摘要：针对高速公路施工区域车速波动大,通行效率低的问题,从网联环境车队行为协同优化角度出发,构建车队被动换道行为模型.利用Plexe-SUMO搭建仿真平台,设计相应车队生成及换道选择算法,实现车队行为的生成与仿真.考虑不同的流量状态,通过调整车队规模,探究不同车队规模对施工区通行效率提升的影响,寻求较理想的车队组织形式.结果表明,在中、低流量(小于900辆/h)状态下,车辆以较小规模(小于4辆)的车队形式行驶较合适.随着路段流量的增多,尤其在高流量状态下,车辆组成规模较大的车队(大于6辆)更能够提升通行效率.在实验场景下,当单车道流量小于1100辆/h时,理想的车队规模为2辆.当流量较大时,理想车队规模为6~8辆.这表明在不同流量状态下的施工区域,存在某一合理车队规模,使得路段通行能力达到最优.

摘要：为了采用现代信息技术提升单交叉口的通行效率,综合考虑信息物理系统(CPS)的特性和功能,构建了基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制架构;提出了交叉口信号优化控制的分层建模思路与框架,实现了对交叉口不同层级的状态描述;针对不同流量环境,分别以单位时间车均预计延误和加权排队长度比作为优化目标,进行实时信号优化,构建了基于CPS的分层滚动优化模型;搭建了基于SUMO与Python的实时交互仿真环境,针对未饱和、过饱和以及饱和状态变化3种流量场景进行案例分析.算例结果表明,与Transyt、Synchro、Webster、感应控制、承载力方法相比,所提模型均取得了更优的控制效果,车均延误和平均排队长度最多分别可减少43.75%和16.05%,溢流时间最多可延长37.93%.

摘要：接驳公交是城市公共交通系统的重要部分,用于解决轨道交通乘客“最后一公里”出行难题。针对固定线路接驳公交中边缘地区乘客步行前往公交站时间较长的问题,提出在固定线路公交服务范围边缘处布置需求响应公交,从而实现双模式接驳公交一体化布局。为科学且人性化地划分不同模式接驳公交的服务范围,基于用户均衡理论,提出以乘客出行时间均衡为目标的双模式接驳公交一体化布局模型;为在多个达到均衡条件的布局方案中进一步挑选出最优布局方案,建立以乘客出行时间最小为目标的优化模型,并设计遗传算法求解。最后,以重庆东站站前片区为研究案例验证模型与算法的可行性与有效性,求解结果证明双模式接驳公交一体化布局可以在不增加投入车辆数的前提下相比单一固定线路运营模式降低乘客出行时间成本32%;但需求响应模式的加入也会导致公交人均能耗上升83%。

摘要：为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明:在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。

摘要：驾驶员的身体状况与交通安全息息相关,尤其是驾驶员的心脑血管健康状况。实时监测驾驶员的健康情况,有助于驾驶员及时了解自己的身体状况,减少因突发疾病导致的交通事故。文中对657份来自广西壮族自治区桂林市人民医院的PPG脉搏波数据集通过ChebyshevⅡ滤波器降噪和快速傅里叶法提取时域特征、频域特征和小波包特征后,将脑血管疾病进行二分类数值化,再将数值标签化后的脑血管疾病类型作为输出参数,以构建驾驶员脑血管疾病数据集。针对实际数据集样本的分类不均衡问题,通过SMOTE算法进行过采样补充,构建基于PPG特征值的驾驶员脑血管疾病分类模型SSA-DELM,并利用实际数据集进行训练和实验,发现所提出的方法对脑血管疾病的预测精确率达83%,查准率达80%,查全率达76.6%、F1分数为0.79,平均查准率均值达0.80,表明该分类模型能够为患有脑梗或脑血管疾病驾驶员提供较为准确的预警。文中研究成果可为基于PPG信号的驾驶员动态健康监测系统提供理论模型基础和技术支持,在新能源汽车行业的软件服务和智能医疗中具有较大的应用空间,这与新能源车企“终端+软件+服务”的全产业链销售模式相契合,也与现代人注重环保、家庭健康和智能交通的理念相契合。

摘要：探究公交客流量影响因素有利于针对性地进行公交规划管理,本文基于南京市多源数据,从站点层面分析公交客流量的影响因素,考虑空间依赖性和空间异质性两个角度的空间效应,构建空间杜宾模型和地理加权回归模型,揭示土地利用、交通基础设施、站点属性及社会经济因素在工作日早晚高峰两个时段对公交客流量的影响。研究结果表明:从全局角度来看,公交站点客流量间存在明显的空间依赖性,并具有聚集特征,空间杜宾模型优于多元回归模型、空间误差模型及空间滞后模型;各变量在早晚高峰时段对客流量的直接效应符合通勤规律;公共服务用地强度和公交站数量的空间溢出效应最为显著,且呈现出虹吸现象。从局部角度来看,各影响因素均具有显著的空间异质性,土地利用变量的空间差异性最大;车头时距与站点客流量负相关,影响程度以南京市玄武湖区域为中心向外递减;线路条数与站点客流量正相关,影响程度由老城区向外围区域递增。

摘要：为提高公交出行信息服务水平,研究了公交出行信息条件下出行者通勤出发时间选择影响因素.采用均匀设计方法设计调查问卷,并在湖北省襄阳市开展了意向调查.考虑到出行者出行到达时间对出发时间选择有影响,引入了早到延误和晚到延误因素,建立混合Logit模型,对出行者出发时间选择影响因素进行了量化分析.结果表明:早到延误对出行者在公交出行信息条件下的出发时间选择有显著影响,且与晚到延误的影响作用不同;出行距离、道路拥堵信息和公交换乘信息会显著影响出行者的出发时间选择,公交车辆位置信息不会对出行者的出发时间选择产生显著影响;出行者个体的受教育程度、收入、日常乘坐公交情况等也是影响其出发时间选择的主要因素.

摘要：通勤者作为公共交通乘客构成的核心部分,其识别提取是此类人群特征分析的前提。本文基于南京市常规公交、轨道交通和公共自行车的刷卡与设施数据,进行公共交通通勤者识别。首先,根据数据信息是否完整,分别采用两步聚类法和线路相似性整合法提取相似性出行;然后,识别职住地,再通过出行天数、单次出发时间差和工作往返出发时间差3项指标完成筛选。经通勤调查验证和方法有效性比较,各类参数取值合理,方法有效并存在应用优势。本文提出的通勤识别方法将出行时空规律与指标筛选紧密结合,考虑了数据完备与不完备条件下的不同数据处理思路,方法通用性和操作性强,识别结果能够为公共交通通勤乘客特征分析提供数据基础,有效指导后续城市公共交通设施布局和服务优化。

摘要：为解决多前车-后车通信拓扑结构车队中多源时变信息延误影响下的车队稳定性问题,本文提出一种考虑信息同步的智能网联车队控制策略。为此,首先梳理车队中车辆间交互存在的信息延误方式,设计追溯时间项,应用线性前馈-反馈控制器构建状态信息同步的车辆跟驰控制器模型。其次,采用关于间距误差的l2范数稳定性概念,应用控制领域的频域法推导确保车队稳定性控制的稳定性条件。最后,基于推导条件,通过数值计算给出不同通信结构和固定时距下确保车队稳定性的控制参数组合区域。针对领队车周期性震荡和自然驾驶震荡场景,采用数值仿真实验分析所提出的控制策略对于提升车队稳定性的有效性,以及针对减速场景下车队系统的安全表现进行验证。结果表明:对于相同通信结构,车辆控制参数的可行区域随固定时距的增大而变大;提供信息的车辆越多,临界固定时距越小,当控制参数范围为[0,2]时,提供信息的车辆数为1、2和3所对应的固定时距临界值分别为0.43 s、0.24 s和0.16 s;扰动实验结果验证了应用信息同步策略有效抵消延误影响从而保证间距误差随扰动传播而衰减;在加速度为-3.0 m/s^(2)和-4.0 m/s^(2)的减速情况下,基于TIT数值可知信息同步策略能够降低碰撞风险分别超过48%和45%;在加速度为-5.0 m/s^(2)情况下,采用信息同步策略不会发生追尾事故,表明信息同步策略对于紧急制动情况的有效性。基于信息同步的车队控制策略能够为智能网联车队应用提供理论支撑。

摘要：考虑到区域内交叉口之间的方向性协调控制需求,以协调路径集作为区域绿波控制对象,针对双环相位结构建立一种区域绿波协调控制模型。通过对协调路径链、协调路径进行特征表述,结合协调路径的相交情况,分析在进行区域绿波协调控制设计时,不同类型的交叉口协调相位时间基点约束条件;在初选协调路径集的基础上,通过分析公共信号周期、相位时间、相位结构、相位差等优化变量之间的约束条件,以所有满足协调控制设计的协调路径总流量最大为优化目标,建立面向协调路径集与双环结构的区域绿波控制模型,实现对区域绿波协调控制参数的综合优化。模型通过引入协调路径决策变量以及设置交叉口协调相位基点最大允许偏移时间,保证通过区域协调路径集再优选后,纳入最终协调路径集的各协调路径上下游交叉口的协调相位基点受到最大允许偏移时间约束,以获得理想的绿波协调控制效果。算例仿真试验结果表明:与Synchro软件的单点优化和区域协调信号配时设计方案相比,所提模型方案的协调路径集平均延误时间分别减少了35.5%和18.1%,平均停车次数分别减少了74.1%和63.8%,所提模型方案的整个路网平均停车次数分别减少了38.9%和25.1%,可见所提模型能够最大限度地保证区域内协调路径集的绿波协调控制效果,在减少区域停车次数方面效果显著。