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考虑瓶颈路段饱和度的交通需求控制评价被引量：1: 2018年; 基于起讫点交通量的减少可能导致道路中某些路段的流量增加,分析瓶颈路段饱和度作为交通需求控制评价指标的必要性.提出考虑瓶颈路段饱和度的交通需求控制评价方法,建立双层数学规划模型,提出求解算法.以Nguyen-Dupuis网络为例,设计了15种方案,进行11组数值实验,分析各方案中路网总费用、路网平均饱和度及瓶颈路段饱和度3项指标随交通需求控制强度的变化.结果表明,各方案路网总费用和平均饱和度评价指标差异在2.25%以内,而各方案的瓶颈路段饱和度指标差异较大,最大时达到7.65%,且部分交通需求控制方案可能会导致瓶颈路段拥堵加剧,说明考虑瓶颈路段饱和度指标的重要性.通过分析路径流量的变化,解释了瓶颈路段饱和度变化的内在原因.; 凃强程琳马捷纪魁

改进SIFT算法结合两级特征匹配的无人机图像匹配算法被引量：17: 2019年; 针对无人机航拍图像匹配过程中所需时间长、成本高、计算量大的问题,提出一种几何代数法(Geometry Algebra,GA)和尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)结合的无人机图像匹配算法,以实现图像的快速特征提取和特征匹配。首先利用GA算法和SIFT算法进行特征点的检测及描述;接下来进行两级特征匹配,即先使用快速最近邻搜索包(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,FLANN)算法对特征点进行粗匹配,再根据改进的随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)来优化匹配结果。实验结果表明,与传统的图像匹配方法相比,提出的算法可以准确地定位更多的特征点,极大地提高了图像对准过程的速度,并且可以为大型无人机图像匹配节省大量时间。; 邵进达杨帅程琳; 关键词：SIFT算法

Stochastic network equilibrium model with reliable travel time confidence level被引量：1: 2017年; In order to ensure on-time arrival when travelersmake their trips, the stochastic network assignment modelunder uncertainty of travel time is investigated. First, basedon travelers＇ route choice behavior, the reliable travel timeconfidence level （RTTCL）, which is the probability that a triparrives within the shortest average travel time plus theacceptable travel time difference, is defined. Then, areliability-based user equilibrium （RUE） model, whichhypothesizes that for each OD pair no traveler can improvehis/her RTTCL by unilaterally changing routes, is built.Since the traditional traffic assignment algorithms are notfeasible to solve the RUE model, a quasi method of successiveaverage （QMSA） is developed. Using Nguyen-Dupuis andSioux Falls networks, the model and the algorithm are tested.The results show that the QMSA algorithm can rapidlyconverge to a high accuracy for solving the proposed RUEmodel, and the RUE model can provide a good response totravelers＇ behavior in the stochastic network.; Sun ChaoCheng LinLi DaweiMa JieTu Qiang; 关键词：EQUILIBRIUM RELIABLE TRAVEL TIME TIME CONFIDENCE AVERAGE

考虑出行者风险态度的最优路径搜索被引量：2: 2019年; 由于交通系统存在不确定性,路径旅行时间会在一定范围内随机变化,面对随机交通网络,出行者表现出不同的风险态度,可以分为风险规避,风险中立和风险偏好3类。采用正态分布描述路段出行时间的随机性,分别考虑出行时间预算、超额出行时间、低额出行时间3类模型,研究出行者最优路径选择行为,此外还考虑了出行者多兴趣点出行的情况。提出一种标号修改算法,分别设置可靠度α=0. 75和α=0. 25,对不同风险态度出行者最优路径选择结果进行了分析,并在不同规模网络中对算法性能进行了测试。结果表明:在10 000节点大网络中,该算法平均运算时间约为100 ms,相比确定网络下的经典dijkstra算法约慢了42%,通过对比分析可知,该算法运行速度较快,能够满足实际应用需求。; 凃强程琳林芬孙超; 关键词：交通运输系统工程路径搜索出行时间预算

通行能力退化路网中考虑ATIS信息影响的混合随机用户均衡模型研究（英文）被引量：1: 2018年; 先进的出行者信息系统(简写ATIS)不仅能帮助出行者获取更准确的交通时间信息,还能提高出行者在面对路网通行能力下降等随机事件时的应急和实时调整能力。本文提出了一类新的混合随机用户均衡模型,用以描述在通行能力随机退化的路网中,装备ATIS和未装备ATIS两类出行者各自的路径选择行为和由此形成的路网交通流均衡状态。在提出的模型中,ATIS向出行者提供交通信息的优势体现在路网流量均衡分布状态的随机性更低,而ATIS对出行者适应路网能力随机退化的强化优势,则通过路网流量的多均衡态加以体现。论文将该混合随机用户均衡模型表示成一个关于混合路径流量的不动点问题,并设计了一类迭代求解算法。通过数值算例,论文分析了模型的相关数学特性,并验证了迭代算法的求解效率。; 程琳楼小明周静马捷; 关键词：不动点问题

客货分离道路系统的车辆分类标准和评价方法被引量：4: 2015年; 提出一种适用于客货分离道路系统的客货车辆分类法,仿真验证表明,其与传统车辆分类法相比,在客货分离道路上采用该分类法具有优势,为实施高速公路客货分离改造提供了有依据的车辆分类标准.通过比较平均车速、延误、车速离散系数和换道次数等指标,评价高速公路客货分离改造效果的方法,为客货分离道路系统的评价研究提供了思路.; 马捷李津程琳; 关键词：交通管制车辆分类通行能力公路运输

综合运输层次下多交通模式的耦合协调性分析被引量：9: 2019年; 针对综合运输中多交通模式的耦合协调问题,定量明确了耦合协调性概念.首先分析建立起动静结合的多层次评定要素主框架,并给出了同时考虑综合发展水平和耦合协调度判断模型的方法;然后运用我国2006 2015年公路、铁路、水运、航空4类运输方式数据集,对多交通模式间的耦合协调情况进行求解分析与讨论验证,指出了水路和公路子系统协调发展中的短板;最后提出了有针对性的评价建议与改善举措.实例结果表明,该建模方法论体系及指标选用科学有效,能够为多式联运组织运营的政策制定、管理规划等提供有益参考借鉴和指导依据.; 栾鑫程琳俞微薇周洁; 关键词：综合交通运输多式联运

集装箱货运需求不定的最优船槽数量转换方法被引量：1: 2019年; 在集装箱货物运输和调度管理过程中,针对需求随机产生、不确定情形下的干货槽与冷藏槽转换数量问题,通过蒙特卡罗仿真模拟方法计算获取船舶的最优化调度顺序,提出了4类动态联动的集装箱延迟或拒绝策略;依据此顺序对船上2类船槽的数量加以转化,并设计了一种启发式迭代算法、在最优调度顺序基础上确定了能够使得集装箱数量总延迟最小以及公司收益最大的船槽数量分布。以法国海运集团运营的1条航线为具体算例进行深入剖析和讨论,进一步实验结果表明,运用该算法优化后,公司的平均收益值总体能从初始的5 251 493.88美元提高至5 290 486.25美元,有效提升了7.43‰。; 栾鑫程琳程琳; 关键词：交通运输经济启发式算法

截断随机出行时间下可靠网络均衡模型被引量：4: 2020年; 针对现有随机交通网络均衡模型未考虑路径出行时间的有界性和准时到达概率对出行者路径选择行为影响的问题,基于截断随机出行时间,提出了克服其局限性的可靠网络均衡条件,该均衡条件下没有出行者可以通过单方面改变出行路径来提高准时到达概率.构建了该均衡条件的等价变分不等式(VI)模型,并证明了其等价性和解的存在性.设计了基于路径的相继平均(MSA)算法对模型求解.采用Nguyen-Dupuis网络对可靠网络均衡模型和MSA算法的有效性进行了测试.研究结果表明:该算法能够快速收敛到较高精度;与不考虑随机出行时间有界性的模型相比,网络均衡状态下的准时到达概率和流量分布均存在差异,最大路段流量相对变化值达到38.5%;增加出行时间预算和降低出行时间上界均可以有效提高起讫点间的准时到达概率.; 凃强程琳孙超唐芳李嫚嫚; 关键词：交通工程

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国家自然科学基金(51378119)

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