区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型.首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析.通过实例表明:该模型能够有效地判别路网中节点的可达性和连通性,描述路网的交通状态时空变化规律,若通过及时发布信息,出行者可根据不同的信息需求来选择最优路径,避免大范围拥挤,从而提高整个路网的运行效率.     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型。首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析。通过实例表明：该模型能够有效地判别路网中节点的可达性和连通性,描述路网的交通状态时空变化规律,若通过及时发布信息,出行者可根据不同的信息需求来选择最优路径,避免大范围拥挤,从而提高整个路网的运行效率。     

局域网交通分析与服务水平估算集成仿真方法

针对具有共性的局部路网与重要节点常发性拥挤拥堵的问题,建立了辅助局部交通网络优化设计的局域网交通供需分析方法,以局域O-D矩阵度量发生于局域网的出行需求,推导出了基于K最短路的局域O-D矩阵估算模型,并开发了将交通分析与服务水平估算集为一体的网络级服务水平仿真分析模型.     

应急条件下区域路网行程时间可靠性研究

为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低.      

基于样本容量的浮动车数据路网覆盖能力研究

以出租车作为浮动车数据采集探测车,针对探测车在路网上行驶的不确定性,提出浮动车数据路网覆盖能力的概念,研究覆盖能力与探测车样本量之间的关系.以覆盖强度和覆盖率为指标,采用简单随机抽样方法,研究了在10种样本条件下浮动车数据路网覆盖能力的变化情况,并进行回归分析.结果表明:在不同样本容量下,浮动车数据对各等级路网的覆盖强度和覆盖率均具有相似的时变特征;各等级路网的平均覆盖强度随样本容量线性增长,增长率随道路等级下降而迅速减小,高等级道路具有更高的覆盖强度;各等级路网的覆盖率随样本容量增大呈非线性增长,高等级道路能够更快达到稳定值;用浮动车数据判别高等级道路的交通状态,可适当降低样本容量.     

基于点、线、面层次的公路网交通运行状态评价

由于公路网是由点成线、由线成面的统一体,为了更准确地分析和改善公路网运行状态,加强公路节点、路段、路网评价之间的联系,便于确定交通拥堵产生根由并有效采取措施,建立了一种基于点、线、面层次的公路网交通运行状态的综合评价方法。在基本单元划分和指标选取方面,以交叉口、互通式立交、收费站和基本路段作为基本单元,结合交通流理论,综合考虑各基本单元的特点,分别选取对应的评价指标,以极小型指标评价法为基本原理,构建基本单元交通综合运行指数评价模型,并确定相应的分级阈值。在交通运行状态评价方面,依托专家经验的主成分分析与客观的交通量统计调查相结合的方法确定各基本评价单元的权重向量,从而构建路段运行评价模型并给出评价分级阈值,再以各等级道路拥堵程度和路网客、货运量,分别构建路网赋权矩阵或向量,从而获得路网交通综合运行指数模型并确定评价分级阈值。最后结合算例说明该评价方法的具体操作过程,通过获取的各项基本数据,从点层过渡至线层再至面层,依次计算各层交通运行指数,确定各基本单元、路段、路网分别对应的交通运行状态。研究结果表明：不同层面之间的交通运行状态存在一定的联系,不同节点和基本路段处的运行指数差异较大,路线运行指数差别也较大,从而影响路网最终的运行状态,因此,可以通过逐级评价确定交通拥堵症结所在,有针对性地采取相关改善措施。     

基于交叉口转弯率的网络交通状态模式发现

针对日益凸显的城市网络层次交通问题,提出一种基于交叉口转弯率的网络交通状态模型,并根据该模型进行了网络交通状态典型模式发现。该模型从交通网络拓扑结构出发,根据各路段的实际流量采用递归最小二乘法对各交叉口在各方向上的转弯率进行了估计,得到了基于路网拓扑结构的转弯率矩阵。该矩阵不仅反映了路段之间的相互影响关系,也反映了路网中交通流的分配情况,即从一定程度上反映了整个网络的交通状态。进而对各时间点的转弯率矩阵进行了基于SOM的分类,对各种网络交通状态在时间轴上进行了统计,结果显示了早晚高峰时段以及白天早晚高峰之间的典型网络交通模式。该方法为网络交通状态研究提供了一种新的建模与分析方法,通过实例分析证明该方法具有普适性与有效性。     

基于交通效率的城市最佳路网密度研究

在指出现有路网性能二元评价指标体系不足的基础上,考虑路网在通行能力和服务水平2个方面的综合性能,针对城市路网设施的断面、路段和路网3个层面提出了断面通行效率、路段输送效率和路网运行效率3个新的交通效率评价指标;并在道路面积率和交通需求分布不变的前提下,建立了4个不同密度的路网仿真分析模型.仿真结果表明:路网服务水平的可靠性随路网密度的提高而增强,但路网交通效率随着路网密度的增加具有先升后降的趋势,即理论上存在一个最佳的路网密度,使路网在容量和服务水平2个方面的综合性能达到最优.     

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。     

基于物元分析的交通影响评价模型

针对大型建设项目的交通影响评价问题,利用物元分析理论,提出了基于物元分析的交通影响评价模型。分析了大型建设项目交通影响因素,选取项目的开发类型、建筑面积、开发强度、路网所处区位、路段饱和度、有无信号控制、离开建设项目的距离等10个评价指标,将项目对周边路网的影响分为大、中、小、较小4个等级,通过确定待评物元、建立节域物元矩阵、经典域物元矩阵、计算各评价指标权重和综合关联隶属度,得到了项目对周边路网的影响大小,并通过实例说明了模型的应用。结果表明,将物元分析理论用于大型建设项目的交通影响评价是可行的,能够定量评价项目交通影响的大小,并具有较高精度。     

基于运输需求函数的区域高速公路网交通量预测模型

区域高速公路网是区域社会经济发展的重要基础设施,为预测区域高速公路网交通量,引入经济学中的柯布-道格拉斯生产函数,以人均GDP、人口密度为参数构建运输需求函数,基于运输需求函数构建区域高速公路网交通量预测模型。模型能以简单的因素分析基础,对区域高速公路网交通量进行预测,为区域公路网交通量预测提供了新的思路决策依据。     

基于交通环境承载力的公路网交通量预测

提出将交通环境承载力相关理论应用到公路网交通量预测中,提出基于交通环境承载力的公路网交通量预测模型。从环境系统污染物的输入输出模型出发,构建基于大气污染承载力的公路网交通量预测数学模型,实现基于大气环境的交通量控制目标,为交通规划部门制定可持续的交通发展规模提供科学决策依据。     

区域交通分流路网设计的双层优化模型及算法

针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最...     

基于组合赋权—云模型的高速公路路网交通适应性评价

针对于传统交通适用性评价过程存在的随机性和模糊性问题,提出一种组合赋权—云模型的高速公路路网交通适应性评价方法。首先,从路网结构性能和路网运行效率两方面,选取路网密度、饱和度等8个定量因素建立评价指标体系,采用相对分析法,将适应性划分为4个等级后,依次确定各等级区间范围;其次,基于逆向云模型理论,得到各评价指标隶属各等级的确定度,利用组合赋权所得权重对各个指标确定度进行加权平均。最后,根据确定度最大原则,综合得到交通适应性等级。以四川省高速公路联网收费数据和网络拓扑数据为基础,构建评价模型,最终结果为不适应,为今后高速公路网建设提供理论基础和数据支撑。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84%; 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50%; 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

基于AHP熵的公路网理想评价法

该文根据公路网的道路与交通特征参数指标,阐述了评价公路网规划方案优劣的新模型。首先根据运筹学中的理想点法,以路网等级等六个优化目标为因素指标集,以备选方案为论域集,通过定量分析构建了标准指标决策矩阵、正负理想方案决策矩阵,建立了公路网综合评价模型;另外,充分考虑专家知识和经验、决策者意向和偏好以及数据本身蕴涵的信息,采用AHP法与熵值法综合确定了目标决策模型综合权重;通过计算方案指标矩阵距离理想方案贴近度来评价公路网规划方案的优劣程度。实例分析表明,此模型对多个规划方案进行排序和评价,方法科学简便,实用性强。     

张家港市重大交通事故特征与对策研究

通过对近年来重大交通事故进行分析,从时间、道路、环境、人员、车辆和违法行为等方面总结了事故发生的特征和规律。分析知,此类事故具有夜间事故多发、高等级公路比例大、小型客车交通肇事突出、本地人口在事故中受伤害为主等特征。基于此,提出了对道路进行综合治理、加强驾驶人管理、深入宣传交通安全知识等措施和建议。     

基于物元分析的公路交通安全评价

公路交通安全评价是一个多目标、多属性的复杂问题.基于道路条件筛选影响公路交通安全的相关因素,构建公路交通安全评价指标体系.运用物元理论,建立公路交通安全评价模型,并运用该模型对云南某1级公路进行评价.评价结果表明,该物元模型可较好地给出交通安全等级评定结果,且能够较完整地反映公路交通安全的综合水平.     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。