摘要：针对城市普通道路与快速路出口衔接路段的公交优先实施方法开展研究,并提出一种针对该区域交通特征的新型公交优先控制技术.新技术的目标是减少研究区域公交车辆的交通冲突点,以及提升公交车的通行能力.新技术的主要支撑工具是交叉口渠化设计技术.本文对实施公交优先控制前后交叉口各交通方式通行能力进行分析,并结合多属性决策理论给出了不同交通状态下公交优先控制策略.本研究将提出的公交优先控制技术与传统的信号交叉口公交优先控制技术进行了对比,研究结果指出了新公交优先控制技术的优势所在,适用环境以及应用前景.

摘要：为降低有轨电车在交叉口的停车次数和交通延误,同时兼顾社会车辆通行效率,提出可容纳直行线路、左转线路有轨电车和社会车辆3类绿波系统的干线信号协调控制方法。设计直左轨道分叉交叉口的4种信号相位组合方案,构建社会车辆绿波系统、有轨电车直行线路和左转线路绿波系统的约束条件,以及3个绿波系统的交互性约束条件。基于可变绿波带宽优化模型,提出以社会车辆绿波带宽最大为优化目标的混合整数规划模型,并应用算例对所提模型进行有效性验证。研究结果表明:算例中有轨电车线路绿波带宽为10 s,社会车辆双向绿波带宽不低于34 s,最大绿波带宽为63.6 s。本文模型能够在满足直行与左转复线有轨电车绿波通行的条件下,为干线社会车辆提供最大带宽绿波,有效提升了直左复线有轨电车与干线社会车辆整体的通行效率。

摘要：为了研究公交信息对出行前交通方式选择的影响,选取了公交出行距离信息、公交车辆位置信息、道路拥堵情况信息和公交换乘信息等四种公共交通信息,通过均匀设计方法,设计四种公共交通信息组合条件下的居民出行交通方式选择意向调查,并通过在湖北襄阳获得的数据,建立了多项Logit模型,定量分析了显著影响因素.研究结果表明,公交信息对出行前方式选择行为的影响比较显著,且不同的公交信息对出行方式选择的影响存在差异,但总体上会增加人们选择公交出行的意愿;对于已购车的出行者,公交信息的影响十分有限,而个人对于公共交通的偏好也会影响其出行方式选择的意向.研究建议,提供更准确和丰富的公交信息服务以增加城市公共交通的吸引力.

摘要：未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.

摘要：为了深入掌握城市公交通勤者的活动和出行特征,提升既有公共交通刷卡数据与活动交易等数据的应用价值,提出活动出行链构建与特征提取方法.本文明确活动出行链应包括活动链标识、活动属性和出行属性3项类别的17个字段,通过对活动类型的更新、活动出行记录的填补与合并,得到活动出行链构建结果.同时,从日常活动和通勤出行2个角度,制定了公交通勤者活动出行特征分析的4层指标体系,包括活动频次、活动空间多边形面积、非工作活动习惯、通勤方式、公交/小汽车通勤时耗比等12个特征指标,并结合ArcGIS等地理信息系统分析软件进行指标提取方法阐述.通过南京样例数据的活动出行链构建以及在此基础上的部分指标提取结果示意,可知方法可行.活动出行特征指标提取结果,可为后续活动出行特征分析和公交相关设施优化提供数据基础和参考依据.

摘要：针对传统车辆和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆构成的异质交通流,研究其稳定性与基本图模型.应用实车测试验证的CACC模型和智能驾驶员模型(intelligent driver model)分别作为CACC车辆和传统车辆的跟驰模型,建立异质流稳定性解析框架,研究不同平衡态速度、不同CACC车辆比例时的异质流稳定性.推导异质流基本图模型,并进行数值仿真实验.研究结果表明,在传统车辆稳定的速度范围,异质流处于稳定状态.在传统车辆不稳定的速度范围,CACC车辆比例增加以及平衡态速度远离9.6—18.6 m/s速度范围,均能够改善异质流的不稳定性.通行能力随着CACC车辆比例的增加而提高.此外,CACC模型的期望车间时距越大,异质流稳定域越大,但通行能力降低.因此,恒定车间时距CACC控制策略下的期望车间时距取值应权衡异质流稳定域和通行能力两个方面的影响.

摘要：为提高城市路网在应急事件下的疏散效率,综合运用反向车道与冲突消除2种应急交通组织措施对疏散网络进行优化设计。研究了2种控制策略的衔接方案,建立了基于反向车道与冲突消除的联合优化方法,并根据疏散节点特性细化为交叉口优化和快速路优化2类;提出了网络过饱和度的概念以量化疏散交通负荷程度,构建了网络总疏散时间与网络过饱和度综合最优的双层规划模型,并设计了基于禁忌搜索算法的求解算法。结果表明:基于反向车道与冲突消除的联合优化方法在过饱和疏散网络路段通行能力与交叉口通行效率上有较好的优化效果,且将网络合流冲突数控制在一个较小值,能够实现疏散效率和合流冲突点的综合最优。

摘要：针对现有跟驰与换道模型没有同时考虑驾驶者决策过程中前瞻性的问题,在全速差跟驰模型及概率式换道模型的基础上,提出了一种考虑双前导车的跟驰与换道联合模型,并给出了模型参数的辨识方法.应用美国NGSIM开源交通流数据库中美国I80高速公路Emeryville路段的车辆行驶轨迹数据,分别采用轨迹标定法和极大似然法对所提模型中的跟驰模型和换道模型进行了参数标定,并参照NGSIM数据库中的交通环境设计了数值仿真实验.仿真实验结果显示,交通流平均速度、车速离散度与实测数据的误差均在5.0%左右,换道次数和换道率的误差均小于20%.所提出的模型能够准确描述多车道高速公路交通流的微观特性,适合用于模拟实际多车道高速公路交通流的动态特征.

摘要：为优化真实路网下的车辆配送路径,采用优化+调整的两阶段求解方法.在优化阶段,根据常发拥堵信息,采用遗传算法求解时变取送一体化车辆路径,安排车辆初始配送路径.在调整阶段,以路段行驶时间为时间间隔,采用滚动更新策略调整车辆配送路线躲避偶发拥堵.在针对车辆路径调整问题构建了一系列混合整数规划模型的基础上,设计了2-opt+insertion启发式算法求解模型,并结合Dijkstra算法求解到的客户点间最短行驶路线,将车辆配送路径转化成了真实路网中的车辆配送路线.数值实验测试结果表明:滚动更新策略中,以路段行驶时间为时间间隔比以客户间行驶时间为时间间隔减少车辆行驶时间0.24~11.95 min;以路段行驶时间为时间间隔比以24 min为时间间隔减少车辆行驶时间0.08~8.06 min,比以6 min为时间间隔减少更新次数10.02~34.59次,因此,固定时间滚动更新策略中的最优时间间隔难以确定,其实用性较差.2-opt+insertion启发式算法求解速度是遗传算法的4倍.

摘要：为了能够对信号控制下的路段交通承载能力进行准确分析计算,综合考虑路段空间属性、路段排队长度、驶入驶出流量以及交通控制方案等因素,给出了道路及路段与信号交叉口的交通承载能力定义,推导了最长承载时间与最大承载车辆总数的计算方法,建立了信号交叉口的交通承载能力优化模型,并搭建了基于VISSIM与PYTHON的实时交互仿真实验平台.针对算例中信号交叉口流量不变与流量动态变化2种情形进行了计算仿真.结果表明,与现有的等饱和度配时方法相比,该优化模型2种情形的最长承载时间分别增加了约23.0%和55.1%,且仿真结果与计算值的最大偏差在12.4%以内,验证了优化模型的有效性,实现了通过延长最长承载时间降低过饱和交叉口上游发生排队溢流的风险.