浅谈高速公路交通流监控中存在的问题与对策

从高速公路交通流监控的角度，指出了当前监控系统中存在的问题，进而探讨了车辆检测器的布设，拥护状态的描述以及通过路侧设备进行交通流控制等问题。     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

基于有限元分析的交通流理论与技术研究

针对交通流模型的数值求解和大量数据处理问题,以有限元法为基础,从流体与交通流的比拟中,分析了交通流的可压缩性和粘性.将交通流参数与流体参数进行了对比.从交通流是无旋流动的机理出发,引入了交通流的势函数,建立了交通压力的数学模型.基于流体有限元的思想对交通流进行了研究.在一定速度条件下,用ANSYS-FLOTRAN仿真了车道变换时的车流变化情况.通过软件后处理模块,对结果进行了讨论,结果显示：ANSYS-FLOTRAN可以较好的模拟交通流状况.     

高速公路监控系统中限速控制策略的研究

阐述了高速公路运行中存在的主要问题,分析了可变限速控制在高速公路监控系统中所起到的作用。给出了主线可变限速控制的原理和控制策略,并建立了相应的数学模型。针对高速公路交通流的特点,采用多层分散控制的策略,实现对主线行车速度的控制。仿真结果表明了模型和控制策略的有效性。     

交通流数据质量检验方法

交通流数据目前对于交通相关研究具有很重要的参考和使用价值。交通流数据质量检验可以保证从数据源所获得数据的正确性和完整性,并为数据的管理和应用提供可靠的数据基础。交通流数据常见问题分为数据缺失、数据无效和数据时间点问题三类,针对这些问题,本文提出了一种交通流数据检验与修复方法。以北京市交通流数据为例,对本方法进行了分析与验证。结果表明此方法具有很好的实际应用效果。     

江苏省两项科学研究计划项目近日通过科技成果鉴定

江苏省交通科学研究计划项目《高速公路联网监控网络管理系统实现技术研究》和《沿江高速公路交通信息管理系统研究》近日通过了由江苏省交通厅组织的科技成果鉴定。鉴定委员会认为,该两项成果在高速公路监控系统网络管理领域．异常状况短信自动通知和预案提示、交通流突发自动告知和监控外场设备故障自动报告等方面达到国内领先水平.     

高速公路电子监控系统原理及应用

高速公路监控系统概述高速公路交通工程机电系统由收费系统、监控系统、通信系统三大系统,以及照明通风系统和供配电系统组成。收费系统对道路的使用者按既定的费率征收通行费,以回收道路建设投资。通信系统为收费和监控系统提供信息传输的通道。监控系统作为三大系统的重要组成部分之一,对高速公路交通流状态和交通环境进行监     

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

基于少数据云推理的短时交通流预测模型

针对短时交通流所存在的不确定性即模糊性与随机性特点和准周期规律,提出基于灰色关联分析和少数据云推理的短时交通流预测模型.首先,针对短时交通流的准周期规律,运用灰色关联分析提取不同日期相同时段历史序列中最相似序列;其次,提出少数据逆向云算法,建立交通流序列一维云推理机制;最后综合利用历史云及当前云生成预测云,用于短时交通流实时预测.实例分析表明,预测精度良好,能够有效实现短时交通流的实时预测.该模型解决了少数据条件下正向云参数确定问题,降低了数据处理工作量,开拓了云模型在短时交通流中的应用.     

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结合作者近年来的研究实际，在简要评述了交通流理论研究的目标和方法基础上，论述了几类典型的交通流理论模型的发展简况和存在问题．针对这些问题，作者按照微观、宏观方法相结合的思路，探讨了两种描述方法间的区别和联系，从而，发展了一些新的更切实际的交通流理论模型，并灵活应用不同理论模型，更精确、更有效地描述了实际交通流问题． 研究表明，微观宏观方法相结合，可以推进交通流理论的新发展．     

交通流随机行为的研究进展

随着人口和车辆的不断增加,道路发展难以满足车辆交通的需要,交通拥塞等问题日益严重.由于交通流的动态、随机、非线性、多行为主体等特征,进一步增加了交通流问题的复杂性.交通流随机行为的研究对于理解交通流的内在演化规律、管理和控制交通流具有重要作用.目前在该领域的研究已经形成了相应理论体系,建立了系列模型,并不断在实际交通中应用.本文对交通流随机行为相关的研究进行了总结,讨论了随机相互作用无关的模型如微观跟驰模型、宏观流体力学模型、介观气体动理论模型、元胞自动机模型、随机过程模型,随机相互作用相关的模型如势强度相关模型,加权顾前势模型等.通过对目前研究现状的总结和分析,对未来交通流随机影响因素及随机动力学的建模与分析进行了展望.      

基于BNN动态的交通流演化模型及应用

交通流诱导以交通流预测和实时动态交通分配为基础,如何更精确地来预测交通流的变化情况是其中的一个核心问题.文中用BNN动态来刻画交通流的演化过程,介绍了BNN动态的概念及演化动态方程,并分析BNN动态的零点的稳定性,给出了一个算例进一步验证BNN动态的稳定性.通过简单的算例,在BNN动态的基础上对道路中的交通流进行分析和预测,进而对车辆进行诱导,从而达到交通管理的目的.     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

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交通流诱导系统的应用，使得传统的路网系统随机用户平衡发生了变化。本文把交通流诱导系统的效益费用和交通流诱导条件下的随机用户平衡结合起来，以交通流诱导效果和建设费用问题之间的相互关系为基础，寻找交通流诱导系统建设和随机网络平衡的综合优化方案。文章采用双层规划模型描述了系统最优和交通流诱导条件下的随机用户平衡之间的相互作用，并给出了灵敏度分析算法。     

量纲分析理论在交通流分析中的应用

针对交通流模型的多样性和同一参数测量值的变化,分析了建模思想和测量统计方法一致性的必要。根据模型参数的物理意义,通过量纲分析方法,对各种交通流模型及其参数进行研究,从中得到各个模型之间本质上具有相似性的基本结论,以及主要无量纲参数之间的函数关系式。对交通流局部密度增大后消散问题从无量纲入手,得到的无量纲结论能够说明有量纲低速和高速交通流模型问题。此示例说明量纲分析方法对交通流模型及其参数研究具有理论和实际应用价值。     

机动车交通流比功率与能耗模型研究

为研究机动车交通流能耗,将机动车交通流比功率(VSP)作为研究对象.从最常见的单车比功率研究出发,使用气体动力学交通流模型联系单车比功率与交通流整体比功率,以此建立交通流比功率模型.为使此模型具备更显著的物理意义,将交通流比功率分为两部分,一部分为平衡交通流状态下的比功率,另一部分为偏离平衡交通流状态导致的比功率变化量,模型中的交通流参数与变量能够通过现有的交通流探测设备获取.将比功率理论模型从单车扩展到了交通流,用数学公式反应了交通流状态与比功率的关系,并且证明了交通流比功率能够通过交通流参数进行估计.并由交通流比功率出发,推导出交通流比功公式.此外研究了平衡态交通流比功率及比功与密度的关系.为研究机动车交通流能耗探索了新的思路.     

交通流的格子Boltzmann模型

为解决用传统的流体力学方法研究交通流动问题的某些不足，文中直接从交通流的宏观LW模型出发，建立了交通流的格子Boltzmann模型，并对实际交通问题进行仿真，结果表明该模型是有效的．该方法提供了格子Boltzmann方法用于研究交通流的可行性．     

智能网联混合交通流稳定性解析方法综述

交通流稳定性分析是研究交通拥堵形成机理、车队队列控制的基础,面向智能网联环境下的混合交通流队列线性稳定性分析已成为近年来的研究热点. 根据受到的扰动大小和范围,介绍了线性稳定性、非线性稳定性、局部稳定性和队列稳定性的相关概念,并指出了交通流队列稳定性的基本判别准则. 基于控制理论,回顾了交通流车队队列线性稳定性条件的经典解析方法,其中,特征方程法评估了交通流内部扰动的增长速度,传递函数法依托于拉普拉斯变换构建了扰动的传递关系. 从经典跟驰模型、考虑时延的跟驰模型和考虑多前车驾驶信息反馈的跟驰模型出发,系统分析并总结了国内外学者对于混合交通流稳定性问题的研究现状,同时回顾了交通流稳定性理论研究在车队队列控制等方面的实验和工程应用. 最后,展望了混合交通流稳定性分析领域的研究前景,指出了在后车跟驰行为、智能网联汽车的交互协同、复杂混合交通流等几个方面是今后需要重点研究的领域.      

能见度不良天气下海上交通安全风险预警系统

为了提高海上交通安全风险预警的实用性与精度, 建立了能见度不良天气下海上交通风险预警系统, 由风险矩阵知识库、交通流密度预测子系统与能见度预警子系统组成; 通过采集大样本, 运用不完备信息条件下模糊信息分配理论修正了专家调查法, 确定了海上交通风险矩阵; 采用人工神经网络中极限学习机理论的短时船舶交通流密度预测算法计算了交通流密度; 采用区域大气模式系统对气象和海洋预报部门提供的能见度预报数据进行空间和时间精细网格化划分, 计算了能见距离; 采用系统预测了空间网格为2nmile×2nmile和时间步长为10min的关注海域的能见距离和交通流密度, 以验证系统的有效性。仿真结果表明: 2个不同时间段12个时间点的能见距离预测准确率分别达到75%、75%、80%、75%、80%、75%和75%、75%、80%、80%、80%、75%, 相应的交通流密度预测准确率全部达到80%, 预测结果可靠, 并且, 实现了能见度不良天气下海域航行风险的可视化与智能化监控。      

基于分布式并行算法的动态交通流分配研究

基于分布式并行处理技术和面向对象的建模理论，为解决大规模城市道路交通流模拟问题，提出分布式并行模拟动态交通流分配思想，给出了CyberTraffic三维仿真系统中交通流模拟系统的数据结构描述、系统设计框架以及系统模拟结果。