摘要：由网联自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicles,CAVs)与人类驾驶车辆(human-driven vehicles,HDVs)组成的新型混合交通流,是未来交通发展趋势。利用CAVs精准可控的优势提升交通管控能力是重要的研究方向之一。通过控制上游路段的CAVs目标巡航速度,间接影响HDVs的车速,实现上游交通需求的精准调控。考虑混合交通流具有时变特性以及平顺性需求,基于模型预测控制,以CAVs速度为控制量,建立流量控制偏差和CAVs速度变化幅度最小为目标的混合交通流量控制模型,实现控制过程优化;并设计控制模型的分布式求解算法,提高模型求解速度。基于VISSIM仿真结果表明:流量控制模型在不同CAVs渗透率、需求水平、目标需求下降率和控制更新时间间隔下均表现良好,流量控制精度均在80%以上;控制策略求解时间小于0.1 s,能够满足CAVs实时控制需求,从而更快调节流量到目标值,避免下游拥堵;模型可实现上游需求流量最高可下降40%,能够应对高速公路需求大幅波动情况,最大程度预防高速公路瓶颈拥堵。该方法对于预防高速公路拥堵、提高通行效率具有借鉴意义,为基于CAVs的主动交通管控方法开发提供参考。

摘要：我们的中心目的是想说,服务文化不是传统服务类行业的事,这个世界变了,人人都要有服务意识,每行每业都要有服务意识,因为真诚、周到、贴心的服务能够提高客户的忠诚度、满意度,帮助企业锁定客户。服务实实在在地创造着价值,真金白银的价值,而且越来越多……