基于信息度量的交通标志视认性研究

将信息理论运用于解释交通标志信息的传递过程,建立了交通标志的信息传输模型。运用信息熵方法将驾驶员接受的标志信息进行量化,并以长春市区实际调查数据为依据,运用该方法评价现有交通标志的信息传递质量。结果表明,利用信息度量方法对交通标志视认性进行评价可以有效衡量标志的设计质量,有助于标志设计者从驾驶员认知角度出发,提高交通标志的工效性。也为筛选标志设计方案提供了有效手段。

公交车辆运行微观交通仿真模型研究

介绍了上海交通大学与吉林大学共同开发的微观交通仿真系统MTSS的体系结构;建立了公交网络描述模型、公交车辆产生模型、乘客需求模型、公交站点事件反应模型和公交车辆运行模型;以微观交通仿真系统MTSS为仿真平台构建了公交车辆运行微观仿真模型;对上海市斜土路非港湾式站点与华山路港湾式站点进行了实地数据调查,利用实测数据对建立的公交车辆运行微观交通仿真模型进行了验证,测量值与仿真值之间的误差在10%以内。验证结果表明,建立的公交车辆运行微观交通仿真模型可以较好的描述公交车辆的运行过程以及与其他交通流之间的相互影响关系。

公交站点对道路交通流影响的仿真研究

基于微观交通仿真系统MTSS的体系结构及组成部分的功能,利用上海市斜土路非港湾式站点与华山路港湾式站点的实测数据对微观交通仿真系统MTSS进行验证,发现测量值与仿真值之间的误差在10%以内,这表明微观交通仿真系统MTSS可以较好地描述公交车辆的运行过程以及与其他交通流之间的相互影响关系。另外,利用微观交通仿真系统MTSS对公交站点在不同条件下对道路交通流的影响进行研究,所得结论可为公交站点的设置提供依据。

基于认知心理学的驾驶员交通标志视认性理论分析

从认知心理的角度研究了驾驶员对交通标志的视认性,建立了基于认知心理学的驾驶员信息处理过程的概念模型,总结了影响交通标志视认性的两类因素———驾驶员因素和交通标志物理因素。提出了用知觉理论解释不同驾驶经历的驾驶员对标志识别存在的差异现象;用特征说理论解释了标志的独特性有利于驾驶员的识别;标志的信息量不宜超出驾驶员有限的注意力资源以及驾驶员的短时记忆容量限定了交通标志应该具有易读性。为改进交通标志的设计设置,探讨交通标志视认性的指标测度手段,进而为建立起客观实用的认知心理学实验方法及综合评价指标体系提供了理论基础。

基于活动的出行方式选择模型与交通需求管理策略

应用基于活动的出行需求预测方法研究了长春市实行鼓励公交策略的可行性。通过分析调查数据和总结以往模型,建立了Logistic形式的出行方式选择模型,用长春市居民出行调查数据进行了参数标定和模型验证。应用已建模型初步分析并评价了鼓励公交策略对居民出行方式的影响。结果表明:建立基于活动的方式选择模型预测城市交通方式结构,可以全面有效地进行交通需求管理策略的评价研究,为交通部门制定管理政策提供依据。

拥挤收费政策交通影响评价

以拥挤收费政策交通影响评价为研究对象,运用非集计出行需求预测理论,建立了拥挤收费政策交通影响评价指标体系和居民政策响应行为预测模型系统,从出行方式、时间、空间分布等多方面综合评价拥挤收费政策对交通系统产生的影响,并对佛山市南海区实施拥挤收费政策的可行性进行了实证分析。结果表明,该政策的实施有利于南海区平衡出行时间分布,降低拥挤区域道路饱和度,但在交通结构优化和出行时间调整方面效果不甚理想。本文建立的以非集计理论为基础的'交通状况分析-管理政策制定-响应行为预测-实施效果评价'分析模式对我国城市制定、评价和实施相关交通需求管理政策有一定借鉴意义。

微观交通分布式并行仿真系统设计与效益分析

为了提高交通网络仿真的速度和效率,从挖掘交通网络仿真的并行性出发,设计了分布式并行仿真系统的结构和仿真算法,通过比较选择PVM(Parallel Virtual Machine)作为并行计算的编程环境,提出基于车辆数的网络分割算法和数据时钟同步的通讯方式,使并行仿真达到负载平衡。用程序执行时间、加速比、并行效率和可扩展性4个测度指标来评价算法的并行效益,并以24个交叉口组成的交通网络为例,应用设计的并行算法在不同处理器数目下进行仿真。试验结果显示并行仿真速度比串行仿真提高了3.5倍,因此,这种并行算法提高了交通网络仿真的速度和效率,为实现更大规模的交通仿真奠定了基础。

分布式并行计算在交通网络仿真中的应用

根据交通网络仿真的并行特征采用域分解方法设计交通并行仿真系统的框架,把交通网络分为几个子网,集群系统的每个节点机分别负责其中的一个子网,提出基于车辆数负载的网络分割算法来平衡各子网的负载量,并分析子网之间的通信机理。同时,在基于MPI的并行计算平台上实现设计的并行仿真系统。通过实例表明,提出的并行算法能大大提高交通网络仿真的速度和效率。

出行时间价值计算及应用研究

传统的出行时间价值计算方法无法考虑出行者主观因素对出行时间价值判断的影响以及出行时间的利用效率问题.本文综合应用生产法、收入法及非集计Probit模型,引入节省时间利用系数,建立了出行时间价值计算综合模型,对传统方法做出改进;应用已建时间价值计算模型及佛山市南海区出行调查数据计算出行者的广义出行费用,进而建立了出行频率预测Logistic模型;根据出行频率预测及敏感性分析对南海区实施拥挤收费策略的可行性进行了评价.结果表明,改进的时间价值计算方法可以充分考虑出行者主观因素对其时间价值判断的影响,解决时间价值利用率问题,并且提高时间价值计算的准确率.已建方法可为出行行为分析、预测和交通需求管理策略评价提供理论支持.

汽车工业供应物流配送中心选址研究

为了提高物流服务水平和降低物流成本,汽车公司与物流服务商一道不断优化供应网络结构,调整物流配送中心的位置和数量,不但要考虑物流网络运行费用,还要考虑物流中心发展环境的可接受性,包括社会政策的稳定性、交通的便利性以及经济上的合理性,是一个两阶段的寻优决策过程。基于一汽-大众公司东北地区入厂物流中心的选址问题,首先使用欧几里德选址模型确定配送中心的地理位置,在最优位置区域寻找备选对象,然后建立评价指标体系,利用AHP(层次分析法)与模糊评价法对该地域的备选位置进行评价,最后对备选位置的可接受性做出判断,为物流网络的中、长期决策提供了科学方法。

不同流量条件下车道利用率的仿真研究

车道利用率反映的是单一方向路段交通量在不同车道上的分布情况,它影响交通流的稳定性,是道路通行能力和交通安全的重要影响因素。针对不同流量条件下车道利用率的不确定性和现场数据采集困难等特点,应用车辆跟驰、车道变换等微观交通流仿真模型在一体化仿真环境下进行模拟研究,得到双车道和三车道路段流量换道次数以及流量车道利用率关系的基本规律。

中国汽车工业供应链管理的现状与发展对策研究

总结了国际汽车工业供应链管理的基本原理和发展态势,以中国三大汽车公司为对象,客观地从多个侧面分析了发展中国汽车工业供应链面临的主要问题,提出了我国汽车工业供应链的一系列发展对策。

基于活动链的出行需求预测方法综述

基于活动链出行预测理论主要研究人们对社会经济活动(以下简称活动)和出行行为的决策特性。介绍此理论的发展过程,给出6个重要的模型系统,并简要评价各个模型的优缺点。然后简单介绍1994年由Ben Akiva提出的基于活动链出行需求模型,进一步说明系统的框架和预测过程。通过对基于活动链理论发展过程和实际模型应用效果的分析,给出目前模型系统存在的缺点和问题,探索改进出行需求预测方法的途径。

居民出行时间选择及拥挤收费政策

应用基于活动的出行需求预测方法,分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素,分别建立了出发和到达时间选择模型,用长春市居民出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策,证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18%,而且可以抑制小汽车出行,调整城市交通方式分配结构,说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。

基于模糊综合评判与灰色关联分析的汽车工业第三方物流服务商评价指标体系

在建立了汽车行业的第三方物流服务商评价指标体系的基础上,采用模糊综合评判的方法,对汽车行业第三方物流服务商进行了择优排序;并创造性地提出了采用灰色关联度分析对专家主观排序和模型输出排序进行检验和调整;最后,以实际中某汽车制造企业的第三方物流服务伙伴选择为实例,具体阐述了模型的方法和应用。

基于顾客满意度的城市公交服务水平

运用帕累托定律分析了少量主要公交线路完成大量旅客运输的规律,指出在满足所有乘客的基本服务需求的基础上,提高主要线路的公交服务水平,可以提高对大部分乘客的服务水平。建立了公交乘客服务满意度指数模型,设计了调查方案,利用公交乘客服务满意度指数对公交服务水平进行了定量分析,以此反映出城市公交服务是否满足人们出行的需求情况。

基于非集计选择模型的长春市居民出行数据分析

传统的四步骤模型中的出行生成模型是预测研究范围内每个交通小区的出行发生次数和出行吸引次数,直接将居民的出行次数简单地按交通小区进行集计处理,并没有充分考虑每个人的出行次数,难以反映个人和家庭的社会经济等因素对居民个人出行次数的影响.根据2003年吉林省长春市居民出行调查数据,利用非集计模型建立居民个人的出行次数选择模型,并应用相关统计软件对模型进行标定,进而分析居民个人的出行次数,从而求得居民个人出行次数的期望值,初步尝试探索非集计模型和四步骤模型的综合应用问题.

高速公路入口匝道控制算法用户公平性分析

入口匝道控制是高速公路交通控制有效策略之一。为避免早期的入口匝道控制算法往往只注重效率而忽视用户的公平性,从而造成入口匝道的排队增加的缺陷,将经济学中的Gini系数引入高速公路入口匝道控制算法分析评价中来反映用户的公平性,以出行时间节省比为效率指标,并以长春市绕城高速公路的净月立交入口匝道为例,通过实际数据调查及计算机模拟对假定实施的入口匝道控制各方案的公平性进行了分析,为高速公路入口匝道控制策略的选取提供依据。

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程.在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系.考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系.结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立.研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.

基于PSO-SVM的居民出行方式预测模型

居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.