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公开(公告)号：CN103806353B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410054084.7
申请日：2014-02-18
Applicant: 同济大学 , 同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于高速公路服务区的高速公路巴士系统(BHT)的设计方法。BHT系统是充分利用高速公路快速连续、辐射区域广的优势，以及沿线已建成的若干服务区具有地标性特点，对服务区做新的功能拓展设计和局部改造，实现乘客在高速公路服务区中转，并通过当地公交支线在服务区衔接的高效、节能、节省成本的一种高速公路公共巴士系统设计方法。本发明结合轨道交通专用通道的快速可靠性、定班化运行特点和常规公交系统设线、设站灵活的特点，打破目前高速公路长途客运分地区、分城市零散线路运行模式，利用先进的汽车技术和ITS技术，提高长途客运车辆的运载能力、舒适度、环保性能和视觉效果，以较低的建设成本、较短的建设周期优势替代区域铁路运输功能。
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公开(公告)号：CN103806353A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410054084.7
申请日：2014-02-18
Applicant: 同济大学 , 同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于高速公路服务区的高速公路巴士系统(BHT)的设计方法。BHT系统是充分利用高速公路快速连续、辐射区域广的优势，以及沿线已建成的若干服务区具有地标性特点，对服务区做新的功能拓展设计和局部改造，实现乘客在高速公路服务区中转，并通过当地公交支线在服务区衔接的高效、节能、节省成本的一种高速公路公共巴士系统设计方法。本发明结合轨道交通专用通道的快速可靠性、定班化运行特点和常规公交系统设线、设站灵活的特点，打破目前高速公路长途客运分地区、分城市零散线路运行模式，利用先进的汽车技术和ITS技术，提高长途客运车辆的运载能力、舒适度、环保性能和视觉效果，以较低的建设成本、较短的建设周期优势替代区域铁路运输功能。
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公开(公告)号：CN1870066A
公开(公告)日：2006-11-29
申请号：CN200510026175.0
申请日：2005-05-25
Applicant: 上海市市政工程管理处 , 同济大学
Abstract: 一种道路平面交叉口评价系统，由单个交叉口评价系统和线路和路网评价系统构成，所述的单个交叉口评价系统是通过交叉口的单项指标的综合进行评价的，其特征在于所述的线路和路网评价系统是利用相干性计算模型和关键交叉口的确定来进行评价的，所述的线路和路网评价系统增设有两次停车率评价指标，所述的两次停车率是一个周期内的二次停车车辆数跟这个周期绿灯时间内的驶离车辆数之比。本发明可以利用适时检测到的交叉口流量数据对交叉口的交通状况做出评价，能对高峰时期交叉口在饱和或接近饱和状态下的交通状况做出评价，也可以对路线路网的交通状况做出评价。
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公开(公告)号：CN106710215B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710065260.0
申请日：2017-02-06
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提出一种瓶颈上游车道级交通状态预测系统及实现方法。所述预测系统包括信息采集模块、处理模块、发布模块以及传输模块；首先通过信息采集模块得到每辆车的车速和通过时刻，从而得到瓶颈上游交通流的初始时空分布状态及流量，在信息处理模块，基于驾驶员风险阈值，结合瓶颈处的合流模型，以及瓶颈上游的车道选择模型，预测交通流在不同车道任意时刻的时空分布状态。由于合流模型和车道选择模型计入了瓶颈上游不同车道在合流点优势不同的影响，可将瓶颈上游交通状态预测的精度提升至车道级，从而可以大大提高交通状态预测的准确程度，为交通管理者的动态控制，智能诱导、高效管理和快速决策提供理论和技术支持，并为道路使用者提供更为准确的出行信息。
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公开(公告)号：CN106710215A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710065260.0
申请日：2017-02-06
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0133 , G08G1/0141
Abstract: 本发明提出一种瓶颈上游车道级交通状态预测系统及实现方法。所述预测系统包括信息采集模块、处理模块、发布模块以及传输模块；首先通过信息采集模块得到每辆车的车速和通过时刻，从而得到瓶颈上游交通流的初始时空分布状态及流量，在信息处理模块，基于驾驶员风险阈值，结合瓶颈处的合流模型，以及瓶颈上游的车道选择模型，预测交通流在不同车道任意时刻的时空分布状态。由于合流模型和车道选择模型计入了瓶颈上游不同车道在合流点优势不同的影响，可将瓶颈上游交通状态预测的精度提升至车道级，从而可以大大提高交通状态预测的准确程度，为交通管理者的动态控制，智能诱导、高效管理和快速决策提供理论和技术支持，并为道路使用者提供更为准确的出行信息。
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