摘要：为解决干线公交速度引导存在多要素关联约束强,全局效果差的问题,本文提出基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型。基于公交线路运行特性的全局优化指标优势分析,设计以公交线路综合准点率为主,交叉口停车次数和分段引导速度均衡为辅的线路全局优化目标体系,并考虑多目标间的关联约束和优先控制差异,构建基于拉格朗日乘子法和遗传算法分层组合的干线公交速度引导分级多目标递阶决策模型;最后,通过实际场景测试,验证模型的有效性。测试结果表明:模型能够克服非全局指标优化的局部最优问题,将全线路各班次综合准点率和交叉口停车次数由非全局指标的69.67%和2.37次·班^(-1)提升到90.53%和1.23次·班^(-1);并且综合准点率比全局多目标加权方法提升8.65%,能够较好保障综合准点率目标的优先性,有效提升干线公交的通行效率和服务可靠性。

摘要：针对隧道监控构件复杂多样、数据动态需求、建模效率低等问题,提升了现有隧道监控系统的实时性、集成度、信息化、数智化.通过分析建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技术在高速公路隧道监控系统中的信息化应用,构建“互联网+智慧高速”BIM隧道数智监控系统.本系统以BIM模型机电信息流为中枢,采用“六层两翼”架构将其划分成感知层、通信层、数据层、中间服务层、业务层和应用层,基于多源异构数据分析技术、BIM与新技术(云计算、移动互联网、物联网等)融合应用、隧道机电监控信息模型整合技术、人机交互可视化渲染技术等关键技术融合隧道机电各类要素信息,结合功能模块组件化、业务流程集成化和模型数据可视化实现系统多功能耦合、各系统间信息协同、隧道机电全生命周期智能监控,提升高速公路隧道信息化管理.

摘要：随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.

摘要：随着数据采集技术和存储能力的快速发展,越来越多的人口出行数据被收集。这些大数据为人口出行行为研究带来了机遇和挑战。通过两种可视化方法对模拟话单数据进行分析,表征城市人口出行行为模式。通过研究:(1)出行OD图,揭示出行需求的空间结构;(2)表征居民连续空间分布特征的密度图;(3)描述人口区域运动规律的流线图。讨论每种可视化方法的设计和实现技术。居民出行行为的调查结果可以帮助政府制定相应的城市规划,帮助居民做出更好的日常旅行规划。