基于MPC的城市路网交通管控方法

在过饱和状态下,交通流的特征异常复杂,缺乏稳态交通流的概念.为改进城市路网交通的动态管控,引入模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)方法.将动态扰动建模纳入MPC框架中,以更好地应对实际交通流的变化;通过改进存储-转发机制,建立更准确的区域交通模型,更贴近实际排队长度;提出一种分层优化的区域交通协调管控方法,以应对过饱和路网交通的挑战,为缓解网络局部交通拥堵、提升路网交通运行效率提供理论支持.     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

考虑多因素的城市道路交通拥堵指数预测研究

在分析城市道路交通拥堵指数总体变化规律的基础上,综合考虑天气、节假日、重大活动等因素对交通的影响,以未来3 h、第2天24 h每5 min的交通拥堵指数明细为预测目标函数,建立基于K近邻的城市道路交通拥堵指数预测模型,确定了模型的状态向量、距离计算方法、预测值计算方法等,并根据实际采集数据对模型各参数进行标定,实现了对广州市宏观交通拥堵指数的短期、中期预测.最后,以2016年1~2月的数据为例,对模型进行测试验证.结果表明,预测模型对于普通日、特殊日的预测效果理想,且具有较强的可操作性,基本达到工程应用效果.     

基于路网容量的商圈停车需求预测研究

分析商圈停车、交通拥堵与商圈持续繁荣的关系,商圈停车需求预测对商圈的可持续发展起着重要作用。为合理预见与科学估算商圈停车需求,结合路网容量、区位关系提出基于路网容量的停车需求预测模型。该模型一方面能平衡区域停车供需,缓解静态设施供需矛盾;另一方面能保证停车需求与路网容量相匹配,对动态交通起到必要的控制作用,缓解商圈周边路网的交通拥堵。最后,通过实例分析证明该模型的可行性。     

基于图卷积网络的路网短时交通流预测研究

智能交通系统是缓解交通拥堵行之有效的手段，精准的交通流预测是其实现的关键所在. 本文考虑路网拓扑结构和交通流时空相关性，提出基于图卷积网络(Graph Convolution Network，GCN)的大规模城市路网短时交通流预测模型，具有较高的预测精度、预测效率和现实解释意义；采用真实大规模城市路网浮动车数据对GCN模型进行测试，结果表明，GCN模型相对于现有模型，在预测性能上有较大提升.     

基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性.     

基于疾病传播理论的小区域节点协调控制算法

为降低小区域路网整体调控策略制定难度,缓解区域交通拥堵问题。通过将疾病传播理论和复杂网络中的相关理论运用到道路网络中,构建管控策略预判模型,建立了交通路网中关键节点的监控算法。该算法只需在网络中监控部分关键节点就能够起到对整个路网监控的效果,从而针对关键节点的不同状态运用不同管控方案,有效改善区域交通拥堵状态。     

城市区域路网交通状态分析与评价方法

为提高区域路网交通状态判别的准确性,需要考虑不同路段、交叉口对路网交通整体运行状态影响作用的差异性。通过构建路网结构模型,建立路段和交叉口的交通状态模型,根据路网中各路段间拓扑结构关系,建立路网交通状态矩阵,用它来表示路网时空状态信息;考虑路网元素在路网中的道路等级以及影响作用的重要程度,建立路段和交叉口的权重系数模型。在此基础上建立反映区域路网交通状态指数的综合判别模型,确定路网交通状态级别。通过对区域路网的仿真,以平均行程速度为评价指标对路网交通状态进行分析,结果表明了该方法对区域交通拥堵状态判别的实用性和有效性。     

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为了及时发现和预警城市交通高峰时期的偶发事件,研究了态势监控的城市交通拥堵动态跟踪问题.对交通拥堵的相关属性、变化规律、空间分布以及判别方式等进行综合研究的基础上,分析了道路交通流的非线性动力学特征,建立了基于时空分布的路网交通拥堵态势监控的动态预警模型,提出了解决城市路网交通拥堵的方法,达到了充分利用交通资源、疏导交通、缓解交通拥堵的目的.该模型在对占有率、速度、流量三个基本交通流参数进行处理获得新的交通拥挤判别指标基础上,通过形态识别模型对拥堵状态进行判定.实例分析表明,该模型为缓解城市交通拥堵问题、提高城市交通管理水平、改善道路交通安全形势等具有重要的理论意义和应用价值.     

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.     

基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究

为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题,明确交通拥 塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型,将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡 区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网交通拥塞疏导优化双层规划模型,并 以昆明市部分城市路网作为实验对象,通过仿真将实际控制方案与本文模型计算方案的控制效 果进行对比,以此验证模型的适用性和有效性。仿真结果表明：除两个方案的平均停车次数优化 效果一般以外,其他控制效果指标均具有很大的优化提升,其中车辆平均延误时间降低了7.7 s, 重度拥塞里程比例下降了10.1%,路网车辆占有率下降了14.1%。综上可知,本文的疏导优化模 型控制可快速疏导和有效缓解交通拥塞,模型具有良好的有效性,可为路网交通拥塞分区治理及 疏导控制提供参考。     

考虑边界条件不确定性的城市交通拥塞风险分布迁移规律研究

为分析交通联通边界(交通量、交通扩散系数)对特定城市研究区域内交通拥塞迁移规律的影响机理。本文从新的角度考虑城市交通拥塞风险分布迁移规律，将污染质迁移数值模拟模型运用到城市道路交通拥塞风险迁移中。首先对贵阳某区域2020年6~7月的城市交通调查数据及爬取的部分高德地图数据进行处理，并将研究区域以交通联通边界、交通隔断边界、区域分区边界划分为区域1和区域2。在此基础上考虑交通联通边界并建立基于城市交通拥塞风险分布及迁移数值替代模型，并运用Monte Carlo方法对贵阳某研究区域的输入输出结果进行统计分析，并将实际路网数据值输入替代模型，将结果与路网真实情况和高德地图情况进行对比，所建立模型 的预测精度比高德地图高3.7%，且模拟交通拥塞风险迁移规律较高。结果表明，交通联通边界对城市交通拥塞迁移数值模拟模型预报有很大影响，统计分析研究区域模拟模型的结果，可以有效评估不同交通联通边界条件对研究区域交通拥塞风险分布情况和准确预报研究区域内遭受不同 交通拥塞程度的风险。综上可知，本文建立的模型能高效精准分析城市交通拥塞的风险分布迁移规律，可为城市路网分区分段分点治理交通拥塞提供新的参考。     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

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道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

拥堵指数自适应调节的交通运行状态识别方法及应用研究

拥堵指数是客观评价城市交通运行状态的有效指标。针对当前拥堵指数模型中对交通畅行速度时空特性考虑不足的问题，本文在车辆定位与路网时空匹配数据的基础上，引入概率密度分段原理对车辆速度进行距离和时间分段，建立了具有自适应调节能力的拥堵指数模型，用于城市交通运行状态的分类与识别。以厦门市节假日浮动车辆定位数据为例，仿真分析了拥堵指数模型在复杂道路和城市交通中的适用性，并揭示了城市交通运行状态的变化规律。分析结果表明：拥堵指数模型能有效区分道路的空闲和繁忙时段，并依据对应时段的畅行速度进行自适应调节；针对复杂互通立交和专用共线道路，拥堵指数计算结果相较传统方法平均提升了 6.5%和3.2%；厦门市交通为单一晚高峰拥堵形态，平均拥堵指数介于 1.0~3.0 之间，拥堵时间为16:10- 21:00，空间分布集中在厦门市进出岛方向的主干道枢纽位置，以及厦门岛内东西走向主干道。该项研究对于快速建立不同城市及具有特殊时段需求的交通运行识别方法起到积极作用。     

城市交通拥堵分析与诊断

从道路网络结构角度分析了城市交通拥堵问题,并通过对城市路网中快速路、主干道、次干道、支路的层次结构与功能进行分析,建立了交通拥堵的诊断模型。用交通分配法计算了路段最佳匹配通行能力,并给出了路段拥挤度和匹配度的计算方法。     

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为了更加准确而有效地描述复杂、时变的城市道路网络和交通状况,并且为道路网络功能的合理级配和缓解城市交通拥堵的局面提供一个切实可行的途径,本文提出了城市道路网络失效相关分析的方法。该方法是在采用改进的多路径交通分配得到的路网流量数据基础上,使用失效准则判定道路单元,再使用Monte Carlo方法和线性回归方法计算道路单元的失效概率和相关系数,最后结合概率网络估算技术判断道路网络失效的相关性。本文还具体结合一个测试网络给出了该方法的使用流程,并论证其可行性。而且分析了失效相关性的影响因素和道路网络功能级配与失效相关性之间的关系。