和度下降3.8%,平均车速提高2.9%,且道路饱和度越高,该方法的优化效果也越明显.

大城市合乘优先的规划方法研究

针对我国大城市及中心区的交通特征,分析合乘优先规划的影响因素;借鉴世界发达国家实施合乘优先的经验,提出合乘优先的规划内容;以上海市中心区为试点,依据规划方法与相关交通调查,提出了上海市中心区合乘优先规划建议。

基于脸部检测和Fuzzy ART的乘客检测算法

研究了小汽车内的乘客检测和计数的方法,提出了一种基于脸部检测和Fuzzy ART神经网络的算法.采用光照校正、基于亮度补偿的椭圆肤色模型检测算法和数学形态方法以分割汽车内部的人脸区域和背景区域,使用Fuzzy ART神经网络分类器对脸部区域进行计数.在正常白天天气和光照条件下,该算法能够有效地检测出运动车辆中乘客的数量.

美国高承载率车道拥挤收费方案建模

近年来HOT车道(即高承载率车道拥挤收费方案)已成为美国重要的道路拥挤收费策略.为引鉴其实施经验和管理理论,首先介绍了HOT车道概念与特征,然后采用交通行为建模方法构建了HOT车道管理者与出行者互馈决策的双层规划模型.上层模型模拟管理者的定价策略;下层交通均衡模型模拟个体出行者根据收费水平和交通状态变化而调整出行选择的行为.根据实施方案和应用条件,设计算例分析评价18种可能情形下HOT车道的拥挤管理效果.结果表明,较传统拥挤管理策略,HOT车道缓堵效果更高;同类出行者假设可能会低估HOT车道的缓堵效果;不同的政策目标下HOT车道的实施效果差异显著.

空驶出租车是否应使用多乘员车道——考虑合乘与出租车的交通均衡研究

为了探索空驶出租车是否应使用多乘员车道(HOV车道),基于空间结构的出租车市场均衡条件,考虑Logit出行方式划分和路径选择均衡,采用组合变分不等式描述了准许和禁止空驶出租车使用多乘员车道的混合交通系统。将模型和算法应用于一个算例,通过比较静态分析探索了算例中单位合乘车辆平均合乘率、路网中出租车数量与出租车起步价的变化对均衡路网的效果产生的影响,并观测了多乘员车道流量。结果表明:准许空驶出租车使用多乘员车道有可能造成类似Braess悖论的现象,使社会福利降低,而具体是否造成这种现象与路网的参数有关;同时,准许空驶出租车使用多乘员车道取得的效果有限,且基本是由于交通流分配造成,而HOV车道过饱和现象很少出现。除此之外,探索了单位合乘车辆平均合乘率、路网中出租车数量与出租车起步价3种变量对准许空驶出租车使用HOV车道这一政策的影响。

考虑公交优先的新型高乘载车道及设置策略

允许公交车及多乘员小汽车共同行驶的高乘载车道能够提高传统公交专用道的利用效率,但一定程度上会导致公交车运行延误的增加。智能网联环境下,车车信息交互有助于实现高承载车道的精细化及动态化管理策略。本文考虑公交优先的新型高乘载车道建立了网联环境下交通流元胞自动机仿真模型,以公交车平均行车延误百分数与交通流量提升倍数为判别指标,剖析了考虑公交优先的新型高乘载车道设置策略。仿真结果表明,高乘载车道适用于交通流运行处于自由流向拥堵流过渡的阶段,考虑公交优先的新型高乘载车道设置策略的交通流密度区间较大,为[34,88]pcu·km^(-1)。同时不同合乘车比例下,新型高承载车道流量随着密度的增长呈现不同发展趋势。随着公交车发车时间间隔的增大,新型高乘载车道交通流密度范围呈现扩大的趋势,当公交车发车间隔为120 s时,设置策略密度范围为[34,102]pcu·km^(-1)。此外,研究中进一步讨论了公交车站点停靠时间随机性的影响。研究成果对设置考虑公交优先的新型高乘载车道具有理论与实践指导价值。

基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题研究

早高峰出行中道路瓶颈是造成交通拥堵的主要原因之一．本文针对存在高速公路（含有高承载力车道）和普通道路的瓶颈路段，研究了时间价值不同的出行者早高峰出行行为．基于瓶颈模型的均衡条件，推导了不同收费标准下，出行者改变出行方式时个人早到惩罚的临界值．研究发现收费较低时，时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加．收费达到一定程度时，即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行．数值算例也表明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间．