摘要：随着城市化步伐的加速,城市交通问题愈发严重,为提升城市交通效率和降低拥堵状况,城市交通规划与交通网络优化策略的研究变得至关重要。基于此,本文通过分析当前城市交通的现状与挑战,详细介绍智慧公交系统的设计理念、技术框架及实施策略进,探索如何通过智慧公交系统的实施,有效优化城市交通网络,提高公交系统效率,降低交通拥堵,进而提升城市居民的出行体验。

摘要：在一次出行过程中,经常会使用停车-换乘方式,即出行的前一部分采用私家车方式,途中停车,再换乘其他交通方式到达目的地。在停车-换乘出行方式下,人们除了选择路径,还要选择换乘站点。利用离散选择理论中的层次Log it结构模型,研究城市交通网络中的停车-换乘行为,定义多模式下停车-换乘出行的混合随机均衡分配条件,建立与之等价的数学规划模型,设计模型的求解算法,并用一算例分析算法的收敛性能和模型参数及公交票价对解的灵敏度。

摘要：城市交通网络的鲁棒性分析对于灾害风险事件、人为袭击事件以及交通事故导致的交通拥堵的预防与应对有重要意义.从开放街道地图提取天津市中心城区的城市交通网络,采取复杂网络中边攻击的策略分析其鲁棒性,对边进行复合加权并以此为顺序设计攻击策略,同时结合城市交通网络的拓扑特性探讨分析.研究结果表明:与以节点重要性为评价指标的鲁棒性分析相比,基于边权重的攻击策略对城市交通网络的现实意义更大,城市交通网络在随机攻击策略下表现出了较强的鲁棒性,而在蓄意针对网络中边的攻击策略下表现出了明显的脆弱性.

摘要：针对城市交通网络的动态控制系统进行分析,介绍了动态控制系统特点。此后介绍了系统总体设计,硬件设计和实现。结合这些内容,分析了系统实现和测试结果,最后结合相应实例,分析动态控制系统的应用情况。对这些内容进行分析,以期提升城市交通网络的动态控制系统的应用有效性。

摘要：针对传统城市交通网络最短路径算法存在耗时长、准确率低、鲁棒性低的问题,设计一种迂回限制下城市交通网络最短路径优化算法,首先分析现实交通网络中交通分布特征规律,采用增量加载方法计算迂回限制下城市交通网络容量;然后依据该容量构建城市交通网络模型,采用优化dijkstra算法从城市交通网络模型中道路起点到道路终点;最后,利用二叉树方法按其方向性进行搜索,直至搜索到最短路径为止,获取最佳城市交通网络最短路径。实验结果表明,该算法在计算100个道路节点的最短路径仅用时0. 37 s,计算准确率高达99%,且具有较高的鲁棒性。该算法为城市交通网络路径规划技术的进一步发展奠定了基础。

摘要：针对城市交通需求预测中交通网络数据建模的特点和难度,提出了一个基于GIS的交通网络数据模型,并设计了模型的具体内容包括数据库表结构、交通网络拓扑结构表示法等。数据库表按节点、路段、转向、OD对以及交通区这5种网络基本要素分类设计。城市交通网络拓扑结构包括节点-路段和路段-转向两部分,前者采用邻接表来表示,后者则采用邻接表的拓展形式-路段邻接表。该模型集拓扑数据、空间数据和属性数据于一体,充分发挥了GIS和数据库技术的优点,并可表示出完整的节点-路段-转向拓扑关系,为计算机辅助城市交通需求预测奠定有效、详细的数据基础。

摘要：建立城市交通复杂网络模型,遴选表征网络拓扑结构和功能的参数,系统设计多种表达真实网络抗干扰的仿真策略,以上海市轨道交通网络为例模拟分析其抗干扰特性,提供了分析和优化交通基础设施结构和功能的模型和思路。

摘要：在网络层次上进行区域交通信号控制、交通分配和路径诱导是缓解交通堵塞的有效途径之一。为进一步提高城市交通网络分类检测的准确性，将支持向量机（Support Vector Machine）应用于交通事件的模式分类研究。通过提出一种基于多类别支持向量机的交通模式分类方法，设计了适合该检测系统的网络结构。仿真结果表明：相对于其他算法，城市交通网络的状态可分为数量有限且不同类型的模式，并且这些模式不断重复出现，当系统识别出网络处于某种模式时，就可参照事先确定的优化参数及策略进行交通控制和诱导，以缓解交通拥塞，提高交通系统的运行效率。该网络结构对于小样本数据具有检测率高、误报率低的优点，完全适用于城市交通的模式分类，同时也存在不足之处，指出了今后进一步研究的方向。

摘要：随着科学技术的快速发展以及社会经济的进步,我国的城市化建设也取得了令人瞩目的成就,城市的交通网络作为关乎城市居民出行效率的主要规划,也引起了越来越多人的关注。城市的不断扩张发展意味着城市交通的复杂化,因此,通过复杂网络对城市交通网络进行分析,恰好能够满足相关设计人员对城市交通网络的研究,从而为广大居民群众的出行提供便利。本文对复杂网络在城市交通网络分析中的应用可行性以及具体应用做了介绍,以期为相关工作者提供指导和帮助。

摘要：为了利用交通流固有的周期性特征改善城市路网的交通状况,提出了一种基于迭代学习的城市道路交叉口信号控制方法。通过对交叉口信号的迭代学习控制,使其能够适应不断变化的交通状况,从而提高交通流在路网中的运行效率;考虑实际交通系统会受到各种外部因素的干扰,分析了当系统状态和输出存在扰动时迭代学习控制律的鲁棒收敛性。研究结果表明:有界的状态扰动和输出扰动使得系统的跟踪误差收敛到一个界内,且该界仅由系统不确定的外界扰动决定;当扰动为0时,系统输出能够完全跟踪期望输出;仿真分析验证了所提出方法的有效性,该方法可以避开交通流复杂的建模和辨识过程,直接通过迭代控制律计算交叉口各相位的绿灯时间,计算量小,设计简单,易于实现。