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。     

浮动车辆数据在城市智能交通中的应用

道路实时车速监测是城市智能交通体系中最基础和重要的组成部分,利用出租汽车这一浮动车辆载体采集的道路车速实时信息,结合智能终端和系统平台处理,可实现城市道路的车速实时监测、发布和深度开发利用,对改善城市交通拥堵、节能减排、实现城市智能交通起到重要作用。     

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本文提出并采用一种离线预测与在线预测相结合的、基于历史数据并根据在线数据修正的、能减少服务器运算复杂性的较高性能的计算机模型和公交车到站时间预测算法.并以公交车实时GPS运行信息为运算依据,应用Java EE、JSP开发、MySQL数据库和Android手机操作系统开发等技术,在服务器端以公交车有限状态机模型来掌握公交车的实时信息,开发了一个集中式、企业级、手机平台上的、基于请求与响应的综合系统,能够向乘客手机客户端发送目标线路上车辆到站情况的预测信息,提高出行效率.最后基于大连市旅顺口区18路公交车运行数据进行了系统测试,结果表明,以该算法为基础的系统具有良好的性能.     

基于UAV/VISSIM的城市交通控制评价与优化

针对当前我国城市交通控制对静动态道路交通信息一体化采集存在的难点,设计运用低空多旋翼无人机(multi-rotor UAV)加载高清摄像机及其相应的视频分析系统采集交通控制区域内交通控制评价与优化所需数据,在此基础上利用VISSIM软件进行城市交通控制效果的评价与配时方案优化,并以深圳市沙河西路—西丽湖路交叉口为例进行验证。结果表明,基于UAV/VISSIM的城市交通控制评价与优化方案具有可行性,优化后该路口的服务水平由目前的E 级提升至C级,有效提高城市交通控制评价和整体工作效率。     

智能交通对城市交通效率改进的贡献——基于匹配和双重差分模型的估计

为了从众多复杂的影响因素中单独剥离出智能交通建设项目对城市交通的改善作用,定量评估智能交通对城市交通运行效率提升的贡献,在充分借鉴政策公共效应双重差分评估模型的基础上,引入了匹配算法,创新性地提出了双重差分与倾向得分匹配相结合的定量评价模型。在此基础上,系统分析了影响城市交通运行效率的主要因素,并利用格兰杰因果检验,筛选出城市道路网平均运行车速、地区生产总值、民用汽车拥有量、道路长度、常住人口等作为模型评估的变量指标。然后选择36 个城市,采集了其2008—2012 年的基础数据进行对照。研究提出的基于匹配和双重差分的模型具有较强的适用性和稳健性,可用于量化评估智能交通建设对交通运输效率的改善作用。模型实证分析测算结果显示：智能交通建设在提升城市交通运行效率方面发挥了明显作用,对城市交通平均运行速度提升的贡献约在9.2%左右。     

城市智能交通系统中基于无线定位技术的信息采集方法研究

在分析目前城市交通信息采集系统中存在的检测成本高、多信息源混杂等主要问题的基础上，着重讨论了通过无线定位进行城市交通信息实时采集的技术，以及基于多源信息融合的交通信息实时采集处理系统，并对其中的关键问题进行了分析讨论。     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

基于极限学习机的公交行程时间预测方法

以公交车GPS数据为基础,建立了基于极限学习机方法的公交站点间行程时间预测模型.依据GPS数据在站点附近的特征表现,定义了公交车到站临界点,并分析了临界点处车辆的5种运行状态;提出了公交车到站时刻估算方法,进而得到公交车行程时间数据;通过分析公交车行程时间数据内在特征,确定了极限学习机模型关键参数及其纬度;最后,以长春市88路公交车GPS数据为基础进行了方法验证.结果表明,所用ELM方法预测误差约为11%,并与应用广泛的BP神经网络、RBF神经网络、SVM进行对比分析,发现ELM方法在满足精度前提下拥有更快训练速度与预测可靠性.     

城市公交车到站规律及站台服务水平研究

城市公共交通是城市可持续发展的必由之路,对城市交通具有重大意义.本文从公交车的运行特点入手,用数学方法描述公交车从发车到到站的运行过程,建立公交车到站模型,并利用简化模型分析公交站台车辆到站规律,计算车辆到站频次.最后,利用排队理论建立公交站台服务水平的计算模型.运用排队论模型对北京市某公交站台进行评价,证明对站点设置位置和停靠模式以及站台的线路数和线路发车频率的合理设置,可以有效地控制站台内公交车的排队情况,提高公交站台的运行效率,缓解交通拥堵.     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

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。     

基于GPS浮动车的城市主干道交通服务水平实时评估模型

提出城市主干道道路交通服务水平及其实时评估的概念,建立了基于模糊综合评判的城市主干道交通服务水平实时评估模型,模型以实时的GPS浮动车检测数据为基础,将获得的路段平均速度、速度变化系数和低速行程时间比等作为特性参数,建立了特性参数和各级服务水平下交通状态模式之间的关系,采用模糊综合评判方法,实现了道路交通服务水平的实时评估。分析了评价周期对模型实时性和有效性的影响,并运用实例进行了验证。     

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足，本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法，实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理，以此为属性数据，通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类，结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态；在特征级建立多源数据融合方法，实现交通状态速度值计算；以归一化后的速度值为属性数据，通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明，本文方法能够实现道路交通状态精细划分，能有效地识别出道路局部位置的交通状态，进而可为城市道路交通管理提供决策支持.     

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由于城市道路交通行为的复杂性以及高质量交通数据的缺乏,实时估计城市主干道的旅行时间具有一定的难度.基于实时的快速公交（BRT）以及信号配时数据,作了一系列研究,用以估计主干道旅行时间以及交通服务水平（LOS）.本文通过将公交车的排队延误时间、平均信号灯等待时间和自由流旅行时间综合在一起来实现旅行时间的估计.并以Valley Transportation Authority（VTA） BRT和智能驾驶系统作为数据源进行实验.实验结果表明,本文提出的估计主干道性能的方法非常有效.其中根均方误差（RMSE）和根均方百分比误差（RMSPE）分别为49s和9%,LOS估计的精度高达73%.     

Operational Analysis on Beijing Road Network during the Olympic Games

Monitoring and analyzing performances of urban road traffic is a crucial work to ensure traffic operation well during the Olympic Games in Beijing and evaluate the effects of traffic demand management strategies and measures. In this paper, as the basis for performance analysis, a traffic congestion evaluation index system which consists of comprehensive and characteristic indices is introduced. Beijing floating car system is also used to collect real-time data of urban road traffic. In addition, expressways, arterial roads, some of the secondary roads and branch roads over the area within the 5th ring road are selected as the evaluation objects. Moreover, urban traffic operation performances are compared among pre-Olympics, during the Olympic Games and during the Paralympics Games from the aspects of the intensity, duration, extension of traffic congestion, the distribution of recurrent bottlenecks and average speed. It is concluded that the urban traffic is in the level of “smooth” during the Olympic Games and the Paralympics Games comparing with the “moderate-congested” status before the Olympic Games. The vehicle speeds of urban traffic network increase obviously under the Olympic traffic demand management strategies and measures.     

城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

可变信息屏对北京市交通拥堵缓解的评价研究

可变信息屏（VMS）为缓解大城市交通拥堵提供了一种有效途径,它通过发布诱导信息来均衡路网上的交通需求.为了评价VMS对缓解交通拥堵的效果,本文通过数据挖掘方法建立了一种通用评价模型.所用数据包括由北京市VMS系统和道路检测器得到的VMS历史发布信息和道路交通流数据,这些数据能够真实地反映路网中的交通状况.通过比较诱导信息和提示信息下的拥堵缓解效果,并对不同道路状况下拥堵缓解效果进行时间和空间分析.结果表明,诱导信息能够更加有效地提高拥堵路段的服务水平,特别是严重拥堵路段,诱导信息比提示信息更加有效.     

城市快速路交通流特性研究

本文利用我国城市快速路交通信息采集系统的实时交通检测数据，对城市快速路交通流的动态特性进行了分析；对比了多车道交通流量、密度、速度的横向分布差异；最后比选了适用于城市快速路的稳态交通流模型，并标定了模型参数，本文的研究成果将对城市快速路的规划、设计、运营、管理和评价提供科学依据和数据支持．     

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.     

公交站点停站服务可靠性分析

协调公交站点的服务能力与公交车停站需求,是提高城市交通系统运行效率的重要手段.本文在已知公交车运行线路、发车间隔、停车站点位置、停车站点泊位数信息,并假设公交车在道路路段上运行时间、停站点停驻时间满足概率分布条件下,研究整个城市公交站点的服务可靠性,得到了公交车站点服务可靠性概率计算公式,并定义了α-可靠度来衡量公交车站点服务可靠性.通过本研究发现:公交车站点相遇概率具有时间周期性,公交站点服务可靠性不仅与公交车运行线路的设置、发车间隔长短、停车站点位置设置、停车站点泊位数信息有关,还与交通系统中的路段旅行时间可靠性、公交车站点停车时间可靠性存在密切的联系.