基于矩形法的交通拥堵传播模型研究

准确分析交通拥堵传播特征是预测交通拥堵状态进而解决拥堵问题的先决条件。首先结合实际交通状态,提出速度延伸判别指数(ESDI),并将道路拥堵状态划分为5个等级,界定各等级阈值,构造拥堵马赛克时空图。提出矩形法绘制规则,建立交通拥堵演变的传播模型分析法,研究拥堵和消散传播规律与特征,有效计算传播速度。最后以重庆市黄花园大桥为例进行建模验证,研究表明,基于ESDI的道路交通状态判别方法能正确划分路段所处拥堵状态,基于矩形法的交通拥堵传播模型能有效得到道路拥堵演变特征,包括常发或偶发性拥堵、消散的起止时间、传播速度及发生原因等。     

基于元胞传输模型的交通事件消散建模

介绍了元胞传输模型(CTM)的基本原理,并建立了交通事件消散时间的元胞传输模型。分析了上海市城市某段快速路交通事件发生位置处拥挤波的产生与消散,并对此问题用元胞传输模型建模并进行仿真计算。仿真结果表明,事件发生的上游形成拥挤区并慢慢向上游传递;事件清除后,拥挤波的消散较慢并会蔓延较长的距离,其消散也需要较长的时间。因此,有效的交通管理对缓解交通拥堵,减少交通延误有着重要的意义。     

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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.     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征

以北京市浮动车数据为基础,对比2个工作日上午时段的交通拥堵时间百分比、持续时间特征指标,引入残存函数描述路段拥堵持续时间分布概率,采用曲线拟合后得到Log-Logistic模型可以更好地描述拥堵持续时间残存函数曲线,并对比不同路段的拥堵持续时间分布差异;此外,通过对比分析拥堵时段内速度的区间分布,得到拥堵前后时段交通状态的演变关系．通过对实际数据的具体分析直观说明交通拥堵时间维度的特征,以期为交通拥堵评估与预测奠定基础．     

交通事故下的交通波特性分析——以广州市机场高速公路为例

针对目前高速公路交通事故时空性质方面研究较为匮乏的现象,提出了一种交通事故时空分析下的交通波划分方法,用于从时空特性对交通事故进行微观分析.利用高速公路交通事故下的车辆时空图建立交通波分析模型,通过拥挤速度和交通事故风险函数获取交通事故的时间特性.分别对各个交通波和交通事故区域进行定义,通过图例展示交通事故的空间分解.通过交通波传播模型和速度及加速度的限制条件建立交通事故下的交通波空间模型,对处于交通波上的时空节点进行筛选以获取交通波方程.以广州市机场高速公路为例对部分事故段绘制车辆时空图,利用交通事故的时空特征对数据进行筛选确定了集结波,启动波,停止波和消散波的方程,集结波和消散波的波速及事故发生点坐标等信息.确定了拥堵区域和消散区域的位置,利用凸包算法计算其面积,同时将该方法利用在该路段其他次的交通事故区域中以得到该方法的普适性.该特性分析方法同样可以用于其他交通事件的微观分析以及特性建模中,具有很强的理论和现实意义.     

交通事故下的交通波特性分析——以广州市机场高速公路为例

针对目前高速公路交通事故时空性质方面研究较为匮乏的现象,提出了一种交通事故时空分析下的交通波划分方法,用于从时空特性对交通事故进行微观分析.利用高速公路交通事故下的车辆时空图建立交通波分析模型,通过拥挤速度和交通事故风险函数获取交通事故的时间特性.分别对各个交通波和交通事故区域进行定义,通过图例展示交通事故的空间分解.通过交通波传播模型和速度及加速度的限制条件建立交通事故下的交通波空间模型,对处于交通波上的时空节点进行筛选以获取交通波方程.以广州市机场高速公路为例对部分事故段绘制车辆时空图,利用交通事故的时空特征对数据进行筛选确定了集结波,启动波,停止波和消散波的方程,集结波和消散波的波速及事故发生点坐标等信息.确定了拥堵区域和消散区域的位置,利用凸包算法计算其面积,同时将该方法利用在该路段其他次的交通事故区域中以得到该方法的普适性.该特性分析方法同样可以用于其他交通事件的微观分析以及特性建模中,具有很强的理论和现实意义.     

城市道路交通拥堵状态时空相关性分析0

城市交通拥堵的形成和消散实际受多周期的交通流冲击波影响,产生来源非常复杂,建模也很困难.正因如此,有关拥堵时空扩散性的研究多停留在定性层面.基于直接采集交通数据可进行定量分析,但数据的细粒度特性使信号不够平稳,在多时间尺度上甚至表现出相反特征,缺乏有效的知识挖掘思路和方法.针对拥堵区域交通参数时空相关性问题,在皮尔逊相关性指标的基础上提出并采用了一种新的分析方法,它将道路实测速度轨迹分解为多时间尺度的趋势和细节分量.应用该方法提出的相关性指标和数据分段算法,对典型交通拥堵扩散算例进行了分析,借助相关性状态变化刻画了拥堵在时空中扩散的定量特征.     

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城市突发性交通拥堵的空间传播规律,是制定有针对性的交通管理、控制和诱导措施的重要依据.本研究以实测的道路交通流数据为基础,在对交通流当期事件进行识别和分析的基础上,构建当期事件SDM模型,并据此提出一种交通流当期事件拥堵空间传播分析方法.通过北京市的案例研究发现,在去除长期趋势后,交通流的当期事件SDM模型能够更准确地描述事件发生情况下交通拥堵的传播结构.案例研究表明,当路网密度为22辆/km(14:00左右),局部路段交通事件严重程度加剧所传播的空间影响达到最大.因此,在制定拥堵缓解措施时,应对路网临界密度状态进行重点监控和疏导.     

城市道路交通拥堵状态时空相关性分析

城市交通拥堵的形成和消散实际受多周期的交通流冲击波影响,产生来源非常复杂,建模也很困难.正因如此,有关拥堵时空扩散性的研究多停留在定性层面.基于直接采集交通数据可进行定量分析,但数据的细粒度特性使信号不够平稳,在多时间尺度上甚至表现出相反特征,缺乏有效的知识挖掘思路和方法.针对拥堵区域交通参数时空相关性问题,在皮尔逊相关性指标的基础上提出并采用了一种新的分析方法,它将道路实测速度轨迹分解为多时间尺度的趋势和细节分量.应用该方法提出的相关性指标和数据分段算法,对典型交通拥堵扩散算例进行了分析,借助相关性状态变化刻画了拥堵在时空中扩散的定量特征.     

利用传染病模型研究空中交通拥挤传播规律

为避免以往研究中主要集中在拥挤传播网络分布和现实数据观察等表象环节,发掘空中交通拥挤传播演变的科学规律,以空中交通拥挤传播与传染病传播过程的相似性分析为切入点,参考传染病SIR 模型,建立空中交通拥挤传播模型,并利用相轨线分析和参数分析等方法,得到拥挤传播趋势及阈值,解释了拥挤传播影响因子和消散因子对拥挤传播过程的影响.结合亚特兰大和白云机场实际延误数据,发现所建模型能够恰当地表述基本拥挤过程,但各类因子需根据运行实际调整而无法形成固定值,且对较复杂的拥挤过程需要引入新的参数.     

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响.本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路...     

网联环境下混合交通流偶发拥堵演化机理研究

针对混合交通流中智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles, CAVs)和人工驾驶车辆的交织干涉问题,本文在传统交通流统计理论模型和一阶连续介质模型的基础上,通过引入智能驾驶员跟驰模型(Intelligent driver model, IDM)和协同自适应巡航控制模型(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC),构建人工驾驶车辆和CAVs的混合交通流偶发拥堵演化模型,探索CAVs混入和诱导干涉措施对混合交通流偶发性拥堵传播规律的影响。实验选取重庆市华陶立交至巴南立交路段为路网原型,对CAVs不同渗透率( Pc )下的路段拥堵演化情况进行仿真。实验结果表明：CAVs渗透率越高,混合流流量、占有率和速度的改善情况越显著,但只有当 Pc ≥ 0.2 时,网联车辆对拥堵消散的改善效果才较为明显;Pc ≤ 0.8 时,干涉措施下,拥堵消散状态的持续时间约为不采用干涉措施的 50%;当 Pc = 1.0 时,网联车辆的通行能力是纯人工驾驶交通流的2.34倍;分别在非干涉措施和干涉措施下计算拥堵评价指标,与仿真结果进行对比,最大相对误差在5.38%之内,验证了模型的准确性。研究成果对疏散交通拥堵具有重要意义。     

基于复杂网络的城市交通拥塞因子风险传播机理及其应用研究

为了解城市交通拥塞因子风险传播特性,提升拥塞风险控制能力,依据昆明市路网拥塞实际调查数据,利用Pearson相关系数分析风险影响因子间的相关性,构建交通拥塞因子风险复杂网络。通过软件gephi0.9.2计算复杂网络各指标,验证网络的可行性和适用性。计算网络节点的相关指标进而引入网络节点重要度 k 的概念,据此将网络节点划分为核心节点、一般节点和边缘节点,同时引入直接免疫率 ρ 共同构建风险传播模型。对筛选出的核心节点进行直接免疫控制,免疫概率 ρ 分别取0.028,0.056,0.112后计算分析可知,免疫概率 ρ 取值基本与感染节点峰值比例值成反比。结果显示,识别出网络中重要度较大的节点并进行免疫控制后,交通拥塞因子风险的传播规模和传播速率将得到较好控制,对现实生活中治理城市道路路网交通拥塞有较好的指导意义。     

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突发事故及其所造成的非重复性拥堵会对城市交通系统正常运行有重大影响,其造成的拥堵传播会使得拥堵区域内的大量路段瘫痪.因此研究缓解突发事故下交通拥堵的策略具有十分重要的意义.本文研究突发事故下先进的交通信息系统策略设计问题.建立了ATIS策略设计的双层规划模型,上层目标从交通管理者的角度追求出行者的系统总阻抗与交通信息运营成本最小化,下层描述在ATIS作用下出行者的动态路径选择行为,并通过元胞传输模型仿真拥堵的传播与路段上车辆的走行.提出了基于遗传算法的求解方法.算例结果表明,优化的ATIS策略能够有效地缓解突发事故所导致的交通拥堵,提高交通网络的系统性能.     

缓解交通拥挤的多目标优化模型和算法研究

多路径选择下,机动车分布不均衡造成了交通资源利用不合理的情况.合理征收的拥挤费可以达到个人和社会总成本最优、交通分配合理的目的.使用合理的路阻函数,提出了多路径选择下个人成本总量与社会总成本最优的多目标优化模型,并给出求解方法.算例分析不同拥挤费对交通量分配的影响,结果表明,所提模型比UE模型优越,可以控制社会总成本和个人成本总量更加平衡,能够兼顾各方利益、合理确定拥挤费率.     

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。     

数据驱动的偶发拥堵时空建模及传播分析

为研究实际的道路交通路网中偶发拥堵的传播和演化特性,充分发挥海量交通流数据的潜在价值,克服现有基于模拟仿真的拥堵分析方法因理论假设和参数设置所导致的 “失真”问题,本文在交通流实测数据的基础上,建立改进的 PLS-STAR模型对偶发拥堵的时空传播结构进行描述,并提出偶发拥堵的直接和间接时空传播效应两种概念对拥堵的时空传播影响进行刻画,从而构造了一种数据驱动的偶发拥堵时空传播效应评估方法.通过北京路网的案例研究发现,路网服务水平的降低,更大程度来源于拥堵传播的间接影响而非直接取决于突发的交通量增加,因此,通过控制拥堵传播来提升城市路网的服务水平仍具有巨大潜力.     

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。