城市道路拥堵与道路平均速度相关性分析

为了探求不同等级道路交通运行特征,依托广州市天河区道路运行数据,利用SPSS统计软件分析不同等级道路上平均运行速度与道路拥堵发生概率的相关性,并定量分析不同时段不同道路交通特性,弥补了以往定性分析的不足.分析结果显示,三次曲线能够很好拟合拥堵率与速度分布,且相关性分析表明工作日晚高峰的运行状况最差,其次为非工作日的晚高峰.由于数据的限制,文中未对城市快速路拥堵状况进行细致分析,也导致了拟合模型的一定局限性.根据分析结果提出城市道路交通管制的几点建议.      

交通事故导致的高速公路拥堵状态判别方法

为量化分析不同交通事故条件下的高速公路路段拥堵情况,研究路段偶发性拥堵规律,本文构建了1个基于行程时间可靠性指标的高速公路路段拥堵判别方法。建立基于美国《公路通行能力手册》中行程时间可靠性分析方法的路段行程时间可靠性模型,并采用西南某高速公路路段实际数据校准模型。利用蒙特卡洛模拟方法生成交通事故场景,将交通事故解构为交通事故发生位置、交通事故严重程度、交通事故持续时间、交通事故发生频率4个特征,并以行程时间指数为路段拥堵量化指标,研究不同交通事故特征水平下的高速公路路段拥堵规律,并判别路段拥堵程度。研究结果表明:美国《公路通行能力手册》的行程时间可靠性分析方法具有可移植性,校准后可应用于国内高速公路路段;交通量接近饱和时,交通事故发生在出口匝道段的拥堵程度高于基本路段与入口匝道段,单车道关闭场景下的交通事故影响远高于路肩关闭场景下的交通事故;交通量接近自由流状态时,拥堵程度对严重程度不敏感;任何交通量水平下,单车道关闭场景下的交通事故持续时间一旦超过15 min,路段拥堵程度极有可能剧增。本文构建的路段拥堵判别方法,可以在精细化探究偶发性交通事故拥堵规律的同时划分路段拥堵等级,为相关部门的事故管理提供理论支撑。      

道路拥堵程度对公交行程时间可靠性的影响研究

为了解决日趋严重的城市交通拥堵问题,进一步提高公交车辆的服务水平,本文结合国内外的研究经验从路段平均行程速度、交叉口饱和度、路段饱和度以及交叉口平均排队时间4个道路拥堵程度评价指标出发,构造了一个系统的多因素综合评价模型,建立了道路拥堵程度评价体系.在分析道路拥堵的基础上,建立了基于道路拥堵程度的公交行程时间可靠性的预测模型.通过采集实际的交通流数据以及公交车站点间的行程时间,讨论不同道路拥堵程度下的公交行程时间可靠性,验证了该模型.研究结果表明:道路拥堵程度对公交行程时间可靠性有较大的影响.     

基于 FCD 的城市路网常发性拥堵路段识别方法研究

常发性拥堵严重影响了城市路网运行效率,准确识别常发性拥堵是交通部门解决交通拥堵问题的重要任务。研究选取浮动车数据作为基础,确定了数据分析的时间粒度,从常发性拥堵的时空特性角度出发,建立拥堵阈值、时段拥堵时长比和常发频度3级判别指标,并运用 GIS 技术,结合指标体系设计了常发性拥堵时空分布的筛选平台。以北京为例,针对早高峰常发性拥堵路段进行识别。通过对识别结果的分析和相关数据对比,成果可反映常发拥堵的特征,以及北京近年来的缓堵工作效果。      

基于速度特性的城市快速路常发性交通拥堵研究

基于城市快速路浮动车技术,获取北京市快速路瓶颈路段全天交通流运行速度时间序列数据,对快速路常发性交通拥堵形成及消散进行精细化定量分析。首先应用小波分析技术对数据进行降噪处理,依据速度变化特性将快速路瓶颈处交通流运行状态划分为稳定运行态、拥堵形成态、拥堵态及拥堵消散态4种状态,并分析不同状态下的速度表现特征。研究表明,应用速度变化量可以判别交通流所处状态,而后利用统计学方法给出不同状态之间变化的判断阈值,并归纳出快速路常发性交通拥堵形成时刻、消散时刻及持续时间的判别方法。该方法对拥堵特性判别精度可达80%以上,对交通拥堵预测及交通管理具有明显实际应用价值。      

基于视频检测技术的城市交通拥堵判别模型

针对日益严重的道路交通拥挤问题,基于视频检测获得的道路占有率、平均速度、车流量3个交通特征参数,提出适用于城市交通拥堵判别的改进模糊综合判别模型。通过研究交通特征参数与道路拥挤状况的关系,提出拥堵预判别和依据不同拥堵状况采用不同权重集合的方法。通过实际采集的视频数据,对算法进行验证,以证明本文方法的有效性。     

城市交通拥堵疏导的计算机辅助决策系统方案分析

针对城市交通拥堵问题,详细分析了城市交通拥堵产生的原因、类型和程度,并对拥堵的空间分布形态及计算机自动识别方法进行了讨论,同时提出了根据路段流量和排队信息来检测、预报交通事故和拥堵的新方法,最后分析了疏导拥堵的各种手段,并根据不同的拥堵原因和拥堵空间分布形态,提出了相应的综合疏导拥堵方案.     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

天津高速公路收费站拥堵现状及解决对策分析

收费站拥堵是引发高速公路拥堵的重要原因,也是制约高速公路服务质量提升的最大软肋.该文在对天津高速公路收费站调查的基础上,分析了高速公路拥堵收费站的现状,以及造成拥堵的原因.针对高速公路收费站拥堵问题,从提高收费管理服务水平、提高应急处理能力和完善收费站土建设施建设3个方面提出解决拥堵问题的对策.     

城市轨道交通车站集散能力瓶颈识别方法研究

城市轨道交通车站集散能力瓶颈会导致车站内部分区域出现严重的客流拥堵现象,降低车站集散效能,影响乘客出行效率和安全。在分析城市轨道交通车站集散能力瓶颈内涵和成因的基础上,提出了基于拥堵强度的瓶颈识别方法。构建基于累计 Logistic 回归的拥堵强度判别模型,结合调查数据对模型进行参数标定和验证。以北京地铁东直门站为例,结合 Anylogic 动态仿真,验证了模型的有效性,表明该模型能够准确、实时地识别出城市轨道交通车站集散能力瓶颈。