基于交通情景模拟的西宁市空间发展战略研究

在城镇化与经济高速发展的背景下,大城市规模不断扩张,城市空间发展战略对于优化调整空间以应对新需求有重要的指导作用。以西宁市作为案例,结合其自身特点与大城市的发展趋势,将交通作为核心影响因素,采用ArcGIS空间分析、TransCAD交通预测等相关技术手段,以情景模拟的方式对西宁市空间发展模式的选择、空间边界的限定进行分析,指出多中心结构是未来西宁空间发展的合理选择,并依据交通等时圈覆盖范围确定中心城区与外围新城的空间界限、选择空间分割点与空间叠加点,最后从交通与城市空间相协同的角度提出城市空间发展的策略建议。

基于强化学习的交通情景问题决策优化

在复杂交通情景中求解出租车路径规划决策问题和交通信号灯控制问题时,传统强化学习算法在收敛速度和求解精度上存在局限性;因此提出一种改进的强化学习算法求解该类问题。首先,通过优化的贝尔曼公式和快速Q学习(SQL)机制,以及引入经验池技术和直接策略,提出一种改进的强化学习算法GSQL-DSEP;然后,利用GSQLDSEP算法分别优化出租车路径规划决策问题中的路径长度与交通信号灯控制问题中的车辆总等待时间。相较于Q学习、快速Q学习(SQL)、广义快速Q学习(GSQL)、Dyna-Q算法,GSQL-DSEP算法在性能测试中降低了至少18.7%的误差,在出租车路径规划决策问题中使决策路径长度至少缩短了17.4%,在交通信号灯控制问题中使车辆总等待时间最多减少了51.5%。实验结果表明,相较于对比算法,GSQL-DSEP算法对解决交通情景问题更具优势。

动态语言在动态交通情景建模中的应用

在总结了常见的动态交通情景的基础上开展了情景的建模,使得动态情景抽象化,利用模型就能表示各种复杂的动态交通情景。在动态交通情景仿真中,应用动态语言表达动态交通情景模型,扩展了传统汽车驾驶模拟器的能力,使得汽车驾驶模拟器在模拟多种动态交通情景时配置更灵活,特别是在构造紧急或危险情形时能实现更细粒度的状态参数配置以及更加灵活的运动逻辑设计,提升汽车驾驶模拟器的研究效能。

基于PLUS模型并顾及交通规划的广州市土地利用情景模拟与分析

为保障区域的可持续发展,对其未来的土地利用情景进行模拟预测十分必要。本研究采用马尔科夫链预测2030年各类用地总量,按照《广州市交通运输“十四五”规划》的设想,利用PLUS模型设置自然发展情景和交通规划情景,模拟广州市2030年的土地利用格局,并借助土地利用转移矩阵和景观指数分析两种情景下的地类转换特征和景观格局特征。结果表明:交通规划对人造地表的影响较大,在交通线路3 km范围内,交通规划情景下人造地表的面积比自然发展情景增加22.06 km^(2),主要由耕地和林地转移而来。两种情景下人造地表均以“外延式”发展为主,自然发展情景下人造地表在各个区域的蔓延速度相对一致,交通规划情景则集中于中心城区外围分布,在远离市中心地区的分布概率较低;相比于自然发展情景,交通规划情景中斑块的优势度更高,斑块形状更复杂,具体表现为人造地表优势度明显上升,耕地和草地的形状更破碎复杂。研究表明,依据交通规划,利用PLUS模型进行城市未来用地格局模拟具有合理性,模拟结果能为未来国土空间管控及规划提供基础数据支撑和决策依据。

驾驶员风险认知能力对交通安全的影响

为辨别不同驾驶员风险认知能力对驾驶安全的影响。通过设置13种存在潜在风险的交通情景,引入惩罚用时机制,利用驾驶模拟器,对熟练驾驶员和非熟练驾驶员在风险认知培训前后的风险认知能力进行比较,找出不同驾驶员对风险认知的差异。试验结果显示,熟练驾驶员的风险认知能力比非熟练驾驶员要高,两者在引起交通风险的因素上是不同的,培训后的风险认知能力较之前有很大提高。培训能够拓宽驾驶员对潜在风险的认知程度,更好地将驾驶员的操作技能、知识体系和外在行为衔接在一起,从而减少交通事故的发生。

公园城市建设目标下的新城综合交通规划研究——以成都天府国际空港新城综合交通规划为例

公园城市是我国推进生态文明建设的重大理论与实践创新.该文响应习近平总书记提出的"将成都市建设成为公园城市"的总体目标,以成都天府国际空港新城为例,对公园城市建设目标下的新城综合交通规划进行研究.围绕公园城市"以人民为中心、以生态文明为引领"的核心,从"促进城市与自然和谐共处"、"尊重生态本底"、"保障高效出行"和"营造美好生活出行体验"等交通目标入手,多规同步编制,对"交通衡量模式转变"、"弹性机制适应城市发展各阶段交通要求的情景模拟"和"优越蓝绿本底上多网融合的独立慢行打造"等规划方法进行研究.规划思路和方法突破了传统,是公园城市目标下对于综合交通规划研究的探索和实践.

基于眼动的驾驶员危险认知

为探究不同驾驶员的危险认知能力,利用Dikablis眼动仪和win10系统开发的驾驶员危险认知能力测试软件,通过设置22段含有潜在危险的动态交通场景视频,选取首次发现危险时间、平均注视时间、平均扫视时间、注视次数、扫视次数、横向眼动幅度、注视百分比为测试指标,测试新手和经验驾驶员的危险认知能力。结果表明,经验组与新手组驾驶员在首次发现危险时间、平均注视时间、横向眼动幅度以及兴趣区域注视百分比方面存在显著性差异,在平均扫视时间、注视次数与扫视次数方面无显著性差异;且相比于新手组,经验组被试发现危险时间更短,对兴趣区域的注视时间更长、注视百分比更高,横向眼动幅度也更大。

可达性因子影响下城市土地利用动态模拟——以瑞典Jnkping市为例

城市交通布局对城市形态具有重大影响,也对城市的发展方向起着重大的引导作用。以瑞典J nk ping市为例,采用CLUE-S模型模拟不同交通情景下的城市发展动态变化。首先,基于2000年土地利用数据,选择影响土地利用变化的驱动因子构建Logistic回归方程。然后利用CLUE-S模型,在模型检验和参数验证的基础上,模拟未来25年不同交通情景下城市形态空间格局的变化。结果表明:可达性因子的选择对于改善用地类型的回归结果具有显著影响;不同的道路类型和交通设施等级对各用地类型转换概率有不同程度的影响。对两种不同的交通规划情景下的土地利用空间分布格局的动态模拟发现,在未来交通规划情景下,土地利用动态度增加,且在城市中心区交通发达的区域,城市呈现填空式拓展,新增加的城市用地分布比较集中;城市外围表现出较强的沿交通线的拓展趋势,城市空间结构与城市交通互动关系明显。