基于分布式强化学习的高速公路控制模型

针对公路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,提出了面向控制的交通网络宏观动态离散模型,并且引入分布式强化学习来解决交通网络的控制与诱导问题。以传统网络交通流模型Metanet为基础,对其作了改进,引入起讫点的因素到模型中,提出基于OD的网络交通流动态模型Metanet-OD。根据交通网络的特点,将分布式强化学习DRL引入到交通网络中,进行匝道控制和可变显示牌的诱导控制,设定了强化学习的动作空间,并给出了DRL算法。在仿真试验中对控制效果进行了验证。     

车辆动态导航中Braess悖论的解决方法及其算法设计

对导致Braess悖论的用户行为趋同性进行分析，指出对动态导航用户多样化个性需求的忽视是其发生的根源，提出对用户个性化需求的充分考虑是解决Braess悖论的关键。随后建立起体现用户个性化需求的数学模型，并据此设计了无约束动态K最短路算法和有约束多目标优化动态K最优路算法，用于实现对Braess悖论的有效解决。     

交通流稳定性的分子动力学分析

为有效预防交通拥堵现象的发生、减小交通事故发生率,依据Lyapunov稳定性判断方法,以均匀状态的同步流为对象,考虑人、车、路和环境等因素的综合作用,对交通流稳定性进行分子动力学分析并建模;以车辆轨迹线图和交通流状态图的方式分析各种交通扰动因素条件下的交通流稳定性动态演变过程;通过揭示诱发交通流失稳现象的机理以及考虑人、车、路和环境等交通场景来改善交通流稳定性.     

基于网络对偶均衡的交通流分配模型

利用交通网络中交通流量与阻抗的对偶均衡关系,提出一个基于节点-路段的交通流分配变分不等式模型。分析网络中流量与阻抗间的对偶关系,将交通流量与出行阻抗看作一对对偶均衡变量。利用这种对偶均衡关系,通过不断调整网络中局部组成元素的平衡关系式,最终得到网络均衡状态。对上述网络流与网络阻抗的制约平衡特征加以抽象,不仅得到一个新的交通流分配模型,而且得到一个模拟出行者行为的启发式模型求解算法。新的模型算法有两个突出优点,一是进行流量分配过程中可避免反复求解联接起讫点对的最短路径,二是可以根据流量分配结果方便的求出任意起讫点间的有效路径集,并明确路径流量。     

城市交通网络非稳定随机均衡分析

阐明了城市交通网络流量均衡的不稳定特征,并提出了非稳定随机均衡分析的概念.通过构建基于路网使用者选择行为判断的超级网络,揭示了基于一般简化网络利用随机用户均衡对非稳定均衡网络状态进行研究的不合理性,并通过增加相对独立的虚拟节点与路段修正了超级网络.基于修正的超级网络对路径选择概率进行分析,构建了基于路段流量加载的不动点流量分配模型.针对该不动点模型给出了相继平均法内嵌基于Monte Carlo模拟的随机加载过程的交通流分配算法,并用算例验证了该算法的有效性.通过比较非稳定均衡与弹性需求下的交通网络用户均衡,说明了非稳定均衡概念在交通网络规划中应用的重要意义.     

城市道路网络容量、交通规划和交通管理

在分析城市道路交通网络OD结构特征的基础上,提出表达道路网络容量的基本思想和模型,阐明交通网络容量受到交通流特性、网络要素容量等因素的影响,基于不同的考虑方法可以建立不同的网络容量模型。本文进一步分析了路网容量对交通规划与管理的指导作用,交通规划和交通管理对道路系统容量的影响。交通规划着眼于提高整个道路系统的交通承载能力,交通管理着眼于挖掘系统的潜力。运用网络容量对城市交通网络进行诊断,根据不同容量的要求,在交通规划或交通管理方面采取相应的措施,解决城市交通问题。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

一种交通网络的计算机表示方法

章采用密集表方法来表示交通管制措施条件下的交通网络，并且使用一种自动辨识网络中的交通流的流向方法，然后对主要的交通管制措施进行表示，如单向交通等，从而初步形成一种交通管制条件下的网络计算机分析方法，这种分析方法可以提高交通规划的精确性。     

改进的两车道交通流格子模型及扰动分析

为了了解两车道交通流的内在规律,更加真实的描述两车道交通流的换道情形,分析了现有交通流格子模型中存在的问题,通过引进换道系数和换道阈值,改进流量转移率模型获得了新的两车道交通流格子模型,克服了现有模型中存在的不合理现象.并利用VISSIM仿真确定换道阈值,然后再根据matlab编程对改进后两车道交通流格子模型进行了模拟...     

城市快速路交通流分形预测算法的研究

根据城市快速路交通网络几何结构及交通流的混沌性,在分析交通流分形特性的基础上,应用小波系数方差法求解Hurst系数,同时建立了城市快速路交通流分形预测模型.利用实测数据,运用分形预测模型对上海市高架路的交通流进行了预测及误差分析,探讨了交流量不同状态下,即不同时段相同时间尺度,同一时段不同时间尺度;同一时段同一时间尺度下不等长数据序列的交通流分形特性及预测结果,并与传统方法进行比较,验证了模型的有效性及正确性.     

基于路网子图空间的交通流平衡分析方法

通过定义路网子图空间,提出了基于路网子图空间的Wardrop平衡原理,建立了相应的交通流平衡分析模型,并通过实例阐释了偏态均衡路网交通流的形成机理与演化过程。研究表明:该模型能够很好地解释包括新路开通期的路网交通流、换乘子图空间路网交通流、收费道路偏好子图空间路网交通流等多种情形下由于网络结构被差异性地认知所形成的偏态均衡路网交通流现象,为多标准下交通流的平衡分析建立了新途径;该分析方法有助于道路网络结构设计与道路网络管理方案的优化。     

交通量预测的神经网络集成方法

首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。     

降级路网的认知及交通流平衡分析模型

为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。     

Traffic flow consideration in design of freight distribution system

This study is part of a series of research projects on a distribution system we developed to deal with cases in a state-owned company. It concerns the design of the Public Service Obligation State-owned Company (PSO-SOC) distribution system. The intrinsic features of PSO-SOC are distributing strategic commodities and having subsidies within the cost function. Hence their distribution flow has to be secured under consideration of moving the commodities within road networks that have traffic flow dependency. This paper focuses on the solution of the proposed model which represents traffic flow dependency within a freight distribution network.The mathematical formulation takes the form of a Minimum Cost Multicommodity Flow (MCMF) problem. Traffic flow dependency is incorporated into the model by introducing a coefficient of speed, which is derived from the traffic assignment of ordinary traffic associated with the transportation of the type of freight under consideration The solution of the proposed model is formulated by Network Representation (NR), in which all of the components of the mathematical model are represented in the form of dummy links and nodes added to the original (physical) network. It is to be noted then, that the traffic flow on each road or link is represented by a link performance function (LPF), depicting traffic flow dependent travel time and consequent cost. The MCMF problem of NR is further solved by a Primal-Dual Algorithm.Finally, an illustrative example is exercised to show how the proposed step-wise solution works.     

城市快速路交通流特性分析

城市快速路是城市道路网的主骨架,对交通状态进行状态划分及稳定性分析,结合城市快速路交通信息采集系统的交通流检测数据,对速度一流量关系模型进行分析,建立了城市快速路快速交通流流量、速度、占有率关系模型,并进行交通流基本参数时变特性和空间特性分析。首先利用基本图理论,对3种城市快速路交通流状态进行稳定性分析。随后,结合北京市典型路段实测数据散点图,对各种速度一流量关系模型的适用范围和适用程度进行对比分析,从而得出Greenshields模型的拟合效果最好。最后分析交通状态转换过程中的交通流参数时变特性和空间特性,对实际交通疏导有指导意义。     

基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型

结合道路设计理论与交通规划理论,以地理信息系统为平台,开发道路选线优化模型。该模型是一个费用指向的优化问题,最小化费用目标函数中包括道路建设费用、土方工程费、道路交通诱发的环境污染的不经济费用,OD交通在路网上总走行时间的时间费用等。优化模型首先随机生成新建道路的空间位置候选方案集,并自动设计新建道路的平曲线和竖曲线,计算新建道路的各项工程费用。然后,对变化的路网进行自动拓扑,通过交通量分配得到OD交通在新路网上的走行时间和交通流特征,计算OD交通的环境负荷。最后,在遗传算法中判断候选方案的优劣,直到得到一个最佳的新建道路的空间位置方案为止。     

交通管制条件下城市道路网络模型及分配算法研究

城市道路网络模型及其算法是城市道路网络分析和分配的基础。本文首先分析了交通管制条件下原有城市道路网络模型和算法的不足,在此基础上提出一种改进模型和算法,并给出算例。这种改进的模型和算法能较好地满足实际分配的要求,在交通规划、交通管理和交通流模拟中都有着十分广阔的应用前景,且已经被成功地应用于郑州市综合交通规划中。     

城市道路网饱和度模型及其应用

饱和度是反映道路交通状况的一个重要指标,也是评判道路服务水平的一个重要基准。目前所涉及到的饱和度仅指某一路段或交叉口的饱和度,且关于它的模型方法已比较成熟,但它仅是一个反映城市道路局部交通状况的量。文章从城市道路网整体出发,通过饱和度影响因素分析,探讨了道路网交通空间容量与路段通过能力、交通需求与路段交通量之间的相互关系,建立了城市道路网饱和度模型。算例分析表明,该模型简单、合理、实用。     

高速公路合流区1车道交通量模型

为了揭示高速公路合流区1车道上交通量的变化规律,利用摄像机对高速公路合流区1车道上交通量数据进行大量调查,运用AutoScope2004图像处理系统对调查数据进行分析处理。在对调查数据进行分析处理的基础上,运用数理统计方法提出1车道交通量随主路交通量、匝道交通量及其离合流鼻端长度变化而变化的经验模型,运用此经验模型与美国HCM模型进行比较,得出我们的模型不但改进了HCM模型,而且更适合我国实际。该模型可以为合流区通行能力分析、交通管理和几何设计等进一步研究提供分析基础。