基于支持向量机的城市快速路交通拥堵识别方法

首先提出一种基于交通流量-交通密度的二维空间下的交通状态分类方法,在此基础上,构建对拥堵状态和非拥堵状态识别的支持向量机分类器;其次,设计基于支持向量机的城市快速路交通拥堵识别方法的步骤;最后,以西安市南二环快速路采集的交通参数数据为例,对比验证了在不同支持向量机(SVM)分离器下本文提出的城市快速路交通拥堵识别方法的有效性.研究表明:SVM线性核函数分类器的识别正确率(识别正确率均值为91.65%)高于多项式核函数等其他核函数分类器,说明交通拥堵识别的具有良好的线性可分性;不同核函数分类器的识别正确率均高于90%,说明本文设计城市快速路交通拥堵识别方法具有良好的识别性能.     

基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法

为了解决交通事件信息发布中基于用户位置的扇形搜索方法和路径搜索方法的大量无效搜索问题,提出一种基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法。该方法考虑路网拓扑结构,以交通事件为起点,沿着拥堵传播方向计算交通事件信息的发布范围,包括交通事件路段检测,交通事件实际影响范围检测,信息发布扩展范围计算。交通事件路段利用路段上下游的交通流时空变化规律进行检测;交通事件实际影响范围根据路段的拥堵状态确定;交通事件信息发布的扩展范围根据交通事件的累计持续时间设定,且扩展范围中至少有两个出口,保证出行者有足够的时间和出口选择绕行路径。分析结果表明,基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法能够有效地检测交通事件路段;交通事件信息发布范围的演化过程符合交通拥堵的传播与消散的规律;基于用户位置的扇形搜索方法和路径搜索方法的最大搜索次数是车辆数,而基于拥堵传播规律的信息发布方法最大搜索次数是交通事件个数,由于车辆数远大于交通事件个数,因此基于拥堵传播规律的信息发布方法能够大幅减少无效搜索次数,节省计算资源,提高信息发布的效率。基于拥堵传播规律的交通事件信息发布方法能够有效地引导出行者合理选择行驶路径,及时避开事件影响区域,防止二次事故的发生,缓解交通拥堵。     

面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。      

基于速度性能指标的雨天环境对北京快速路网影响研究

降雨作为一种常见的气象条件,对城市路网的交通状态有着直接的影响.为避免不同道路交通状态速度评价标准的不统一,基于道路的最高限速,提出了速度性能指标,进而建立了衡量路段和路网拥堵状态的路段和路网拥堵指标,量化了路段和路网的拥堵程度.以大量数据为基础,在对比雨天和晴天2种环境下的各项拥堵指标基础上,探讨了雨天环境对北京快速路网的宏观影响,为雨天条件下的交通规划与管理提供了重要的依据.同时,基于路段拥堵指数,利用ArcGIS软件可视化展示了北京快速路拥堵路段的空间分布.结果表明,与晴天相比,雨天环境降低了车辆速度,增加了路段偶发性拥堵,也加剧了路网的拥堵程度.同时,雨天环境下的工作日平均每小时路网拥堵指数增加了17.2%,周末则增加了28.6%;而其标准差分别增加了22.2%和62.5%,表明雨天环境下工作日和周末的拥堵特性存在一定的差异性.      

基于海量数据的城市绕行比率研究

利用海量轨迹数据对不同城市绕行比率进行研究,比较绕行比率与路网密度、探究绕行比率的地理分布特征,分析绕行出行者比例并研究多种因素对绕行效果的影响.依托对浮动车数据的特征解析,研究北京、广州、成都、纽约的非直线绕行比率,使用DBSCAN-GRID方法研究OD地理分布对绕行比率的影响.同时比较北京、广州、成都3个城市的选择性绕行比率,分析选择绕行的出行者中提升平均速度及降低旅行时间的比例,基于海量数据评价绕行效果.结果表明,城市出行距离与欧几里得距离呈现拟合优度大于0.9的线性相关性;短距离出行的绕行比率显著高于长距离出行;绕行平均能够帮助提升19% 平均速度和节省10% 旅行时间;信任导航出行者错误绕行比例比依靠经验出行者高15%,有经验的出行者比信任导航的出行者能做出更正确的路径选择.      

干道交通状态识别及演变机理研究

为减少城市交通拥挤、避免交通瘫痪、保障出行安全,在综合分析交通信息采集技术、交通状态识别、交通状态演变研究现状的基础上,对干道交通状态识别及演变机理进行分析,建立适用于精细化交通管控的城市道路交通状态识别及预测框架,主要包括基于深度学习结合视频跟踪算法提取交通参数、基于路段单元运用堆叠式稀疏自编码结合K-均值聚类对车道和路段交通状态进行精准判别、基于LSTM循环神经网络与3D-CNN卷积神经网络对交通状态进行预测;最后提出干道交通状态识别与预测面临的挑战和研究方向。     

基于状态观测器的城市快速路交通事故识别

针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法.根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征.同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别.以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%.该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考.      

基于高地联动的城市快速路交通提升策略研究

随着社会经济的发展,城市快速路交通呈现常态化拥堵运行状态,因此亟需开展交通综合提升研究。以苏州市内环某快速路为例,基于多源数据科学研判交通拥堵问题的成因,运用高地联动的优化策略,以全局最优、系统协同理念制定交通提升实施方案。根据交通流的溯源分析,寻找可能的分流通道。一方面,通过工程措施提升分流通道的通行能力;另一方面,通过快速路的交通管理方案,诱导快速路上的短途交通转入分流通道,均衡快速路和分流通道的流量分布,从而有效缓解快速路的交通拥堵。     

城市快速路交织区控制策略研究综述

由于快速路交织区及其影响范围内存在大量不同流向车辆的换道行为,导致交织区成为快速路的交通瓶颈。为保障交织区交通高效安全运行,文中在综合分析交织区运行特性和安全特性的基础上,综述交织区匝道、主线等控制策略,建立快速路交织区及影响区域交通运行协同控制框架,考虑车辆行驶行为因素,分别对主线、匝道和交织区的拥堵情况、紊乱程度、排队溢出等交通状态进行识别和预测,建立涵盖匝道控制、可变限速、车道信号、定向车道、标线诱导、实体隔离等方案的协同控制策略,并进行预评估与反馈校正,实现交织区从信息采集、预测控制、策略执行的全链条反馈校正流程;最后提出交织区交通控制面临的挑战和研究方向。     

基于视频检测技术的城市快速路交通状态分析研究

基于视频检测技术采集得到的北京城市快速路交通特征参数,对城市快速路交通状态进行分析研究.选择车辆行驶速度和速度方差作为城市快速路交通状态分析的决策变量,根据城市快速路交通流特征将交通状态分为自由流、谐动流、同步流和拥堵,利用模糊C均值聚类算法建立交通状态辨识算法,算法经验证表明其有效可行.     

多车道高速公路分流交织区交通流特性与交通组织策略

为了解决多车道高速公路分流交织区由于车道数增加、交通流量增加、标志设置不合理等原因存在的诸多安全问题,在分析多车道高速公路分流交织区存在的问题和总结现有多车道高速公路断面形式（整体式断面、客货分离式断面、主辅分离式断面）的基础上,提出多车道高速公路分流交织区的交通组织形式及其优缺点。总结了多位学者对多车道高速公路分流交织区处的运行车速、通行能力及安全特性和冲突特性的研究,并在此基础上,提出了多车道高速公路分流交织区处的交通管理（车道管理和车速管理）及诱导设施（同向分隔带、标志标线）的优化意见。所提出的交通管理及诱导设施的优化方案可以显著提高多车道高速公路分流交织区的安全性及其运行效率。      

组团城市快速通道体系研究——以太仓市为例

基于长三角一体化发展背景,以太仓市为例,研究组团城市快速通道分布体系。研究显示与单中心城市相比,“组团式”城市的交通出行特征有显著差异性,主要以组团联系和组团内部交通为主,大流量廊道基本沿着组团OD走向,但又存在中间大量的郊区段并伴随一定的潮汐交通现象。研究表明:组团城市建设快速路是完全可行的,快速路的选线上要兼顾组团联系为主,形态上以服务大客运OD为主。另外快速路的末端可采用快捷路（或主干路）衔接,延伸快速路敷设范围,近期保证设施效益的最大化,远期也可快捷路快速化改造,实现城市快速路网络化布局的可能。     

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。      

Behavioral responses to pre-planned road capacity reduction based on smartphone GPS trajectory data: A functional data analysis approach

Abstract

Pre-planned events such as constructions or special events lead to road capacity reductions and create bottlenecks in the traffic network. The traffic impact of such events goes beyond local areas, as informed drivers may detour to alternative corridors and consequently the traffic congestion may divert or propagate to other corridors. Due to the lack of real observation data, traditional traffic impact analyses are typically based on simulation models, fixed-location sensor data or survey questionnaires. In this research, we use high-resolution vehicle trajectory data collected via a smartphone app, which is capable of keeping track of individual driver’s behavior before and after road capacity reduction, to investigate travelers’ behavioral responses to pre-planned events and the contribution factors. For this purpose, a functional data analysis (FDA) approach-based clustering method is firstly proposed to cluster trajectory data and identify detour patterns, and two logistic and a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression models are used to explain drivers’ detour behavior choice for each pattern with spatial and temporal features of interest. A case study based on a lane closure event on MoPac expressway in Austin, TX is used as an example in this research. The case study demonstrates that: (1) the freeway capacity reduction triggered heterologous behavior responses, (2) driver detour behavior exhibits three major patterns and (3) each detour pattern highly depends on spatial features such as trip length, distance to freeway entrance and distance to other alternative freeways, in addition to the temporal features when the trip happens.     

An extended generalized filter algorithm for urban expressway traffic time estimation based on heterogeneous data

Travel time estimation and its variation for urban expressways are vital to both the information provision to road users, and the system evaluation and management for traffic administrators. Fruitful research efforts have been made to develop methodologies of reconstructing spatiotemporal traffic states mainly for freeways based on one or multiple data sources. However, few studies specifically focused on urban expressways. There are more intensive merging and diverging traffic due to short distances between ramps, for example, 300–500 m. Based on the empirical analysis of traffic data collected on a typical segment of a congested urban expressway, this study proposes an extended generalized filter algorithm for the urban expressway traffic state estimation based on heterogeneous data. More specifically, the multiple sources of data include both fixed sensor data (e.g., inductive loops or radar data) and global positioning system (GPS) probe vehicle data. This study compares the proposed algorithm and the traditional algorithm for freeways using data collected on the segment of expressway in Beijing, China. Results demonstrate the advantage of the proposed method, as well as its feasibility and effectiveness.     

基于SPEA2的城市快速路速度引导多目标优化

基于速度引导控制作用下的城市快速路交通流扩展模型,建立了车辆总耗费时间与速度引导值变化幅度的多目标优化模型.采用强度Pareto进化算法(SPEA2)对比分析3种速度引导值确定方案,同时基于集合理论从Pareto 前沿中选择出最优解并确定最佳方案.在此方案下,应用Matlab进行了速度引导控制仿真分析,结果表明,速度引...     

车联网环境下自动驾驶车辆车道选择决策模型

试验车道选择行为是自动驾驶车辆最基本的决策行为之一,利用车联网技术可以使车道选择结果更加全面、合理.首先,对高速公路自动驾驶车辆车道选择决策过程进行分析,并以车联网感知通信范围内的车辆的平均速度、重车比例及前往车道的理想换道时间为主要指标创建成本函数,根据计算结果输出最优车道序列;然后,以Gipps安全驾驶模型为基础,...     

我国高速公路交通荷载标准研究

为制定、补充、修改和完善我国公路行业现行的设计规范和标准;研究我国现行高速公路上行驶的交通荷载标准。从实际出发,根据我国现有高速公路交通荷载现状,在全国范围内实地调查高速公路正在运营的各种车辆荷载,共采集了近7万辆汽车的相关动态数据。根据车辆荷载的实态调查、统计和分析结果,采用数理统计和可靠度理论分析的方法,根据不同的研究目的,分别建立高速公路车辆荷载谱,为进行标准规范修编提供有力的数据支撑。研究结果表明:我国国土面积较大,各地车辆荷载形式众多,不能简单套用同一标准,应根据不同的研究目的,从不同研究理论的角度,根据实际计算、分析的结果,分类研究制定出适合各自研究目的的交通荷载标准。     

2006年雾对高速公路影响规律

高速公路雾天行车存在着严重的安全隐患,而且雾天交通安全也是一个世界性的问题。目前我国通行的做法是在雾天封闭交通,这样虽然避免了交通事故的发生,但是却以完全丧失高速公路的通行能力为代价。本文通过对2006年全国主要高速公路受雾影响预报的分析,得出全国范围内各地雾发生频率,主要高速公路受雾影响特征及各路段影响频率,总结出雾对高速公路的影响规律。为今后雾天气下全国高速公路交通气象预报提供参考和指导,为驾驶员雾天行车的安全性提供保障,并为高速公路管理部门在日常工作中,重点监控雾的频发路段,有针对性采取有效地管控措施提供依据。     

山区高速公路交通事故特征及防控体系研究

以山区高速公路典型路段八达岭高速公路进京方向55km至50km路段为研究对象,以近几年交通事故统计资料为依据,结合理论研究和实地考察,深入分析了该路段重特大交通事故特征及成因,提出亟待解决的实际问题,验证了改善措施的实施效果,进而形成山区高速公路重特大交通事故防控体系。