Abstract ：

为了保障电动公交系统的车辆能源供给和线路顺畅运营，本文在多线路与多充电站场景下考虑线路行程时间的随机性，建立面向线路层面的电动公交系统车辆与充电桩配置双层优化模型。模型以车辆和充电桩投资成本与乘客候车成本之和的最小化为目标，对各线路车队规模、各充电站充电桩数量及线路与充电站间的充电匹配关系进行优化决策。在下层模型中，为反映随机行程时间下车辆充电过程对线路运营的影响，引入顾客源有限下的多服务台排队模型来刻画固定线路与充电站匹配下的排队充电过程；在上层模型中，考虑充电站与场站容量约束，对电动公交系统的线路与充电站匹配关系进行优化。在求解方面，首先基于排队模型设计算法求解特定线路与充电站匹配下的车队规模及充电桩数量，进而利用CPLEX求解器对线路与充电站匹配关系进行优化。在实验环节，设计不同规模的算例验证本文所提双层模型与算法框架的有效性，计算结果表明，本文所提的双层模型和算法框架可在满足充电站和场站容量限制的前提下尽可能缩减车队成本、充电桩成本与乘客候车成本；相比较两种人工经验方法，本文算法可将总成本分别降低5.65%和4.54%。

Keyword ：

车队规模 城市交通 充电桩数量 配置优化 排队模型 电动公交

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为解决公交专用道效率低和私家车空座率高对道路资源造成的浪费,允许多乘员车辆使用公交专用道,将现有公交专用道调整为公交优先道.有必要开展公交合乘优先控制方法设计及其使用意愿研究.基于国内外公交专用道和HOV车道设置经验设计了 1种新的车道类型—HOV公交优先道,并提出HOV2+和HOV3+2种在公交优先道实施的交通组织优化方案.设计并开展了 HOV公交优先道使用意愿问卷调查,以HOV公交优先道属性(合法车辆、行程时间缩短量等)、社会经济属性作为调节变量,出行体验作为中介变量,构建了有调节的中介效应模型分析出行者选择公交优先道的意愿和影响因素.结果表明,出行体验对HOV公交优先道选择行为有显著负向影响,当出行满意度为1时,66.7％出行者选择使用HOV公交优先道,而当满意度提升至4、5时,比例分别降至24.1％、45％,HOV公交优先道属性对此过程具有正向调节作用.出行特性通过影响出行体验而对HOV车道选择行为产生影响,随着出行距离、出行时间、出行乘员人数与最大可接受拼车人数上升,出行者感受到的体验出行体验越差,出行者越倾向于使用HOV公交优先道,驾龄、家庭乘员人数与家庭车辆保有量等社会经济属性对此过程具有正向调节作用.

Keyword ：

HOV公交优先道 有调节的中介效应模型 行为意向调查 公交专用道

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为解决公交专用道效率低和私家车空座率高对道路资源造成的浪费，允许多乘员车辆使用公交专用道，将现有公交专用道调整为公交优先道。有必要开展公交合乘优先控制方法设计及其使用意愿研究。基于国内外公交专用道和HOV车道设置经验设计了1种新的车道类型—HOV公交优先道，并提出HOV2+和HOV3+2种在公交优先道实施的交通组织优化方案。设计并开展了HOV公交优先道使用意愿问卷调查，以HOV公交优先道属性(合法车辆、行程时间缩短量等)、社会经济属性作为调节变量，出行体验作为中介变量，构建了有调节的中介效应模型分析出行者选择公交优先道的意愿和影响因素。结果表明，出行体验对HOV公交优先道选择行为有显著负向影响，当出行满意度为1时，66.7%出行者选择使用HOV公交优先道，而当满意度提升至4、5时，比例分别降至24.1%、45%,HOV公交优先道属性对此过程具有正向调节作用。出行特性通过影响出行体验而对HOV车道选择行为产生影响，随着出行距离、出行时间、出行乘员人数与最大可接受拼车人数上升，出行者感受到的体验出行体验越差，出行者越倾向于使用HOV公交优先道，驾龄、家庭乘员人数与家庭车辆保有量等社会经济属性对此过程具有正向调节作用。

Keyword ：

公交专用道 行为意向调查 有调节的中介效应模型 HOV公交优先道

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本发明公开了一种基于DQN的高速公路入口匝道控制方法，包括根据实际路网对路网模型进行建模，设计多种交通需求，调整车辆跟驰模型、车辆换道模型；设计匝道控制信号配时作为动作选择，改变匝道控制信号配时来调节匝道交通流的入匝率，改变绿灯时长来调节进入主线的车辆数；以总行程时间的变化反映高速公路实际拥堵情况，将总行程时间最小的目标转化为使主线的车道占有率接近期望占有率，建立奖励函数，通过匝道排队车辆数对奖励函数进行分级控制；使用多种交通需求对DQN进行训练，取训练后的深度强化学习模型作为匝道控制模型。本发明兼顾主线通行效率较优与匝道车辆损失时间较小，使主线通行更加通畅的同时尽可能减少匝道排队现象。

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针对电动汽车充电路径规划问题,以行程时间为优化目标,以荷电状态作为硬性约束,基于预测交通状态标定的动态异构交通网及车辆动力学模型,构建最优控制问题.为了在线求解,基于模型预测控制和强化学习方法,构建混合学习优化算法(hybrid learning optimization algorithm,HLOA),依托竞争深度 Q 网络(Dueling deep Q-networks,Dueling DQN),设计离线、在线模块,来实现参数的混合多步训练,并结合预测交通状态、网络拓扑及车辆动力学模型,输出在线行驶策略.采用某市局部路网构建交通仿真实验,分析预测交通信息的价值、HLOA算法可行性及结构必要性.结果表明,预测信息存在价值,HLOA在线结果可拟合最优策略且较其他算法精度提高33.65％.该研究可协助电动汽车用户导航,为自动驾驶电动汽车提供技术支撑.

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在线寻优 电动汽车充电路径规划 车辆路径规划 强化学习 混合学习优化算法 智能交通系统

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微观交通仿真模型参数标定是仿真技术应用的前提.鉴于微观交通仿真模型参数标定过程仅考虑单一校核目标无法再现实际交通流运行状况，本文以延误、行程时间、排队长度等指标为基础，应用熵权法确定各指标权重，并建立多目标优化标定校核函数，同时将仿真模型参数分为全局参数和局部参数，其中全局参数应用工程实测确定，局部参数通过遗传算法迭代寻优进行标定，并运用聚类递归方法对参数标定结果进行精细化取值，最后以实测数据为基础，对比分析了本文提出的优化方法和单一指标标定模型参数的结果.结果显示：与单一校核指标方法相比，本文提出方法的仿真结果更接近实测值，更符合实际交通流特性，因此验证了本文提出改进方法的有效性.

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交通工程 多目标优化 微观交通仿真 模型标定 仿真实验

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目前的交通流预测方法存在一些问题。一方面,预测中往往考虑固定空间关系,使预测实时性难以被保证;另一方面,现有模型在长时流量预测中精度较差。为弥补以上研究空白,本文利用Kmedoids聚类完成数据的分析以及自由流行程时间的提取工作,借助阻抗函数、交通大数据与实时流量生成实时阻抗矩阵,以捕捉动态OD图中长时节点拓扑关系,构建阻抗-STTN预测模型用于流量预测。试验发现,在5min、15min、30min预测中,本文模型平均预测精度分别达到95.47%、93.63%、93.59%,与马尔科夫、ARIMA、LSTM、STANN、DCRNN等模型对比,本文模型精度优于现有模型,尤其是在长时预测中。结果表明,本文模型具有较高的预测精度,能较好完成各种时长下的预测任务。

Keyword ：

时空相关性 实时阻抗矩阵 流量预测 STTN网络

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随着中国机动车保有量的持续增长，现有的城市道路资源已不满足交通需求，许多城市都在对已有道路进行升级改造，频繁的道路施工对城市交通运行产生了巨大影响。针对城市道路结构特征，提出一种适用于城市占道施工区的交通影响评价方法。结合城市道路所具有的间断流设施特点，应用等效通行能力概念给出了等效饱和度城市占道施工区交通影响评价指标；基于改进的美国道路局模型(Bureau of Public Road, BPR),给出了适用于城市道路的行程时间计算模型，并给出了行程时间可靠性评价指标评价方法；综合考虑了平均延误、等效饱和度、行程时间可靠性评价指标，提出了城市占道施工区交通影响综合评价方法，从“点”“线”“面”3个不同维度给出了城市占道施工区交通影响评价阈值；结合交通影响评价阈值给出了城市占道施工区交通影响范围确定流程。仿真结果表明，所建立的基于等效通行能力的施工区交通影响评价方法解决了已有方法计算难度大，难以应用于实际的问题，且综合不同层面给出了具体的交通影响评价阈值，克服了传统方法只从单一层面确定交通影响评价阈值的缺陷。

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评价指标 VISSIM仿真 等效通行能力 交通影响 占道施工

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为了合理地度量和评价交通拥堵带来的影响，对交通拥堵度量基准条件和拥堵评价方法进行了研究.基于已有的研究成果，分析了交通拥堵对车辆行驶速度、油耗和尾气排放的影响，并以交通运行效率作为优化目标提出了交通拥堵度量基准的确定方法；为了验证该方法的有效性，应用Van Aerde模型来刻画速度-密度-流率关系，并基于北京四环路交通实测数据，对模型参数进行了估计，分析了基于运行效率的交通流运行状态的存在和运行效率对交通流变化的敏感性；最后，基于所建议的交通拥堵度量基准，给出了交通延误、行程时间指数和效率指数等交通拥堵评价指标计算方法.

Keyword ：

运行效率 交通拥堵成本 交通拥堵成本计算基准 交通工程 拥堵度量 运行效率指数

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为更精准利用收费OD数据获取路网时空交通运行参数，提出一种机器学习预测服务区驶入与收费OD数据增量迭代相结合的计算交通运行状态的方法。首先利用机器学习方法开展服务区驶入预测，通过调查获取23 515份问卷数据，利用随机森林模型、支持向量机、朴素贝叶斯模型3种机器学习方法开展训练和预测精度敏感性分析，结果表明进入服务区最小概率阈值P_t存在最大峰值，当P_t为0.9左右时，总体预测结果精度最高，此外随机森林法在不同类别收费形式和车型中均表现出较为显著的精度优势。然后以短距离出行OD数据为初始值，推测基本路段行程时间，以距离阈值P_F的倍数为时间隔，采用由近及远的方式增量计算路网运行状态，先前迭代...

Keyword ：

增量迭代 收费数据 交通工程 随机森林模型 服务区驶入率 运行参数

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