城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。     

本期导读

通过对城市快速路交通拥挤特性的分析，提出了交通拥挤形成时机的判定思路和方法，力争在拥挤之前对交通流加以控制，避免交通拥挤的产生。从全局最优的角度，讨论了以路段服务流量最大为目标的可变限速和入口匝道联合控制策略。（王伟，等：城市快速路交通拥挤形成时机判定及其控制策略研究）     

城市快速路常发性交通拥挤分析

基于城市快速路交通流实测数据,分析了常发性交通拥挤的特征.划分了6种交通流状态,对其进行了定性和定量分析,进而提出了"状态跳转"的概念和判别方法,揭示了拥挤形成过程;根据交通拥挤的形成原因将其分为主动和被动式.介绍了用时空速度变化图寻找拥挤源头以及选择交通控制措施的方法.     

城市快速路交通拥挤形成时机判定及其控制策略研究

通过对城市快速路交通拥挤特性的分析,提出了交通拥挤形成时机判定的思想,力争在拥挤产生之前就对交通流加以控制,避免交通拥挤的产生;并从全局最优的角度,提出了以路段服务流量最大为目标的可变限速和入口匝道联合控制策略,建立了相应的模型及算法;最后对该方法进行了仿真试验,并与原始方法进行对比.结果表明,这一方法将城市快速路的服务流量提高11.3%,可避免拥挤的产生,维持车流的稳定.     

交通转向对替换路线服务水平的影响

先进的出行者信息系统通过为驾驶员提供实时道路交通信息，引导加强员的路线选择行为，从而缓解了城市交通拥挤状况。然而，由于驾驶员的交通转向而引起的附加交通量，却对替换路线的服务水平产生了重要影响。本文根据上海市的实际交通状况建立了一个简单的模拟网络，对在道路发生突发性事件的情况下，驾驶员的拥挤转向行为与可替换路线服务水平之间的相互关系进行了定量和定性研究。研究表明不同比例的转向交通量对替换路线的服务水平产生不同的影响，同时也表明要想维持替换路线的期望服务水平，必须提供合理的转向交通量和对拥挤转向的交通量进行控制。     

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。     

大城市道路拥挤收费的仿真分析

拥挤收费是城市交通管理的有效措施之一,它可以引导和调节交通流量,达到缓解城市交通拥挤的目的。分析了上海的交通拥挤现状及其症结,通过路网服务水平模型,使用占有率与饱和度2项指标对在上海实行拥挤收费的可行性进行了仿真分析评价,分析结果显示拥挤收费实施后,路网的占有率与饱和度明显降低,说明上海采取拥挤收费措施能够有效地控制交通出行的需求和调节车流的时空分布,从而缓解城市交通拥挤。     

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.     

城市快速路基本路段运行状况评价方法研究

与传统的服务水平评价不同，采用能够综合反映道路管理者和道路使用者共同要求的评价指标——临界密度比对城市快速路基本段的运行状况进行评价；根据快速路交通信息采集系统提供的大量数据，比选了适合的交通流模型，并对临界密度进行标定；最后给出了评价指标的等级划分和对应状态的描述。     

城市快速路运输有效性的DEA评价方法

运输有效性是对快速路运输功能实现程度和运输效率的综合度量，已成为城市道路交通研究的重要课题，在传统的道路服务水平评价方法局限性分析的基础上，提出了数据包络分析方法在城市快速路运输有效性评价中的有应用思路和过程，论述了决策单元，输入输出指标体系及DEA模型选择的原则，建立了相对运输效率和时空资源利用率的分析方法。并进行了上海高架道路系统运输有效性的评价研究，评价结果表明利用DEA模型评价快速路的运输有效性具有明显优势。     

基于视频检测技术的城市交通拥堵判别模型

针对日益严重的道路交通拥挤问题,基于视频检测获得的道路占有率、平均速度、车流量3个交通特征参数,提出适用于城市交通拥堵判别的改进模糊综合判别模型。通过研究交通特征参数与道路拥挤状况的关系,提出拥堵预判别和依据不同拥堵状况采用不同权重集合的方法。通过实际采集的视频数据,对算法进行验证,以证明本文方法的有效性。     

基于出行时间的交通拥挤指数及其评价标准

通过对国内外交通拥挤管理系统的研究与分析,提出了北京交通拥挤指数的概念、计算方法和评价标准.通过对北京地区的交通调查数据进行分析,表明定义的交通拥挤指数是合理的,可以用于评价单条道路或特定区域的交通拥挤程度.为交通拥挤管理、道路交通规划和居民出行提供参考.     

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

基于DEA的城市道路交通拥堵评价

为了更好地分析和解决城市道路交通拥堵问题,以主干道为研究对象,将城市道路拥堵状态分为堵塞、拥堵、较拥堵、较畅通、畅通5个等级,从交叉口拥堵和路段拥堵2个方面筛选了衡量道路交通拥堵的评价指标,利用数据包络分析（DEA）建立了城市交通拥挤评价模型。以济南市北园大街主干道为例进行交通拥堵评价,得到该道路的拥堵状态以及产生拥堵的主要原因。结果表明数据包络分析方法在进行多指标评价综合评价中具有很强的抗干扰性,评价结果更客观。     

基于道路交通拥堵问题的综合治理方法研究——以包头市青山区为例

随着交通拥堵在全国范围内的快速扩展,引起交通拥堵的因素错综复杂,涉及规划与管理层面。本文基于复杂的交通拥堵问题,以包头市青山区为例,从完善道路基础设施、增强科技管理手段、优化交通方式组织、提升信号控制手段四个方面提出缓解城市交通拥堵的治理方法。     

基于多属性决策的交叉口交通拥挤度评价方法

分析了交叉口交通拥挤度评价的研究现状,提出了一种基于多属性决策的交叉口交通拥挤度评价方法。该方法以延误、饱和度、排队长度、停车次数、占有率等为评价指标,以多属性决策算法为评价算法。经过验证,评价结果比较准确、客观,适合一般交叉口交通拥挤度的评价要求。     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。     

基于速度特性的城市快速路常发性交通拥堵研究

基于城市快速路浮动车技术,获取北京市快速路瓶颈路段全天交通流运行速度时间序列数据,对快速路常发性交通拥堵形成及消散进行精细化定量分析。首先应用小波分析技术对数据进行降噪处理,依据速度变化特性将快速路瓶颈处交通流运行状态划分为稳定运行态、拥堵形成态、拥堵态及拥堵消散态4种状态,并分析不同状态下的速度表现特征。研究表明,应用速度变化量可以判别交通流所处状态,而后利用统计学方法给出不同状态之间变化的判断阈值,并归纳出快速路常发性交通拥堵形成时刻、消散时刻及持续时间的判别方法。该方法对拥堵特性判别精度可达80%以上,对交通拥堵预测及交通管理具有明显实际应用价值。      

高速公路路网运行指数评估模型应用研究

由于高速公路路网交通流量分布不均衡,往往会造成部分节点或区域拥堵,而量化评估路网运行状态能快速确定交通拥堵位置。提出了一种基于波动率和机器学习的路网运行指数评估模型:首先选取合适的机器学习算法确定路网各节点的基准值;然后运用波动率理论构建各节点的运行指数评估模型;之后利用广东省高速公路若干节点路段的真实数据对模型进行了验证,并与阈值进行对比。研究结果表明:本文提出的路网运行指数评估模型能在各类场景下及时准确地定位交通拥堵节点,为缓解交通拥堵问题提供一定的参考意义。     

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。