疫情初期交通运输对经济影响研究

运输弹性系数可以很好的反映交通运输与国民经济之间相互影响关系,2020年疫情期间,人口出行量对全国经济复苏产生了举足轻重的影响。针对疫情防控初期,通过构建交通客运量与复工率之间的客运弹性系数模型,对疫情期间交通客运对全国以及典型省份经济复苏的影响进行了应用研究,结果表明,疫情初期交通运输客运量对复工率的影响弹性系数中位数达2.7,说明客运量对复工率有较强的影响作用,复工率对客运量有较强的依存关系,复工率的增加将进一步对经济产生积极的作用。

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明:早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。

考虑场景差异性的混合车型公交调度优化方法

纯电动公交因其低碳和节能环保的特性,已成为车辆电动化转型的必然选择,但纯电动公交车在实际运营中仍面临低温条件下性能下降和电池老化导致续航里程降低等挑战。考虑在运营中混合使用燃油车和电动车,以弥补纯电动公交车在特定场景下的性能下降,提升公交运营效率和服务质量。本文考虑公交动态运行特征建立公交时刻表分段优化模型,以优化后的车次为输入,构建混合车型运营条件下的公交行车计划编制优化模型,并设计改进的遗传算法实现模型求解。最后,以北京市公交线路为例,选取单线路运营、异地充电及区域集中调度等不同典型运营场景开展案例研究,验证优化模型在差异化运营场景条件下的适用性和优化效果。结果表明,对比本地充电场景,异地充电场景下的运营成本增加5.15%,运营车辆数量增加5.88%;在多线路联合编制行车计划的区域集中调度场景下,运营成本较单线路运营场景降低4.68%;在给定的车型比例阈值下,使用混合车型运营效果优于使用单一车型运营,有效降低运营成本和碳排放。本文研究为公共交通企业结合不同运营场景,制定科学灵活的电动公交运营调度方案提供了重要支撑。

基于峰值检测的跟驰瞬时反应时间估计方法

反应时间是车辆跟驰模型的关键参数之一,为解决现有基于车辆轨迹的反应时间提取方法无法有效处理随机性等问题,提出了一种基于峰值检测的瞬时反应时间估计新方法。首先,基于刺激-反应理论利用峰值检测算法捕捉轨迹数据中相对速度和加速度的局部峰值,然后结合最小费用时间函数匹配刺激-反应关系进而估计瞬时反应时间。应用高精度轨迹数据集Zen Traffic Data验证方法的有效性和可靠性,并分别从单个车辆和总体的层面进一步挖掘驾驶员的时变反应特性。实验结果显示,新方法与现有方法估计结果的均值差异不超过0.1 s,且与实际分布一致。对交通状态分析发现,反应时间在畅通条件下集中分布在0.4~1.0 s,在拥堵条件下集中分布在0.5~1.5 s;对车辆行驶状态分析发现,反应时间在匀速驾驶状态下较稳定,均值为0.94 s。研究表明,基于峰值检测的新方法不仅能够准确估计反应时间,而且能够揭示反应时间在不同交通拥堵条件和行驶状态下的显著差异,为车辆行驶安全研究提供有效工具。

基于出行链的城市客运协同服务水平评估

为了解决城市各交通方式系统中的信息过于独立、关联性不足的问题,从出行链全过程中的便捷性、公共交通系统接入便利性、公共交通系统内部换乘衔接协调性3个方面构建了出行链评价指标体系。运用灰色聚类模型对城市客运协同服务水平进行等级评定,重构了基于出行链的城市客运服务评估方法。基于5万条有效志愿者出行链数据对评价方法进行了试算。基于手机信令数据对北京市综合客运网络的协同服务水平进行了整体评价。基于城市交通拥堵指数与问题出行链的时空分布情况对比验证了该方法的有效性。结果表明:基于出行链数据评价方法,能够更加真实有效地评估城市客运系统各方式间的协同服务水平;由约88%左右的北京市出行链数据计算得到的综合客运协同服务水平评价等级为优,说明北京市的城市综合客运协同服务水平较高。

面向群体感知的智能汽车协同通信方法

群体感知技术通过组织广泛分布的资源节点及协同机制,可以动态地感知城市环境与交通信息。传统的群体感知系统采用集中式组织结构,对未来高动态、高密度感知服务的通信需求具有不适应性。针对V2X协同通信的需求,提出了基于地理分割的融合反馈方法。该方法支持智能汽车不断地扩散消息并形成时空群落,群落内部的成员共享关键信息并进行分工协作。实验结果表明,所提方法可降低复杂的城市道路环境中协同感知任务的通信开销,高效支撑感知任务的完成。

面向车路群智协同的运营测试融合体系

当前群体智能正在从狭义向广义的业态扩展,车路群智协同是发展趋势,而规模化运营测试是车路群智协同规模商用的基础。传统的集中式智能架构不能很好地应对交通环境复杂性和不确定性带来的通信和计算问题,基于去中心化的群体智能的架构,研究不完备信息环境下的车路协同的运营与测试体系,以泛在的"群智"应对环境中的不确定性。提出了面向车路群智协同的运营测试融合体系,通过全面认知、可靠通信和博弈学习等关键技术,实现车路要素之间的协同交互,以高效支撑运营测试。