平行式快速路出口交通组织方法研究

针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型。从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式快速路不同交通流量状态下出口最适合采用的交通组织方法。结果表明:当平行式快速路主路驶出车流和辅路车流的总流量低于1500 pcu·h^(-1)时,采取无信号让行的控制方法。主路驶出交通量较高时,采用主路驶出优先控制;辅路交通量较高时,采用辅路优先控制。当总流量在[1500,2300]pcu·h^(-1)时,采用辅路信号与让行相结合的控制方法。当主路驶出交通量较大时,采用辅路信号主路优先控制;当辅路交通量较大时,采用辅路信号辅路优先控制。当总流量高于2300 pcu·h^(-1)时,采用主辅全信号的控制方法。

培育和发展现代物流产业促进吉林市交通运输业更好发展

现代物流是指原材料，产成品从起点至终点及相关信息有效流动的全过程。运用先进的技术、设备，以信息网络系统为纽带，向客户提供运输、代理、仓储、包装、加工、配送等多功能、一体化的服务，以更准确、更及时、更周到、更高效的全方位服务，赢得了市场的青睐，成为蒸蒸日上的“朝阳产业”。同时，它以诸多方面的增值服务创造了巨大的利润，继物质资料的节约和人才资源的节约成为“第三利润源”，成为新的经济增长点。

基于OBE理念的交通工程专业课程与通识课程融合探索

交通运输本身就是综合性、工程应用性极强的行业门类,为了符合交通强国背景下交通人才“既专且广”的培养需求,以专业课《智能运输系统概论》、《交通环境保护》和校公选课《交通与安全》为例,基于OBE理念对课程教学进行整体设计,对交通工程专业课程与通识课程融合进行了探索,并进行了问卷调查和分析,可为同类课程的持续改进提供参考及依据。

城市轨道交通客货共运条件分析

城市轨道交通客货共运是“共享”理念下的一种新型物流运输模式,可在一定程度上起到降本增效的目的。文中重点从三个方面对该模式的实施条件进行分析探讨,首先,从乘客满意度、车厢旅客承载能力、乘客乘车时间、货运组织、货物储运空间方面提出了需求侧条件;其次,从轨道交通剩余运输能力、列车发车及停靠时间、站台场地及设施设备方面确定了供给侧条件;最后,从经济成本、时间成本、运营利润方面给出了共运模式的实施效果条件。通过定性及定量分析该模式的运行条件,可进一步确定其可行性及适用范围,为前期初步决策和后期运营方案制定提供支撑。

电动汽车与清洁能源融合发展技术研究与展望

以光电、风电为代表的清洁能源发电技术可为电动汽车提供清洁的电力供给,减少全生命周期碳排放,助力交通领域“双碳”战略目标的实现,因此近年来得到迅猛发展。为了推动交能融合技术的应用,明确相关研究中的关键问题,该文综述了国内外学者过去10年在电动汽车与清洁能源融合技术方面的研究进展。首先,介绍了二者融合发展的必要性与现实意义;其次,将已有研究成果分为公路环境与城市道路环境两类,分别从电网、充电站、车辆3个层面归纳了当前电动汽车与清洁能源融合技术的研究成果;最后,考虑到清洁能源发电以及电动汽车充电存在较强的随机波动,对未来发展提出了加强公共领域交能融合发展、构建多种互补型清洁能源发电策略、建立“源—网—荷—储”集成优化技术、强化分布式微电网能源自洽调度、加强无线光伏充电公路运营管理等建议。

冰雪条件下面向网联混行交通流的交叉口配时优化

在网联与非网联车混行交通流条件下,针对冰雪条件下信号交叉口通行能力下降的问题,从冰雪条件对交通参数的影响和网联人工驾驶车辆实时传输交通信息的特性入手,分析不同冰雪条件下交通流的变化,通过研究网联自动驾驶汽车与人工驾驶汽车驾驶特性区别,以及冰雪条件对人车和道路的影响,推断头车启动时间、期望车头时距、平均行驶速度等交通参数,采用停车线延误计算方法对其进行修正。再得到修正后的停车线延误模型,以最短延误为目标计算最佳周期,利用MATLAB对其求解,依据网联车实时传输的交通信息调整信号配时方案,通过VISSIM软件进行仿真。最后得到的配时方案和原方案相比,延误时间缩短了16.6%,行程时间减少14.63%,平均停车次数也明显减少,模型配时方案更符合当前道路状况,对提高信号交叉口车流速度,减少交叉口冲突有显著的效果,适用于冰雪条件下的信号交叉口信号配时。

新工科背景下“基础工程”课程的教学改革与发展创新

我国教育改革持续推进,但在具体的教学实践层面仍存在教与学关系难以转变、教学焦点尚不明晰和育人方式仍需提高等问题。基于这些问题,本文以大学本科课程“基础工程”为研究对象,提出以学科实践为核心的课程改革和育人方式变革主要实施途径,以兴趣引领受众自主进入课程大单元的学习,进而培养其科学素养,最终达到“基础工程”课程的教学改革目标,同时可以为大学本科其他课程改革提供一定的参考价值。

视觉Transformer在低级视觉领域的研究综述

Transformer是一种革命性的神经网络模型架构,最初为自然语言处理而设计,但其由于卓越的性能,在计算机视觉领域获得了广泛的应用。虽然关于Transformer在自然语言处理领域的应用有大量的研究和文献,但针对低级视觉任务的综述相对匮乏。简要介绍了Transformer的原理并分析归纳了几种变体。在低级视觉任务的应用方面,将重点放在图像恢复、图像增强和图像生成这三个关键领域。通过详细分析不同模型在这些任务中的表现,探讨了它们在常用数据集上的性能差异。对Transformer在低级视觉领域的发展趋势进行了总结和展望,提出了未来的研究方向,以进一步推动Transformer在低级视觉任务中的创新和发展。这一领域的迅猛发展将为计算机视觉和图像处理领域带来更多的突破,为实际应用提供更加强大和高效的解决方案。

拥挤条件下可变信息板交通诱导信息对驾驶行为的影响

运用模拟的方法,研究了在拥挤条件下VMS交通诱导信息对驾驶行为的影响,得出如下结论:①VMS交通诱导信息的提供位置对交通信息的作用有很大的影响。如果交通诱导信息被合理地提供给驾驶员,路网交通的运行状况将有较大改善,其中延误减少23.7%,停车时间减少31.8%,停车次数减少38.7%;②路网交通运行状况的改善取决于所推荐的替代路径的质量。如果替代路径的质量较差,拥挤现象不但不能得到缓解而且会进一步恶化,并且在替代路径上会形成新的拥挤;③左转次数和左转通行能力是决定替代路径质量的两个关键因素。无论是以出行时间还是出行距离为依据选择替代路径,都应该考虑左转次数及左转通行能力的影响。

中国道路交通安全现状、成因及其对策

交通事故已经成为威胁人民生命、财产安全的社会公害之一。笔者在大量统计数据的基础上 ,分析了中国道路交通及交通事故发展现状和造成交通事故的主要原因 ;提出解决交通安全问题应“以人为本” ,逐步改善车辆及道路环境的安全状况 ,加强政策法规的建设和实施 ,从而在全社会形成良好的软硬件交通安全环境 。

动态交通数据故障识别与修复方法

为提高交通模型输入信息的可靠性,通过对交通传感器采集到的动态交通数据的故障进行识别,并根据不同的故障种类采取补充、还原或修正等方法对数据进行修复。分析结果表明,动态交通数据的故障识别与修复方法是可行的,尤其是对数据的补充处理,可以很好地解决因为数据丢失而给后续处理带来的困难。

交通波理论在交叉口交通流分析中的应用

以交通波理论为基础 ,研究了车辆在交叉口的排队消散过程及其对上下游交叉口的影响 ,并根据交通波的传播方向和速度进一步分析了城市干道交叉口间的车队间隔及其与信号协调的关系 ,建立了相应的数学模型。

基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法

在总结已有多种预测模型的基础上,充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明,该模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。

交通方式选择的非集计模型及其应用

应用非集计模型理论与北京居民出行调查数据,建立了交通方式选择MNL模型,并用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对模型的参数进行了标定。根据所建模型计算出公交车和小汽车的时间价值,求得包含出行时间和实际金钱费用的广义费用,建立了公交车和小汽车出行选择的二肢Logit模型,分析了不同收费价格下两种交通方式所分担的交通出行比率及道路交通饱和度的变化情况,评价拥挤收费政策对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤的作用。研究表明,非集计建模方法能够较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。

高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

据估计发达国家高速公路中 60 %～ 70 %的延误是由交通事件引起的 ,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自 2 0世纪 60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个 AID系统 ,但是居高不下的误警率 (FAR)和令人失望的检测效果 ,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高 AID系统的可靠性和实用性 ,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架 ,并以人工神经网络技术为依托 ,设计了基于单个检测设施的 AID算法。模拟计算表明 ,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率 (DR)、误警率 (FAR)和平均检测时间 (MTTD)方面都优于目标方法 ,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器 ,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。

城市快速路交通拥挤识别方法

为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤,通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后,设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。该方法将占有率、速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量,运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生,通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。模拟数据和实测数据对比结果表明,该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤,具有良好的实用性。

城市交通控制与诱导系统智能协作

交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段,两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点,利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究,提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架,以交通信号控制执行级智能体为例,介绍分析智能体内在结构和作用机制,并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型,实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化.

借对向出口车道左转交叉口交通控制方案优化

为提高借对向出口车道左转交叉口信号配时的科学性以及交通流运行效率,提出借对向车道左转的适用条件,将左转机动车的到达-驶离图式分为8种情况,分别建立每种情况下左转机动车的延误计算方法.以交叉口车均延误最小为目标,以周期时长、主信号与预信号各相位绿灯时间、借对向车道左转车道的长度为优化变量,建立了交叉口信号控制方案优化模型,并采用遗传算法进行求解.以算例的形式对所建立的优化方法进行验证,并与传统控制方法进行对比.结果表明:优化方法可以提高左转机动车通行能力,减少其所需绿灯时间,进而缩短交叉口周期时长;左转相位绿灯时间的缩短减小了直行相位的红灯时间,进而缩短了交叉口的车均延误,在高峰期交叉口车均延误下降比例达到23.8%.

基于感应线圈数据的城市道路交通状态判别方法

以SCOOT系统感应线圈检测器采集到的交通数据为基础,设计了一种基于模糊聚类的城市道路交通状态实时判别算法及其评价方法,并提出了交通状态判别时间间隔的确定方法。以VISSIM为工具,对上述方法进行了模拟。对比分析结果表明,所提出的算法能够提高城市道路交通状态实时判别的效果。

基于收费数据的高速公路交通状态判别方法

目前高速公路交通数据资源未得到充分利用,使得管理和建设成本较高的高速公路联网收费系统只能实现车辆记录、联网收费等初级功能,导致交通数据资源的严重浪费.为此设计了基于高速公路联网收费数据的路段行程时间估计方法,提出以大、小车速度变化情况为基础,采用模糊C-均值聚类方法对高速公路交通状态进行判别,并应用VISSIM软件分别对上述两种方法验证分析.结果表明,路段行程时间估计方法能够获得高质量的路段行程时间数据,同时交通状态判别方法也能够准确判别出道路上所呈现的交通状态,可为历史数据更新提供技术支持,为高速公路交通管理部门提供精确的决策依据.