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行程时间可靠性研究

行程时间可靠性研究

作者：孙珊珊中国人民公安大学

学位级别：硕士

现在深圳汽车保有量已达到322万辆,道路密度位居全国前列,城市道路交通呈现过饱和状态,对于城市交通道路而言,拥堵是交通供给与交通需求不平衡所产生的结果。这就导致了道路经不起任何的干扰,哪怕一点点的扰动,都可能会给出行带来极大... 详细信息

现在深圳汽车保有量已达到322万辆,道路密度位居全国前列,城市道路交通呈现过饱和状态,对于城市交通道路而言,拥堵是交通供给与交通需求不平衡所产生的结果。这就导致了道路经不起任何的干扰,哪怕一点点的扰动,都可能会给出行带来极大的不便,这种不稳定性也会加剧出行者的困惑,无法准确判断自己的出发时间。因此行程时间可靠性的研究对提高出行者的出行满意度是十分有必要的。本文主要基于车牌数据研究了城市道路行程时间可靠性问题,以路段行程时间分布形态为基础,构建路段行程时间累计分布函数,给出路段行程时间可靠性指标。通过对数据样本的分析,发现相邻路段上行程时间数据具有正向相关性,在此基础上,计算路径行程时间,进而给出路径行程时间累计分布函数。具体工作主要包括以下几个方面:首先,分批次对数据进行预处理,消除数据噪声。本文研究基于获取的车牌数据,采用分批次处理的方法,对每一批次的行程时间数据进行处理。在分批次数据中找到合理的下限值,消除可行时间的异常值,并确定需要保留的数值,改进了采取阈值进行数据去噪的方法,可以有效去除数据的噪声,提高数据的精准度。其次,采用Monte Carlo模拟算法对路段行程时间可靠性进行研究。通过本研究的数据样本发现行程时间并不服从于正太分布和对数正太分布,由于数据的复杂性,很难采用数学解析方法求解行程时间可靠性。通过对路段行程时间分布情况的分析,发现路段行程时间呈现双峰分布,并且在不同的路段和时间段上,行程时间的分布形态具有一定的差异性,采用Monte Carlo模拟算法可以解决在行程时间不具有特定解析函数特征下的可靠性计算问题。再次,进行了路段的行程时间相关性研究。发现两个相邻路段的行程时间数据具有一定的正向相关性,验证了并不是所有路段都是独立同分布的,并且通过回归分析的方法来验证相关性的存在。最后,构建模型求解路径行程时间。在相邻路段行程时间数据具有一定的相关性的前提下,构建相邻路段的行程时间关联矩阵来描述相邻路段之间行程时间的关联性。通过Monte Carlo模拟算法构建路径行程时间分布函数和累计分布函数,给出不同可靠性下对应的路径行程时间,为出行者提供可靠的出行信息。

关键词：行程时间可靠性 Monte Carlo模拟算法路段行程时间路径行程时间

考虑行程时间可靠性的城市冷链末端配送站选址研究

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交通运输系统工程与信息 2019年第6期19卷 176-183,198页

作者：尹小庆莫宇迪董陈晨林云重庆大学机械工程学院

城市冷链“最后一公里”的配送时效性对冷链产品货损率和客户满意度影响很大,因此提升城市冷链末端配送时效性具有重要意义.恶劣的城市交通环境及高度分散的客户常导致配送时效性难以提升.从行程时间可靠性角度出发,基于复杂网络理论提... 详细信息

城市冷链“最后一公里”的配送时效性对冷链产品货损率和客户满意度影响很大,因此提升城市冷链末端配送时效性具有重要意义.恶劣的城市交通环境及高度分散的客户常导致配送时效性难以提升.从行程时间可靠性角度出发,基于复杂网络理论提出一种城市冷链末端配送站选址方法.先利用复杂网络理论构建城市冷链末端需求点网络模型,充分考虑行程时间可靠性;再利用社团检测方法,对冷链末端客户进行阶段性聚类;然后,利用度中心性和强度中心性进行选址决策;最后,对选址方案进行配送时效性评估.通过模拟构建城市冷链末端物流需求点网络并进行选址决策,表明所提方法准确有效,能充分保证配送时效性.

关键词：物流工程末端配送站选址复杂网络 “最后一公里”配送城市冷链物流行程时间可靠性时效性

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基于四阶矩的路网总行程时间可靠性评价

交通运输系统工程与信息 2019年第1期19卷 145-150页

作者：李小静刘林忠牟海波兰州交通大学交通运输学院兰州730070

为了评价供需服从任意分布时的路网总行程时间可靠性,提出一种基于四阶矩的计算方法.通过计算机模拟计算出路网出行总时间的四阶矩,然后推导总行程时间预算与四阶矩之间的关系,继而定义了路网总行程时间可靠性,并采用逆向求解方程得到该... 详细信息

为了评价供需服从任意分布时的路网总行程时间可靠性,提出一种基于四阶矩的计算方法.通过计算机模拟计算出路网出行总时间的四阶矩,然后推导总行程时间预算与四阶矩之间的关系,继而定义了路网总行程时间可靠性,并采用逆向求解方程得到该值.通过在大型算例路网上进行测试,得到该网络的不同预算下的总行程时间可靠性.分析结果表明,路网总行程时间可靠性随着总行程时间预算的增加而增加,当增加到一定程度时,可靠性趋于稳定值1.0,完全符合实际情况,从而说明计算机模拟加上逆向求解的基于四阶矩的可靠性算法是一个有效的算法,可以很好地应用在供需随机分布路网的行程时间可靠性研究中.

关键词：交通工程四阶矩供需随机行程时间可靠性

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先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

交通运输系统工程与信息 2018年第3期18卷 36-41页

作者：刘永红李进龙陈欣罗霞西南交通大学交通运输与物流学院成都611756

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输... 详细信息

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.

关键词：城市交通行程时间可靠性元胞传输模型交通事故路径出行时间

基于GPS数据的公交廊道行程时间可靠性评估模型研究

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基于GPS数据的公交廊道行程时间可靠性评估模型研究

作者：白伊杨东北林业大学

学位级别：硕士

为客观掌握公交廊道的资源效果和服务水平,本文依托于常规公交车辆GPS数据,以行程时间为核心,建立了公交廊道行程时间可靠性模型,并对所提出的行程时间可靠性模型进行了验证。在此基础上,对公交廊道行程时间可靠性进行了估测,识别出其... 详细信息

为客观掌握公交廊道的资源效果和服务水平,本文依托于常规公交车辆GPS数据,以行程时间为核心,建立了公交廊道行程时间可靠性模型,并对所提出的行程时间可靠性模型进行了验证。在此基础上,对公交廊道行程时间可靠性进行了估测,识别出其运行服务相对薄弱的路段,为改善公交廊道的运行状况和服务效果提供理论支持。本文先通过分析常规公交GPS数据的组成结构,筛除错误数据并提取有效数据,包括经纬度坐标、采集时间、车辆ID等信息;借助采样间隔核密度概率分布图对数据的采样间隔进行了统计,并对数据可行性及可靠性进行了验证;同时,提出了基于KDTree最近邻查询的地图匹配算法以及行程时间提取方法。通过分析行程时间的影响因素,从时间与空间两个维度描述了公交廊道行程时间的波动性;基于实测数据分别选取了威布尔分布、对数正态分布、伽玛分布以及正态分布四种概率分布模型,对公交廊道行程时间进行拟合;结果表明对数正态分布拟合效果最佳,故建立对数正态行程时间概率分布模型,并对该模型进行了参数求解和模型检验。基于行程时间可靠性定义,将公交廊道行程时间阈值和服务水平相结合,通过比较单位长度行程时间累积百分位曲线的斜率,选择斜率突变较大的分位点所对应的行程时间阈值作为公交廊道服务水平等级划分的边界值,从而建立了基于对数正态分布的公交廊道行程时间可靠性评价模型;并从概率评价模型,数理统计评价指标和TTI评价指标综合评估公交廊道行程时间可靠性。以哈尔滨市南直路公交廊道为案例进行分析,利用行程时间经验累积分布曲线验证了基于对数正态分布行程时间可靠性评估模型的准确性;并基于哈尔滨市84路常规公交车辆GPS数据,从概率型指标、数理统计指标和TTI指标对公交廊道和非廊道段的行程时间可靠性进行了综合评估,识别公交廊道运行的敏感路段。

关键词： GPS数据地图匹配公交廊道行程时间可靠性评估模型

基于GPS的常规公交行程时间可靠性因素分析

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2022年第1期46卷 1-5页

作者：王玲王艳丽戚新洲马万经同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

交通拥挤会影响常规公交线路行程时间的可靠性,给公交运营以及居民出行带来不便.针对这一问题,提出了可靠指数、可靠度来评价常规公交线路行程时间可靠性,并以上海市为例,基于GPS数据分析了线路和运行信息与行程时间可靠性间的关联,构... 详细信息

交通拥挤会影响常规公交线路行程时间的可靠性,给公交运营以及居民出行带来不便.针对这一问题,提出了可靠指数、可靠度来评价常规公交线路行程时间可靠性,并以上海市为例,基于GPS数据分析了线路和运行信息与行程时间可靠性间的关联,构建了逻辑回归模型进行定量分析.结果表明:站点数目、行程时间、运行时段、是否工作日以及公交通过的区域类型对可靠度有显著影响.当站点数与21差距的绝对值越小,当行程时间与3886 s相差越大,可靠性越高.

关键词：常规公交线路行程时间可靠性影响因素逻辑回归模型

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网联车与常规车混合路网行程时间可靠性研究

网联车与常规车混合路网行程时间可靠性研究

作者：刘佳瑜西南交通大学

学位级别：硕士

车联网环境是未来发展的必然趋势,将带来道路交通环境的巨大改变。但交通系统的智能化不是一蹴而就的,在发展过渡阶段,必然会出现网联车与常规车混合行驶的情况,对这一阶段进行管理和控制十分重要。在城市交通快速发展的今天,出行者对... 详细信息

车联网环境是未来发展的必然趋势,将带来道路交通环境的巨大改变。但交通系统的智能化不是一蹴而就的,在发展过渡阶段,必然会出现网联车与常规车混合行驶的情况,对这一阶段进行管理和控制十分重要。在城市交通快速发展的今天,出行者对出行质量愈发重视,越来越关注行程时间的波动性。而不完全车联网环境可能带来出行者出行、路网交通运行的不确定性,从而影响行程时间。因此,本文立足于网联车与常规车混合的交通环境,分析混合路网的道路交通特性以及出行者的行程时间波动,进而开展混合路网行程时间可靠性研究。首先,对研究相关的理论知识进行了梳理和总结。介绍了用于刻画网联车与常规车微观特性的跟驰模型、用于混合路网建模和交通分配的元胞传输模型(Cell Transmission Model,CTM)以及用于模型验证的交通仿真平台SUMO。分析了行程时间可靠性影响因素,梳理了可靠性的定义和计算方法,从不同的定义角度,分类总结了几种常用的可靠性指标。其次,量化混合路网中不同类别车辆的交互作用对道路交通流的影响,得到不同网联车占比下的路段流量-密度关系图,进一步分析交通流宏观参数与网联车占比的关系。在此基础上,改进经典模型,建立考虑两类车辆混合的CTM模型以描述混合路网的流量传输规律。考虑出行者对路网认知的差异,建立并求解混合路网动态随机用户平衡模型,输出均衡时的车辆行程时间用于可靠性分析。随后,考虑随机因素的影响,提出了综合考虑概率指标和确定性指标(缓冲时间指数、延迟指数)的综合可靠性指标。分析路网均衡时的行程时间样本分布规律,通过分布拟合确定路径行程时间累积分布函数,计算综合指标进而求得路径行程时间可靠性。在此基础上,建立混合路网行程时间可靠性模型,以路径为单元,分别计算OD对、路网行程时间可靠性,提出了混合路网行程时间可靠性计算流程。最后,基于构建的混合路网动态交通分配模型及可靠性计算流程进行算例路网的行程时间可靠性分析。基于交通仿真平台SUMO设计混合路网仿真场景,经仿真验证,表明模型具有较高的准确性,误差在10%以内;提出的综合指标能较为全面、系统的评价行程时间可靠性。算例结果显示,路网行程时间可靠性受需求水平、道路结构以及出行者路径选择行为影响,提高网联车占比能增强可靠性,但占比增加与提升效果不呈正相关,网联车占比在30%～50%区段时改善效果最为明显;通过计算不同路网需求水平下的可靠性,发现当网联车占比从0提升至90%,低、中、高需求水平下路网的可靠性分别提升了13.45%、14.26%和16.60%,反映了网联车在交通拥堵状态下改善道路性能,提升运行效率的优越性。

关键词：路网混合交通流网联车行程时间可靠性动态交通分配元胞传输模型

基于GPS数据的公交站点区间行程时间可靠性影响因素

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东南大学学报（自然科学版） 2015年第2期45卷 404-412页

作者：王殿海汤月华陈茜高杨斌金盛浙江大学建筑工程学院杭州310058 杭州市城乡建设委员会杭州310006 杭州市综合交通研究中心杭州310006

为提高公交行程时间预测与信息发布的准确性,借助显著性分析确定影响可靠性预测的主要因素.首先,基于公交GPS数据,采用地图匹配算法建立站点区间行程时间计算方法;其次,针对11组不同路段站点之间的区间行程时间数据,通过拟合优度检验筛... 详细信息

为提高公交行程时间预测与信息发布的准确性,借助显著性分析确定影响可靠性预测的主要因素.首先,基于公交GPS数据,采用地图匹配算法建立站点区间行程时间计算方法;其次,针对11组不同路段站点之间的区间行程时间数据,通过拟合优度检验筛选最佳分布模型,并利用最大似然估计获取最优分布模型参数;最后,建立公交行程时间可靠性评价指标体系,分析交通条件、道路条件、采样间隔与行程时间波动指数、延误指数的相关关系.结果表明:三元高斯混合分布模型能以100%的接受率最优地拟合公交行程时间数据,站点区间长度、公交小时流量、采样间隔与行程时间可靠性存在相关关系,而交叉口相对位置则为非关键影响因素.

关键词：公交行程时间可靠性高斯混合分布模型波动指数延误指数影响因素

基于网约车轨迹数据的城市道路行程时间预测及可靠性评估研究

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基于网约车轨迹数据的城市道路行程时间预测及可靠性评估研究

作者：席珮璟北京交通大学

学位级别：硕士

近些年,我国居民的可支配收入逐步提高,居民的交通需求日益增长,城市道路的建设力度虽仍在加强,但交通拥堵问题始终对居民出行造成困扰。在此背景下,智能交通系统作为一种新兴手段迅速发展并得到广泛应用,在提高道路通行效率、缓解交通... 详细信息

近些年,我国居民的可支配收入逐步提高,居民的交通需求日益增长,城市道路的建设力度虽仍在加强,但交通拥堵问题始终对居民出行造成困扰。在此背景下,智能交通系统作为一种新兴手段迅速发展并得到广泛应用,在提高道路通行效率、缓解交通拥堵状况等方面发挥着举足轻重的作用。行程时间作为居民出行最关注的指标之一,及时准确的行程时间预测结果不仅可以为出行者提供出行的辅助决策信息,也有助于智能交通系统的管理与发展。本文基于行程时间数据时空相关性分析结果,构建了基于深度学习组合方法的城市道路行程时间预测模型,并根据历史数据集对行程时间预测值的可靠性进行评估。首先,本文对地图匹配、行程时间预测及行程时间可靠性评估的研究现状进行梳理总结,在此基础上确定了本文的研究路线,并根据所用原始数据集的特点、结合本研究的数据需要,给出本文轨迹数据预处理的流程,通过分析订单数量和订单起终点位置确定本文研究案例所处的时空范围。其次,在数据预处理的基础上本文对有关行程时间的概念进行阐述并提供了行程时间数据的计算方法。利用皮尔逊相关系数从时间和空间两个角度对行程时间数据的相关性进行分析,分析结论可以为后文预测模型及其输入矩阵构建提供理论及数据支撑。然后,综合考虑预测精度及训练效率,本文提出了融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络、门控循环单元及注意力机制的预测模型(AC-Bi LSTM-GRU)。该组合模型中CNN用于获取行程时间数据的空间特性,Bi LSTM以及GRU用于获取行程时间数据的时间特性,注意力机制用于提升模型捕捉特征的能力。利用西安市网约车轨迹数据进行案例分析,结果表明,该模型的精度和效率均优于其他对比模型。最后,基于解析法对行程时间可靠性进行评估。使用正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布、三参数伯尔分布以及多变量高斯混合模型对不同日期不同时段的样本数据进行拟合,以通过K-S检验且AIC值最小者为各个案例的最优拟合模型。并且使用平均行程时间、历史到达率、缓冲时间、缓冲指数和计划时间指数五个可靠性评估指标对三个案例行程时间预测值的可靠性进行分析,帮助出行者有效优化出行安排。图54幅,表24个,参考文献78篇。

关键词：行程时间预测行程时间可靠性轨迹数据深度学习注意力机制