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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

不同交通流运行状态下的行程时间可靠性分析

行程时间可靠性可以直观反映道路交通流的运行状况,为管理者和出行者提供决策依据。本文以车牌识别系统数据为行程时间数据来源,每10 min作为一个出发时段,研究行程时间可靠性在全天的分布情况。提出了从运行效率和运行稳定性两个层面定义行程时间可靠性的内涵,并通过相关性分析,将现有常用行程时间可靠性指标分成了两类。提出了基于行程时间的交通拥挤判别方法,依照拥挤情况对交通流运行状态进行了分类,分析了行程时间可靠性随交通流运行状态的变化趋势:从效率层面讲,行程时间可靠性与交通拥挤情况的变化趋势完全一致;从稳定性层面讲,稳定交通拥挤时段行程时间可靠性较高,而交通流转变时段行程时间可靠性较差。     

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现有探测车系统的探测车数量不足,尚无法满足实时采集交通状况的需求.因此,现阶段探测车历史数据是了解城市道路的交通状况变化（Time of day variability）的重要依据.基于日本名古屋探测车实证试验获得的探测车历史数据,研究了某一干线路段的平均速度的变化特性（Time of day variability）,并分析了平均速度的变动是否能够正确地反映路段交通状况的变化特性.结果表明,获取城市道路的路段交通状态不能仅依靠平均路段旅行时间、平均速度等旅行时间指标,还需要探测车数据量等流量指标：在高峰时段,应以平均速度等旅行时间指标作为拥挤程度变化趋势的依据,而在非高峰时段,应以探测车数据量等流量指标作为估计交通状况变化趋势的依据.     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

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基于行程时间对交通需求的影响,建立路段交通流模型,对路段交通流量稳定性及通行能力的退化状态进行分析.在出行者的交通需求具有弹性的情况下,路段行程时间越长,交通需求越低.模型中行程时间由道路上的交通状态决定,车辆行驶过程的计算利用MITSIM模型,通过数值模拟方法分析弹性需求对交通流的稳定性及通行能力的影响.仿真结果表明,在交通需求和路段性能相互作用下,路段交通流量趋向于稳定,非饱和状态下的稳定流量随着交通压力的增加逐渐上升到最大通行能力,而饱和状态下的稳定流量小于最大通行能力且交通压力越高通行能力退化越严重.因此在城市路网规划时,应综合考虑路网中各路段通行能力,避免路段通行能力下降.     

基于合理路径的拥挤路网交通状态分析方法

为防止路网交通拥堵的扩散,考虑路段状态指标饱和度和行程时间的影响,建立了基于合理路径集的路网分析模型.将非拥挤区域从内到外分为控制层、诱导控制层、诱导层和无关层4个层次,反映了路网状态的空间分布和潜在演化趋势.基于交通分配得到的流量,对本文的状态分析模型进行了数值验证,仿真结果表明:各层次路段在路网中的比例随流量的增大而变化,且拥堵区域呈现扩张趋势;高峰时段各层次路段的比例为20%、5%、10%、10%和56%;同层次中饱和度越大的路段对拥堵区域的影响越大.     

施工点临时交通标志对城市交通的影响分析

临时交通标志作为城市道路交通系统的一种重要安全管理设施,其设置合理与否将直接影响到城市道路的交通安全。实践证明,舍理设置施工点的临时交通标志可以有效地组织交通流,提高通行能力,预防交通事故,缓解交通拥堵,减少驾驶员出行时间,节约能源,减轻污染,美化道路交通环境并提高城市品位。     

基于网格交通状态分类的行程时间规律挖掘与计算

在出租车轨迹数据挖掘的基础上，本文提出基于网格交通状态的行程时间计算方法。在区域网格化的基础上，利用出租车全球定位系统(Global Positioning System, GPS)数据构建区域网格宏观基本图，并对宏观基本图的流量-密度关系进行拟合；进而使用高斯混合聚类法，将区域交通状态分类为畅通、轻度拥堵和重度拥堵。对不同交通状态网格的行程时间进行挖掘分析，发现3类交通状态下网格行程时间表现出不同的分布特征，畅通、轻度拥堵和重度拥堵的最佳行程时间分布分别为Gamma分布、Weibull分布和对数正态分布；通过不同状态网格行驶时间联合概率密度分布的近似拟合推导出路径网格行程时间概率密度模型。本文提出的方法可以快速计算一 定可靠度条件下的行程时间，对不同线路和时间内的案例分析结果表明，该方法对路径行程时间估计的平均绝对误差在1%~16%，可以为交通诱导与未来导航提供技术方法支撑。     

城市信号控制路网中的路段行程时间估计方法

为了精确检测城市信号控制路网中的路段动态行程时间,分析了路段流量受交通信号控制策略影响的波动规律,提出了基于交通量图偏移的路段行程时间计算方法。研究了不同断面交通量图的相似性,根据最大相似度时交通量图的偏移,计算了断面间路段动态行程时间,并与调查结果进行了比较。比较结果表明:在城市路网封闭路段,平峰、高峰的不同时间长度内(5、10、20 min),平均行程时间最大平均相对误差为7.1%,因此,计算方法可行。     

道路拥堵概率估计方法及其在城市交通运行评价中的应用

首先提出能够统一描述不同交通负荷下路段内车流离散性进的出行时间指数 （TTI）概率分布模型,并建立该分布模型参数随路段速度变化的模型.进而给出一种新的 拥堵概率估计方法.其根据路段速度获得路段内车辆TTI 的概率分布参数,进而获得隐含 的车辆TTI 概率分布及路段处于不同拥堵状态的概率.应用于交通运行评价,解决了现有 方法评价结果受路段长度影响,以及微观评价波动性大的缺陷.给出的理论方法在交通运 行分析、仿真及控制领域具有广泛的应用前景.     

基于智能公交的城市道路服务水平实时评价与预测

研究了城市道路服务水平评价与预测所需参数的实时处理算法和采集方式.利用城区道路上的公交车为数据动态采集单元,智能采集公交车实时运行状态数据信息,计算公交车车头时距、分析车流速度,对滤波调整预测速度与实际速度进行对比分析,建立以行车速度、行程时间、拥挤程度为评价指标的城市道路四级服务水平实时评价与预测系统.该系统能为公交车运行及其交通出行者提供管理、信息服务,适时引导交通流量合理分布,高效地利用道路网络,减少城市交通拥堵,提高交通运输效率,为城市交通规划提供依据,对推动城市畅通工程及城市交通智能化的发展,有一定参考作用.     

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交通流信息诱导能提高区域交通运行效率。本文在区域交通流信息诱导建模理论基础上,基于调研数据,利用VISSIM软件对北京市西南二环内某区域交通进行仿真,对比评价交通流信息诱导措施实施前后的区域道路交通流运行状况,通过5种不同场景分析,结果显示当I.A南进口左转车受诱导量从10%增至30%时,其南进口左转车流旅行时间的降低幅度从18%变至减少42%,延误从234s降至164s,在保证对区域内其他路段干扰较小的情况下,有效缓解I.A南进口左转车流的拥堵。     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性,但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看),可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级,并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差.笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素,如随意过街人流、自行车流等外部因素,引起的道路通过能力降级),并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上,建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型;通过对路段参数敏感性分析和实例对照,既展示了该综合分析模型-路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性,又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为.     

拉萨市交通拥堵及应对措施研究

在全国造城这样一个大环境下,拥堵成了每个城市发展过程中不可避免的问题,它不仅阻碍了人的出行,更重要的是影响了当地的经济发展。拉萨市如何能在高速发展下使交通拥堵做到防患于未然正是本文的出发点。文中针对城市交通拥堵问题中的人、车、路和环境四方面因素进行分析,指出拉萨交通拥堵现象的症结所在,进而针对性地提出改变道路运行环境、单双号限行、大力发展城市公共交通、城市综合交通和智慧交通等多项应对措施。     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

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.     

多类信息对机场出站乘客交通方式选择的影响

在机场设置可变信息板(Variable Message Signboard, VMS)提供站台排队时间、道路拥堵状 况和车内拥挤度等信息，引导乘客在原有决策的基础上做出最优交通方式选择。根据出行信息 获取的顺序将决策过程分为两阶段，第1阶段是在自身经验或手机导航信息条件下进行初始交通 方式选择，第2阶段考虑到VMS信息对乘客的影响，建立基于巢式Logit模型的乘客交通方式转 移模型，利用全概率公式将两阶段信息数据融合，得到乘客交通方式选择结果。通过数值模拟验 证模型的可用性。结果发现：将信息质量足够高的等车时间信息、道路拥堵时间和车内拥挤度信 息结合有利于提高公共交通利用率和系统运行效率，可使公共交通利用率提高3%，系统运行时 间减少13.8%；道路拥堵越严重，路上拥堵时间信息的提供对乘客的交通方式选择影响越大；交通 需求较小的情况下提供VMS信息有利于提高机场巴士利用率。     

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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

基于速度里程分布的快速路宏观交通状态评价模型

随着城市规模的不断扩大,快速路已成为支撑城市道路交通系统运行的重要 部分.准确的快速路宏观交通状态评价是快速路交通管理的关键.本文以北京市西三环为 例,引入交通流宏观基本图模型,设计了基于速度里程分布的快速路宏观交通状态指数 （MTCI）.首先,利用RTMS 数据,建立了宏观基本图模型.在此基础上,将快速路宏观交 通状态划分为畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵和阻塞五个等级.然后,利用浮动车数 据建立了快速路车辆运行速度累积里程分布模型.通过关联宏观交通流状态与车辆运行 速度累积里程分布,构造了基于速度里程分布的MTCI 评价方法,并通过实例验证了该 模型的适用性.     

基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别

为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别.