HCM2000 Back of Queue模型(BQ模型)的计算值比实际调查值偏大,而且模型关于排队车辆的界定不能保证现场调查的客观性。提出了车辆拖延行为的定义,分析了拖延行为使BQ模型偏大的2种情况。建立了拖延行为模型,将车辆减速-停车等待-加速...HCM2000 Back of Queue模型(BQ模型)的计算值比实际调查值偏大,而且模型关于排队车辆的界定不能保证现场调查的客观性。提出了车辆拖延行为的定义,分析了拖延行为使BQ模型偏大的2种情况。建立了拖延行为模型,将车辆减速-停车等待-加速过程转化为温和减速-低匀速-温和加速的3阶段模型。通过低匀速行驶时间与停车时间之间的关系,可以得到车辆发生拖延行为的条件。建立了考虑拖延行为的排队长度与BQ模型之间的关系,并以首辆拖延车辆能否通过交叉口以及饱和度是否大于1为判别条件,提出了排队长度修正模型。通过实例验证了修正模型的可行性,而且修正模型可以保证现场调查的客观性和可操作性。展开更多
在分析HCM2000 Back of Queue模型计算值偏大的原因中,提出了信号交叉口车辆拖延行为的概念,分析了拖延行为导致Back of Queue模型偏大的2种情况。建立了车辆拖延行为3阶段模型,重点推导了拖延行为模型中,低匀速行驶的时间与不发生拖延...在分析HCM2000 Back of Queue模型计算值偏大的原因中,提出了信号交叉口车辆拖延行为的概念,分析了拖延行为导致Back of Queue模型偏大的2种情况。建立了车辆拖延行为3阶段模型,重点推导了拖延行为模型中,低匀速行驶的时间与不发生拖延行为的正常状况下的停车等待时间之间的关系。根据统计分析,确定低匀速行驶的速度和时间的取值范围,在此基础上推导出车辆发生拖延行为的最大时间间隔Tmax,以及车辆发生拖延行为的条件。讨论了Tmax在考虑拖延行为的排队模型中的应用,是对考虑拖延行为的Back of Queue模型研究的进一步深化。展开更多
文摘HCM2000 Back of Queue模型(BQ模型)的计算值比实际调查值偏大,而且模型关于排队车辆的界定不能保证现场调查的客观性。提出了车辆拖延行为的定义,分析了拖延行为使BQ模型偏大的2种情况。建立了拖延行为模型,将车辆减速-停车等待-加速过程转化为温和减速-低匀速-温和加速的3阶段模型。通过低匀速行驶时间与停车时间之间的关系,可以得到车辆发生拖延行为的条件。建立了考虑拖延行为的排队长度与BQ模型之间的关系,并以首辆拖延车辆能否通过交叉口以及饱和度是否大于1为判别条件,提出了排队长度修正模型。通过实例验证了修正模型的可行性,而且修正模型可以保证现场调查的客观性和可操作性。
文摘在分析HCM2000 Back of Queue模型计算值偏大的原因中,提出了信号交叉口车辆拖延行为的概念,分析了拖延行为导致Back of Queue模型偏大的2种情况。建立了车辆拖延行为3阶段模型,重点推导了拖延行为模型中,低匀速行驶的时间与不发生拖延行为的正常状况下的停车等待时间之间的关系。根据统计分析,确定低匀速行驶的速度和时间的取值范围,在此基础上推导出车辆发生拖延行为的最大时间间隔Tmax,以及车辆发生拖延行为的条件。讨论了Tmax在考虑拖延行为的排队模型中的应用,是对考虑拖延行为的Back of Queue模型研究的进一步深化。
文摘基于轨迹数据的船舶行为高效辨识对于耙吸式挖泥船施工效率优化具有重要意义。耙吸式挖泥船往返施工作业,行为模式改变频繁,轨迹路径密集,行为辨识存在较大困难。针对耙吸式挖泥船AIS(Automatic Identification System)航行状态数据缺失问题,提出一种无监督船舶行为辨识方法。该方法采用DBSCAN(Density-Based Spatitcal Clustering of Applications with Noise)原理,以平均航速代替密度阈值定义核心点,根据行为特征划分阈值区间,实现多模式同步聚类,达到耙吸式挖泥船行为高效辨识的效果;同时利用辨识得到的挖泥行为对挖泥船施工区域面积、施工时长等效率指标进行进一步分析。
