交通信息诱导系统对出行选择的影响分析

首先探讨了出行者的出行心理和出行行为原理,并对出行者的出行选择进行分析.其次,对交通信息诱导系统中交通信息对出行选择的影响进行分析,认为在诱导出行者的出行时,存在信息过剩、过激反应和集聚反应等问题.最后,针对交通信息诱导系统的开发,提出了3个建议.     

先进的出行者信息服务不确定性问题研究综述

为提高先进的出行者信息服务（ATIS）对交通系统效率的改善能力,需深入分析ATIS不确定性问题对主动查询或被动接受ATIS的出行者的影响。回顾了近20年的相关文献,从出行者交通信息需求及影响因素、ATIS对出行者选择行为的影响、交通信息检索行为和出行选择决策模式、ATIS不确定性的作用机理等四方面分析了ATIS不确定性问题的国内外研究现状、存在问题及未来研究方向。指出既有文献缺乏对不确定性ATIS作用机理的深刻阐述,尤其缺少针对采用不同决策方式和具有不同知识水平的出行者的认知差异分析。未来研究只有关注出行者对ATIS不确定性的主观认知和感知价值,洞悉面向ATIS不确定性时各类出行者的适应性决策方法,才能有效改善ATIS的市场占有率。     

交通信息作用下不同风险属性出行者的行为演进

在交通信息系统作用下的路网中,出行者会根据交通信息系统提供的交通状况信息和以往的经验来选择自己的出行路线和出发时间.根据出行者对交通信息的信任和接受程度,文中将出行者分为怀疑保守型、信任乐观型和中庸型3种类型.在获得路径旅行时间信息和已往旅行经验的基础上,推导出新一轮的期望理解路径旅行时间函数,讨论了该函数的特性,建立了一个等价的随时间演进的随机用户均衡模型,并用一算例验证了模型的效率.     

私家车出行者ATIS信息选择影响因素研究——以大连市为例

私家车出行者对ATIS信息的选择意愿受到多种因素的影响。开展大连市私家车出行者ATIS信息需求意向调查,以探索性因子分析和累积Logit模型理论为基础,对ATIS信息内容进行分类,同时引入出行者性别、年龄、收入水平、交通补助情况等特性变量,建立私家车出行者ATIS信息选择模型。模型标定结果显示,私家车出行者个人特征与ATIS信息特性对ATIS信息选择意愿存在不同程度的影响：私家车出行者主要关注与出行质量相关的信息,收入水平、交通补助、驾照保有情况等对私家车出行者ATIS信息选择意愿影响显著。     

郊区自驾游旅游交通指引标志设置研究

当前旅游交通指引标志设置中存在缺乏区域系统考虑、设置分散、旅游信息过于集中等问题,导致自驾游出行者难以及时、准确、连续地获得指引信息。针对这一问题,从郊区自驾游出行者的需求出发,构建区域入口、区域内部、景区附近的旅游交通三级指引系统。重点探讨二级指引标志的设计原则与方法,提出在景区重要度分类和道路节点重要度分级的基础上,确定各景区指引范围和各道路节点指引容量,对旅游交通指引标志进行选址。最后以河北省平山县为例,对提出的旅游交通指引标志设置方法进行实证研究。     

交通方式选择中心理因素影响分析

在交通出行方式的选择过程中,出行者会从时间、费用、环境及可选交通工具等方面进行综合考虑来最终决定自己的出行方式,因而心理因素在交通方式选择过程中是极为重要的.本文提出心理出行时间的概念,并从量化的角度对出行者选择交通方式的心理因素进行了分析,进而指出城市公交发展过程中必须注意的几个问题.     

运用ITS技术改善交通环境

我国交通正处于高速发展阶段,汽车尾气、噪声等交通污染日益严重.基于ITS交通控制与管理技术对机动车污染控制方法对交通环境有显著的改善效益.三条途径:控制交通流相关要素,给出行者提供可靠的交通信息,车辆排放达标自动检测与控制,有利于城市交通健康发展,保护市民健康.     

运用ITS技术改善交通环境

我国交通正处于高速发展阶段，汽车尾气、嗓声等交通污染日益严重。基于ITS交通控制与管理技术对机动车污染控制方法对交通环境有显著的改善效益。三条途径：控制交通注相关要素，给出行者提供可靠的交通信息，车辆排放达标自动检测与控制，有利于城市交通健康发展，保护市民健康。     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

基于Logit模型的路径选择及交通流分配

从出行者的角度出发,根据出行者对路径的选择数据来对原有交通流量分配.给出运用Logit模型进行路径选择调查的过程,研究出行者对诱导路径的选择结果.并以成都市某交叉口在施工条件下的交通组织方案为例进行分析,证明该方法的可行性和有效性.     

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道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

单线圈模式下交通参数估计研究

介绍了单线圈在交通参数测量中发挥的作用,阐述了单线圈模式下进行交通流参数估算,主要是交通速度估计的意义和目前采用的主要算法.在此基础上,利用交通流仿真软件PARAMICS并应用此软件搭建单线圈路网模型,通过它获得单线圈模式下交通速度估计的仿真数据,并对数据进行了分析.     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

基于生成式对抗网络的路网交通流数据补全方法

交通信息的完整性直接影响着城市交通管理的效率.针对城市道路交通中因路段检测器覆盖不全或设备损坏等造成的流量检测数据缺失问题,本文提出基于生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network,GAN)算法的交通流量数据补全方法.首先,以路段实际流量为基础,进行图像化处理生成路网二维信息图;其次,计算考虑时空信息补偿的路网关联矩阵,利用GAN算法分析并实现路网二维信息图缺失部分的补全,进而得到路段交通流量的完整数据;最后,利用实际数据,对比分析了本文方法与相空间重构的卡尔曼滤波方法对缺失数据的补全情况.实例分析结果验证了本文方法的可行性和有效性.     

基于收费数据的高速公路实时网络状态估计研究

随着高速公路建设速度的加快,引发了诸如交通安全、交通拥堵、环境污染等一系列衍生问题.高速公路实时网络状态的获知就是减少拥堵延迟、保障高速公路快捷通畅的方法之一,但是由于基础数据获取的渠道还比较单一,因此在高速公路网络状态估计方面还缺乏科学的指导.本文利用高速公路进出口收费站数据,通过统计技术得到路网的OD量,在改进中观交通仿真模型的基础上,采用仿真手段将动态OD进行网络加载,从而产生实时的高速公路全路网无缝覆盖的网络状态估计.通过真实的山东省域高速公路全网络进行例证,结果表明,本文方法可以比较准确地估计出实时的网络状态,可以得到网络中任意路段的交通流速度、密度、流量等信息,可以为高速公路管理部门发布动态诱导信息、规划检测器设置等提供参考和帮助.     

交通语言在交通管理中的应用

引入交通语言的概念,研究交通语言对交通系统运行指标的影响模式,指出不合理的交通语言容易产生交通问题。针对交通管理对交通语言的需求提出面向交通管理和信息服务的交通语言设置方式。最后,阐述基于交通语言的有效交通管理措施有：通过交通导向分离不同需求的交通流;分层次设置交通语言;信息量集中处采用分散设置的方式提高信息发布效率。研究结果可作为交通管理方案制定和实施的参考。     

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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。     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

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在现代智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求.