基于贝叶斯网络的高速公路突发事件态势评估研究

为了提高高速公路应急管理能力,提升高速公路应急效率,从突发事件演化机理着手,基于贝叶斯网络构建了高速公路交通突发事件应急处置的态势评估模型,用于推理学习不同情况下的交通事故概率。评估模型首先确立了高速公路交通突发事件贝叶斯网络总体工作流程,将贝叶斯网络节点设置为高速公路突发事件的影响因素,贝叶斯网络结构根据各节点,即各影响因素之间的相互关系进行构建。其次,根据交通事故数据和专家知识对网络中每个节点进行条件概率赋值,再在条件概率的基础上根据现场初步事故信息运用联合树推理算法将贝叶斯网络转化为联合树,通过定义在联合树上的消息传递过程,计算后验概率;最后,在条件概率的基础上进行推理,建立评估模型实现对高速公路突发事件态势评估。实例分析随机抽取50次高速公路交通突发事件数据用于贝叶斯网络,通过软件Ge Nie2.2,以事故车辆类型,事故车辆数量,得到事故信息的时间,事发时天气及事发时段为证据信息,推理得出高速公路突发事件概率,预测结果表明基于贝叶斯网络的高速公路交通突发事件应急处置态势评估模型具有较高的准确性。     

基于PARAMICS的高速公路交通事件管控方案仿真评价

为科学评价高速公路交通事件下管控方案执行效果,提升高速公路畅通水平,采用PARAMICS微观仿真软件,建立了高速公路交通管控方案评价模型.以重庆至南川区域高速公路网为例,对高速公路大流量、突发事件和恶劣天气3种情景进行了多管控方案评价模拟,采取平均车速、平均行程时间、总延误时间、最大排队长度作为评价指标对管控方案进行了评价.仿真结果表明:高速公路突发交通事件下为尽快疏导交通,应优先采用"远端分流、近端限流"的管控策略.     

高速公路交通管制策略仿真评价

针对高速公路交通管控措施的评价问题,提出基于交通仿真软件的评价方法.交通仿真技术克服了传统方法的局限,为高速公路的管制研究提供了一种新的、高效便利的研究手段.对高速公路常用的交通管制策略进行分析,提出高速公路的交通仿真模型.最后以广清高速公路为例,通过VISSIM对实施交通管制手段的高速公路交通流进行模拟仿真,建立微观交通仿真模型,考察了交通管制措施的实施效果,从而为优选出最优的交通管控策略提供科学合理的依据.     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

动态交通信息策略博弈协调模型研究

对突发事件下驾驶员路径选择博弈行为进行了分析,基于协调用户和系统利益的思想,结合微波检测数据预测出行者行为的模型,提出了交通事件下变换信息供给策略的交通流诱导双层规划模型和相应的基于滚动时段的求解算法.仿真结果表明:在满足用户需求的同时,路网流量分布趋向管理者期望的方向,并能缩短事件影响和持续时间,缓解交通事件下的交通流振荡现象,改善路网使用效益,该方法具有可实施、操作性强的优点.     

一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测算法

提出一种基于ART2伸经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器。观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型。还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。     

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。     

高速公路突发事件应急管理系统

目前多数高速公路的车流量尚未达到通行能力,但各类交通事件明显增加,同时二次事故也不断增多,使得交通管理面临着巨大的挑战。本文在对监控、通信和部分收费系统功能及资源重新界定、整合的基础上,提出了功能更完善、解决问题的层次更深入、反应能力更强、具有ITS特征的现代化高速公路突发事件应急管理系统,它是高速公路交通管理与控制功能实现的发展方向。文章建立了突发事件应急管理系统的结构框架,并详细介绍了突发事件管理活动的工作重点和过程。相信通过对高速公路突发事件应急管理系统的研究,能最大限度地发挥我国当前高速公路资源的功效,为我国的高速公路管理提供科学的管理依据。     

基于数据融合的城市道路交通事件自动检测

针对交通事件自动检测多以高速公路、城市快速路为对象以及使用数据源单一的现状,提出一种基于多源数据融合的城市道路交通事件检测方法。在对信号控制下交通事件引起的交通流变化进行分析的基础上,利用杭州市城区浮动车、SCATS、Citilog系统提供的实时交通数据,基于CUSUM算法构建差分流量和速度交通事件检测模型。该模型可以有效抑制交通信号对于交通流的周期性影响。实验表明,模型在高峰时段和平峰时段均能快速准确检测交通事件。     

浅谈如何有效整治违法占用高速公路应急车道

<正>高速公路应急车道是指在高速公路上设置的供车辆遇紧急情况临时停放、等待救援或遇有交通事故等突发事件造成交通中断,保障交警、消防及救援等车辆赶赴现场的应急通道。应急车道在遇有交通事故等突发事件造成交通中断时,抢救伤员、快速处置事故现场、及时恢复交通发挥着重要作用,被誉为高速公路的"生命通道"。然而由于各方面的因素,非法占用高速公路应急车道的违法行     

降雪天气下高速公路交通流状态划分

为了给降雪天气下高速公路交通管理者提供合理、准确的交通状态信息,提出了一种可用于高速公路降雪天气下交通状态划分方法。考虑到高速公路交通状态分类存在模糊性的特点,以速度、密度作为样本数据的特征属性,提出了改进的模糊C均值聚类(FCM)的交通状态分类方法。针对传统算法要求事先确定交通状态划分的数目c存在的缺陷,利用自适应函数求得聚类数c。以乌鲁木齐市机场高速公路为实例进行分析,获得降雪天气下交通流状态的划分结果。     

组团型大城市绕城高速公路互通立交一体化布局模型

为合理规划布置大城市绕城高速公路互通式立交工程,做到既能够提升出入境交通的可达性和便利性,又不影响过境交通及城市内部交通系统的运行效率,在对绕城高速公路出入境交通组织特性分析的基础上,提出了以系统运行时间和出入境交通可达性二者组合效应最好为目标的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,并提出了模型求解的实用方法。最后,以某城市规划年绕城高速公路互通式立交布局规划为应用案例,阐述了模型应用的具体步骤。研究结果表明,本文提出的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,不仅考虑了绕城高速公路互通式立交布局规划的实际影响因素,也便于实际应用。     

高速公路应急决策技术

针对有的高速公路管理部门不能果断妥善处理突发事件问题,分析了交通事件的分类,介绍了高速公路应急交通指挥决策系统主要内容和支持技术,在此基础上提出了主要保障技术,最后结合高速公路管理体制,提出了高速公路应急交通指挥决策程序。     

基于数据挖掘的固定型交通检测器配置优化

结合固定型交通检测器空间配置的4条原则和配置密度优化步骤,提出基于数据挖掘技术的固定型交通检测器配置优化方法.设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、ARIMA预测模型及神经网络预测模型.采用网格搜索技术确定Winters模型参数,设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序,来估计ARIMA模型参数,采用3项误差指标评价模型预测效果.根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案.实例研究表明,在保证满足ITS 对交通参数精度要求的同时,通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本.     

高速公路交通流低密底区可变速度控制

本文首先建立了高速公路交通控制系统设计和交通系统的计算机仿真所常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并在此基础上，结合我国高速公路交通流的特点，提出了低密度区的可变速度控制策略，最后利用计算机仿真的方法模拟了受控交通流和未控交通流，其结果令人满意。     

基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法

高速公路交通事件自动检测在我国是一个新的研究领域,它是解决高速公路突发交通事件的有效途径之一。随着神经网络技术的成熟与完善,许多学者把这项技术应用于高速公路交通事件自动检测。本文总结现有神经网络算法的不足,提出基于SNN(StatisticalNeuralNetworks)软件系统的神经网络交通事件检测新算法,通过与传统的加利福尼亚算法、滤波算法、标准偏差法进行比较和验证,得出新算法明显优于传统事件检测算法的结论。     

基于Kernel-KNN高速公路异常交通态势预测研究

为更精准预测高速公路异常交通态势变化，基于Kernel-KNN算法原理提出了态势预测模型，并调研京石高速公路异常交通态势场景下交通管理及运行监测数据，基于历史数据中速度与交通态势非线性映射关系，在MATLAB中实现了预测过程，确定了预测模型最佳参数取值范围，最后验证了预测模型的有效性。结果表明：高速公路异常交通态势预测模型的精度主要与带宽值B、时间长度T和最近邻数k等3个参数相关，当B、k、T分别在[3,10]、[8,10]、[1,2]范围时，预测模型精度相对稳定，其预测平均绝对误差(MAE)为3.97、平均绝对百分比误差(MAPE)为6.95、均方根误差(RMSE)为3.96,模型精度优于其他算法，且以单日时段速度为例，其预测值与实际速度值较吻合。     

二秦高速公路独立事件下信息联动发布方案研究

利用情报板发布的信息,为高速公路创建一个安全、畅通的运输环境,提高发布人员的工作效率和工作质量,能够提高高速公路突发事件下的应急响应速度和交通管控水平。本文以二秦高速为例,采用理论与经验相结合的方法,面向高速公路发生独立事件下的安全保畅和应急管控需求,建立应急高速公路信息联动发布方案,有效保证车辆疏散,降低阻断事件对路网的整体影响。     

道路敏感区交通噪声预测模型修正及工程应用

为了提高交通噪声评价结果的精度,改善现行交通噪声预测模型中存在的不足,通过对比环保部2009导则噪声预测模型和交通运输部2006规范噪声预测模型,并运用两种模型对云南武昆高速公路在不同路况和环境条件下的交通噪声进行预测,将2种模型的预测值和实测值进行了对比分析,发现采用环保部导则模型预测的噪声值更接近实测值。以环保部导则模型为基础,并结合交通运输部规范模型的优点,对导则预测模型进行了修正和完善,并将修正后模型的预测值分别与实测值和修正前模型的预测值进行了对比,结果表明：修正后的噪声预测值与实测值更接近,预测误差明显减小,其适用性和精确性较好。     

高速公路应急决策系统支持技术研究

针对我国高速公路管理部门不能迅速有效处理突发事件问题,分析了交通事件的分类,介绍了高速公路应急交通指挥决策系统主要内容和支持技术.主要包括:数据仓库设计、模型库设计、知识库设计、在线联机分析技术,在此基础上提出了主要保障技术.结合高速公路管理体制,提出了高速公路应急交通指挥决策程序.