基于智能交通检测数据的车型换算系数研究

为将智能交通检测数据资源应用于交通规划研究和管理决策以提高交通规划和管理水平,文中基于时空消耗法原理建立了车型换算系数模型,并通过选取10%的检测路段样本进行实际调查和对比分析,对检测数据进行校正,解决了检测数据在车型划分上与实际交通情况不符的问题;采用所建立的车型换算系数模型对检测数据进行计算,按照误差最小的原则,得出了检测数据车型与实际车型之间的换算系数,为实现检测数据有效利用提供理论基础。     

基于OD的高速公路断面交通流量推算方法

目前,对高速公路断面交通流量的采集主要依靠人工方式或交通流量检测设备,没有充分利用已有的OD数据资源.针对非拥挤的交通状态,根据现有的高速公路OD数据,综合考虑高速公路不同路段对于不同车型车辆的限速要求及车辆在白天或夜间的运行状况等因素,在空间和时间上同时对OD数据进行分析处理,提出了1种高速公路断面交通流量推算方法,得到高速公路指定时间段内的断面交通流量及车型,采用趋势图描述断面交通流量的分布规律,对比分析基于OD数据得到的断面交通流量与车检器检测得到断面交通流量,并通过实例验证该算法的可靠性与实用性.      

公路交通噪声源强测试

在西安市两条高速公路上对单车交通噪声源强进行了测试,得到了小型车、中型客车、大型客车、中型货车、大型货车的单车交通噪声级与车速的关系式。研究表明,中型客车与小型车单车交通噪声源强相近,大型客车与中型货车单车交通噪声源强相近。将源强相近的车型归类合并后,得到了小、中、大三类车型的单车交通噪声级与车速的关系式,并与现行公路环评规范推荐的单车交通噪声源强作了比较。本研究得到的中型车及大型车单车交通噪声源强值低于现行环评规范推荐的值,其原因可能与近年来我国新车增多、车辆性能改善等因素有关。     

自然交通流的跟驰特性研究

在大量实际观测交通流数据的基础上，在研究跟驰车辆表现出的运行特性基础上，本文提出一种基于跟驰特性的车型分类新方法，数据分析表明，将自然交通流中的车辆划分为大型车和小型车就可以刻画出自然交通中不同车型所产生的影响，在此基础上，深入分析了小型车和大型车的分别作为前导车与后随车的跟驰特性，探讨了车型对驾驶员选择跟驰间隔所产生的物理与心理影响因素，并对车速的影响进行了分析。     

普通公路车头时距分布特征研究

在对典型一级和二级公路车头时距、车速、车型等调查获得基础数据及车型分类的基础上,将车辆按照小型车-小型车、小型车-大型车、大型车-小型车、大型车-大型车4种行驶模式进行组合,研究了不同行驶模式下车头时距的分布特征、车速差与车头时距的关系特征。结果表明,不同车型组合下车头时距的分布具有不同特征。     

内蒙古西部地区高速公路轴载谱分析

为更加适应最新规范在路面结构设计中分析交通轴载对路面使用性能的影响,采用WIM(车辆动态称重技术)获取2015~2017年内蒙古西部地区高速公路22个代表性断面车辆的动态称重数据,分析了各类车各个轴型其轴载谱参数,得到内蒙古西部地区高速公路上2、3、7、9、10类5种车型所占的比例高达95%;各类车的单轴单胎的轴数系数均很大,其中6类车和10类车能达到2.00;8种车型的月分布系数存在较大的区别且同一类型车辆存在差异变化;不同车型在各条高速公路中交通量小时分布系数差异性非常大,其中8~10类大型货车主要集中在夜间行驶,晚间0:00以后交通量达到最大值;8~10类车中三联轴的超载情况比较严重,轴载谱右边的峰值所占的比例明显要比左边的峰值高。     

无信号T型交叉口次要道路通行能力分析

以可接受间隙理论为基础,利用概率分析法,对由大型车、中型车和小型车组成的混合车流进行分析,并考虑了主路和支路冲突车流的相互影响。在无信号T型交叉口主路车流车头时距服从改进后的M3分布的条件下,建立了支路3种车型混合车流的通行能力模型。并通过计算机模拟,分析了主路交通量、主路左转车比例以及可接受间隙对支路通行能力的影响。     

多车道高速公路路侧交通标志遮挡概率研究

为了计算不同交通量、不同运行车速情况下,多车道高速公路路侧交通标志视认中大型车对小型车的动态遮挡概率,将内侧车道小型车与外侧车道大型车车头间的垂直距离作为判断路侧交通标志遮挡的依据,根据视距几何关系确定多车道高速公路驾驶人在视认区域内视线被遮挡的最大和最小临界距离;建立路侧交通标志遮挡模型,根据视认距离确定内侧及外侧车道仿真路段长度,以0.1 s为仿真步长,借助VISSIM交通仿真软件获取车辆车头坐标、与前车跟车距离等动态基础数据,实现高速公路交通标志遮挡概率计算过程的动态化。结果表明：外侧车道的车型、交通量、视认距离以及大小车运行速度都对路侧交通标志遮挡率有一定的影响;在交通量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡的概率随着外侧车道大型车数量的增加而增大;在外侧车道大型车数量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着小型车数量的增加而增大;在小型车速度一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着大型车速度的增大呈降低趋势;小型车速度增大时,驾驶人视线被遮挡的概率会有所提高。     

基于平均车头时距的城市道路PCE算法

为得到一种反映交通流运行情况,适用于各种交通流状态的车辆换算系数(PCE)计算方法,结合车头时距特性分析结论,基于等效车头时距原理,对车头时距法进行改进.通过分析车头时距数据发现,小型车与大型车跟车状态数量差距较大,路段总流量平均车头时距不能体现路段中与大型车有关车辆的平均车头时距,应分跟车状态统计平均车头时距;同一路段不同交通流状态下,同一跟车状态数量相差较大,应分交通流状态分析路段PC E值.因此,用跟车状态平均车头时距代替路段总流量平均车头时距,对车头时距法进行改进.与经典的容量法对比,所提方法在各交通流状态下计算得出的PC E值与容量法计算得出的PC E值差距最大为6.40%,最小为1.57%,证明所提方法适用于各种交通状态.分析PC E影响因素发现,PC E值与大型车比例呈U型曲线关系;公交专用道路段的PC E值在各个时段均高于未设置公交专用道路段相应时段的PC E值.      

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。     

基于分组流的交通流诱导与控制研究

交通流诱导与控制是解决现代交通难题的有效手段,根据Internet分组流管理的基本思想,研究了城市路网交通流的诱导与控制。从4个主要方面比较了交通流与分组流的相似性,从而证明了把后者的理论应用于前者的可行性。介绍了分组的路由算法和拥塞控制策略,提出并举例说明了动态诱导路径的分区分层算法,交通拥塞控制的分布式交通量均衡方法。实践证明了这一方法应用于交通流的诱导和控制是可行和有效的。     

交通量观测数据处理的模糊融合算法

交通量数据资料是交通规划的基础，但限于观测手段、观测方式等原因，致使交通量数据不完整、数据失置：针对这些存在的问题，介绍了3路交叉和4路交叉转向交通量的分解方法，提出了路段交通量的模糊融合模型及其量解算法。最后以某简单路网为例对模糊融合模型进行计算，结果证明利用该算法对原始数据进行处理，可以得到完整可靠的交通量数据。该方法借助MATLAB软件求解，简便可行，提高了交通规划工作的效率。     

线圈检测器采集信息的预处理方法和多维数据模型的构造

通过环形线圈检测器采集的数据,不仅具有时间序列的特性,而且与其所处的空间位置有很大的关系。文中论述了线圈检测器数据产生的原理,并提出了相应的预处理算法。针对交通数据管理现状和数据挖掘需要,借鉴了空间多维数据模型以建立交通流数据仓库。     

道路交通流数据检验与修复方法

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3类，针对这些问题，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，应用这一方法进行了分析与验证。结果表明该方法具有很好的实际应用效果。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，为数据的管理和应用提供了可靠的数据基础.     

基础交通信息融合方法综述

文章介绍了几种经典算法在基础交通信息融合中的应用,包括卡尔曼滤波、人工神经网络、统计分析(加权平均,指数平滑法,平均值的递推估计算法),以及交通流量和行程时间预测方法。各种方法均通过实际验证其有效性及可靠性。融合后的数据能够满足智能交通系统的子系统ATMS相关应用领域对信息的精度要求,为下一步的交通状态估计提供可靠信息。     

基于浮动车的交通信息采集系统研究

阐述了基于浮动车数据的实时交通参数如平均速度、行程时间、OD矩阵等的估计方法，并利用Vissim仿真软件进行了验证。实验结果表明，笔者提出的交通参数估计方法具有较高的精度。     

交通流数据处理系统的设计与开发

交通流数据处理系统为路网服务水平评价、最佳路径计算等提供了可靠的数据.分析了交通流数据处理需求,设计了集成数据采集、不精确数据校正、错误数据限定、丢失数据恢复、多传感器数据融合和数据分类功能的交通流数据处理系统,并介绍了系统总体结构和开发结果.     

应用ARIMA模式于车辆侦测器数据填补

交控系统是利用各项侦测器或纵坐标名称、单位来进行交通特性搜集的,近年来由于在有线与无线传输的技术上日渐成熟,许多的信息都可以快速的传回至交控中心。但是目前车辆侦测器设置的位置会影响数据收集的准确度,且感应线圈车辆侦测器面临着经常发生数据遗漏。数据产生缺漏对于交通管理决策缺乏效率,而且无法彰显出投资车辆侦测器之价值。为了避免车辆侦测器数据遗漏、断线或数据异常不能使用之情形出现,利用自回归移动平均模型(ARIMA)来填补车辆侦测器所遗失的数据,其MAPE值小于20%,故ARIMA模式較平均法更优秀,其係以历史资料来建构,故有相当优良的填补绩效。     

基础交通数据质量评价研究

高质量交通数据是智能交通系统（ITS）有效发挥其功能的基础,建立一套数据质量评价体系是ITS数据质量管理的基本要求。文中采用客观评价法,以固定型车辆检测设备采集的基础交通数据为对象,通过分析引起基础交通数据质量降低的主要原因以及数据质量问题的主要表现,建立评价基础交通数据质量的多维指标体系（即完整性、有效性、准确性、实时性）及其评价方法。研究成果已成功应用于上海市道路交通信息采集系统对基础交通数据质量的评价。     

城际交通信息平台软件的数据管理模式研究

首先分析了现有城市交通信息平台软件的体系结构，在此基础上提出了城际交通信息平台数据管理的两种模式：交互式数据中心和主控式数据中心，对每种模式从数据访问、应用平台、权限设置、行政机构等几个方面进行了分析研究。并且从多个方面进行了对比．认为采取主控式数据中心模式是较好的选择。