基于实测数据的潮汐车道机动车排放环境影响分析

发布时间：2017-05-06 13:03

  本文关键词：基于实测数据的潮汐车道机动车排放环境影响分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：潮汐车道是一种先进的交通组织措施,用来解决大城市因早晚交通流量不均而造成道路资源不合理利用。我国许多城市已在条件允许的道路上采取了这一措施来缓解拥堵。但是,目前国内外学者针对潮汐车道的研究多是从道路通行能力、设置方案、组织方式等方面展开,从机动车排放的角度与其结合的研究则相对少见。本文将潮汐车道与机动车污染物的排放结合起来,从交通环境的角度出发,通过定量的计算,探讨潮汐车道的启用对机动车污染物排放产生的影响。为了达到上述目标,本文从北京市的道路交通环境入手,对城市道路中机动车污染物的排放进行分析；选择朝阳路潮汐车道作为案例,利用实地调查所采集的数据定量计算潮汐车道实施前后机动车三类主要污染物的排放量,对比分析潮汐车道使用前后污染物排放的变化情况及原因；并利用MATLAB模拟建立BP神经网络对实地调研数据进行仿真,验证神经网络的方法可以应用在潮汐机动车污染物排放的预测研究中。并根据计算结果与实地调研发现的问题对朝阳路潮汐车道的现状提出一些改进建议与意见。案例分析的结果表明,朝阳路潮汐车道的启用对该路段机动车的排放量产生不同程度的影响,各类污染物的总排放量呈现不同的变化趋势。
【关键词】：潮汐车道 机动车排放 环境影响
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X82
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 选题背景11-12
• 1.2 研究目的与意义12
• 1.3 国内外研究综述12-16
• 1.3.1 机动车污染物相关排放研究12-14
• 1.3.2 降低机动车污染物排放相关措施研究14-15
• 1.3.3 BP神经网络在交通污染物排放方面研究15-16
• 1.4 论文结构16-19
• 2 北京市道路交通环境分析19-31
• 2.1 北京市交通现状19-25
• 2.1.1 北京市交通现状19-22
• 2.1.2 北京市环境现状22-23
• 2.1.3 北京市机动车污染分担率23-25
• 2.2 城市机动车主要污染物排放特性25-31
• 2.2.1 一氧化碳25-27
• 2.2.2 碳氢化合物27-28
• 2.2.3 氮氧化合物28-29
• 2.2.4 其它有害排放物质29-31
• 3 潮汐车道机动车排放环境影响调查方案设计31-55
• 3.1 潮汐车道31
• 3.2 计算方法与模型31-35
• 3.2.1 机动车排放模型31-32
• 3.2.2 机动车排放因子32-34
• 3.2.3 机动车排放因子的修正34-35
• 3.3 实验方法设计35-37
• 3.3.1 分析指标的选取35
• 3.3.2 时间、地点、路线的选取35
• 3.3.3 调查数据的获取35-37
• 3.4 朝阳路潮汐车道机动车排放环境影响分析37-55
• 3.4.1 朝阳路潮汐车道概况37-38
• 3.4.2 实地调查数据38-43
• 3.4.3 实地调查数据计算43-50
• 3.4.4 实地调查数据计算结果分析50-52
• 3.4.5 BRT2结果修正52-55
• 4 潮汐车道机动车排放环境影响的BP神经网络模型设计55-75
• 4.1 BP神经网络55-60
• 4.1.1 BP神经网络基本理论55-57
• 4.1.2 BP神经网络的结构57-59
• 4.1.3 BP神经网络的学习与训练59-60
• 4.2 基于MATLAB的朝阳路潮汐车道BP神经网络模拟60-73
• 4.2.1 数据预处理60-62
• 4.2.2 方法与参数的确定62
• 4.2.3 预测值与误差62-65
• 4.2.4 仿真结果计算65-73
• 4.2.5 仿真结果分析73
• 4.3 实测与仿真结果的对比73-75
• 5 朝阳路潮汐车道机动车排放环境影响预测75-89
• 5.1 短期(2年)预测结果75-83
• 5.2 短期(2年)预测结果分析83-85
• 5.3 针对朝阳路潮汐车道的建议85-89
• 6 结论与展望89-91
• 6.1 主要结论89
• 6.2 需要改进的地方89-91
• 参考文献91-97
• 附录A97-105
• 附录B105-115
• 附录C115-119
• 图索引119-121
• 表索引121-123
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果123-127
• 学位论文数据集127

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