基于交通信息特征图谱的信号控制评价方法

为有效评价交通信号控制的效果,提出了一种基于特征图谱的评价方法.首先,采用两阶段K-means聚类对车辆运行速度轨迹进行聚类,得到描述速度轨迹特征的交通模式;然后,根据模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度等指标构建交通信号控制评价的特征图谱,直观体现交通流演变的时空规律.最后,以北京市道路为例进行验证.结果表明,基于特征图谱的评价方法能够细致、直观地描绘交通流的演变过程和运行状态,进而对信号控制进行有效地评价,具有良好的实用性.     

基于数据驱动的城市快速路段拥堵状态辨识及诱导对象选择方法

交通诱导实施效果不佳的主要原因之一是具有差异性出行特征的出行者无法接受单一的诱导方案。针对城市快速路高峰时段拥堵问题, 研究了考虑车辆出行特征差异的交通诱导对象精准识别方法, 以保障诱导方案的实施效果。利用高德路况数据提取拥堵路段, 根据拥堵路段与相邻路段交通状态的相关性提出拥堵源路段识别方法; 利用车牌识别数据提取使用快速路车辆的出行特征, 包括快速路出行强度、地面道路出行强度、快速路出发时刻离散度和快速路路径选择多样性; 采用K-means++算法对车辆出行特征进行聚类, 识别出显著影响道路交通状态的出行者, 并为出行者推荐适合其出行特征的错峰或绕行诱导方案。以苏州快速路为例, 研究发现: 针对拥堵源路段的交通诱导能有效改善拥堵路段的交通状态; 类型3车辆(高频出行且易绕行)占单月工作日早高峰所有使用快速路车辆总数的14%, 却占单日早高峰总交通量的51%, 是重点诱导对象; 通过精准识别, 可推荐诱导车辆数占总车辆数的47%。      

基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法

为了准确判别城市快速路交织区的交通状态,实现交通控制策略的优化决策,基于投影寻踪模型与k-means聚类算法,研究了一种新的交通状态判别方法.以交通状态的量化分析为目标,考虑投影寻踪模型的特性,定义了交通状态系数;根据类内聚集度与异类间散度的分析,建立了聚类效果评价系数表达式;应用推导的改进式遗传算法,结合k-means聚类算法,计算获得最优投影方向与聚类中心;应用最优投影方向将新观测的交通流数据转化为交通状态系数,判定欧式距离最小的聚类中心,获得相对应的交通流状态.新方法克服了传统方法对专家经验的依赖性,解决了熵权法对小概率事件信息熵的过量估计问题,并改进了投影寻踪模型的聚类效果评价系数.仿真实验结果表明,新方法状态判别准确率为96.63%,较神经元网络和决策树算法分别提高了5.58% 和7.01%,能够准确判别交织区交通流状态.      

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息，为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性，目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势，提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先，定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式，并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性；其次，从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合，应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标，并根据层次分析法确立指标权重，同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则，从而融合动态车辆数据与静态路段参数，计算得出交通状态评价结果与评分；最后，由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致，能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性，同时为车路协同技术应用于实时交通诱导，缓解城市交通拥堵提供了理论依据。     

灰色聚类法在快速路基本路段服务水平评价中的应用

应用ITS技术后,道路服务水平的概念也发生了相应变化。高速度、大流量的交通状态．其服务水平就相对较高。从对服务水平这一概念的重新理解上入手,论文选取能够体现这一新的服务水平评价理念的无量纲交通压力和无量纲密度作为评价指标,将快速路基本路段服务水平划分为4个等级,建立灰类白化函数,确定相应阈值,运用灰色聚类评价法评价快速路系统基本路段的服务水平。北京二环路实测数据验证结果表明,本文所提出的方法是正确和可行的。     

低等级公路路段交通安全服务水平分级量化研究

安全服务水平用来描述道路的交通安全状况和道路为交通参与者提供交通安全服务的一种质量指标.为了客观评价低等级公路路段的交通安全状况.提出了路段安全服务水平的基本概念,分析了影响路段安全服务水平的因素,选取线形、路侧危险度、交通量、货车比例及大小车速度差作为评价指标,将路段安全服务水平划分为4个等级,建立灰类白化函数,确定相应阈值,运用灰色聚类评价法评价路段的安全服务水平.应用灰色聚类法评价实际低等级公路路段的安全服务水平,结果表明该方法是合理可行的.      

城市道路车辆排放测试与模拟

以长春市部分主干道为试验研究路段,采用一种车载排放测量仪器在实际道路上进行了单车排放试验,运用多项式回归的方法,整合车辆运行状况和排放数据,建立了单车实际道路微观排放模型。利用合作开发的基于路径的微观交通仿真系统与单车微观排放模型的有机结合,开发了一种可预测不同交通状况下交通干道排放的有效系统,并进行了仿真计算。结果表明:该系统不但可估算并预测车辆在某一路段的污染物排放水平,还可评价交通管理改进措施对车辆排放的影响。     

考虑数据缺失的高速公路交通参数计算方法

为提高数据异常状态下的高速公路交通参数计算的精确度，提出了基于数据融合的交通参数计算方法，首先结合收费站数据对门架数据所缺失的行车记录进行填充，再根据每辆车的平均行程速度，利用两阶段的聚类算法剔除驶入服务区和行驶异常的车辆，最后计算各个路段的路段流量和路段平均行程速度，对缺失的交通参数利用融合时间特征的KNN算法进行填充。选取3 d 15个门架的行车数据作为实验数据。结果表明，门架数据行程记录缺失较大，平均缺失率为46.95%,其中门架数据记录最大缺失率为56.25%,最小缺失率为31.73%,并且速度较快的小客车相较于速度较慢的中大型货车的行车记录更容易缺失。两阶段的聚类算法可以有效地识别并剔除驶入服务区和行驶异常的车辆。在填充连续复杂缺失场景下的交通流时空数据集方面，KNN算法相较于最大似然估计、决策树、链式方程多重填补方法在RMSE指标上分别下降24.90、15.88、5.81,添加时间特征以后RMSE在原始KNN基础上下降3.03,证明了融合时间特征的KNN算法在填充连续复杂缺失的交通流场景下的可行性和有效性。数据异常情景下的交通流缺失值填充以及交通参数计算方法为管理部门在高速...     

哈大高速公路大修工程交通组织方案研究

通过对哈大高速公路沿线道路线形、交通运行状况及交通安全水平的分析,甄别出该路段的事故多发路段及重点区段,在此基础上,提出了2种施工期的交通封闭方案,比较了其优缺点并给出了推荐模式.最后,针对不同的交通节点及标准路段的实际情况,分别提出了非集中施工期与集中施工期的交通组织方案,尤其是出人口路段、互通立交路段、收费站路段、事故多发路段及施工道路等区段.结果表明,该组织方案为哈大高速公路大修工程的顺利实施提供了有效的技术支持.     

典型道路路段的选取方法及其验证方法研究

采用德尔菲法分别从路面铺装情况、公路技术等级和公路使用年份三种因素影响情况下对道路行驶质量进行打分,并采用模糊聚类和层次划分的方法对路面平整度进行划分,建立道路铺装类型、技术等级及使用年份与路面平整度之间的对应关系.进而按照道路的平整度分布情况对道路样本进行聚类划分,运用均匀分布随机抽样函数对各个聚类进行随机抽样,最终完成典型道路路段的选取.运用以上方法选取镇江地区的部分典型路段进行平顺性试验,试验数据分析结果表明德尔菲法获得的分值与真实的道路行驶质量指数有很好的一致性,验证了典型路段选取方法的可行性.     

基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。     

基于物元分析的道路交通安全评价方法

道路交通安全是一个受人、车辆、道路等多因素制约的综合系统。选取了道路交通安全评价指标,并根据道路交通事故特点及其影响因素确定了定量评价指标体系。针对现有道路交通安全评价方法的不足,基于物元分析方法和可拓法原理,提出了一种可操作性较强的道路交通安全评价方法,并使用该方法对全国道路交通安全状况进行了评价。     

基于冲突严重性划分的公路平交口安全评价

以公路平交口为研究对象,引入交通冲突技术定量分析交通安全状况,提出应考虑不同严重程度的冲突对交通安全的影响。通过录像观测冲突距离、冲突速度参数,间接获得了一般冲突和严重冲突的TTC指标,并借助累积频率分析的方法,界定出我国公路平交口交通冲突严重性的判定标准,为冲突的分类采集提供了依据。结合对交通量参数的观测,以分时段不同严重程度的冲突数与交通量的比值作为评价指标,运用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到所调查的8个公路平交口的安全评价结果。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

基于点、线、面层次的公路网交通运行状态评价

由于公路网是由点成线、由线成面的统一体,为了更准确地分析和改善公路网运行状态,加强公路节点、路段、路网评价之间的联系,便于确定交通拥堵产生根由并有效采取措施,建立了一种基于点、线、面层次的公路网交通运行状态的综合评价方法。在基本单元划分和指标选取方面,以交叉口、互通式立交、收费站和基本路段作为基本单元,结合交通流理论,综合考虑各基本单元的特点,分别选取对应的评价指标,以极小型指标评价法为基本原理,构建基本单元交通综合运行指数评价模型,并确定相应的分级阈值。在交通运行状态评价方面,依托专家经验的主成分分析与客观的交通量统计调查相结合的方法确定各基本评价单元的权重向量,从而构建路段运行评价模型并给出评价分级阈值,再以各等级道路拥堵程度和路网客、货运量,分别构建路网赋权矩阵或向量,从而获得路网交通综合运行指数模型并确定评价分级阈值。最后结合算例说明该评价方法的具体操作过程,通过获取的各项基本数据,从点层过渡至线层再至面层,依次计算各层交通运行指数,确定各基本单元、路段、路网分别对应的交通运行状态。研究结果表明：不同层面之间的交通运行状态存在一定的联系,不同节点和基本路段处的运行指数差异较大,路线运行指数差别也较大,从而影响路网最终的运行状态,因此,可以通过逐级评价确定交通拥堵症结所在,有针对性地采取相关改善措施。     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

基于Prescan 的信号灯路口跟停场景虚拟重构

为满足我国智能驾驶汽车测试场景库的搭建和ADAS(高级驾驶辅助系统)功能研发和验证的需求,设计了一种基于Prescan的交通信号灯路口车辆跟停场景虚拟重构方法,该方法由道路环境建设模块、初始条件设定模块和车辆控制模块组成。道路环境建设模块通过输入道路参数信息构建虚拟道路,初始条件设定模块通过输入本车和目标车的初始位置、初始速度信息确定零时刻车辆和道路的空间位置及状态信息,车辆控制模块依据车辆速度位置等信息,利用训练的神经网络控制本车加速度,实现跟停场景的虚拟重构。仿真结果表明,该方法可以实现交通信号灯路口车辆跟停场景的虚拟重构。     

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状，使路网具备抵抗短时激增车流的能力，将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性，提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标，反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性，并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重，提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法，结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例，设计韧性改善方案，针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化；通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示:方案8，10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应，所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势，但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性，并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异，流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近，损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性，能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。