考虑大客流预警信息的轨道交通拥挤传播评估与控制方法

    公开(公告)号:CN117252304A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311310551.3

    申请日:2023-10-11

    摘要: 本发明公开了一种考虑大客流预警信息的轨道交通拥挤传播评估与控制方法,包括:宏观和微观尺度两个层面,宏观尺度方法面向常发性拥挤场景,包括构建宏观城市轨道交通拓扑网络、划分站点不同状态、定义站点的状态转移路径、构建宏观尺度拥挤传播量化模型及设计拥挤传播控制策略仿真方法;微观尺度方法面向偶发性拥挤场景,包括构建微观城市轨道交通拓扑网络、定义元胞状态集合、设置仿真时间步长、构建微观尺度拥挤传播量化模型及设计拥挤传播控制策略仿真方法。本发明在描述站点状态时加入预警状态以描述站点接收拥挤预警信息并采取相关措施的过程,从而对现有方法进行改进。

    一种考虑长短期路段性能的道路韧性衡量方法

    公开(公告)号:CN114141017B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202111531404.X

    申请日:2021-12-14

    摘要: 本发明公开了一种考虑长短期路段性能的道路韧性衡量方法,基于数据驱动同时考虑道路长期和短期性能实现道路韧性评估,首先收集路网中各个路段的行程速度数据;其次为了统一度量不同等级道路的波动性,对路网速度数据进行归一化处理,并通过计算路段速度方差确定波动较大的区域作为最终的韧性测量区域;然后基于历史数据计算各个路段的自由流速度;最后计算考虑长短期性能的路段韧性并进行灵敏度分析。

    一种考虑当前线网结构的公交线网优化方法

    公开(公告)号:CN114564809A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210161411.3

    申请日:2022-02-22

    摘要: 本发明公开了一种考虑当前线网结构的公交线网优化方法,包括站台优化与网络优化两部分,首先通过构建0‑1整数规划模型进行站台优化,涉及站台的选取及合并以减少站台冗余,基于站台优化后的公交线网进行网络优化。在网络优化部分中,结合PageRank算法辨识当前线网的骨架连边和次骨架连边,通过调整骨架连边和次骨架连边的权重以使优化后的线网较多地途经骨架连边和次骨架连边从而保持优化前后线网具有一定的相似度与稳定性。本发明的方法有利于线网优化方案实施且不会对居民出行造成过大影响,可辅助公交集团在保持整体线网稳定的情况下实施大规模线网优化,减少站台冗余,提升居民出行体验与公交竞争力。

    一种考虑长短期路段性能的道路韧性衡量方法

    公开(公告)号:CN114141017A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111531404.X

    申请日:2021-12-14

    摘要: 本发明公开了一种考虑长短期路段性能的道路韧性衡量方法,基于数据驱动同时考虑道路长期和短期性能实现道路韧性评估,首先收集路网中各个路段的行程速度数据;其次为了统一度量不同等级道路的波动性,对路网速度数据进行归一化处理,并通过计算路段速度方差确定波动较大的区域作为最终的韧性测量区域;然后基于历史数据计算各个路段的自由流速度;最后计算考虑长短期性能的路段韧性并进行灵敏度分析。

    一种基于自动驾驶模块车的新型灵活公交调度方法

    公开(公告)号:CN111785025B

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202010712991.1

    申请日:2020-07-22

    摘要: 本发明公开了一种基于自动驾驶模块车的新型灵活公交调度方法,包括:计算非检查点乘客需求的广义费用矩阵;基于广义费用矩阵构造指派问题并求解;基于求解结果构造求解调度与线路方案的初始解;根据当前车辆线路方案的初始解,参照禁忌表现规则和解禁策略选择邻居;参照成本变动矩阵和预设粒度阈值进一步缩小邻居;求解车辆调度子问题,寻找最优邻居,更新当前解、最优解和禁忌表;检验算法是否满足终止条件。本发明旨在最小化乘客成本与车辆运营成本的加权总和,基于该调度方法的灵活公交运营模式可以降低成车辆运营成本并提高对乘客的服务水平。

    一种基于广义极值T分布偏差的非周期拥堵检测方法

    公开(公告)号:CN112509326B

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202011400595.1

    申请日:2020-12-02

    IPC分类号: G08G1/01 G08G1/052

    摘要: 本发明公开了一种基于广义极值T分布偏差的非周期拥堵检测方法,包括1、获取路网速度数据,并进行数据预处理;2、从历史数据中选择与当前时段具有相同时间特征的样本,并与当前速度观测值合并作为检测算法的输入数据集;3、利用基于广义极值T分布偏差的算法检测数据集中的异常值;4、如果当前速度观测值为异常值,则认为当前时段发生了非周期拥堵;5、以交通日志来验证检测结果,并通过性能指标来优化算法参数使得算法性能达到最优。本发明以数据为驱动,运用异常值检测来识别城市路网中非周期拥堵的交通状态,具有较高的精度和可靠性。

    一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法

    公开(公告)号:CN108364464B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201810107601.0

    申请日:2018-02-02

    IPC分类号: G08G1/01 G06Q10/06 G06Q50/30

    摘要: 本发明公开了一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法,属于智能交通信息处理技术领域。本发明方法包括:对公交车辆的运营数据进行采集和处理;利用偏移lognormal分布对站台间路段旅行时间进行拟合;考虑同站台的多线路公交车辆的交互行为,对排队进入站台建模为一个先进先出队列,基于概率模型对公交站台停靠时间建模;根据各路段旅行时间和各站台停靠时间,得到公交车辆的路线旅行时间,并分析旅行时间的分布、期望、方差和可靠性。本发明方法适用于对公交车辆旅行时间预测,预测结果准确;本发明能够分析旅行时间波动的原因,以提升公共交通服务水平。