适于动态导航系统的城市道路交通状态判别

城市道路交通状态判别是动态导航系统中的关键技术之一,文章从城市道路交通流系统的高度复杂性特点出发,提出了一种基于神经网络的城市道路交通状态判别方法．首先,利用灰关联熵分析方法选取交通状态的关键性特征指标;然后,建立交通状态判别的神经网络模型并利用实测数据对其进行离线训练;最后,应用训练后的神经网络进行城市道路交通状态在线判别．实验表明,用于城市快速路的交通流状态判别方法效果良好。     

基于参数预测的高速公路交通状态判别

针对目前基于单截面检测数据的高速公路交通状态判别算法存在着判断阈值多,对拥挤样本依赖性强而拥挤样本采集困难等问题,提出了基于交通流预测的交通状态判别模型.预测过程中以车辆的平均占用时间作为预测的目标参数,利用神经网络建立预测模型,并通过相关系数法确定神经网络的输入层.在预测的基础上,以实测值与预测值之间的差值作为判别的依据,判别道路的交通状态.应用广深高速公路实测数据对判别模型的有效性进行检验,并与经典的McMaster检测算法做了对比,结果表明,所提出算法对拥挤样本依赖较少,判别精度高,鲁棒性高.      

干道交通状态识别及演变机理研究

为减少城市交通拥挤、避免交通瘫痪、保障出行安全,在综合分析交通信息采集技术、交通状态识别、交通状态演变研究现状的基础上,对干道交通状态识别及演变机理进行分析,建立适用于精细化交通管控的城市道路交通状态识别及预测框架,主要包括基于深度学习结合视频跟踪算法提取交通参数、基于路段单元运用堆叠式稀疏自编码结合K-均值聚类对车道和路段交通状态进行精准判别、基于LSTM循环神经网络与3D-CNN卷积神经网络对交通状态进行预测;最后提出干道交通状态识别与预测面临的挑战和研究方向。     

基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究

为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法.针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PN N算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析.结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性.      

高速公路交通畅通性判别研究

在客货混行尤其是货车占比较大的高速公路运行过程中,货车比例对于交通状态判别有着较大的影响.为了更加准确地判别高速公路基本路段的交通状态,构建了一种基于车速的估算模型,并考虑货车比例因素的交通状态判别方法.以西安市绕城高速某路段进口处的实测交通量为数据流,采用VISSIM仿真软件进行仿真分析,以获取不同货车比例及交通流参...     

基于浮动车车速数据的交通状态实时判别系统和方法

提出一种交通状态判别方法,使之符合交通状态变化连续性。基于浮动车数据特性分析,考虑交通阻抗及临界跳变现象的影响,通过预判别及二次修正,优化了交通状态判别结果。该方法能有效滤除交通状态参数在阈值附近频繁变化产生的交通状态非正常跳变,同时可以修正异常数据导致的交通状态阶跃,从而优化了交通状态判别结果。构建并实现了基于该方法的实证系统,通过多种指标的验证,表明该方法提高了交通状态发布的准确度。     

基于代价敏感神经网络的交通状态判别

交通流不同状态在实际中出现的频率存在很大差异,且不同交通状态之间的误判所造成的影响程度是不同的。因此,可以认为交通状态判别是一个类不平衡及代价敏感的分类问题。本文通过分析交通状态的类不平衡特性,结合了少数类样本合成的过采样技术和阈值移动方法,在给定的代价敏感矩阵引导下,对训练样本集进行过采样和对神经网络输出值进行阈值移动,并得到最终的判别结果。通过对广深高速公路上采集的数据进行测试,实验结果表明,所提出算法可以有效降低拥堵和缓慢状态的误判率。     

基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法

为了准确判别城市快速路交织区的交通状态,实现交通控制策略的优化决策,基于投影寻踪模型与k-means聚类算法,研究了一种新的交通状态判别方法.以交通状态的量化分析为目标,考虑投影寻踪模型的特性,定义了交通状态系数;根据类内聚集度与异类间散度的分析,建立了聚类效果评价系数表达式;应用推导的改进式遗传算法,结合k-means聚类算法,计算获得最优投影方向与聚类中心;应用最优投影方向将新观测的交通流数据转化为交通状态系数,判定欧式距离最小的聚类中心,获得相对应的交通流状态.新方法克服了传统方法对专家经验的依赖性,解决了熵权法对小概率事件信息熵的过量估计问题,并改进了投影寻踪模型的聚类效果评价系数.仿真实验结果表明,新方法状态判别准确率为96.63%,较神经元网络和决策树算法分别提高了5.58% 和7.01%,能够准确判别交织区交通流状态.      

基于判别分析法的交叉口进口道交通状态预测

针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性,在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上,选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道数为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判别分析法中的Fisher判别法,利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型,并用调查得到的验证样本进行验证,结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。     

基于模糊的城市快速路交通流状态判别

“交通状态”具有外延不明确的模糊信息特征,交通流自身特征和评价主体的专业知识都不可忽视。因此,基于快速路检测线圈数据,引入了基于知识的模糊系统来判别快速路交通状态。在充分分析各种交通现象的基础上,提出了交通状态划分原则、依据,评价指标,以及状态判别的模糊集和模糊规则。该方法可以动态的显示路网的交通拥挤范围,为实施交通信息发布以及后期交通瓶颈的判别和改善提供依据。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

道路交通状态识别技术研究

交通拥堵和突发事件已成为困扰当前城市交通的2大难题,重点讲述了如何识别交通状态,提出了1种基于模糊推理的交通拥堵等级评判算法和1种基于双变量模型的交通事件识别算法。经过验证,这2种算法可达到较好的交通状态识别效果。     

基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测

以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法。首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比。结果表明:该模型是可行和有效的。     

经典交通流模型在城市车路不均衡发展评价中的应用

提出了一种基于经典交通流模型的城市车路不平衡发展所产生影响的分析和评价方法,并以北京市为例,通过Param ics交通流仿真软件计算得出了城市车路发展的不均衡性对于交通状态所产生的影响。所得到的研究结果可作为相关修正系数应用于城市智能交通系统社会综合效益评价中,能够使得评价结果更加客观与准确。     

城市道路交通状态分析方法回顾与展望

阐述了城市道路交通状态分析的必要性,通过对实时交通状态进行科学分析和划分,为区域路网的交通流控制、诱导等提供交通管理决策支持。并对现有的交通状态分析方法进行评述,提出了进一步的研究方向。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

基于一种交通状态系数的城市路网交通状态评价研究

针对以往城市路网交通状态评价研究中大多从中观角度将路口归入路段而忽略了交叉口对路网交通状态影响的问题,选取交叉口进口饱和度和路段平均行程速度作为路网状态评价的基本参数,将宏观路网交通状态评价与微观交通状态分析相结合,定义了一种新的路网交通状态系数,作为交通畅通行驶的阻抗,研究确定了路网交通状态系数临界值,提出了一种新的...     

交通状态检测方法的评价研究

交通状态是一个感觉量，在确定交通状态时存在模糊性，这给交通状态检测方法的评价增加了困难，至今理论上缺乏相关的研究。文中在评价交通状态的准确性时建立了基于用户的评价方法，解决了交通状态的模糊性带给评价上的问题。通过评价检测的准确性可以修正检测模型中的相关参数，从而提高检测的准确度，达到改进检测方法的目的。在综合评价中还考虑了检测方法的时间效率和经济性，可对多种检测方法进行综合评价。