基于PCA的城市快速路基本路段服务水平评价

城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

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针对目前国内外匝道连接段通行能力计算以美国HCM为主的现状和不足,研究发现城市快速路入口匝道连接段车头时距服从Weibull分布规律,利用改进的Drew方法及实际现场调查交通流数据确定了临界车头时距和随车时距,建立了城市快速路入口匝道连接段通行能力的间隙接受计算模型,并利用数值积分法进行计算和求解,从而得到了主线不同设计速度及不同加速车道长度条件下的城市快速路入口匝道连接段可能通行能力值。研究结果表明,快速路匝道连接段通行能力随加速车道长度和主线设计速度的增加而增加,变速车道长度大于400 m时通行能力值趋近于基本路段通行能力。     

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立交节点是北京市快速路系统的重要组成部分,研究其服务水平评价方法,评估其交通运行质量,对分析北京市快速路立交节点交通拥堵问题根源以及解决对策的提出均具有重要意义. 论文分析了北京市快速路系统立交主要形式和种类,提出了立交服务水平的概念. 在此基础上提出了用平均行程车速、合分流点交通量和交织车速为指标,分别确定立交主线、匝道、交织区服务水平,并参考相关文献提出了评价标准. 最后论文选取北京市快速路系统中的重要立交节点——马甸桥为例,应用本文提出的互通式立交服务水平评价法和评价标准对其服务水平进行研究,结果表明该方法具有较好的应用价值.     

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城市道路分等级路阻函数的研究对智能交通系统(ITS)至关重要，本文首先分 析了大城市快速路以及主干路的特点，并给出了相应的路阻函数的形式，并基于实际调查数据分析了城市快速路及主干路路段的车速与交通量的关系，通过得到的关系论述了两等级道路的路段路组函数的特点及适应形式。并重点针对主干路的交叉口延误计算进行研究，建立了适应各类型交又口延误计算的统一模型，设计了延误计算公式的检验方法，并通过实际调查数据进行了模型的检验.最后确定了城市快速路与主干路路阻函数的模型。     

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首先阐述了城市快速路进行交通控制研究的迫切性，进而根据快速路各密度区的交通特点，结合宏观、动态、确定性交通流模型，提出了一种中低密度区采用可变限速控制、中高密度区采用可变限速结合入口匝道控制的交通流控制策略。依据此方案，分别设计了可变限速控制器和入口匝道控制器，前者用于调节车辆速度以确保车流稳定，后者仅用于中高密度区以维持主线车流密度。最后，对系统进行仿真并作了相应分析。     

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城市快速路设置公交专用道作为缓解快速路交通拥堵的策略之一,受到了北京市交通部门的关注. 本文旨在利用先进的仿真技术对快速路公交专用道设置方案后的交通运行影响进行探讨. 文中选取北京市西三环快速路为研究对象,在考虑专用道设置区段、结构形式、站点结构、匝道交通组织以及公交线路调整的基础上,设计四个公交专用道方案并利用INTEGRATION模型开展仿真评价. 选取车辆行程速度、道路运行状态分布作为评价指标,结果显示：尽管道路设施及交通状况满足专用道设置条件,西三环运行指标却有所下降,无法发挥专用道功效. 分析其关键制约因素在于车辆分道行驶加大了匝道附近车辆换道、进出的难度,建议协调匝道控制和公交线路优化改善方案实施效果.     

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随着城市快速路交通信息采集系统的发展,特别是视频车牌采集系统的应用,使实时动态获得快速路行程时间成为可能,同时也促进了高精度行程时间预测的理论研究和实际应用需求. 本文基于快速路车牌识别数据检测的海量历史时间序列数据,选择预测时段的前4个时段的数据作为输入特征值,以遗传算法建立模型参数优化算法,得到训练模型及其参数,从而实现车辆行程时间的动态预测. 最后以上海市快速路系统中的三个典型路段的实测数据进行实例分析. 结果表明：与传统的指数平滑法、多元回归法、ARIMA法预测结果对比,基于SVM的预测路段平均绝对百分误差在5%以内,希尔不等系数非常接近0,SVM模型显示了更高的预测精度.     

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已有的交通流参数模型无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行研究,由于高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,应用最小二乘法估计模型参数,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.最后,在建立交通流参数模型、明确交通流参数之间关系的基础上,对城市快速路交通流状态进行了划分.本文建立的交通流参数模型,对交通流短时预测和交通流状态判别具有应用价值.     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

出租车驾驶员驾驶行为对油耗的影响及潜力分析

本文基于北京市出租车实际运行数据,研究城市快速路基本路段不同工况、服务水平下驾驶行为对出租车油耗的影响,分析各条件下生态驾驶节能潜力.应用方差分析方法,分析不同条件下驾驶行为对出租车油耗的影响.研究结果表明,出租车在城市快速路基本路段加、减速频繁;随服务水平提高,加速、匀速工况下车辆油耗升高,减速工况下车辆油耗降低;低服务水平下加速工况油耗是车辆油耗的主要来源.考虑各条件下油耗对出租车总油耗的贡献,提出生态驾驶行为节能潜力计算方法.分析结果表明,加速工况下生态驾驶节能潜力最高,出租车在快速路基本路段取生态驾驶行为的综合节能潜力可达 11.18%.     

北京市快速路立交节点服务水平评价方法研究

立交节点是北京市快速路系统的重要组成部分,研究其服务水平评价方法,评估其交通运行质量,对分析北京市快速路立交节点交通拥堵问题根源以及解决对策的提出均具有重要意义. 论文分析了北京市快速路系统立交主要形式和种类,提出了立交服务水平的概念. 在此基础上提出了用平均行程车速、合分流点交通量和交织车速为指标,分别确定立交主线、匝道、交织区服务水平,并参考相关文献提出了评价标准. 最后论文选取北京市快速路系统中的重要立交节点--马甸桥为例,应用本文提出的互通式立交服务水平评价法和评价标准对其服务水平进行研究,结果表明该方法具有较好的应用价值.     

基于互联网数据城市快速路地点安全分析方法

现有的城市交通安全分析主要考虑人财物的直接损失,却忽略了事故产生的交通延误等间接损失,同时也较少利用互联网海量数据进行分析.本文建立了基于互联网文本数据的城市交通事故属性模型,采用模糊系统聚类法划分事故交通影响等级,构建了基于绝对事故次数、损害后果和交通影响的等效事故次数模型,并将其应用于累积频率曲线和K-means聚类的城市快速路地点安全组合评价方法中.北京市快速路地点安全评价结果表明,本文所提出的方法可有效地将互联网安全文本数据应用于城市交通安全分析中,分析结果可为城市交通安全管理提供有益的借鉴.     

基于集对分析的城市公共交通系统评价模型

完善了城市公共交通系统多层次综合评价指标体系及相应的等级标准限值,利用指数超标法确定评价指标的客观权重,提出了一种基于集对分析理论的城市公共交通系统综合评价方法,通过计算评价指标的"同、异、反"联系度确定系统综合评价等级。将该方法应用于青岛市公共交通系统综合评价中,得到的评价结论与属性识别评价法相同。该方法与灰色聚类法、属性识别评价法对比分析表明,基于集对分析理论的城市公共交通系统综合评价方法是可行的。     

基于模糊积分的区域交通服务水平评价研究

随着大城市路网建设的逐渐稳定,服务水平评价结果成为城市交通管理决策的一个重要依据,因而对城市道路交通服务水平(LOS)的评价成为一项重中之重的研究内容. 本文提出一种基于模糊积分的区域交通LOS评价模型. 该模型能够解决区域交通服务水平中多路段评价结果复合时的非可加性问题,即区域交通服务水平不等于局部路段或路口服务水平的简单之和,可满足区域交通的评价需求. 在现场海量实测数据集的基础上,利用模糊积分用微观评价数值计算中观评价结果,排除了主观约束,并选取北京市典型区域进行了实验和应用,取得了较好的评价结果.     

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利用有关灰色系统的知识，研究了城市公交线网的评价问题. 在综合考虑城市公交系统多种因素的基础上，提出了城市公交网络的评价体系. 然后利用灰色评价方法，在建立评价等级的基础上，通过定量分析为主、定性分析和定量分析相结合的方法，建立了城市公交网络的多层次评价模型，把城市公交网络中许多定性分析转化为定量分析. 并且用它对某市现有公交线网进行了综合评价. 结果表明该法科学合理，简单易行.     

基于时空自相关的道路交通状态聚类方法

城市道路交通状态的识别对交通管理部门进行交通管理控制、出行诱导,以及 道路设施改造具有重要意义.本文运用时空Moran 散点图探索城市道路交通的时空关联 性,并据此构建一种基于时空自相关预分类的道路交通状态层次聚类方法.运用本文所提 出的聚类算法,以北京市二环快速路外环方向的路段为例,进行聚类研究,并分析了各类 型路段的交通状态时空特性.案例研究表明,所提出聚类算法能对道路交通状态进行有效 判断,充分反映交通需求与路网结构之间的内在匹配关系.特别是畅通异质和拥堵异质两 种交通状态的提出,为识别高峰时段路网中的瓶颈路段和能力富余路段提供了一种新的 思路和方法,进而可为完善路网、缓解拥堵及制定交通管理措施提供依据.