智能网联技术的不断发展为实现公交信号优先提供了技术支持,也将助力智能网联公交向“精准公交”“安全公交”方向发展。本文从不同相位间的冲突博弈关系出发,构建智能网联环境下基于斗鸡博弈的公交信号优先引导策略。首先,利用斗鸡博弈...智能网联技术的不断发展为实现公交信号优先提供了技术支持,也将助力智能网联公交向“精准公交”“安全公交”方向发展。本文从不同相位间的冲突博弈关系出发,构建智能网联环境下基于斗鸡博弈的公交信号优先引导策略。首先,利用斗鸡博弈,分析以公交优先相位与非优先相位作为博弈双方的博弈行为,建立以加权延误为收益矩阵的博弈模型;其次,考虑优先公交车的准时性、最小绿灯时长限制、优先相位及非优先相位延误等因素,结合建立的博弈模型,采取主动优先与车速引导相结合的方法,提出智能网联环境下公交优先引导策略及优化流程;最后,利用SUMO(Simulation of Urban Mobility)和采集的交叉口数据对提出的优先引导策略进行仿真。结果表明:与初始配时相比,本文提出的公交信号优先策略可有效提高公交优先相位的通行效益,减少对非优先相位的负面影响;50%渗透率条件下,对比未实施策略,20%的优先公交车准点情况优化显著,平均排队长度、平均停车次数、延误等通行效益指标至少降低33.27%,油耗及CO_(2)排放至少降低12.20%;非优先相位各指标的劣化程度均低于8%。展开更多
目前网约车拼车服务存在响应不及时、乘客舒适度低等现象,亟需对拼车路线及求解算法进行优化。本文首先考虑路网条件及时间窗阈值影响,以网约车运行成本与乘客出行成本最小化为目标,构建基于双向线路的网约车拼车优化模型("one-to-...目前网约车拼车服务存在响应不及时、乘客舒适度低等现象,亟需对拼车路线及求解算法进行优化。本文首先考虑路网条件及时间窗阈值影响,以网约车运行成本与乘客出行成本最小化为目标,构建基于双向线路的网约车拼车优化模型("one-to-many"online car-hailing carpooling model under multiple constraints)。其次以遗传算法为基础,结合模拟退火温度调控机制,改进适应度评价和接受准则,提出混合遗传-模拟退火算法(hybrid genetic-simulated annealing algorithm,H-GASA)。最后以呼和浩特东站及其周围交通网络为例进行实例验证。实验结果表明,与其他算法相比,H-GASA算法在多种时间窗下均能有效降低乘客出行时间和车辆运营成本。此外,H-GASA算法得到的网约车拼车服务问题求解方案更优,收敛曲线更平缓,效率更高,验证了H-GASA在克服遗传算法过快收敛问题上的有效性。展开更多
为探究山区双车道公路行驶车辆的超车行为特性,基于无人机高空拍摄的超车行为视频数据,提出一种基于随机生存森林的超车持续时间预测模型.首先,利用Tracker软件提取超车行为相关车辆的行驶轨迹,并对超车行为特征进行分析;其次,采用非参...为探究山区双车道公路行驶车辆的超车行为特性,基于无人机高空拍摄的超车行为视频数据,提出一种基于随机生存森林的超车持续时间预测模型.首先,利用Tracker软件提取超车行为相关车辆的行驶轨迹,并对超车行为特征进行分析;其次,采用非参数Kaplan-Meier模型和全参数加速失效时间(Accelerated Failure Time, AFT)模型确定影响超车持续时间的关键协变量;最后,构建随机生存森林模型预测山区双车道公路的超车持续时间.结果表明:山区双车道公路平均超车持续时间为12.3 s,考虑超车类型的超车持续时间在无对向来车时表现出显著差异;相较于固定效应AFT模型,全参数AFT模型具有更好的拟合优度,超车距离、超车车辆最终速度、被超车辆类型是影响超车持续时间的关键变量;对比随机森林模型、生存支持向量模型、XG-Boost模型,随机生存森林模型在一致性指数和整合布里尔分数等方面均优于前三者,且考虑超车类型对山区双车道公路超车持续时间的预测效果影响较小;根据变量重要性排名,超车距离和两车的初始速度差对超车持续时间的影响较大.研究结果可为提高山区公路行车安全提供参考.展开更多
文摘智能网联技术的不断发展为实现公交信号优先提供了技术支持,也将助力智能网联公交向“精准公交”“安全公交”方向发展。本文从不同相位间的冲突博弈关系出发,构建智能网联环境下基于斗鸡博弈的公交信号优先引导策略。首先,利用斗鸡博弈,分析以公交优先相位与非优先相位作为博弈双方的博弈行为,建立以加权延误为收益矩阵的博弈模型;其次,考虑优先公交车的准时性、最小绿灯时长限制、优先相位及非优先相位延误等因素,结合建立的博弈模型,采取主动优先与车速引导相结合的方法,提出智能网联环境下公交优先引导策略及优化流程;最后,利用SUMO(Simulation of Urban Mobility)和采集的交叉口数据对提出的优先引导策略进行仿真。结果表明:与初始配时相比,本文提出的公交信号优先策略可有效提高公交优先相位的通行效益,减少对非优先相位的负面影响;50%渗透率条件下,对比未实施策略,20%的优先公交车准点情况优化显著,平均排队长度、平均停车次数、延误等通行效益指标至少降低33.27%,油耗及CO_(2)排放至少降低12.20%;非优先相位各指标的劣化程度均低于8%。
文摘目前网约车拼车服务存在响应不及时、乘客舒适度低等现象,亟需对拼车路线及求解算法进行优化。本文首先考虑路网条件及时间窗阈值影响,以网约车运行成本与乘客出行成本最小化为目标,构建基于双向线路的网约车拼车优化模型("one-to-many"online car-hailing carpooling model under multiple constraints)。其次以遗传算法为基础,结合模拟退火温度调控机制,改进适应度评价和接受准则,提出混合遗传-模拟退火算法(hybrid genetic-simulated annealing algorithm,H-GASA)。最后以呼和浩特东站及其周围交通网络为例进行实例验证。实验结果表明,与其他算法相比,H-GASA算法在多种时间窗下均能有效降低乘客出行时间和车辆运营成本。此外,H-GASA算法得到的网约车拼车服务问题求解方案更优,收敛曲线更平缓,效率更高,验证了H-GASA在克服遗传算法过快收敛问题上的有效性。
文摘为探究山区双车道公路行驶车辆的超车行为特性,基于无人机高空拍摄的超车行为视频数据,提出一种基于随机生存森林的超车持续时间预测模型.首先,利用Tracker软件提取超车行为相关车辆的行驶轨迹,并对超车行为特征进行分析;其次,采用非参数Kaplan-Meier模型和全参数加速失效时间(Accelerated Failure Time, AFT)模型确定影响超车持续时间的关键协变量;最后,构建随机生存森林模型预测山区双车道公路的超车持续时间.结果表明:山区双车道公路平均超车持续时间为12.3 s,考虑超车类型的超车持续时间在无对向来车时表现出显著差异;相较于固定效应AFT模型,全参数AFT模型具有更好的拟合优度,超车距离、超车车辆最终速度、被超车辆类型是影响超车持续时间的关键变量;对比随机森林模型、生存支持向量模型、XG-Boost模型,随机生存森林模型在一致性指数和整合布里尔分数等方面均优于前三者,且考虑超车类型对山区双车道公路超车持续时间的预测效果影响较小;根据变量重要性排名,超车距离和两车的初始速度差对超车持续时间的影响较大.研究结果可为提高山区公路行车安全提供参考.
