基于多模式交通出行網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)綜合出行指數(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-25 15:59
在我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化率逐步增高的同時(shí),城市交通擁堵問題日益顯著。為反映城市道路交通的運(yùn)行狀態(tài),一系列道路交通擁堵指標(biāo)被提出。目前擁堵指標(biāo)主要是基于小汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)反映道路交通狀況,但隨著多種交通模式的發(fā)展,尤其是公共交通出行被大力倡導(dǎo),缺乏一種動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)城市綜合交通運(yùn)行狀況的評(píng)價(jià)手段。在此背景下,本文擬建立多模式交通出行網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)反映綜合交通運(yùn)行狀況的交通指數(shù)。首先,本文通過對(duì)交通運(yùn)行評(píng)價(jià)模型、多模式出行網(wǎng)絡(luò)模型、最優(yōu)路徑規(guī)劃模型、綜合交通指數(shù)模型等模型進(jìn)行文獻(xiàn)研究綜述,提出了現(xiàn)在研究的缺陷和不足,確立了本文的研究方向。然后分析當(dāng)前出行模式中應(yīng)用廣泛的四種--小汽車、公交車、地鐵、慢行交通--的出行特點(diǎn),總結(jié)了城市交通運(yùn)行數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以及系統(tǒng)收集的交通數(shù)據(jù)的格式與信息。通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,減少了由于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差造成的影響;诮煌ㄟ\(yùn)行有效數(shù)據(jù),分析了不同交通出行模式的運(yùn)行特點(diǎn),并基于多種交通模式出行特征建立了多模式交通出行網(wǎng)絡(luò)。多模式交通出行網(wǎng)絡(luò)含有小汽車網(wǎng)絡(luò)、公交車網(wǎng)絡(luò)、地鐵網(wǎng)絡(luò)、慢行交通網(wǎng)絡(luò)四層子網(wǎng)絡(luò),通過換乘弧段連接網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),通過上下網(wǎng)弧段模擬上下...
【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-2歷年交通出行方式構(gòu)成圖??Figure?1-2?Composition?of?Traffic?Patterns?in?the?Past?Years??
過擬合、局部最優(yōu)等問題。董繼揚(yáng)、張軍英、陳忠[4了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,案例顯示相較于傳統(tǒng)經(jīng)典的最短有優(yōu)勢(shì)。??通指數(shù)模型??多出行模式綜合交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià),城市交通整體對(duì)目前交通運(yùn)行評(píng)價(jià)對(duì)象僅限于小汽車運(yùn)行數(shù)據(jù),發(fā)展導(dǎo)向問題,在近期的一些研究[45]中,提出并應(yīng)。研究人員依據(jù)相應(yīng)出行模式數(shù)據(jù),分別計(jì)算出城車出行狀態(tài)指數(shù)、地鐵出行狀態(tài)指數(shù)、自行車出行,并基于五種交通出行模式的周轉(zhuǎn)量、出行比例兩綜合交通出行狀態(tài)指數(shù)。并對(duì)北京市中心城區(qū)和北行計(jì)算,對(duì)北京市綜合交通出行狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),如
中心城東域區(qū)西城E朝陽區(qū)海淀E豐臺(tái)E石爾山??—綜合指K?—綠色指K??圖2-3基于周轉(zhuǎn)量的綜合指數(shù)曲線[45]??Figure?2-3?Comprehensive?Traffic?Index?Based?on?Turnover?Volume[45]??五種交通方式綜合指數(shù)曲線(出行比)??7.00?—??6.50?_?—?一??頦6*00?.產(chǎn)?'^.??署5???????宦??4.50??4.00??中心域東城E西城區(qū)朝陽區(qū)海淀區(qū)豐臺(tái)區(qū)石禦山???蹤合指數(shù)?綠色指數(shù)??圖2-4基于出行比的綜合指數(shù)曲線[45]??Figure?2-4?Comprehensive?Traffic?Index?Based?on?Trip?Proportion[45]??然而,該方法僅僅是多方式出行時(shí)間的加權(quán)表達(dá),而非真正的綜合交通指數(shù)。??無論是以周轉(zhuǎn)量還是出行比為權(quán)重,既有研宄得到的綜合指數(shù)均是既定交通需求、??既定方式選擇比例下的運(yùn)行結(jié)果的量化指標(biāo),而沒有考慮交通網(wǎng)絡(luò)(從供給側(cè),??14??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]考慮距離因素的多方式交通超級(jí)網(wǎng)絡(luò)均衡配流模型及算法[J]. 周豪,四兵鋒,汪勤政. 山東科學(xué). 2018(03)
[2]改進(jìn)的Floyd算法在套牌車辨別中的應(yīng)用[J]. 景亮,馮亞軍. 信息技術(shù). 2018(03)
[3]基于GIS的Dijkstra算法改進(jìn)研究[J]. 任偉建,左方晨,黃麗杰. 控制工程. 2018(02)
[4]基于改進(jìn)A*算法的最優(yōu)路徑搜索[J]. 朱云虹,袁一. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[5]換乘約束下城市多方式交通分配模型與算法[J]. 汪勤政,四兵鋒. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(04)
[6]基于Dijkstra算法的優(yōu)化研究[J]. 易文靜,田俊峰. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2016(23)
[7]北京市實(shí)時(shí)浮動(dòng)車系統(tǒng)架構(gòu)改造實(shí)踐研究[J]. 朱麗云,胡楊林,孫建平,張彭. 信息技術(shù)與信息化. 2016(07)
[8]基于HBEFA的城市交通溫室氣體排放模型——以北京本地化建模為例[J]. 何巍楠,劉瑩,孫勝陽,程穎. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2014(04)
[9]國(guó)內(nèi)外交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法研究[J]. 鄭淑鑒,楊敬鋒. 公路與汽運(yùn). 2014(01)
[10]基于FCD的橋下積水導(dǎo)致城市交通擁堵點(diǎn)段識(shí)別方法研究[J]. 劉軍,宋國(guó)華,趙琦,高永. 交通信息與安全. 2013(03)
博士論文
[1]組合出行模式下城市交通流分配模型與算法[D]. 孟夢(mèng).北京交通大學(xué) 2013
[2]面向特大城市的分層次交通擁堵評(píng)價(jià)模型及算法[D]. 劉夢(mèng)涵.北京交通大學(xué) 2009
[3]城市道路等級(jí)級(jí)配及布局方法研究[D]. 石飛.東南大學(xué) 2006
碩士論文
[1]倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)AGV路徑規(guī)劃研究[D]. 張政.北京化工大學(xué) 2018
[2]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的OD經(jīng)驗(yàn)軌跡分析[D]. 王博然.北京交通大學(xué) 2018
[3]基于大數(shù)據(jù)的北京城市軌道交通定價(jià)策略研究[D]. 趙鵬飛.北京交通大學(xué) 2018
[4]不同路網(wǎng)屬性下動(dòng)態(tài)交通運(yùn)行指數(shù)模型適用性研究[D]. 王璐媛.北京交通大學(xué) 2017
[5]基于交通運(yùn)行指數(shù)的速度分布聚類與排放測(cè)算不確定性[D]. 靳秋思.北京交通大學(xué) 2016
[6]面向組團(tuán)城市的城市交通擁堵評(píng)價(jià)體系研究[D]. 丁銀.重慶交通大學(xué) 2013
[7]城市路網(wǎng)交通運(yùn)行效率評(píng)估研究[D]. 魏立夏.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2012
[8]可換乘條件下的城市多模式交通分配研究[D]. 李紅蓮.北京交通大學(xué) 2011
[9]人均出行舒適度評(píng)定研究[D]. 靳增鑫.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2011
[10]我國(guó)大中城市道路網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究[D]. 陳柏球.中南大學(xué) 2009
本文編號(hào):3362421
【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-2歷年交通出行方式構(gòu)成圖??Figure?1-2?Composition?of?Traffic?Patterns?in?the?Past?Years??
過擬合、局部最優(yōu)等問題。董繼揚(yáng)、張軍英、陳忠[4了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,案例顯示相較于傳統(tǒng)經(jīng)典的最短有優(yōu)勢(shì)。??通指數(shù)模型??多出行模式綜合交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià),城市交通整體對(duì)目前交通運(yùn)行評(píng)價(jià)對(duì)象僅限于小汽車運(yùn)行數(shù)據(jù),發(fā)展導(dǎo)向問題,在近期的一些研究[45]中,提出并應(yīng)。研究人員依據(jù)相應(yīng)出行模式數(shù)據(jù),分別計(jì)算出城車出行狀態(tài)指數(shù)、地鐵出行狀態(tài)指數(shù)、自行車出行,并基于五種交通出行模式的周轉(zhuǎn)量、出行比例兩綜合交通出行狀態(tài)指數(shù)。并對(duì)北京市中心城區(qū)和北行計(jì)算,對(duì)北京市綜合交通出行狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),如
中心城東域區(qū)西城E朝陽區(qū)海淀E豐臺(tái)E石爾山??—綜合指K?—綠色指K??圖2-3基于周轉(zhuǎn)量的綜合指數(shù)曲線[45]??Figure?2-3?Comprehensive?Traffic?Index?Based?on?Turnover?Volume[45]??五種交通方式綜合指數(shù)曲線(出行比)??7.00?—??6.50?_?—?一??頦6*00?.產(chǎn)?'^.??署5???????宦??4.50??4.00??中心域東城E西城區(qū)朝陽區(qū)海淀區(qū)豐臺(tái)區(qū)石禦山???蹤合指數(shù)?綠色指數(shù)??圖2-4基于出行比的綜合指數(shù)曲線[45]??Figure?2-4?Comprehensive?Traffic?Index?Based?on?Trip?Proportion[45]??然而,該方法僅僅是多方式出行時(shí)間的加權(quán)表達(dá),而非真正的綜合交通指數(shù)。??無論是以周轉(zhuǎn)量還是出行比為權(quán)重,既有研宄得到的綜合指數(shù)均是既定交通需求、??既定方式選擇比例下的運(yùn)行結(jié)果的量化指標(biāo),而沒有考慮交通網(wǎng)絡(luò)(從供給側(cè),??14??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]考慮距離因素的多方式交通超級(jí)網(wǎng)絡(luò)均衡配流模型及算法[J]. 周豪,四兵鋒,汪勤政. 山東科學(xué). 2018(03)
[2]改進(jìn)的Floyd算法在套牌車辨別中的應(yīng)用[J]. 景亮,馮亞軍. 信息技術(shù). 2018(03)
[3]基于GIS的Dijkstra算法改進(jìn)研究[J]. 任偉建,左方晨,黃麗杰. 控制工程. 2018(02)
[4]基于改進(jìn)A*算法的最優(yōu)路徑搜索[J]. 朱云虹,袁一. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[5]換乘約束下城市多方式交通分配模型與算法[J]. 汪勤政,四兵鋒. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(04)
[6]基于Dijkstra算法的優(yōu)化研究[J]. 易文靜,田俊峰. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2016(23)
[7]北京市實(shí)時(shí)浮動(dòng)車系統(tǒng)架構(gòu)改造實(shí)踐研究[J]. 朱麗云,胡楊林,孫建平,張彭. 信息技術(shù)與信息化. 2016(07)
[8]基于HBEFA的城市交通溫室氣體排放模型——以北京本地化建模為例[J]. 何巍楠,劉瑩,孫勝陽,程穎. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2014(04)
[9]國(guó)內(nèi)外交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法研究[J]. 鄭淑鑒,楊敬鋒. 公路與汽運(yùn). 2014(01)
[10]基于FCD的橋下積水導(dǎo)致城市交通擁堵點(diǎn)段識(shí)別方法研究[J]. 劉軍,宋國(guó)華,趙琦,高永. 交通信息與安全. 2013(03)
博士論文
[1]組合出行模式下城市交通流分配模型與算法[D]. 孟夢(mèng).北京交通大學(xué) 2013
[2]面向特大城市的分層次交通擁堵評(píng)價(jià)模型及算法[D]. 劉夢(mèng)涵.北京交通大學(xué) 2009
[3]城市道路等級(jí)級(jí)配及布局方法研究[D]. 石飛.東南大學(xué) 2006
碩士論文
[1]倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)AGV路徑規(guī)劃研究[D]. 張政.北京化工大學(xué) 2018
[2]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的OD經(jīng)驗(yàn)軌跡分析[D]. 王博然.北京交通大學(xué) 2018
[3]基于大數(shù)據(jù)的北京城市軌道交通定價(jià)策略研究[D]. 趙鵬飛.北京交通大學(xué) 2018
[4]不同路網(wǎng)屬性下動(dòng)態(tài)交通運(yùn)行指數(shù)模型適用性研究[D]. 王璐媛.北京交通大學(xué) 2017
[5]基于交通運(yùn)行指數(shù)的速度分布聚類與排放測(cè)算不確定性[D]. 靳秋思.北京交通大學(xué) 2016
[6]面向組團(tuán)城市的城市交通擁堵評(píng)價(jià)體系研究[D]. 丁銀.重慶交通大學(xué) 2013
[7]城市路網(wǎng)交通運(yùn)行效率評(píng)估研究[D]. 魏立夏.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2012
[8]可換乘條件下的城市多模式交通分配研究[D]. 李紅蓮.北京交通大學(xué) 2011
[9]人均出行舒適度評(píng)定研究[D]. 靳增鑫.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2011
[10]我國(guó)大中城市道路網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究[D]. 陳柏球.中南大學(xué) 2009
本文編號(hào):3362421
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