考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度研究

为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求,同时缓解路网过饱和问题,提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则,标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数,以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标,建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解,以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明,定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果,模型和算法具有一定的可行性。     

大型机场场面交通拥堵状态等级预测

随着地面延误程序的实施,空中交通压力逐渐向地面转移,持续增长的地面运行压力对机场场面管制措施提出了更高更科学的要求。预测机场场面拥堵状态变化规律,设定拥堵状态等级是科学制定机场场面管制措施的重要基础之一。通过对场面拥堵状态分析确定场面拥堵影响因素,并设定场面拥堵状态等级,然后基于GA-LSTM算法对跑道头排队架次、主滑行道延误时间、机动区延误时间进行预测并与LSTM算法进行比较,最后,使用FCM聚类算法确定预测的拥堵状态数据聚类中心,对拥堵状态进行分类以确定场面拥堵状态等级。研究表明,对场面跑道头排队架次、主滑行道延误时间、机动区延误时间预测的均方根误差分别为1.18架次、1.85秒、2.11秒,该预测结果能够为战略级层面管制决策提供依据。本文所提出的方法对大型机场系统均具有普适性, 可提前预知拥堵可能产生的区域及时段,为管制员提供决策支持,提高空中交通系统的运行效率。     

汽车变得有“头脑”

我们未来的汽车将会如此有“头脑”输入目的地后，它能告诉你最佳的行驶路线，如果途中发生了拥堵，它能及时提醒选择其它通畅的道路，因为它具有智能交通及汽车导航功能它也能精确告诉你正在行驶中汽车的状态监测结果以及各种运行数据记录，这有赖于智能化的汽车仪表功能；汽车出了故障如果你已经与某服务商建立了联系，就能够进行在线远程故障诊断，并能获取维护指导；     

高校教学楼不同场景下人员疏散安全分析

归纳和分析影响应急安全疏散效率的相关因素,以合肥城市学院南教学楼为研究背景,应用Pathfinder进行模拟,在控制变量的情况下,分别针对上课和下课时段,研究不同的疏散路线对疏散效率以及疏散耗费时间的影响。同时在控制变量的情况下,分析疏安全出口数量对疏散效率以及疏散耗时的影响。多层建筑物出口数量的多少影响疏散时间、双跑楼梯比单跑楼梯的疏散效率更高,但更容易发生拥堵,要合理安排疏散路线。     

交通状况对出租车运行区域的影响研究

针对大中城市高峰期间打车难的现象,利用出租车GPS数据,提出了一种量化研究出租车逃离城市拥堵区域的方法。首先采用射线法进行地图匹配,将中心城区路网划分为多个研究区域,利用出租车GPS数据来统计各区域每5分钟内的累计车辆频数;再利用不同区域间的累计车辆频数比值来描述区域间出租车的流动情况。研究结果表明,出租车在高峰期间存在逃离交通拥堵区域的现象,并且发现出租车逃离拥堵区域的时段相对于社会车辆的高峰期滞后0.5~1.0 h。该研究成果对于掌握出租车运行特性和出租车管理具有一定的借鉴价值。     

考虑路网拥堵状态的电动公交调度双阶段优化模型

为使公交到站时间符合计划时刻表,该文统筹考虑实时路网状态及客流需求,建立电动公交调度双阶段协同优化模型。路网轻微拥堵时,构建以提高公交服务水平与降低运营成本为目标,以电动公交续航里程与充电时间为约束的优化模型,运用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,得出优化后发车间隔;路网严重拥堵时,构建全程车与区间车组合调度模型,运用模拟退火算法求解,得出组合调度发车时刻表。基于北京市361路运营数据对模型进行验证。结果表明,在满足客流需求且不增加运营成本的前提下,该文模型能够显著提升乘客满意度,公交准点率提高82.38%,乘客平均候车时间减少182.2 s。     

针对城市道路拥堵的优化随机森林预测模型

为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest, YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案。结果表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83。可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据。     

基于改进FCM均值聚类算法的城市道路状态判别方法

针对传统FCM算法与阈值法两种交通流状态判别方法在适用性上的不足,通过分析交通流数据的分布特征,以各状态数据的离散性变化差异作为参考进行状态的划分,在FCM算法的基础上加入历史先验数据与后验概率进行初始聚类中心的优化,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系与空间分布更加敏感的马氏距离进行算法改良,使交通状态判别结果更加接近实际交通运行状况。并使用实验数据进行算法验证,验证了方法的稳定性与结果的有效性,判别结果与数据表现也更加接近。     

基于TransModeler的拥堵区域交通流量调控方法研究

针对中小城市临时交通管制措施下出现的交通拥堵状况,应用微观交通仿真软件TransModeler建立拥堵区域路网模型。运用动态交通组织手段来实现拥堵区域交通总量控制,均衡路网交通压力。以曲靖市中心城区拥堵区域动态交通组织优化为实例,通过仿真结果对方案实施前后的各拥堵路段的交通流运行状况进行评价,证明了流量调控方法对缓解拥堵区域交通状况具有一定的科学实效性。     

交费，请无需停车

如果你经常进出高速公路,对收费道口的拥堵现象,一定不会陌生。置身于排成“长龙”的车队,不得不像蜗牛那样一寸一寸向前挪动,当是时,恐怕只有跺脚叹气的份,再无别的“非分”之想。如今,长三角正在推广的不停车收费系统,将要为你的“苦日子”列上句号。