一、城市机动车保有量与环境交通容量计算模式和因子的研究（论文文献综述）
刘佳豪[1]（2020）在《石家庄市城市道路交通排放对周边环境影响的研究》文中研究说明随着我国工业化、城市化进程地快速推进,城市机动车保有量急速攀升。居民在享受交通设施便利的同时,所受机动车排放污染的困扰也越来越重。《中国机动车管理年报》指出,当前道路移动源排放已成为我国空气污染的重要来源。2019年中共中央、国务院印发的《交通强国建设纲要》提出了倡导绿色低碳出行理念,统筹油、路、车治理,有效防治公路运输大气污染的要求。鉴于石家庄市空气质量越发严峻的现状,及时进行石家庄市城市道路交通排放对周边环境的影响分析在当前尤为重要。首先,本文以实际调研交通数据为基础,通过引用由VISSIM-MOVES模型建立的石家庄市典型交叉口及市区路段交通排放量清单,耦合CALPUFF污染源排放扩散模型对城市交叉口及路段交通排放的动态扩散特征进行研究。通过使用模型耦合后的研究方法,分析了石家庄市各类交通污染物的扩散特点。研究结果发现,在定性层面,一氧化碳和氮氧化物相较其它种类污染物扩散范围更大,且扩散过程中受风向、风速的影响明显;在数值层面,笔者从当前少有研究的个人角度出发分析得出:交通流高峰期间道路范围内环境各项指标浓度远大于周边居住环境,而日均浓度指标与之相反。其次,本文以Green-Shield线性交通流模型为基础,通过与MOVES排放因子、CALPUFF稀释因子联合建立了环境容许交通量计算模型。将新建立模型运用于对交叉口和路段环境容许交通量阈值的计算,进而评估实际交通量是否超过环境标准交通量限制。研究结果发现当前交通环境排放存在部分问题,交通排放使得整个大气环境承受了一定的压力。最后,本文针对交叉口及路段分别提出减排情景并以环境容许交通量为评价指标进行减排效果评价。结果显示,交叉口采取新能源替代减排措施后,各类污染物排放量有从10%到20%之间不同程度地减少,交叉口环境容许交通量指标增幅为26.5%,减排效果显着;路段采取AER情景减排措施后,各污染物总量都有不同程度减少、各道路实际交通量与环境容许交通量之差也明显提升。通过减排策略的研究,本文最终落脚于以环境条件为约束的交通管理政策建议,如新能源车辆替代传统能源车辆等。
向怡帆[2]（2020）在《基于汽车保有量和路网容量的城市停车供给预测模型研究》文中研究说明随着城市化进程不断加快,城市机动车数量快速增长,导致了严峻的城市停车问题。停车问题不仅会阻碍城市交通健康发展,也会影响居民出行的便捷程度。因此配置合理的停车供给数量,是解决城市停车问题的关键环节之一。本文基于城市汽车保有量与路网容量,建立城市停车供给预测模型,研究在合理满足城市汽车保有量的基本停车需求的同时,也能满足居民日常交通出行路网所产生的弹性停车需求,该研究具有重要的理论与现实意义。首先,对城市停车供给与需求相关基本理论进行分析,将城市停车供给分两大类,即基本停车供给与弹性停车供给;从五大方面对城市停车供给影响因素进行了分析,对现有的停车需求预测模型的原理与优缺点进行了总结。其次,建立了基于汽车保有量的城市基本停车供给预测模型;对城市汽车保有量影响因素进行了分析,利用灰色关联分析法计算出各影响因素与城市汽车保有量之间的关联度,根据影响因素的选取原则,选出符合条件的影响因素;对现有预测模型进行总结,采用支持向量机模型预测汽车保有量,考虑到传统的网格遍历法在确定SVM算法c,g参数时的局限性,引入改进灰狼算法对c,g参数进行寻优,利用IGWO-SVM算法对未来年机动车保有量进行预测,即得到了基于机动车保有量的基本停车供给预测结果。然后,建立了基于路网容量的城市弹性停车供给预测模型;利用时空消耗法对路网容量计算模型进行构建,分别从道路设施有效利用面积、路网有效运营时间、交通个体时空消耗三方面对模型修正系数进行确定,并建立了基于二次指数平滑法与灰色预测法的城市道路面积组合预测模型,将预测面积带入城市路网容量计算模型中,得到了路网容量预测模型;将路网预测容量作为约束条件,结合居民不同出行目的、研究区域交通组成、居民出行方式差异性,建立了城市停车供需关系模型,从而确定路网容量约束下的未来年城市弹性停车供给数量。最后,以德阳市旌阳区为例对模型进行实际运用与验证。选用SVM、PSO-SVM、GA-SVM、GWO-SVM、IGWO-SVM、非线性回归、BP神经网络算法分别对测试样本数据进行预测,得到IGWO-SVM算法预测精度最佳,并利用该算法预测出2020年德阳市旌阳区汽车保有量,即基本停车供给数量;利用时空消耗法与组合预测模型预测出旌阳区路网容量,并以该容量约束下的停车供需关系模型预测出2020年德阳市旌阳区弹性停车供给数量,最终得到停车供给预测总量,验证了本文构建的停车供给预测模型的科学性和合理性。本文基于城市汽车保有量与路网容量,建立了城市停车供给预测模型,从一定角度解决了城市基本停车供给问题与弹性停车供给问题,满足由汽车保有量和社会出行活动而产生的停车需求,为停车设施建设规划与停车政策制定提供了一定的依据。
王佳妮[3]（2019）在《湖南省机动车氮氧化物排放预测及控制对策研究》文中进行了进一步梳理城市进程的提速增加了机动车的保有量,也带来了诸多环境污染问题。目前,机动车氮氧化物的排放量占总的氮氧化物排放量的比例不断增加,各级政府虽然采取了一系列的措施来控制氮氧化物的排放量,但减排效果不明显。基于以上原因,研究区域内机动车氮氧化物的排放现状及减排对策对于提升氮氧化物的控制水平具有重要意义。本文主要研究内容如下:（1）基于湖南省现有的各类机动车数量,按照车型、燃料类型、排放标准分别分析了2018年湖南省机动车氮氧化物的排放量,分析结果表明了湖南省重型汽车、国I前汽车、柴油汽车三类汽车均为减排重点。国I前标准下的汽车保有量大,是减排重点。柴油汽车保有量虽然不大,但产生的NOX量占比却达到了66.2%,柴油车是不同燃料车下的减排重点。（2）依据灰色模型对湖南省不同类型的机动车的保有量进行了预测,未来三年,湖南省机动车总量增长率保持在10%以上,其主要增长为汽车。通过研究机动车排放因子的影响因素及程度、各类机动车的年平均行驶里程,得出重型载货汽车的排放因子影响最大,湖南省大型载客汽车和中型载货汽车的年均行驶里程较高。车速、车型、行驶状态影响了氮氧化物的排放量,车辆在加速状态下及车速超过50km/h时产生的氮氧化物最多。从2019年-2021年的NOX排放量逐渐增大,增长率降低,并且增长值不大,但NOX排放量基数大,也是不容忽视的,急需加大力度减排。（3）基于排放因子及线性回归两种方法进行了湖南省机动车氮氧化物的排放量预测,得到未来三年湖南省机动车氮氧化物的排放量呈现出逐步上升的趋势,采用基于排放因子下的模型进行氮氧化物的排放量预测更可靠。利用蒙特卡罗模型和箱式模型分别对排放量清单的不确定性及大气环境承载力进行了分析,得出年均行驶里程的不确定性是导致机动车氮氧化物排放量结果不确定性的主导因素,中型载货车年平均行驶里程是NOX污染物不确定性主要来源。湖南省2018年-2021年间NOX的排放量均超过了环境承载容许值。（4）设计了三种减排情景,提出了减排的关键点和减排对策。三种减排情景中,以提高机动车排放标准减排效果最佳,鼓励优先使用公共交通情景减排效果最差。可从提高机动车排放标准及淘汰黄标车入手,同时兼顾优化和完善交通设施。本文研究的内容有助于推动湖南省实现“十三五”总量减排目标,从而更好的改善空气质量,同时对湖南省机动车尾气污染专项整治工作提供了参考。
黄佳宇[4]（2019）在《基于换乘衔接优化的历史城区交通系统协调发展研究》文中进行了进一步梳理随着城市化进程不断加速,机动化水平不断提高,机动车保有量与日俱增,导致城市交通系统的压力不断加大。而历史城区往往处于城市中特殊的地理区位,面临着内部道路网密度低、停车供给不足、公交服务水平低等问题。同时,历史城区的保护要求往往也制约着交通发展,难以通过大规模的交通设施建设解决问题。因此,如何协调历史城区交通系统的发展关系,实现交通系统整体服务能力的最大化,成为值得研究的重要问题。历史城区交通系统的协调发展受诸多因素影响,其中交通换乘衔接体系是影响各交通系统协调发展的一个关键环节。本文围绕交通换乘衔接体系对历史城区交通系统协调发展的影响开展研究,选择交通系统容量和交通可达性作为交通系统整体服务能力的表征指标,用于评估历史城区交通系统协调发展水平;在此基础上,研究了换乘衔接体系配置优化方法。论文主要研究内容:（1）在分析历史城区主要交通特征的基础上,从不同视角对历史城区交通系统构成和相互关系进行分析。分别从动-静态交通系统、个体-公共交通系统、非机动化-机动化交通系统、内-外交通系统等角度分析了历史城区交通系统的相互关系和实现协调发展的关键之处,并系统分析了交通换乘衔接体系对各类交通系统协调发展的影响特征。（2）研究了历史城区交通系统容量测算和评估方法。历史城区交通系统容量的形成受各交通子系统的相互作用关系影响,在计算了个体交通、公共交通、动态交通、静态交通等各子系统交通容量的基础上,考虑各交通系统的竞争、协作、制约关系,提出了交通系统总体容量的测算和评估方法,并以扬州市历史城区为例进行了实证研究。（3）研究了历史城区交通可达性的测算和评估方法。在综合分析现有可达性测算方法的基础上,结合历史城区交通方式之间相互协作、竞争关系,建立了基于换乘衔接的历史城区交通可达性指标,以评估出行服务连续性特征。在可达性指标的基础上,考虑公共交通和个体交通方式之间相互竞争的特征,提出历史城区交通可达性差异指数,并给出相应的计算方法,可用于评估交通方式之间协作和竞争关系,最后以扬州市历史城区为对象进行了实证研究。（4）提出了历史城区交通换乘衔接体系配置优化方法。以历史城区交通系统协调发展为目的,研究构建历史城区换乘衔接体系配置优化模型。模型中考虑了个体连续出行过程中的广义费用,反映了交通容量限制和交通可达性对路径选择的影响。模型以个体广义出行总费用最小为优化目标,优化历史城区换乘衔接站点配置,并采用遗传算法进行求解。最后,以算例分析验证了优化方法的适用性,可为历史城区换乘衔接站点的布局优化提供指导。
张琳玲[5]（2019）在《碳减排目标下城市交通出行结构优化与调控研究》文中提出随着社会经济快速发展和城市机动化水平不断提高,城市交通碳排放问题日益凸显。不同交通出行方式在能耗和碳排放方面存在很大差异,交通出行结构是影响城市交通碳排放的关键因素。交通部门作为主要的低碳减排部门,在不断完善城市交通功能、满足居民主要出行需求的同时,有责任推动城市交通系统创新发展,在城市交通出行结构优化基础上向高效、低碳的现代化城市交通体系转型。如何在保障居民出行需求的基础上,改善城市交通发展方式,降低高碳排放出行结构比例,引导城市交通低碳发展是一个有待研究的重要议题,也是城市低碳建设面临的一个严峻挑战。基于碳减排目标下城市交通出行结构优化模型、实现路径与调控政策展开研究,从城市交通发展模式演变过程出发,剖析了城市交通系统内部构成及其与外部系统的交互关系,基于多目标规划思想构建了碳减排目标下城市交通出行结构优化模型,该模型适用于不同城市出行结构优化研究,具有很强的普适性。同时该模型综合考虑了城市交通系统、经济系统、社会系统、环境系统、资源系统以及政策系统的协调发展,创建了碳减排、外部成本、能源消耗、财政补贴、路网效率、出行成本和出行品质7个目标函数。在此基础上,分别从碳减排目标和碳减排满意度两个角度分析城市交通出行结构优化的碳减排效果,既从绝对量上直观分析了城市出行结构优化可以实现的碳减排目标,又从相对量上客观分析了不同交通条件和外部环境下城市交通碳减排目标实现的难易程度,有助于城市了解自身碳减排潜力,进而制定合理的交通碳减排目标。紧接着,从交通管理、交通资源、交通技术和土地利用四个方面设计城市交通出行结构优化路径,并量化分析各类优化路径的优化效果,最终确定了碳减排目标下城市交通出行结构优化的最佳优化路径,并刻画了碳减排目标下城市交通出行结构的动态优化过程。进一步地,在各类优化路径政策需求分析基础上,采用倒逼思路设计了碳减排目标下城市交通出行结构优化政策体系,结合政策效果量化分析,基于优化效果倒推政策调控内容、实施次序以及实施力度,该政策设计思路保证了碳减排目标下交通出行结构优化政策体系的科学性和有效性。最后以上海市为例进行了案例分析,并提出了碳减排目标下城市交通出行结构优化的若干针对性政策建议,为促进城市低碳交通发展提供借鉴。主要内容及结论总结如下:（1）碳减排目标下城市交通出行结构优化模型构建。分别选取交通碳排放、外部成本、能源消耗、出行成本、路网效率和出行品质为城市交通出行结构优化目标,从交通供给因素、交通需求因素和外部环境因素三个方面选择城市交通出行结构优化影响因素,构建了碳减排目标下城市交通出行结构优化模型,并将该模型转化为满意度函数模型,当各优化目标满意度之和最大时对应的出行结构为城市交通出行结构最优值。目标满意度越高,表示在当前交通条件和外部环境下,该目标实际值距离最优值越近,则可以认为在城市系统发展过程中对该目标发展的关注度越高。（2）城市交通碳减排潜力分析。碳排放满意度提高会分别引起其他优化目标满意度不同程度变化。研究结果显示,城市在不改变现有交通条件前提下,即各个交通参数不变,仅通过调整城市出行结构来实现交通碳减排目标的难度比较大,只有在资源有效配置、交通技术进步以及城市科学规划的前提下,通过改善现有的交通环境,在交通参数调整的基础上优化城市交通出行结构,才能保证实现碳减排目标的同时尽可能不损失其他目标满意度。（3）以上海市为例对碳减排目标下城市交通出行结构实际值与最优值进行对比分析。可以发现,2017年上海市轨道交通最优比例是61.75%,显着高于实际比例34.17%;地面公交最优比例19.73%,略低于实际出行比例21.26%;出租车最优出行比例是4.21%,低于实际出行比例10.85%;私家车最优比例是14.31%,显着低于实际比例33.72%。因此,轨道交通应该成为上海市主导交通方式,私家车出行比例需要大幅降低,地面公交应该尽量保持现有出行水平,出租车出行比例则需小幅下调。对应碳排放目标值变动结果显示,在上海市现有城市交通环境下,对城市交通系统进行结构性调整,可以实现47.62%的交通碳减排目标。此外,各目标满意度结果显示,上海城市交通发展过程中受微观个体出行体验的影响最大,包括舒适度和出行成本,同时财政补贴对城市交通出行结构形成也起到关键作用,而对碳排放和能源消耗的重视程度不够。（4）以上海市为例进行碳减排目标下城市交通出行结构优化路径分析。通过对比分析各类优化路径的优化效果发现,优化效果最好的三种优化方式分别是交通管理和交通资源同时调控（G&Z）、交通管理和土地利用同时调控（T&G）以及单一的交通管理参数变动（G）,这三类优化方式的碳减排目标可分别达到27.85%,27.75%和23.78%。从交通参数类型上看,交通管理类参数对上海城市交通出行结构和碳排放优化效果最好,交通管理参数应该成为城市交通出行结构优化的重点调控对象。此外,全因素优化路径（T&G&J&Z）的优化效果最差,反而增加了8%的碳排放量,这意味着多种交通政策同时实施的优化方式很可能会抵消部分政策优化效果。（5）以上海市为例进行碳减排目标下城市交通出行结构调控政策体系设计。上海城市出行结构优化结果显示,扩大公共交通规模,提高个体机动化出行门槛是交通政策主要调控内容,其中交通管理类和交通资源类调控政策应该予以优先实施,交通技术和土地利用优化路径必须超前规划、长期实施。通过以公共交通运营线路调整政策为例的交通政策效果量化分析,可以发现公共交通运营线路调整政策对上海城市出行结构及碳减排目标有显着的优化效果,且优化效果随着公交线路增长幅度呈“S”型变化,最佳的政策实施力度是将公共交通运营线路规模提高15%-20%左右,在这个政策调控区间内,既可以促进上海城市出行结构显着优化并实现20%的碳减排目标,又能保证交通资源得到充分利用。
高勇[6]（2019）在《城市机动车保有量预警模型研究》文中指出改革开放以来,城市化进程不断加快,人民生活水平随之提高,城市机动车保有量急剧攀升,但城市道路资源增长缓慢,跟不上机动车保有量的发展,导致城市道路不堪重负,引发一系列城市交通问题。为缓解这些交通问题,迫切需要建立一个科学、有效的城市机动车保有量预警模型,使城市机动车保有量增长与道路资源增长相匹配,本文研究具有重要现实意义。本文首先给出了预警的定义,阐述了城市机动车保有量预警模型的意义,分析了预警模型的两大影响因素,即城市机动车保有量和城市路网机动车容量;并从社会经济、人口数量、道路资源、公共交通及汽车产业政策五个方面,进一步分析了城市机动车保有量的影响因素;从道路条件及交通条件,分析了城市路网机动车容量的影响因素。其次,利用灰色关联度法对机动车保有量影响因子进行了选取,构建了基于模糊多元回归的城市机动车保有量预测模型,分别选取了三角形分布与正态分布两种不同的隶属度函数进行计算及检验。然后,利用二维时空消耗法,建立了城市路网机动车容量计算模型,分别从城市有效道路面积、道路有效运营时间及交通个体平均时空消耗三方面对模型参数进行了标定,并引入二次指数平滑法建立了城市道路总面积预测模型。接着,基于城市路网交通饱和度概念,构建了城市机动车保有量预警模型,提出了城市机动车运行量的计算方法,根据路网交通饱和度不同划分预警等级,给出了相关机动车发展控制策略建议。最后,以苏州市为例,根据苏州市2000-2017年的相关统计数据,预测出2018年的城市机动车保有量及路网机动车容量,计算出苏州市路网交通饱和度,确定了苏州市机动车保有量预警等级,判断苏州市未来出现严重交通问题的可能性,给出苏州市机动车发展管控具体措施。案例结果表明本文构建的预警模型具有一定的合理性和指导作用。本文基于模糊多元回归与二维时空消耗法建立了城市机动车保有量预警模型,确定城市路网交通饱和度,给出城市未来年的机动车保有量预警级别,为完善城市道路交通管理理论奠定了一定的基础。
高雅婷[7]（2019）在《城市道路交通系统演化下路网容量及其应用研究》文中提出城市中汽车的大量涌现,人口的大量聚集,居民出行总量大幅增长,机动车出行比例迅速上升,使得城市交通问题越来越复杂,矛盾越来越尖锐。城市道路交通与居民出行息息相关,“牵一发而动全身”,城市道路交通问题若不加以控制,城市道路交通系统将朝着混乱无序方向发展,最终导致系统走向崩溃瓦解。城市道路网作为城市道路交通系统中的重要组成部分,其规模的合理性是制定科学有效的交通管理政策、充分发挥道路网功能的基础。路网容量是反映其规模合理性的重要指标之一,准确的把握路网容量有利于城市交通的有效管理。复杂性科学在路网结构的研究应用较为广泛,但在路网容量相关方面研究甚少。本文以城市道路网为研究对象,利用自组织理论研究城市道路交通系统演化过程并研究演化过程中的路网容量,从而丰富了复杂性科学在交通领域的应用。具体研究内容如下。首先,从自组织理论出发研究城市道路交通系统演化过程。开放系统、远离平衡态、非线性相互作用和涨落普遍存在等特征是系统演化的必要条件。系统演化机制包括自组织和复合演化机制,由此本文分别建立系统自组织演化模型和供需协同演化模型。对于城市道路交通系统演化模式,先从道路网密度、道路面积率和路网容量三个参数说明供给合理性,再利用多元回归分析法预测系统演化发展未来的交通量。根据城市道路供需匹配指数获得城市道路交通系统演化发展模式:供需追随型——小汽车交通发展模式、供需超前型——公共交通发展模式、供需引导型——混合交通发展模式。然后,本文构建双层规划模型作为路网容量求解模型。考虑了城市道路交通系统内外部影响、交通个体的随机路径选择行为、路段饱和度等影响因素,进而讨论路网容量双层规划的计算模型,同时修正模型并给出求解步骤。最后,本文选取长沙市作为实证对象来构建模型,概述长沙市路网发展状况、总结路网在宏观、中观及微观层面存在的问题。同时,确定长沙市城市道路交通系统的慢弛豫变量有市区人口、机动车保有量、道路长度和道路面积,通过MATLAB软件仿真解释系统在不同他组织力作用下的供需状态以及对应的交通发展模式。从路网密度、道路面积率的统计分析得知长沙市这两个指标未达到合理值,运用多元线性回归模型预测长沙市2018-2022年的交通出行需求。运用Trans CAD软件结合双层规划模型计算长沙市路网容量值,将该值应用到城市道路供需匹配指数计算中,得到长沙市2018-2022年的道路交通系统的发展模式是由混合交通模式向小汽车交通模式发展。对实证研究的系统演化发展和供需合理性结果综合分析,并提出促进长沙市城市道路交通系统有序发展的措施与建议。
段亚琼[8]（2019）在《低碳出行导向下的西安市建成区土地集约使用机制与优化研究》文中指出建成区作为我国城市用地存量控制的主要区域,在其更新改造过程中存量与增量的协同关系是当前研究的核心问题之一。近年来随着城市机动化水平的提升,建成区面临着严重的交通供需矛盾问题,尤其是大中城市建成区“越开发、越拥堵”现象日益严重。然而,我国大多数城市建成区现有土地资源相对有限、可改造程度低、道路交通设施发展空间受限,而选择低碳出行方式以及土地的高效集约使用对解决建成区特征背景下的交通供需矛盾问题有着重要的贡献。因此,开展低碳出行导向下的建成区土地集约使用机制与优化研究,对建成区更新改造中实现存量与增量的协同具有十分重要的现实意义。本文运用多学科理论与方法,以西安市建成区为研究区域,以土地的总量、存量和余量为边界约束条件,从多出行方式、多空间尺度及多指标维度出发,探寻低碳出行与土地集约使用协调的一致性,理清建成区居民出行的时空行为特征与土地使用特征之间的作用关系,揭示低碳出行导向下的建成区土地集约使用运行机制并创建优化理论模型,完成对土地集约使用控制指标的优化测算并制定相应的土地集约使用优化策略。首先,通过分析总结居民出行方式与土地使用的互动关系、低碳出行以及建成区土地集约使用的相关研究成果及未来的研究方向,为本文写作寻找突破口。其次,从“居民出行时空行为”和“土地使用”两个维度出发,通过多源异构数据挖掘西安市建成区居民出行的时空行为特征及土地使用特征。第三,通过低碳出行指标与建成区土地使用特征指标之间的相关性分析确定土地集约使用特征指标,并明确不同出行方式导向下的低碳出行配比模式。第四,结合数据相关性统计分析,从供需平衡约束机制、影响约束途径及影响约束层级三个方面揭示低碳出行导向下的西安市建成区土地集约使用的运行机制,并阐明机制的运行方式。第五,在对现有模型进行总结优化的基础上,构建适用于不同空间层次的低碳出行导向下的西安市建成区土地集约使用优化模型。第六,运用优化模型计算不同空间层次的土地集约使用特征指标优化结果,同时基于低碳出行对西安市建成区土地使用集约度进行校核与反馈分析并提出优化策略。研究成果可为低碳出行导向下的建成区土地集约使用的时空机制揭示提供理论和技术方法,搭建一套不同低碳出行方式引导下的西安市建成区土地集约使用指标体系,最终建立起一套科学有效的数学关系模型,推导出一套适用于西安市建成区不同空间层次的土地使用指标优化区间,为建成区土地集约使用研究提供直接量化的依据,也将为我国建成区土地使用的更新改造建设提供具体的技术支持,提高规划建设的科学性与可操作性。
张家祺,杨宏业,王葆元,富宏,高菽晨[9]（2018）在《基于大数据的呼和浩特交通拥堵状态分析及对策研究(下)》文中研究说明随着我国城镇化进程的加快及人民生活水平的不断提高,城市交通拥堵问题日渐凸显.呼和浩特作为内蒙古自治区的首府城市,也同样面临着这个问题.本文以数据为基础,对多个城市道路交通容量进行计算,与实际机动车保有量进行对比,为管理部门决策提供参考.
陈许冬[10]（2018）在《考虑空气污染物排放控制的动态交通分配理论方法研究》文中指出青山绿水即是金山银山,可持续发展已上升成为国家战略。交通作为重要的大气污染来源之一与环境空气质量息息相关。城市交通与环境的和谐发展,成为各地区在城市发展中不可回避的重要问题。居民对环境及健康的重视程度越来越高,居民的出行不仅仅考虑出行方式的费用,还考虑时间、舒适及环境因素。本文是综合考虑交通的污染物排放控制,对动态交通分配相关的理论进行研究和探讨,为绿色交通的发展提出部分理论上的支持,具有较强的理论价值和实际应用价值。本文依托车载尾气排放测试设备及便携式颗粒物测试设备,收集了小型汽车及公交车、各种类型道路上及道路周边的气体及颗粒物排放数据。并通过文献搜索及城市相关部门数据收集,研究了污染物浓度与健康效应关系,依托实际数据估算污染物导致的额外健康损失。通过建立数学模型及结构优化,对基于环境交通容量模型以及在动态交通分配领域中的应用进行研究。利用大气污染物浓度与疾病发生率的关系,建立了污染物相对风险度与超额疾病率的关系。基于大气环境容量理论、交通流理论研究提出了综合考虑健康损失、环境空气质量标准等条件的基于健康的环境交通容量定义。建立路段污染物源强与交通流量的关系,在污染物扩散模型下,建立以污染物吸入因子、环境质量浓度及物理通行能力为约束的模型。当机动车交通量较小时,道路步行者及非机动车出行者吸入因子占比超过60%。环境交通容量不仅仅受到机动车交通量影响,还受到交通结构的影响。利用行车线源和怠速线源来共同分析交叉口区域的污染物浓度。建立以了交叉口区域污染物环境质量标准、交叉口通行能力、延误水平、吸入因子为约束的交叉口环境交通容量。信号交叉口的环境交通容量受到选择的污染物类别以及吸入因子等影响。探讨了当基于健康的环境交通容量等于实际物理道路容量,以动态交通分配中的动态用户平衡配流则仅需考虑出行时间阻抗,当基于健康的环境交通容量小于实际实际物理容量时,则出行者进行路径选择时需要考虑具有健康损失的阻抗。最后依托道路网络,给出算例研究,证实模型具有较好的应用性,可以为实际绿色交通控制措施及动态交通分配理论研究提供支撑。
二、城市机动车保有量与环境交通容量计算模式和因子的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、城市机动车保有量与环境交通容量计算模式和因子的研究（论文提纲范文）
（1）石家庄市城市道路交通排放对周边环境影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 排放清单的研究综述 |
| 1.2.2 CALPUFF扩散分布的研究 |
| 1.2.3 机动车环境容许量的研究 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 研究区域交通排放清单 |
| 2.1 研究区域基本概况 |
| 2.1.1 石家庄市交通状况 |
| 2.1.2 石家庄市大气质量状况 |
| 2.2 研究数据获取 |
| 2.2.1 路网交通流量数据 |
| 2.2.2 研究区域地理数据 |
| 2.2.3 研究区域气象数据 |
| 2.3 路网排放清单获取 |
| 2.3.1 交叉口排放清单 |
| 2.3.2 路段排放清单 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 路网交通排放扩散模拟与分析 |
| 3.1 CALPUFF模型基本理论 |
| 3.1.1 CALPUFF模型简介 |
| 3.1.2 路网扩散模型运行 |
| 3.2 交叉口交通排放扩散结果分析 |
| 3.2.1 交通系统层面扩散特征分析 |
| 3.2.2 个人层面暴露程度分析 |
| 3.3 路段交通排放扩散结果分析 |
| 3.3.1 快速路扩散结果分析 |
| 3.3.2 非快速路扩散结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 环境容许交通量研究 |
| 4.1 环境容许交通量基本理论 |
| 4.1.1 内涵及分类 |
| 4.1.2 特性 |
| 4.1.3 影响因素分析 |
| 4.2 环境容许交通量模型 |
| 4.2.1 容许交通量约束条件 |
| 4.2.2 容许交通量与交通流的关系 |
| 4.2.3 容许交通量与时间的相关性 |
| 4.2.4 容许交通量模型运算法则构建 |
| 4.3 容许交通量研究 |
| 4.3.1 交叉口容许交通量计算 |
| 4.3.2 路段容许交通量计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 减排策略研究 |
| 5.1 减排情景确定 |
| 5.2 减排效果评价 |
| 5.2.1 交叉口减排效果 |
| 5.2.2 路段减排效果 |
| 5.3 环境条件约束下的交通管理政策建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录 A 附表 |
| 附录 B 儒略日和公历日期格式转换程序 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 个人简历 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
（2）基于汽车保有量和路网容量的城市停车供给预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 主要研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文主要研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 第二章 城市停车供需相关理论分析 |
| 2.1 停车供需相关理论介绍 |
| 2.1.1 停车需求分析 |
| 2.1.2 停车供给分析 |
| 2.2 城市停车供给影响因素分析 |
| 2.2.1 机动车保有量 |
| 2.2.2 路网容量 |
| 2.2.3 交通管理政策 |
| 2.3 停车需求预测方法比较分析 |
| 2.3.1 停车需求总量预测模型 |
| 2.3.2 基于用地规模的停车需求模型 |
| 2.3.3 基于车辆出行吸引的停车预测模型 |
| 2.3.4 交通量-停车需求方法 |
| 2.3.5 基于小汽车保有量发展趋势的停车需求预测模型 |
| 2.3.6 现有停车需求预测模型优缺点分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于汽车保有量的基本停车泊位供给预测模型 |
| 3.1 城市汽车保有量影响因素分析与预测方法 |
| 3.1.1 城市汽车保有量影响因素分析 |
| 3.1.2 主要预测模型性能分析 |
| 3.2 支持向量机(SVM)理论 |
| 3.2.1 支持向量分类机(SVC) |
| 3.2.2 支持向量回归机(SVR) |
| 3.2.3 核函数 |
| 3.3 改进灰狼算法(IGWO)优化SVM预测模型 |
| 3.3.1 灰狼算法(GWO)原理 |
| 3.3.2 差分进化算法(DE)原理 |
| 3.3.3 IGWO-SVM预测模型的构建 |
| 3.4 基于IGWO-SVM算法的基本停车泊位供给预测模型建立 |
| 3.4.1 城市汽车保有量影响因子关联度分析 |
| 3.4.2 模型建立过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于路网容量的城市弹性停车泊位供给预测模型 |
| 4.1 基于时空消耗法的城市路网容量计算模型 |
| 4.1.1 道路设施有效利用面积 |
| 4.1.2 路网有效运营时间 |
| 4.1.3 交通个体时空消耗 |
| 4.1.4 基于时空消耗法的城市路网容量计算模型 |
| 4.2 城市路网容量预测模型 |
| 4.2.1 基于指数平滑法的城市道路面积预测 |
| 4.2.2 基于灰色预测模型的城市道路面积预测 |
| 4.2.3 基于组合预测模型的城市道路面积预测 |
| 4.2.4 城市路网容量预测模型 |
| 4.3 基于路网容量的城市弹性停车泊位供给预测模型 |
| 4.3.1 城市停车泊位供给与路网容量的关系 |
| 4.3.2 基于路网容量的城市弹性停车泊位供给预测模型构建 |
| 4.3.3 考虑居民出行方式对模型进行优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实例应用分析 |
| 5.1 德阳市旌阳区介绍 |
| 5.2 基于汽车保有量的德阳市旌阳区基本停车泊位供给预测 |
| 5.2.1 旌阳区汽车保有量影响因子选取 |
| 5.2.2 旌阳区汽车保有量预测及七种模型预测结果比对 |
| 5.3 基于路网容量的德阳市旌阳区弹性停车泊位供给预测 |
| 5.3.1 基于时空消耗法的旌阳区路网容量计算 |
| 5.3.2 基于组合预测模型的旌阳区道路总面积预测 |
| 5.3.3 旌阳区路网容量预测 |
| 5.3.4 基于路网容量的旌阳区弹性停车泊位供给预测 |
| 5.3.5 三种模型预测结果比较 |
| 5.4 区域停车管理策略建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究成果及创新点 |
| 6.1.1 论文主要研究成果 |
| 6.1.2 论文创新点 |
| 6.2 展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的论文及学术成果 |
（3）湖南省机动车氮氧化物排放预测及控制对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外文献评价 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线方法 |
| 第2章 机动车氮氧化物相关理论基础 |
| 2.1 机动车及其排放物概述 |
| 2.1.1 机动车分类 |
| 2.1.2 机动车尾气污染物的成分及危害 |
| 2.2 机动车氮氧化物的相关技术 |
| 2.2.1 NOX生成机理 |
| 2.2.2 机动车氮氧化物的排放特征 |
| 2.2.3 NOX的控制技术 |
| 2.3 机动车氮氧化物排放预测理论依据 |
| 2.3.1 城市交通容量 |
| 2.3.2 城市的交通承载力 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 湖南省机动车氮氧化物排放现状 |
| 3.1 湖南省概况 |
| 3.2 湖南省机动车保有量概况 |
| 3.3 湖南省机动车氮氧化物排放现状 |
| 3.3.1 按车型划分的氮氧化物排放量 |
| 3.3.2 按燃料类型划分的氮氧化物排放量 |
| 3.3.3 按排放标准阶段划分的氮氧化物排放量 |
| 3.4 湖南省机动车氮氧化物排放控制存在的问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 湖南省机动车氮氧化物排放总量预测 |
| 4.1 湖南省机动车保有量预测 |
| 4.1.1 预测方法 |
| 4.1.2 机动车保有量预测结果 |
| 4.2 湖南省机动车氮氧化物排放量研究 |
| 4.2.1 机动车排放因子的影响因素 |
| 4.2.2 机动车尾气综合排放因子研究 |
| 4.2.3 机动车行驶特征及行驶里程 |
| 4.2.4 基于排放因子下的湖南省机动车氮氧化物排放量预测 |
| 4.2.5 基于线性回归模型下的湖南省机动车氮氧化物排放量预测 |
| 4.3 总量排放清单不确定性分析 |
| 4.4 湖南省道路交通的大气环境承载力研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 湖南省机动车氮氧化物排放控制对策 |
| 5.1 湖南省机动车氮氧化物减排情景效果设计与分析 |
| 5.1.1 减排情景预测设置 |
| 5.1.2 减排效果及其评价 |
| 5.2 湖南省机动车氮氧化物排放控制措施 |
| 5.2.1 机动车保有量总量控制措施 |
| 5.2.2 机动车年均行驶里程控制措施 |
| 5.2.3 机动车平均排放因子控制措施 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于换乘衔接优化的历史城区交通系统协调发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 现有研究成果总结 |
| 1.3 研究对象的界定及研究内容 |
| 1.3.1 研究对象的界定 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 历史城区交通协调与换乘衔接特征分析 |
| 2.1 历史城区主要交通特征 |
| 2.2 历史城区交通系统协调关系分析 |
| 2.2.1 交通系统的组成关系分析 |
| 2.2.2 交通协调关系分析 |
| 2.3 换乘衔接对历史城区交通系统协调的影响 |
| 2.3.1 对动态交通与静态交通系统的影响 |
| 2.3.2 对个体交通与公共交通系统的影响 |
| 2.3.3 对机动化与非机动化交通系统的影响 |
| 2.3.4 对内部交通与外部交通系统的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于换乘衔接的历史城区交通系统容量评估 |
| 3.1 历史城区交通系统容量的内涵 |
| 3.2 历史城区交通系统容量测算思路 |
| 3.3 历史城区交通系统容量测算方法 |
| 3.3.1 基于道路网的个体机动车交通容量测算方法 |
| 3.3.2 基于停车设施的个体机动车交通容量测算方法 |
| 3.3.3 基于容量约束的个体机动化交通容量测算方法 |
| 3.3.4 公共交通容量测算方法 |
| 3.3.5 竞争关系下交通系统容量测算方法 |
| 3.4 历史城区交通系统容量测算流程 |
| 3.5 扬州市历史城区交通系统容量测算实证研究 |
| 3.5.1 基于道路网个体机动车交通容量的测算 |
| 3.5.2 基于停车设施的个体机动车交通容量测算 |
| 3.5.3 基于容量约束的个体机动化交通容量测算 |
| 3.5.4 公共交通容量测算 |
| 3.5.5 竞争关系实际交通系统容量测算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于换乘衔接的历史城区交通可达性评估研究 |
| 4.1 研究思路 |
| 4.2 交通可达性测算方法比较分析 |
| 4.3 历史城区各交通方式可达性测算方法 |
| 4.4 面向历史城区交通方式协调的可达性评估指标 |
| 4.4.1 可达性差异指数 |
| 4.4.2 个体交通可达性 |
| 4.4.3 公共交通可达性 |
| 4.5 历史城区换乘衔接体系对交通可达性的影响 |
| 4.5.1 对个体交通可达性影响 |
| 4.5.2 对公共交通可达性影响 |
| 4.5.3 对可达性差异指数的影响 |
| 4.6 扬州市历史城区交通可达性评估实证研究 |
| 4.6.1 基于不同出行链的时间消耗分析 |
| 4.6.2 起迄点之间的交通可达性分析 |
| 4.6.3 区域之间的交通可达性分析 |
| 4.6.4 小汽车与公共交通可达性对比分析 |
| 4.6.5 可达性差异指数分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 面向历史城区交通协调的换乘衔接体系配置优化 |
| 5.1 问题概述 |
| 5.1.1 优化的主要对象 |
| 5.1.2 优化的主要内容 |
| 5.1.3 约束条件 |
| 5.2 优化目标分析 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.3.1 模型假设 |
| 5.3.2 出行选择分析 |
| 5.3.3 模型表达式 |
| 5.4 模型求解方法 |
| 5.5 算例及模型应用 |
| 5.5.1 问题描述 |
| 5.5.2 模型参数 |
| 5.5.3 计算结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要成果与结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
| 附录Ⅱ |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和主要科研情况 |
（5）碳减排目标下城市交通出行结构优化与调控研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究对象与内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 城市交通发展研究相关理论 |
| 2.2 城市交通碳排放相关研究 |
| 2.3 城市交通出行结构优化相关研究 |
| 2.4 文献述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 碳减排目标下城市交通出行结构优化模型研究 |
| 3.1 城市交通系统概述 |
| 3.2 碳减排目标下城市交通出行结构优化影响因素 |
| 3.3 碳减排目标下城市交通出行结构优化概念模型 |
| 3.4 碳减排目标下城市交通出行结构优化模型设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 碳减排目标下城市交通出行结构优化路径研究 |
| 4.1 碳减排目标下城市交通出行结构优化思路分析 |
| 4.2 碳减排目标下城市交通出行结构受各类因素调控作用分析 |
| 4.3 碳减排目标下城市交通出行结构优化动态路径分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 碳减排目标下城市交通出行结构优化政策研究 |
| 5.1 交通政策梳理 |
| 5.2 交通政策对碳减排目标下城市交通出行结构调控作用分析 |
| 5.3 碳减排目标下城市交通出行结构优化政策设计思路 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 案例分析：上海市碳减排目标下城市交通出行结构优化及政策设计 |
| 6.1 上海城市交通发展现状及演变历程 |
| 6.2 上海市碳减排目标下城市最优交通出行结构分析 |
| 6.3 上海城市交通碳减排潜力分析 |
| 6.4 上海市碳减排目标下城市交通出行结构优化路径设计 |
| 6.5 上海市碳减排目标下城市交通出行结构优化路径效果分析 |
| 6.6 上海市碳减排目标下城市交通出行结构优化调控政策分析 |
| 6.7 上海市碳减排目标下交通出行结构出行优化的政策体系设计 |
| 6.8 上海城市交通政策效果量化分析——以公共交通运营线路调整政策为例.. |
| 6.9 政策建议 |
| 6.10 本章小结 |
| 7 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）城市机动车保有量预警模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状存在的问题 |
| 1.3 论文研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 论文研究的主要内容 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 |
| 第二章 城市机动车保有量预警及影响因素分析 |
| 2.1 预警模型的定义 |
| 2.2 城市机动车保有量预警模型影响因素分析 |
| 2.2.1 城市机动车保有量影响因素分析 |
| 2.2.2 城市路网机动车容量影响因素分析 |
| 2.3 预警模型边界条件分析 |
| 2.3.1 适用对象分析 |
| 2.3.2 假定条件分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊多元回归的城市机动车保有量预测模型 |
| 3.1 城市机动车保有量影响因子的选取 |
| 3.1.1 机动车保有量影响因子的预选取 |
| 3.1.2 机动车保有量影响因子的关联度分析 |
| 3.1.3 机动车保有量影响因子选取原则 |
| 3.2 基于模糊多元回归的城市机动车保有量预测建模 |
| 3.2.1 机动车保有量预测的多元回归模型 |
| 3.2.2 基于模糊多元回归的机动车保有量预测模型 |
| 3.3 模糊多元回归模型求解与结果分析 |
| 3.3.1 样本容量估计 |
| 3.3.2 训练样本预处理 |
| 3.3.3 模型的求解结果分析 |
| 3.3.4 求解结果的转化和评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于时空消耗的城市路网机动车容量预测模型 |
| 4.1 基于时空消耗的城市路网机动车容量计算建模 |
| 4.1.1 城市有效道路面积S_(有效) |
| 4.1.2 道路有效运营时间T_(有效) |
| 4.1.3 交通个体平均时空消耗C_(有效) |
| 4.1.4 基于时空消耗的路网机动车容量计算模型 |
| 4.2 城市路网机动车容量的预测模型 |
| 4.2.1 基于指数平滑法的道路面积预测 |
| 4.2.2 路网机动车容量的预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 城市机动车保有量预警建模及控制策略研究 |
| 5.1 预警模型建立步骤 |
| 5.2 预警模型警情体系的建立 |
| 5.2.1 警情的基本概念 |
| 5.2.2 预警指标的确定 |
| 5.2.3 警情指数计算 |
| 5.2.4 城市机动车保有量警情体系设计 |
| 5.3 机动车发展与控制策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 实例应用分析 |
| 6.1 苏州市简介 |
| 6.2 苏州市机动车保有量的预测 |
| 6.2.1 机动车保有量影响因子的选取 |
| 6.2.2 机动车保有量预测模型建模 |
| 6.2.3 训练样本预处理 |
| 6.2.4 机动车保有量模型求解与结果分析 |
| 6.2.5 模糊多元回归与其他算法的比较 |
| 6.3 苏州市路网机动车容量的预测 |
| 6.3.1 苏州市路网机动车容量计算模型建模 |
| 6.3.2 苏州市道路总面积预测 |
| 6.3.3 苏州市路网机动车容量预测 |
| 6.4 苏州市机动车保有量警情确定 |
| 6.4.1 机动车保有量警情指数计算 |
| 6.4.2 机动车保有量警情分析 |
| 6.5 相关管理控制策略 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文主要研究成果及创新点 |
| 7.1.1 论文主要研究成果 |
| 7.1.2 创新点 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、攻读学位期间发表的论文 |
| 二、攻读学位期间参与的科研项目 |
（7）城市道路交通系统演化下路网容量及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 主要研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 基础理论与方法 |
| 2.1 自组织理论 |
| 2.1.1 自组织概念 |
| 2.1.2 自组织理论内涵 |
| 2.1.3 自组织与他组织 |
| 2.2 路网容量理论方法 |
| 2.2.1 路网容量概述 |
| 2.2.2 路网容量算法理论 |
| 2.2.3 路网容量计算方法 |
| 2.3 其他相关理论与方法 |
| 2.3.1 供需平衡理论 |
| 2.3.2 役使原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 城市道路交通系统演化研究 |
| 3.1 城市道路交通系统自组织演化机制 |
| 3.1.1 系统自组织演化条件 |
| 3.1.2 系统自组织演化机制 |
| 3.1.3 系统自组织与他组织的复合演化机制 |
| 3.2 城市道路交通系统演化模型 |
| 3.2.1 系统自组织演化模型 |
| 3.2.2 系统供需协同演化模型 |
| 3.3 城市道路交通系统演化模式 |
| 3.3.1 系统供给设施合理性分析 |
| 3.3.2 系统发展需求分析 |
| 3.3.3 系统演化发展模式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 城市路网容量建模 |
| 4.1 算法比较与选择 |
| 4.2 路网容量的影响因素分析 |
| 4.2.1 路网道路条件 |
| 4.2.2 路网的交通流条件 |
| 4.2.3 路网供需匹配性 |
| 4.2.4 交通个体的随机路径选择行为 |
| 4.2.5 其他外在因素 |
| 4.3 路网容量模型 |
| 4.3.1 确定模型参数 |
| 4.3.2 模型方程 |
| 4.3.3 求解算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实证研究 |
| 5.1 案例概况 |
| 5.1.1 长沙市路网发展概述 |
| 5.1.2 长沙市城市路网发展现状 |
| 5.2 长沙市城市道路交通系统演化 |
| 5.2.1 城市道路交通系统自组织演化 |
| 5.2.2 城市道路交通系统供需协同演化仿真 |
| 5.3 长沙市城市道路交通系统发展供需分析 |
| 5.3.1 系统供给设施分析 |
| 5.3.2 系统发展需求分析 |
| 5.4 路网容量案例 |
| 5.4.1 模型数据 |
| 5.4.2 模型计算 |
| 5.5 实证结果分析 |
| 5.6 措施与建议 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 主要创新点 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文目录 |
| 附录B 攻读硕士期间参与项目 |
| 附录C |
| 附录D |
（8）低碳出行导向下的西安市建成区土地集约使用机制与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与缘起 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究缘起 |
| 1.1.3 选题依据 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究综述 |
| 1.3.1 理论研究综述 |
| 1.3.2 方法研究综述 |
| 1.3.3 实证案例研究综述 |
| 1.3.4 综合评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究思路与技术路线 |
| 1.5.1 整体研究思路 |
| 1.5.2 研究技术路线 |
| 第二章 相关理论基础研究 |
| 2.1 核心概念辨析 |
| 2.1.1 建成区 |
| 2.1.2 居民出行方式与低碳出行 |
| 2.1.3 土地使用规划与建成区土地集约使用 |
| 2.2 居民出行方式与建成区土地使用的互动关系研究 |
| 2.2.1 城市交通系统与土地使用关系的基础理论研究 |
| 2.2.2 交通系统与城市土地使用的作用关系研究 |
| 2.2.3 居民出行方式与建成区土地使用的特征识别 |
| 2.2.4 居民出行方式与建成区土地使用的作用关系研究 |
| 2.2.5 评述 |
| 2.3 低碳出行的相关理论研究 |
| 2.3.1 低碳出行的影响要素识别 |
| 2.3.2 低碳出行模式分类研究 |
| 2.3.3 评述 |
| 2.4 建成区土地集约使用的相关理论研究 |
| 2.4.1 土地集约使用的内涵定位研究 |
| 2.4.2 土地集约使用的评价方法研究 |
| 2.4.3 土地集约使用的评价指标体系研究 |
| 2.4.4 评述 |
| 2.4.5 综合评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 西安市建成区居民出行的时空行为特征与土地使用特征研究 |
| 3.1 研究区域概况 |
| 3.1.1 城市用地基本特征 |
| 3.1.2 城市交通出行基本特征 |
| 3.2 研究对象选择标准与范围确定 |
| 3.2.1 空间层次划分 |
| 3.2.2 研究对象选择标准 |
| 3.2.3 研究范围界定 |
| 3.3 西安市建成区各空间层次居民出行的时空行为特征分析 |
| 3.3.1 出行的时空行为指标选取 |
| 3.3.2 出行数据采集与处理方法 |
| 3.3.3 片区层次居民出行的时空行为特征 |
| 3.3.4 街区层次居民出行的时空行为特征 |
| 3.4 西安市建成区各空间层次土地使用特征分析 |
| 3.4.1 土地使用指标选取与采集方法 |
| 3.4.2 片区层次土地使用特征 |
| 3.4.3 街区层次土地使用特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低碳出行与西安市建成区土地集约使用的相互关系研究 |
| 4.1 低碳出行与西安市建成区土地集约使用的相关性分析 |
| 4.1.1 不同出行方式指标与西安市建成区土地集约使用指标的相关性分析 |
| 4.1.2 不同土地集约使用特征指标与出行方式构成指标的相关性分析 |
| 4.2 西安市建成区土地集约使用特征指标之间的相关性分析与量化指标确定 |
| 4.2.1 片区层次土地集约使用特征指标之间的相关性分析 |
| 4.2.2 街区层次土地集约使用特征指标之间的相关性分析 |
| 4.3 西安市建成区不同出行方式导向下的低碳出行量化指标 |
| 4.3.1 低碳出行的目标导向 |
| 4.3.2 西安市建成区低碳出行指标标准确定 |
| 4.3.3 不同出行方式导向下的低碳出行配比模式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 低碳出行导向下的西安市建成区土地集约使用运行机制研究 |
| 5.1 低碳出行与建成区土地集约使用的供需平衡约束机制 |
| 5.1.1 建成区现状约束机制 |
| 5.1.2 低碳出行与建成区土地集约使用的供需平衡约束机制 |
| 5.2 低碳出行对西安市建成区土地集约使用的影响约束途径 |
| 5.2.1 公共交通出行模式对西安市建成区片区层次土地集约使用的影响约束 |
| 5.2.2 慢行交通出行模式对西安市建成区街区层次土地集约使用的影响约束 |
| 5.2.3 混合交通出行模式方式对西安市建成区土地集约使用的影响约束 |
| 5.3 西安市建成区土地集约使用对低碳出行的影响约束层级 |
| 5.3.1 西安市建成区片区层次土地集约使用对低碳出行的影响 |
| 5.3.2 西安市建成区街区层次土地集约使用对低碳出行的影响 |
| 5.4 低碳出行模式与建成区土地集约使用模式的对应关系 |
| 5.4.1 建成区土地集约使用模式 |
| 5.4.2 低碳出行模式与建成区土地集约使用模式的对应关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 低碳出行导向下西安市建成区土地集约使用优化模型研究 |
| 6.1 模型的选取与改进 |
| 6.1.1 现有主要模型技术要点分析 |
| 6.1.2 模型建构的基本思路 |
| 6.2 模型建立与应用 |
| 6.2.1 多项Logit模型(MNL模型) |
| 6.2.2 供需协调模型 |
| 6.3 西安市建成区不同空间层次低碳出行MNL出行选择模型 |
| 6.3.1 片区层次低碳出行MNL出行选择模型 |
| 6.3.2 街区层次低碳出行MNL出行选择模型 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 西安市建成区土地集约使用指标优化与策略研究 |
| 7.1 西安市建成区土地集约使用特征指标优化结果 |
| 7.1.1 片区层次土地集约使用特征指标优化结果 |
| 7.1.2 街区层次土地集约使用特征指标优化结果 |
| 7.2 基于低碳出行的西安市建成区土地使用集约度的校核与反馈分析 |
| 7.2.1 土地使用集约度的计算 |
| 7.2.2 西安市建成区现状土地使用集约度分析 |
| 7.2.3 西安市建成区土地使用集约度的校核与反馈分析 |
| 7.3 西安市建成区土地集约使用优化策略 |
| 7.3.1 西安市建成区片区层次土地集约使用优化策略 |
| 7.3.2 西安市建成区街区层次土地集约使用优化策略 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 论文主要结论 |
| 论文主要创新点 |
| 论文展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 学术成果 |
| 主要科研项目 |
| 致谢 |
（9）基于大数据的呼和浩特交通拥堵状态分析及对策研究(下)（论文提纲范文）
| 1 现状分析 |
| 2 城市道路交通容量 |
| 2.1 标准机动车换算 |
| 2.2 道路交通容量的计算[4] |
| 3 计算结果及分析 |
| 4 结语 |
（10）考虑空气污染物排放控制的动态交通分配理论方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 空气污染及健康影响评价 |
| 2.1.1 PM2.5急慢性健康效应 |
| 2.1.2 污染物暴露评估 |
| 2.2 环境交通容量概述 |
| 2.2.1 环境容量研究 |
| 2.2.2 环境交通容量研究 |
| 2.3 动态交通分配模型综述 |
| 2.3.1 路径选择行为 |
| 2.3.2 动态网络交通流模型研究方法 |
| 2.3.3 动态交通分配模型算法 |
| 2.3.4 考虑环境因素的动态交通分配模型 |
| 2.4 综述结论 |
| 第三章 基于健康的路段环境交通容量 |
| 3.1 基于健康的路段环境交通容量定义 |
| 3.2 基于健康的环境交通容量影响因素 |
| 3.3 基于健康的路段环境交通容量建模 |
| 3.3.1 路段交通量测算 |
| 3.3.2 污染物源强计算 |
| 3.3.3 污染物扩散模型 |
| 3.3.4 机动车排放因子 |
| 3.3.5 污染物暴露—吸入因子计算 |
| 3.3.6 基于健康的路段环境交通容量模型 |
| 3.3.7 环境交通容量模型算法 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 路段环境交通容量求解 |
| 3.4.2 环境交通容量参数敏感性分析 |
| 3.5 路段通行能力与基于健康的环境交通容量对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于健康的交叉口环境交通容量 |
| 4.1 交叉口环境交通容量定义 |
| 4.2 交叉口污染物浓度影响因素 |
| 4.2.1 排放因子 |
| 4.2.2 扩散模型 |
| 4.2.3 考虑排放的交叉口信号配时 |
| 4.3 交叉口环境交通容量模型 |
| 4.3.1 污染物浓度分析 |
| 4.3.2 浓度限制 |
| 4.3.3 模型建立 |
| 4.4 模型求解 |
| 4.5 实例 |
| 4.5.1 模型基础数据 |
| 4.5.2 模型结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于健康的路段阻抗模型 |
| 5.1 传统路阻函数 |
| 5.2 多车型的元胞传递模型 |
| 5.2.1 元胞传递模型 |
| 5.2.2 实际阻抗计算 |
| 5.2.3 修正元胞传递模型 |
| 5.3 健康损失经济价值 |
| 5.3.1 健康损失经济价值的概念 |
| 5.3.2 健康损失测算 |
| 5.3.3 健康损失的货币化 |
| 5.4 综合阻抗模型建立及分析 |
| 5.4.1 综合阻抗模型的建立 |
| 5.4.2 峡谷型道路综合阻抗模型 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 考虑控制污染物排放的动态交通分配模型及算法 |
| 6.1 动态交通分配的概念和原则 |
| 6.1.1 动态交通分配的概念 |
| 6.1.2 配流原则 |
| 6.2 动态交通分配模型的约束条件 |
| 6.2.1 基本约束及流量守恒约束 |
| 6.2.2 先进先出(FIFO)约束 |
| 6.2.3 流量传播约束 |
| 6.2.4 其他约束 |
| 6.3 基于DUE的动态交通分配的VI模型 |
| 6.3.1 反应式动态用户平衡的VI模型 |
| 6.3.2 预测式动态用户平衡(PDUE)的VI模型 |
| 6.4 投影算法 |
| 6.5 数值算例 |
| 6.5.1 基本条件 |
| 6.5.2 计算结果及分析 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究不足及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A:罚函数乘子法Matlab程序 |
| 附录B:Verde交通流模型 |
| 攻读博士期间所发表论文及参加项目 |
| 一、发表论文情况 |
| 二、参加项目情况 |
四、城市机动车保有量与环境交通容量计算模式和因子的研究（论文参考文献）
- [1]石家庄市城市道路交通排放对周边环境影响的研究[D]. 刘佳豪. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [2]基于汽车保有量和路网容量的城市停车供给预测模型研究[D]. 向怡帆. 重庆交通大学, 2020(01)
- [3]湖南省机动车氮氧化物排放预测及控制对策研究[D]. 王佳妮. 湖南大学, 2019(02)
- [4]基于换乘衔接优化的历史城区交通系统协调发展研究[D]. 黄佳宇. 扬州大学, 2019(02)
- [5]碳减排目标下城市交通出行结构优化与调控研究[D]. 张琳玲. 中国矿业大学, 2019(09)
- [6]城市机动车保有量预警模型研究[D]. 高勇. 重庆交通大学, 2019(06)
- [7]城市道路交通系统演化下路网容量及其应用研究[D]. 高雅婷. 长沙理工大学, 2019(07)
- [8]低碳出行导向下的西安市建成区土地集约使用机制与优化研究[D]. 段亚琼. 长安大学, 2019(01)
- [9]基于大数据的呼和浩特交通拥堵状态分析及对策研究(下)[J]. 张家祺,杨宏业,王葆元,富宏,高菽晨. 内蒙古工业大学学报(自然科学版), 2018(06)
- [10]考虑空气污染物排放控制的动态交通分配理论方法研究[D]. 陈许冬. 东南大学, 2018