局部比较的变点统计理论及其在交通流突变研究中的应用

交通流变点就是交通流模型中的某些参数起突变化之点，在变点附近的局部中，某种量有了显著的变化，而在非变点的局部中，量保持稳定，本文针对ITS开发，依据交通流理论并结合均值变点模型，建立用局部比较的方法分析交通流突变的变点统计理论，利用某种交通流参数构造有针对性的统计量并考察它在各个局部内的变化，取其显著之处作为突变发生位置的估计，使用实测数据对算法进行标定和检验，证明方法的有效性。     

交通流突变分析的变点统计方法研究

针对ITS的开发，建立了分析交通流突变的变点统计方法。依据交通流理论，结合均值变点模型，对突变存在与否的检验，变点个数的判定以及变点搜索的最小二乘法等问题进行了详细论述，最后利用英国南安普敦市的实际数据对上述算法进行了标定，并给出模型应用的实例，验证了方法的有效性。     

基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究

由于传感器故障、状况不稳定或数据传输等问题,交通流数据存在大量丢失的情况,对依靠这些数据进行交通科学决策产生了很大的影响.基于以上问题,提出一种基于空间拓扑结构的交通流数据填补方法,模型通过选取区域的典型道路训练上下游之间相关参数,根据道路类型匹配典型道路,应用典型道路的参数进行交通流数据填补,并利用武汉市实际交通检测器数据进行模型验证.选取武汉市实际道路上2个典型地磁检测器进行数据填补误差分析,不同填补方式下的平均相对误差为52.88%和51.93%,相对于传统的交通流数据填补建模来说,基于空间拓扑结构的填补模型在实际的应用过程中,能够在更大的范围内对丢失的交通流数据进行填补.      

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

考虑降雨影响的城市交通流车速多层线性模型研究

应用多层线性模型研究了降雨强度对城市道路交通流平均行驶车速的影响.研究资料包括道路特征数据(25个路段)、广州市城市道路交通流平均行驶车速数据(有效车速样本量超过160万)和降雨量数据(样本量93 462).采集时间从2011年6月至2012年4月一共330 d.基于以上大规模数据,应用多层线性模型(HLM),建立了一个降雨条件下道路交通流车速的短时动态预测模型.结果表明:交通流信息存在嵌套、分层的数据结构,相较于传统交通流研究方法,多层线性模型对交通流影响因素的研究将更为合理;降雨对车速的影响具有普遍的空间变异性,这是因为每个路段具有不同的物理特征;交通流的影响因素之间存在着显著的跨层交互效应,这与传统理论对交通流的认识不同;本文提出的降雨条件下交通流车速的短时动态预测模型具有路段适用性广的突出优点,这与大多数传统交通流模型适用范围较为狭窄的特点较为不同.     

沥青路面车流轴载模型及其在南京二桥路面管理中的应用

为解决交通流轴载计算问题，本文分析了交通流的构成和分析，提出了分布轴载、车流轴载，单车平均轴载等新概念，提出了一套可行的完整的计算方法，并在与实际数据反复对比的基础上建立起沥青路面车流轴载模型,南京二桥路面管理系统首次利用该模型解决了如何使用称重站资料计算交通流轴的问题，得到令人满意的结果。     

一种基于交通熵的交通流无序度量方法

交通流无序转化过程的研究需要对交通流无序进行定量的描述。为了定量描述交通流无序，通过对有序、无序概念的分析，给出了一种交通流无序的定义；在此基础之上，应用交通熵理论提出了一种交通流无序的度量模型，并应用该交通流无序度量模型对实际道路交通流无序阂值作了分析。计算了9种不同道路交通流的无序阈值，通过其结果比较分析，得出一个基本结论：当阈值N为1．10时，实际道路交通流为交通流无序状态。此时，车速一般小于设计车速的30％。该模型成功地解决了交通流无序度量问题，为交通流有序与无序之间的转化过程研究提供了理论基础。     

高速公路动态交通流的建模与控制策略

从高速公路交通流的宏观、动态特性出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对模型中的参数进行辨识，从而获得了能比较准确地描述了交通流真实行为的模型，然后提出了低密度区的可变速度控制，中密度区的可变限速和入口匝道联合控制及出口匝道分流和入口匝道协高控制模型，并给出了上三个问题的最估解，最后利用计算机模拟了受控和未控交通流，其结果令人满     

快速路汇入区瓶颈交通流早发性失效研究(第1部分):建模仿真

快速路汇入区是典型的常发性瓶颈，其交通流失效严重制约系统通行效率，影响交通安全。现有研究实证发现，大量汇入瓶颈存在早发性失效现象，这进一步加剧了瓶颈制约作用，而目前尚未有理论方法对这一独特现象进行建模仿真与致因分析。为探究瓶颈交通流早发性失效致因，系统分析了瓶颈驾驶行为新特征，并对其进行深度建模与仿真；进一步地，基于大量仿真试验，利用因果推断理论，探究早发性失效机理。作为系列研究的第一部分，重点探讨瓶颈交通流高精度建模仿真问题。基于上海延安高架虹许路汇入区轨迹数据，在对比分析现有汇入区建模仿真研究的基础上，突破传统驾驶行为建模单向交互、单次决策、单维博弈的确定性行为分析范畴，发现并定义了3类新的汇入行为：主动-回应汇入、并行式汇入、延迟汇入。根据对新行为决策过程的解耦，对汇入的动机生成、间隙选择、换道执行等各阶段均提出了全新的建模方法。进一步地，针对传统汇入仿真框架中各个阶段采用串行序贯决策的方式，忽略了驾驶人和环境状态的时变性，提出了多阶段时序决策的汇入仿真框架，并整合新汇入行为模型，形成了瓶颈交通流汇入仿真新框架。最后，基于该框架构建了汇入区瓶颈交通流仿真原型系统。该仿真原型系统能...     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。      

交通流理论中几个概念的重新定义

交通流理论模型很多，但能够解决实际问题的却很少。多年来，此类问题一直困扰着交通界。章认为传统交通流理论中某些概念定义有缺陷，建模方法不严谨。从而导致了各研究方向的研究成果之间相互难以验证、引证；有的研究成果甚至出现了不能应用的尴尬局面。章应用流体力学的研究方法，分析了几个有缺陷的概念，如动量等，并提出了新的定义和概念，如稠密流和稀薄流、自由流密度等。这将有助于重新审视交通流的建模方法，使交通流理论更加系统、完整和科学。     

融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流状态预测

城市路网短时交通流预测是实现智慧城市的关键技术，随着人工智能的发展，越来越多的深度学习算法被应用于城市道路交通状态估计和预测研究。但是深度学习因缺少对交通流演化机理的刻画导致其可解释性不强，而交通流解析模型常因预测精度问题导致其应用效果受到限制。为了取长补短，首先对路段传输模型（Link Transmission Model，LTM）进行改进，提出了可以利用真实数据实时校准仿真网络从而提高预测精度的数据驱动型路段传输模型（Data-driven Link Transmission Model，D²LTM），并在此基础上引入时空深度张量神经网络模型（Spatial-temporal Deep Tensor Neural Networks，ST-DTNN）来捕获网络交通流数据中的时间维、空间维和深度维特征信息，形成融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流预测模型D²LTM-STDTNN。该混合模型一方面通过D²LTM机理模型来揭示交通流演化的基本规律，发挥其对城市路网交通流状态时空演化过程的精细刻画能力，增强混合模型机理的可解释性；另一方面利用ST-DTNN模型强大的高维数据挖掘能力和动态特征学习能力，提高城市级路网交通流的短时预测精度。该模型还考虑了交叉口不同转向的短时预测问题，具有更细的空间粒度和时间粒度，因此也具有更大的预测难度。实测结果表明：D²LTM-STDTNN混合模型相对于基准模型预测精度更高，且具备模拟演化机理方面的优势，提升了城市路网短时交通流状态预测能力，揭示了路段间的交通流动态演化规律，可为网络交通流模拟推演和主动管控提供了技术支撑。     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.      

基于数据流集成回归的短时交通流预测

传统的交通流预测技术使用静态和离线算法,无法对模型的参数值和内部结构进行在线调整.然而,交通流变化具有明显的动态性,其内在模式会随时间发生变化,导致构建好的模型准确度下降.针对上述问题,提出了基于数据流集成回归的短时交通流预测模型.将不断产生的交通流数据划分成数据块,每个数据块训练1个基础回归模型,然后加权组合为集成模型.通过不断训练新的基础模型,并置换出集成模型中准确度最差的基础模型,实现在线更新.在实测数据上的对比实验结果表明,与静态离线的BN模型相比,模型的均方根误差降低了19.5%,运算时间降低了48.7%,并能够快速适应交通状况发生明显变化的情况,适用于城市主干道路的短时交通流预测问题.      

数据融合技术在短时交通流预测中的应用

提出了短时交通流预测的时间间隔长度,介绍了常用短时交通流预测方法.结合数据融合技术,明确了短时交通流预测的改进方向之一,即模型选择、模型组合,并给出了短时交通流预测的数据融合算例.     

基于时空特征序列匹配的交通流状态估计方法

为了针对无交通流检测器路段更好地进行交通流状态估计，提高估计精度，研究了基于时空特征序列匹配的交通流状态估计模型。通过交通运行指数的计算方法预设城市道路中有交通流参数路段的交通流状态；分析影响城市道路运行条件的各项因素，引入交通流参数与道路参数、路网拓扑参数等时空多维度参数特征，提取3个维度8个特征1个附加维度组成交通流时空特征，构建城市道路交通流DNA特征序列对交通流状态进行描述；将各个特征的值归一化处理，利用WH-KNN匹配方法，得到全路网中与待估计路段最近的交通流状态。实验选取武汉市中环快速路编号为10468、10483以及8816的路段1周数据，假定路段数据缺失，通过所述方法进行交通流状态估计，将估计结果与原始数据结果进行对比。研究表明，模型不仅能够得到无检测数据路段的交通流状态，其状态估计结果的准确率保持在88%以上，且误判结果在1个运行指数等级之内。      

基于交通流模型的道路权重计算方法研究

提出了一种基于交通流模型的计算道路权重方法。实施定点道路截面雷达试验并采集交通流信息,标定生成交通流速度-密度模型。通过此模型,利用出租车行驶数据库中各条道路车速数据计算各道路车流密度,根据各道路长度和密度推算道路权重。     

混合交通流连续动力学建模

对现有的交通流动力学模型进行了简单的评价,在此基础上提出一种新的高阶混合交通流动力学模型,新模型重点研究了混合交通中的干扰项,用粘性项来计算交通阻力,然后对建立的交通流动力模型在特征根问题(车流应是各向异性)、负速度问题(车流倒退)和线性稳定性(主要指高密度下的车流稳定性)问题进行了理论分析。理论分析结果表明,新的高阶交通流动力学模型有效解决了困扰大多数高阶非平衡连续流模型难以处理的问题,而且新模型充分考虑了混合车流中不同车型比例车辆间的粘性阻力,相比较其他模型更能准确反映非纯小车流情况下的交通真实情况。     

连续数据环境下的道路交通事故风险预测模型

针对现有研究多基于病例对照的欠采样方法,即每起事故从连续交通流数据中按一定比例抽取对照的非事故数据构建模型,而该类模型在连续数据环境中的预测精度存在缺陷的状况,对城市交通连续观测并动态调控的技术环境（简称连续数据环境）开展道路交通事故风险预测模型构建研究。首先提出基于全样本交通流数据,结合“调整事故分类阈值”的方法解决事故风险预测研究中的非平衡数据分类问题;而后采用上海市城市快速路2014年5,6月的线圈检测交通流数据及历史事故数据开展实证研究,以受试者工作特征曲线下面积为评价指标,对比基于全样本和抽样样本构建的常用事故风险预测模型（逻辑回归、随机森林）的整体预测能力;以灵敏度和特异度的几何均数为评价指标,对比3种分类阈值计算方式（约登指数法、事故占比法和交叉点法）对事故/非事故综合预测精度的影响。结果表明：在连续数据环境下,采用全样本数据建模能使模型整体预测能力提高13.06%;基于约登指数法进行分类阈值计算可使模型的事故/非事故综合预测精度最佳。     

机非混行平面交叉口交通设计理论研究

对机动车与非机动车混行条件下平面交叉口的交通设计进行深入、系统地研究。在分析大量实测数据的基础上,对信号控制交叉口自行车交通流的运行特征进行分析,建立自行车交通流的相关模型;在理论分析和实践的基础上,形成机非混行平面交叉口交通设计理论与方法。这些理论与方法的建立将为解决城市混合交通问题奠定基础。