城市道路交通流运行状态评价应用研究

针对当前城市路段交通流状态评价方法以及交通拥堵态势预测效果不佳的问题,对2018年"深圳杯"数学建模挑战赛D题解决方案中定义的路段消散指数进行改进,在城市路网中将其作为统一描述交通流状态的指标,自适应计算消散指数阈值评价交通流运行状态.并以路段为单位,基于动态贝叶斯网络预测路段的短时交通流状态,采用时空耗散BP神经网络模型对短时车流量进行预测.本文是2018年"深圳杯"数学建模挑战赛D题的后续研究成果,在实验城市贵阳市的中环路进行成果应用,对中环路的交通流运行状态进行评价监测.     

基于瓶颈模型的交通拥堵收费与补贴模式研究

为了既保证交通拥堵收费的效率又降低个人出行者的出行成本,使得社会和个人利益能有效统一并提高公众对拥堵收费的接受度,基于双通道瓶颈模型设立了拥堵收费与补贴相混合的模式,将收费路段的收费收入全部或部分补贴到免费路段上.进而我们对该模式的参数和效果进行算例分析,发现该模式可以有效地减缓交通拥堵.同时模式与一般动态单通道收费相比在社会成本缩减方面仅有微小劣势,但却使得小汽车出行者的成本大幅缩小,公平度有显著提升.最后根据算例分析结果的比较,给出了方法最适用的情况     

基于生存分析的城市道路交通拥堵持续时间研究

根据北京市二环快速路的交通流数据,研究了城市道路交通拥堵持续时间的分布特性．采用生存分析方法,建立基于风险的交通拥堵持续时间模型,运用非参数方法对交通拥堵的持续时间进行估计,并对其时空分布规律进行了研究．结果表明二环各路段的拥堵持续时间70%在4min以内,89%在12min之内;当拥堵持续时间超过12min之后拥堵结束的可能性小于10%．工作日比双休日更容易发生拥堵;早高峰比晚高峰更容易发生拥堵,且当拥堵发生的前提下早高峰的拥堵持续时间更长;内环比外环更容易发生拥堵,但外环的拥堵持续时间更长;二环的4个方向上,西二环最容易发生拥堵,北二环的拥堵持续时间最长．     

合作博弈视角下城市道路交通拥堵收费研究

城市道路交通设施作为准公用物品,其外部效应必然导致交通拥堵的发生,实施拥堵收费的目的则是使交通拥堵产生的外部成本内部化,确保城市道路资源得到高效配置,应用经济杠杆来调节交通需求,以缓解交通拥堵.本文应用合作博弈相关理论对城市道路拥堵网络问题进行了分析,从同一时刻各个路段的通勤者数目这一角度定义拥堵成本,重点证明了拥堵成本为凸函数的城市道路拥堵网络博弈存在非空的核,拥堵成本为凹函数的城市道路交通网络博弈虽不存在非空的核,但总是存在最优的树网络,最后,结合上述结论对城市道路拥堵收费进行讨论,从理论上对拥堵收费的合理性进行了说明,并提出了进一步研究的方向.     

北京交通流序列的重分形扩散熵分析

运用重分形扩散熵分析方法来分析北京交通拥堵指数的长程相关性和重分形特征.方法综合使用了扩散技术和Renyi熵来研究北京交通拥堵指数的标度行为.由于交通拥堵指数序列具有明显的周期性,故先选用傅里叶滤波去除序列的周期性,再进行重分形扩散熵分析.实验结果表明北京交通拥堵指数序列的极端波动显示出反相关性,同时拥堵指数序列具有较弱的重分形特征.     

大数据背景下基于5S的城市交通拥堵评价模型研究

近几年来,城市交通拥堵问题日益突出,极大制约了城市发展。在大数据背景下,为了准确掌握交通实时拥堵状况,改善城市交通,便利市民出行,本文深入挖掘城市交通拥堵的影响因素,构建了基于交通5S要素的城市拥堵理论模型,运用径向基函数神经网络方法工具,以上海静安寺、上海站、陆家嘴周围三大拥堵路段的交通数据集为例,验证了该模型的有效性。实验结果表明,由该模型获得的城市交通拥堵预测值与上海实际交通路况具有较好的拟合效果,表明交通5S模型与方法能够准确有效地评价城市交通拥堵。     

基于云物元模型的城市道路级配评价研究

路网级配评价是充分发挥路网整体性效率,有效缓解城市的交通拥堵问题的前提.尝试通过将云模型和物元模型融合,构建云物元模型,对城市道路级配进行等级评价.其中城市道路级配评价指标体系基于基础设施、路网性能、服务性、便捷性四个指标,并采用主观专家打分法和客观熵权法结合的方式确定指标权重,使得赋权结果更具有客观性.为验证模型的合理性,以济南市为例,对其进行道路级配评定.结果显示,济南城市路网级配为"Ⅲ等级",基本满足人们的出行,与现实基本相符.     

改善交通视角下的城市人口经济分布研究

城市各区的人口-经济分布直接决定了各区之间的车流量,从而决定了城市的交通拥堵程度.充分考虑各区入口经纬度、道路基本路况和人口-经济分布等构建交通指数模型,探究各区入口的拥堵情况.之后从市民出行的角度构建评价模型,评价城市各区布局是否合理.最后,构建非线性规划模型,为城市各区人口经济合理分布提供政策建议.以深圳市为实例进行了实证研究,结果表明深圳市接下来应该着重发展罗湖、南山和盐田区的经济,住房规划首先考虑南山区.     

考虑时间延误的高速公路应急救援模型研究

针对高速公路突发事件应急救援车辆资源调度问题,建立了考虑应急车道占用时间延误的高速公路应急救援车辆资源调度模型.首先对高速公路突发事件造成的交通拥堵情况结合集散波理论进行了分析.然后对由于应急车道被占用而产生的路段时间延误类型进行了分类讨论.在此基础上构建了基于LRP的高速公路应急救援车辆资源调度模型.最后以某高速公路网为算例进行实验分析.结果表明,为使整体救援时间最短,在事故点造成拥堵产生应急车道占用情况下,应急救援车辆资源需要尽早派出;在应急救援车辆资源对事故点进行救援而造成拥堵产生应急车道占用情况下,应急救援车辆资源需要在救援的最迟时间范围内,以最晚的时间派出.     

雨量预报方法的评价模型

建立了一个关于雨量预报方法的评估模型.首先,用软件分析与处理每天四个时段、每个时段等距离网格点上的雨量数据;其次,为了找到评价两种不同预测雨量方法的评价指数,对每个观察点上搜寻出与之距离最近的四个网格点,并用与之距离的倒数作为权重.每个点上评价指数定义为此最近四个点雨量加权和与预报值的比率.本文定义了两种雨量预报方法的综合评价指数.其一,定义精确性指数为预测雨量与真实雨量的偏差平方和的算术平方根;其一,将雨量数据转化为对应的等级,定义同级率指数为预测雨量与实际雨量占总点数的比例.对这两种评价指数的分析均说明预报方法一优于预报方法二.最后,对模型进行推广.     

基于深度学习LSTM对交通流状态的预测

当今道路交通状态对城市管理和人们出行愈加重要,影响着人类生活的方方面面.以深圳交通为研究对象,由基础车辆数据和道路坐标构建了路网系统,从车辆速度和密度两个方面导出了交通流状态评价指数TSI.利用深度学习长短期记忆神经网络(LSTM)对车辆速度和密度两个指标进行预测,并通过对比极限学习机(ELM),时间序列(ARMA)和BP神经网络,进行仿真实验,结果表明相对于传统预测模型,所采用的LSTM网络具有更优的预测精确度和对远期预测的稳定性.最后利用预测结果计算出更能直观反映出道路交通拥堵情况的TSI指数,为人们提供了准确的交通状态预测.     

基于Markov更新过程的城市交通网络级联失效评价模型

根据路段单元状态与其功能之间的关系,给出了路段单元状态的‘失效—非失效’二态表示方法,进一步根据网络中路段单元之间的连接关系,提出了道路交通网络‘级联失效’态的定义及识别方法;利用更新理论及Markov链相关理论,分析了道路交通网络级联失效态—非级联失效态持续时间随机变化的概率分布规律,给出了对假想分布的未知参数进行估计及对假想分布进行假设检验的方法,并提出了以失效次数及转移概率为主要评价参数的交通网络级联失效评价模型。以一个实际路网为例,对模型进行了标定,将标定好的模型评价结果与实际观察结果进行了比对,结果显示模型具有较好的实用性。     

基于核方法的数据描述及其在企业关系评价中的应用

数据描述又称为一类分类方法,用于描述现有数据的分布特征,以研究待测试数据是否与该分布相吻合.首先简要叙述了基于核方法的数据描述原理,指出:选择适当的核函数以及与之对应的参数,数据描述可应用于模式聚类中,并且这种聚类方法具有边界紧致、易剔除噪声的优势.针对基于数据描述的聚类方法在确定类别数目和具体样本类别归属上所存在的问题,提出了基于搜索的解决方法,理论分析和实例计算都验证了该方法的可行性.最后将该聚类算法应用到企业关系评价中,取得了较为合理的结果.     

基于DEA结果修正模型的公路网交通效益评价

为了更好地对公路网建设的交通效益进行评价,构建了公路网交通效益指标体系,并采用数据包络分析(DEA)方法进行相对有效性评价与分析.鉴于全排序的客观要求,在CCR的基础上提出了基于系统潜能损失的结果修正模型,并引入了最劣决策单元对其进行DEA再评价.以9个公路网为蓝本采集指标数据,进行了基于DEA结果修正模型的交通效益评价,并与选取的9个公路网的实际运行情况做了对比分析.     

带时空相关性分析的行车时间估计模型

基于流体动力学方程的行车时间估计模型不能很好地反映真实的行车时间,需要对其进行一定的改进.在对交通流进行流体动力学建模的基础之上,引入对高速公路路网中不同路段之间的行车时间相关性和同一路段不同季节、不同时段的行车时间相关性分析,建立了带时空相关性分析的时间估计模型,使用统计学的方法消除动力学模型的误差.     

基于SD-GM理论的城市交通拥堵收费模型研究

随着中国城市化建设步伐的不断加快,交通拥堵在不断地加剧。同时,因机动车污染物的排放,每年将产生大量的NO_x,从而又会引起严重的大气污染(如“雾霾”污染)。针对这些问题,本文从环境和社会的角度出发,采用系统动力学与灰色系统相结合的方法(SD-GM),构建了城市交通拥堵收费模型,并对模型中主要变量进行动态仿真和决策分析,以此来寻找缓解交通拥堵和减少机动车尾气排放的可行策略。通过现实性测试和敏感性测试,得到拥堵收费的范围不超过100元/天*辆。通过进一步的仿真和结果分析可得到以下结论:(1)在区间[25,40] 内,随着拥堵收费的提高,NO_x存量,机动车出行吸引度和交通拥堵程度都呈下降趋势,而车均道路面积呈上升趋势。(2)但并非拥堵收费越高越好, 超过40 元/天*辆,会产生相反的效果。最后,通过比较分析,得到NO_x存量,机动车出行量,机动车出行吸引度和交通拥堵程度分别下降了约33.76%,39.64%,43.26%,82.25%,而车均道路面积提高了大约65.68%,进而验证了模型的有效性和实用性。     

城市非高峰期动态出行交通网络均衡

我国在城市化进程中,许多城市交通部门为了缓解城市交通拥堵问题,制订了大力发展公共交通的政策,而城市公共交通非高峰期的出行人群交通方式选择是一个值得讨论的问题.在此基础上通过分析几种不同的交通出行方式的分路段成本,建立了具有非高峰期特点的多方式出行路网模型,并对模型进行了计算求解,依据结果对非高峰期公共交通出行的特点进行了讨论.     

基于主成分分析的网络搜索数据合成方法研究

针对利用网络搜索数据合成各类指数时难以消除共线性、难以合理确定各指标权重等问题,基于数据降维的思想构建了以主成分分析法为核心的指数合成方法,并以利用网络搜索数据合成消费者物价指数为例,将提出的方法与当前主流的逐步回归法做出比较研究.研究结果表明,基于主成分分析法的数据合成方法可以得到稳定性和拟合度更高的指数.     

基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。     

随机交通网络渐近连通可靠性分析

应用原有拓扑法获得城市交通网络的拓扑结构图,利用对偶拓扑法得到交通网络的对偶图,建立交通网络的随机网络模型。定义交通网络的渐近连通可靠性,得到路段连通可靠性、路网规模及整个路网连通可靠性之间的定量关系,结合随机图论、大数定律、渐近方法等证明所得结论;通过实例说明结论的应用价值。