CN113298320A - 城市道路低碳交通运输的优化方法 - Google Patents

城市道路低碳交通运输的优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113298320A
CN113298320A CN202110692262.9A CN202110692262A CN113298320A CN 113298320 A CN113298320 A CN 113298320A CN 202110692262 A CN202110692262 A CN 202110692262A CN 113298320 A CN113298320 A CN 113298320A
Authority
CN
China
Prior art keywords
parameter
transportation
target
traffic
sequence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110692262.9A
Other languages
English (en)
Inventor
韩直
彭凤
周广振
王晶晶
赵雯雯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd
Original Assignee
China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd filed Critical China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd
Priority to CN202110692262.9A priority Critical patent/CN113298320A/zh
Publication of CN113298320A publication Critical patent/CN113298320A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种城市道路低碳交通运输的优化方法，包括步骤：S1.构建交通运输评价模型；S2.确定所述交通运输评价模型中各个参数对交通运输的影响敏感度；S3.按照影响敏感度从大到小的顺序，依次调整所述影响敏感度对应的参数值使得交通运输达到优化目标。本发明的一种城市道路低碳交通运输的优化方法，能够客观评价公共交通的运行效率，得到有效可行的低碳运输措施，促进了道路交通低碳运输。

Description

城市道路低碳交通运输的优化方法
技术领域
本发明涉及道路交通领域，具体涉及一种城市道路低碳交通运输的优化方法。
背景技术
公共汽车占用道路和停车用地相比其它交通方式最为经济，以每立方米每小时通行人数为标准衡量道路的使用效率，公共汽车是小汽车的10至15倍；一辆公共汽车的载容量相当于16辆“的士”；在动态情况下，10辆自行车或者4辆小汽车占用的道路面积同载客150人的一辆公共汽车相同。而从能源的节省和环境保护上看，运送同样数量的乘客，公共交通与私人小汽车相比，分别节省土地资源3/4、建筑材料4/5、投资5/6；道路占用长度减少近90％，节省油耗约20％，私人小汽车产生的空气污染是公共汽车的10倍；交通事故发生率比公交车高出100倍。因此发展公共交通是解决城市交通问题的重要途径。
目前，“以人为本”的运输模式未能考虑，仅反映了车辆运输效率，但无法反映人的运输效率；同时，公共交通运行效率的评价指标不准确也不客观，而交通运行的目标未考虑到装载，使得低碳和运输的目标无法建立；车辆运行的目的是以车为工具运输人或货物，由于未考虑交通运输目的，则在优化过程中，导致优化结果与运输目的无法直接相关。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供城市道路低碳交通运输的优化方法，能够客观评价公共交通的运行效率，得到有效可行的低碳运输措施，促进了道路交通低碳运输。
本发明的城市道路低碳交通运输的优化方法，包括如下步骤：
S1.构建交通运输评价模型v′：
Figure BDA0003126575960000021
其中，i为车型编号；n为车型总数；pi为第i车型所占道路车辆的比例；ai为第i车型的平均载客数；vi为第i车型的速度；
S2.确定所述交通运输评价模型v′中各个参数对交通运输的影响敏感度；
S3.按照影响敏感度从大到小的顺序，依次调整所述影响敏感度对应的参数值使得交通运输达到优化目标。
进一步，所述步骤S2，具体包括：
S21.分别求取交通运输评价模型v′中各个参数的偏导数；
S22.按照设定顺序对交通运输评价模型v′中各个参数进行排序，得到参数序列；
S23.将所述参数序列中的第一个参数作为目标参数，并将所述目标参数的偏导数分别与非目标参数的偏导数进行比较，得到所述目标参数对应的若干比较结果；
S24.将所述目标参数从所述参数序列中剔除，得到新的参数序列；
S25.按照步骤S23-S24进行类推，得到各个参数对应的若干比较结果；
S26.根据所述各个参数对应的若干比较结果，得到各个参数对交通运输的影响敏感度。
进一步，将所述目标参数的偏导数分别与非目标参数的偏导数进行比较，具体包括：
将所述目标参数的偏导数分别与所述非目标参数的偏导数的比值与1进行比较。
本发明的有益效果是：本发明公开的一种城市道路低碳交通运输的优化方法，通过扩大车型比例和公交车运行速度对交通运输的影响，而缩小自驾车速度对交通运输的影响，能更加准确可靠、简便地评价城市道路交通运行状态，并有效地提高道路运送效率，具有较好的工程实用效率。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明，如图所示：
本发明的城市道路低碳交通运输的优化方法，包括如下步骤：
S1.构建交通运输评价模型v′：
Figure BDA0003126575960000031
其中，i为车型编号；n为车型总数；pi为第i车型所占道路车辆的比例；ai为第i车型的平均载客数；vi为第i车型的速度；
本实施例中，以城市中较为常见的车型为例，可将车型分为小型车以及公交车；则所述交通运输评价模型v′为：
Figure BDA0003126575960000032
其中，a1为小型车平均载客数；p1为小型车所占道路车辆的比例；v1为小型车速度；a2为公交车平均载客数；p2为公交车所占道路车辆的比例；v2为公交车速度；所述公交车为公共交通运行车辆；
S2.确定所述交通运输评价模型v′中各个参数对交通运输的影响敏感度；
S3.按照影响敏感度从大到小的顺序，依次调整所述影响敏感度对应的参数值使得交通运输达到优化目标。其中，按照影响敏感度从大到小的顺序，可以得到一个优化优先级，并按照所述优化优先级对城市道路低碳交通运输进行优化处理。例如，如果公交车平均载客数a2对交通运输的影响敏感度最大，则先通过加大公交车平均载客数a2，从而使得城市道路低碳交通运输量增大，进而达到提高道路运送效率的优化目标。
本实施例中，其特征在于：所述步骤S2，具体包括：
S21.分别求取交通运输评价模型v′中各个参数的偏导数；其中，令
Figure BDA0003126575960000041
Figure BDA0003126575960000042
以及
Figure BDA0003126575960000043
分别表示为参数a1、a2、v1、v2、p1以及p2的偏导数；
S22.按照设定顺序对交通运输评价模型v′中各个参数进行排序，得到参数序列；其中，所述设定顺序可为随机排序顺序；所述参数序列为(a1,a2,v1,v2,p1,p2)；
S23.将所述参数序列中的第一个参数作为目标参数，并将所述目标参数的偏导数分别与非目标参数的偏导数进行比较，得到所述目标参数对应的若干比较结果；其中，将所述目标参数的偏导数分别与所述非目标参数的偏导数的比值与1进行比较；
S24.将所述目标参数从所述参数序列中剔除，得到新的参数序列；
S25.按照步骤S23-S24进行类推，得到各个参数对应的若干比较结果；
其中，通过步骤S23-S25的循环执行，第一轮对应的参数序列是(a1,a2,v1,v2,p1,p2)，其第一个参数是a1，则参数a1对应有5个比值：
Figure BDA0003126575960000044
以及
Figure BDA0003126575960000045
将参数a1从参数序列(a1,a2,v1,v2,p1,p2)中剔除，得到第二轮对应的参数序列(a2,v1,v2,p1,p2)，其第一个参数为a2，则参数a2对应有4个比值：
Figure BDA0003126575960000051
以及
Figure BDA0003126575960000052
以此类推，参数v1对应有3个比值：
Figure BDA0003126575960000053
以及
Figure BDA0003126575960000054
参数v2对应有2个比值：
Figure BDA0003126575960000055
以及
Figure BDA0003126575960000056
参数p1对应有1个比值：
Figure BDA0003126575960000057
即所述目标参数的偏导数分别与所述非目标参数的偏导数的比值一共有15个，将所述15个比值分别与1进行比较，一共可以得到15个比较结果。
S26.根据所述各个参数对应的若干比较结果，得到各个参数对交通运输的影响敏感度。其中，如果所述比较结果大于1，则比值中分子对应参数的影响敏感度大于分母对应参数的影响敏感度；如果所述比较结果等于1，则比值中分子对应参数的影响敏感度与分母对应参数的影响敏感度相同；如果所述比较结果小于1，则比值中分子对应参数的影响敏感度小于分母对应参数的影响敏感度；通过对15个比较结果进行上述判断，则可以得到各个参数对交通运输的影响敏感度。本实施例中，由实际工况可知，p1>p2、a1<a2、v1>v2，则根据15个比较结果，可以得到参数v2对应的影响敏感度
Figure BDA0003126575960000058
最小，参数a2对应的影响敏感度
Figure BDA0003126575960000059
最大，也即是，可以得到影响敏感度的排序为：
Figure BDA00031265759600000510
其中，
Figure BDA00031265759600000511
为参数v2对应的影响敏感度；
Figure BDA00031265759600000512
为参数v1对应的影响敏感度；
Figure BDA00031265759600000513
为参数p1对应的影响敏感度；
Figure BDA00031265759600000514
为参数p2对应的影响敏感度；
Figure BDA0003126575960000061
为参数a1对应的影响敏感度；
Figure BDA0003126575960000062
为参数a2对应的影响敏感度。
为了进一步证明本发明的合理性，现将本发明与现有的交通运输评价模型进行比较说明：
本发明缩小了自驾车速度的影响，并扩大了车型比例和公交车运行速度的影响。在考虑装载数对评价模型的影响下，即讨论v′与p1、a1、a2之间的关系。其中，现有的交通运输评价模型
Figure BDA0003126575960000063
(1)设v1下降，p1、v2、a1不变：
Figure BDA0003126575960000064
Figure BDA0003126575960000065
得到新的：
Figure BDA0003126575960000066
α’2为需要满足条件的公交车平均装载数。
即可知当满足
Figure BDA0003126575960000067
时，v下降，v’不变或者上升。
(2)设v1、v2下降，p1、a1均不变：
Figure BDA0003126575960000068
得到新的：
Figure BDA0003126575960000069
即可知当满足
Figure BDA00031265759600000610
时，v下降，v’不变或者上升。
(3)设v2下降，p1、v1、a1均不变：
Figure BDA00031265759600000611
Figure BDA00031265759600000612
即可知当满足
Figure BDA00031265759600000613
时，v下降，v’不变或者上升。
(4)设p1、v1、v2均不变：
Figure BDA0003126575960000071
Figure BDA0003126575960000072
即可知当满足
Figure BDA0003126575960000073
时，v不变，v’不变或者上升。
(5)设p1、v1、v2、a1均不变：
Figure BDA0003126575960000074
Figure BDA0003126575960000075
即可知当满足
Figure BDA0003126575960000076
时，v不变，v’不变或者上升。
(6)设p1下降，v1、v2、a1均不变：
Figure BDA0003126575960000077
Figure BDA0003126575960000078
即可知当满足
Figure BDA0003126575960000079
时，v不变，v’不变或者上升。
由(1)-(6)上可知现有的交通运输评价模型v出现下降或不变时，在α’2满足一定条件下，本发明的评价模型v’相继出现不变或者上升，也即是现有的交通运输评价模型v的状态无法与本发明的评价模型v’的状态保持一致，则说明现有的交通运输评价模型v不能准确地评价公交的运行效率，证明了现有模型的不合理性。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种城市道路低碳交通运输的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1.构建交通运输评价模型v′：
Figure FDA0003126575950000011
其中，i为车型编号；n为车型总数；pi为第i车型所占道路车辆的比例；ai为第i车型的平均载客数；vi为第i车型的速度；
S2.确定所述交通运输评价模型v′中各个参数对交通运输的影响敏感度；
S3.按照影响敏感度从大到小的顺序，依次调整所述影响敏感度对应的参数值使得交通运输达到优化目标。
2.根据权利要求1所述的城市道路低碳交通运输的优化方法，其特征在于：所述步骤S2，具体包括：
S21.分别求取交通运输评价模型v′中各个参数的偏导数；
S22.按照设定顺序对交通运输评价模型v′中各个参数进行排序，得到参数序列；
S23.将所述参数序列中的第一个参数作为目标参数，并将所述目标参数的偏导数分别与非目标参数的偏导数进行比较，得到所述目标参数对应的若干比较结果；
S24.将所述目标参数从所述参数序列中剔除，得到新的参数序列；
S25.按照步骤S23-S24进行类推，得到各个参数对应的若干比较结果；
S26.根据所述各个参数对应的若干比较结果，得到各个参数对交通运输的影响敏感度。
3.根据权利要求2所述的城市道路低碳交通运输的优化方法，其特征在于：将所述目标参数的偏导数分别与非目标参数的偏导数进行比较，具体包括：
将所述目标参数的偏导数分别与所述非目标参数的偏导数的比值与1进行比较。
CN202110692262.9A 2021-06-22 2021-06-22 城市道路低碳交通运输的优化方法 Pending CN113298320A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110692262.9A CN113298320A (zh) 2021-06-22 2021-06-22 城市道路低碳交通运输的优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110692262.9A CN113298320A (zh) 2021-06-22 2021-06-22 城市道路低碳交通运输的优化方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113298320A true CN113298320A (zh) 2021-08-24

Family

ID=77329189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110692262.9A Pending CN113298320A (zh) 2021-06-22 2021-06-22 城市道路低碳交通运输的优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113298320A (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104773092A (zh) * 2014-01-15 2015-07-15 都快通(北京)交通疏导设备有限公司 广义城市轨道交通系统
CN105956687A (zh) * 2016-04-21 2016-09-21 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种使无效交通减少的交通网络规划方法
CN106504526A (zh) * 2016-10-18 2017-03-15 东南大学 一种基于电子车牌信息的公交专用道设置影响分析方法
CN107833459A (zh) * 2017-10-31 2018-03-23 交通运输部科学研究院 一种基于gps数据的城市公交运行状况评价方法
CN108492570A (zh) * 2018-05-22 2018-09-04 同济大学 城市公共交通网络客流拥塞状态表征模型
US20190165387A1 (en) * 2017-11-28 2019-05-30 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Partial derivative based feedback controls for pid
CN110033615A (zh) * 2019-03-22 2019-07-19 山西省交通科学研究院有限公司 一种基于物联网的道路危险货物运输动态风险评估方法
CN110598246A (zh) * 2019-07-29 2019-12-20 南京理工大学 一种改进的车道边容量优化设计方法
CN112767694A (zh) * 2021-01-05 2021-05-07 阿里巴巴集团控股有限公司 用于缓解道路拥堵的交通优化方法和装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104773092A (zh) * 2014-01-15 2015-07-15 都快通(北京)交通疏导设备有限公司 广义城市轨道交通系统
CN105956687A (zh) * 2016-04-21 2016-09-21 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种使无效交通减少的交通网络规划方法
CN106504526A (zh) * 2016-10-18 2017-03-15 东南大学 一种基于电子车牌信息的公交专用道设置影响分析方法
CN107833459A (zh) * 2017-10-31 2018-03-23 交通运输部科学研究院 一种基于gps数据的城市公交运行状况评价方法
US20190165387A1 (en) * 2017-11-28 2019-05-30 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Partial derivative based feedback controls for pid
CN108492570A (zh) * 2018-05-22 2018-09-04 同济大学 城市公共交通网络客流拥塞状态表征模型
CN110033615A (zh) * 2019-03-22 2019-07-19 山西省交通科学研究院有限公司 一种基于物联网的道路危险货物运输动态风险评估方法
CN110598246A (zh) * 2019-07-29 2019-12-20 南京理工大学 一种改进的车道边容量优化设计方法
CN112767694A (zh) * 2021-01-05 2021-05-07 阿里巴巴集团控股有限公司 用于缓解道路拥堵的交通优化方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
简晓英，何民: "基于低碳模式下的城市交通结构优化模型研究", 科学技术与工程, vol. 11, no. 07, pages 1623 - 1627 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110126841B (zh) 基于道路信息和驾驶风格的纯电动汽车能耗模型预测方法
WO2020187100A1 (zh) 一种实际道路行驶工况库及构建方法
CN111452619B (zh) 电动车辆在线能耗预测方法及系统
CN112883648B (zh) 汽车油耗预测模型的训练方法、装置、计算机设备
CN105160428A (zh) 高速公路电动汽车快速充电站的规划方法
CN109002622B (zh) 一种随机车流作用下大跨径桥梁总体荷载响应估算方法
CN101846522A (zh) 能计算碳排量的汽车导航装置
CN111861022B (zh) 一种基于大数据分析优化电动汽车充电站选址的方法
CN107705566A (zh) 一种城市道路交通噪声预测方法及系统
CN110096804A (zh) 基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法及系统
Mera et al. Including engine data for energy and pollutants assessment into the vehicle specific power methodology
CN111081030B (zh) 一种高速路堵车的判断方法和系统
Zhang et al. Study on the real-world emissions of rural vehicles on different road types
Mahesh et al. On-road remote sensing of vehicles in Dublin: Measurement and emission factor estimation
CN113158141B (zh) 基于大数据的新能源汽车超载检测方法
CN114936398A (zh) 一种基于车桥耦合及随机车辆荷载模型的荷载效应计算方法
Luo et al. Modeling the effect of bus stops on capacity of curb lane
CN113298320A (zh) 城市道路低碳交通运输的优化方法
Ye et al. Driving cycle electrification and comparison
CN107480353B (zh) 基于不同时段随机车流的双层悬索桥疲劳性能评估方法
CN111896264B (zh) 增程器用发动机的试验工况生成方法、装置及电子设备
CN112101749A (zh) 一种公共充电站桩碳减排量计算方法
CN115938155A (zh) 一种路侧停车位的智能检测方法
CN108491954B (zh) 一种私家车转换公交的控排匹配方法
Shahariar et al. Real-driving CO2, NOx and fuel consumption estimation using machine learning approaches

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
AD01 Patent right deemed abandoned

Effective date of abandoning: 20240426

AD01 Patent right deemed abandoned