基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

基于改进BML模型的交通事故下路网交通运行状态分析

针对BML模型在分析交通事故对路网交通运行状态影响方面的不足,考虑事故发生时车辆为回避阻塞点而改变行驶路径等行为,对BML模型中事故点前车辆的行驶规则进行改进,使之与实际车辆的驾驶行为更加接近. 在改进模型的基础上,分别就路网交通流密度一定时,事故点数量变化对交通流平均速度的影响;事故点数量一定时,路网交通流密度变化对交通流平均速度的影响;事故点前各格点车辆转移概率对交通流平均速度的影响;车辆在事故点前各格点的转移概率分布函数不同对系统运行状态的影响等四个问题进行模拟研究,通过对模拟结果进行分析,得出了一系列有意义的结论.     

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针对BML模型在分析交通事故对路网交通运行状态影响方面的不足,考虑事故发生时车辆为回避阻塞点而改变行驶路径等行为,对BML模型中事故点前车辆的行驶规则进行改进,使之与实际车辆的驾驶行为更加接近. 在改进模型的基础上,分别就路网交通流密度一定时,事故点数量变化对交通流平均速度的影响;事故点数量一定时,路网交通流密度变化对交通流平均速度的影响;事故点前各格点车辆转移概率对交通流平均速度的影响;车辆在事故点前各格点的转移概率分布函数不同对系统运行状态的影响等四个问题进行模拟研究,通过对模拟结果进行分析,得出了一系列有意义的结论.     

基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

高速公路与快速路连接处的微观交通流仿真研究

城市交通网络化程度的不断提高以及交通管理和交通控制存在着明显分割,使车站、交通交合处等大流量车辆聚集处的交通事件越来越多,针对车辆集散处的交通流特性分析是解决交通问题的首要前提。因此以西安绕城高速与长安南路连接处为研究对象,采用Anylogic仿真软件对其连接处进行微观交通流仿真建模,验证城市交叉口交通流微观分析的正确性,同时为交通管理部门及交通研究部门缓解或解决交通事件提供有力的理论依据。     

基于数据驱动的快速路合流区加速车道长度的研究

设计长度合理的加速车道能有效地缓解快速路合流区频繁出现的交通瓶颈问题,因此采用数据驱动方法对快速路合流区的加速车道长度进行研究。利用无人机设备测取了快速路合流区的交通数据,从交通流特性及车辆汇入行为这两个角度对实测数据进行分析,得到了合流区车辆的驾驶行为;根据合流区交通流特点,对数据集进行聚类分析,使用生成对抗式网络训练不同合流区汇入行为车辆的跟驰换道模型,并与实测数据和SUMO仿真软件中内置模型进行对比分析;应用生成对抗式网络模型进行交通环境仿真,选取速度、交通密度、交通冲突率指标建立奖励评价函数,得出了加速车道长度设计的推荐值。研究结果表明：采用主线车辆提前减速和向内侧车道换道这两种手段,可实现协同换道避让匝道汇入的车辆;相比SUMO软件内置模型,生成对抗式网络模型更加贴近实际情况;仿真得出的单车道平行式加速车道长度分别在100、 80、 60km/h情况下的推荐值为280、 240、 200 m。     

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为了解决日益严重的交通拥堵问题,近几十年来,研究人员在国内外高速公路和城市快速路上发现了多种交通现象,并提出各种交通流模型对已发现的交通现象进行重现和解释,目的是为交通流控制与疏导提供理论支持.本文首先对目前已发现的交通流现象,如通行能力陡降、滞后效应、走-停交通波和同步流现象进行介绍,然后从交通流模型中的速度、加速度和二阶加速度的宏观/微观,连续/离散表达式几方面介绍了现有的一些交通流模型,并对模型解释交通现象的能力进行综合性评述.     

考虑多车间距的跟驰模型及混合交通流的数值模拟

在OV模型的基础上,考虑了混合车流个体车辆对前方不同感知程度,建立了多车间距跟驰模型,对其稳定性进行了理论分析;在单一车队中混入考虑多车间距跟驰特性的车辆,可以显著提高车流稳定性,改善OV模型的加速度过大等缺点;将模型应用于混合车流的驾驶行为及交通流建模,就不同混合比和交通熵下的混合交通流中高速稳态与低速稳态之间的相互转化进行数值模拟,发现混合交通流中的交通波传递更快,加减速过程缩短,对交通拥堵也有一定的抑制作用,并且随着交通熵的增加,这一作用更加明显。     

基于支持向量机的车辆驾驶行为识别研究

从车辆行驶轨迹的角度,车辆驾驶行为可细分为车辆跟驰行为、车辆换道准备行为和车辆换道执行行为,它们对交通拥堵、交通事故等都有着重要影响,也是自动驾驶、交通仿真等系统的基础构成模块.然而,如何从实际微观交通流数据中对3种行为进行识别是驾驶行为研究的基础和难点.本文提出基于支持向量机的驾驶行为识别方法,使用真实车辆轨迹数据,为提高模型的准确率,首先对样本数据进行归一化和主成分分析预处理,然后采用网格搜索算法对惩罚因子和核参数进行寻优,最后利用样本数据对基于支持向量机的分类模型进行训练和测试.结果表明,模型的测试精度达到了98.41%,能够很好地识别车辆的行驶状态,为驾驶行为各阶段的研究提供支持.     

协调交通信号控制位相差优化的理论算法

城市交通主干道及格状网络上的交通信号通常以协调的方式运作,目的是使主要的交通流能够顺畅地流动.过去几十年来,协调信号控制策略一直是研究热点,相关的模型系统也得以开发,包括离线模型如TRANSYT,PASSER,在线系统如SCOOT,SC ATS,UTCS,以及正在 开发中的RT-TRACS, 尽管有这么多的模型和系统,它们无一例外都是使用启发式算法来优化信号的位相差.而另一方面,现有的有关优化信号位相差的理论方法都是确定性的,通常忽略了车流的随机变动.由于缺乏能够决定最优位相差的成熟的理论基础,我们在对现有模型和系统作客观的评价时受到了很大的限制.本文提出了基于概率过程的单向交通流相邻交叉口信号间位相差优化理论方法,该方法的优化目标是使车流的总延误和总停车次数最小.利用概率论和排队论,该方法兼顾了车流离散和车队在交叉口的随机变化.最后,设计了该方法的实用算法并给出应用实例.该算法可以被扩展到更复杂的交通网络,而待到被内嵌到现有模型或系统中之后,既可用于评价,又可用于实施的目的.     

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研究先进出行者信息系统(ATIS)环境下道路网络系统流量的随机动态变化,有利于实现ATIS在网络系统中的进一步优化配置.在出行者经验积累过程基础上,引入ATIS作用下的认知更新过程,将路网系统的路径流量明确视为随机变量,提出了一个基于认知更新的随机动态分配模型.证明了该模型产生的路径流量渐近收敛于一个平稳概率分布.在算例网络中验证了模型的可行性,模拟有ATIS和无ATIS两种情形下路径流量的随机动态变化.结果表明,两种情形路径流量均收敛于平稳概率分布.前者的平均流量近似于随机用户平衡(SUE),而后者的平均流量不是平衡流量,但其网络总费用要低于前者.     

地铁通道内行人交通微观特性的实测分析

选取地铁车站的通道设施为主要研究对象,通过视频采集、后期人工处理得到行人流运动特征参数的一手数据资料。在借鉴国内外学者研究成果的基础上,采用SPSS软件对散点图进行分析,拟合出通道设施内行人流交通特征参数之间的理论关系曲线,回归得到相应数学模型。然后,结合行人流的运动特征,对通道内行人交通的微观运动特性作了进一步分析讨论。本文不仅完善了行人交通流理论研究,而且为行人设施设计和突发情况下的安全疏散提供了参考,保障轨道交通车站内客流乘行的迅速高效、安全有序。     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力,提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟,对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析,基于线性稳定性理论,得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟,深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响,进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响,车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性,对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用,但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性,进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵;密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好,验证了理论分析结果.     

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城市道路交通系统是一个同时具有离散和连续动态,并包含大量随机不确定因素的动态系统,具有动态、并发及同步等特征.在目前交通状况日益复杂的情况下,其动态及随机不确定特性愈加明显.对城市道路交通系统进行建模分析,是深入了解交通状况、进行交通诱导及控制的关键.本文在基本Petri网的基础上,将广义随机Petri网(GSPN)与交通流概念相结合,建立了符合交通流概念的动态流随机Petri网(FSPN)模型.该模型可以很好地描述城市道路交通流的动态及随机特性,并能对城市道路交通系统中的某些随机现象作出很好的解析描述.文中针对四相位十字交叉口给出了动态流随机Petri网建模实例;活性分析表明,该模型能有效避免系统并发性带来的死锁现象.最后仿真运行分析和性能分析进一步证明了动态流随机Petri网的有效性.     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力，提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟，对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析，基于线性稳定性理论，得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟，深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响，进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响，车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性，对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用，但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性，进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵；密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好，验证了理论分析结果.     

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多维、随机、动态是城市交通系统运行的本质特征,交通可靠性是将可靠性思想引入交通研究中,形成了分析复杂交通问题的一个重要方面. 针对交通可靠性,学术界展开了大量的研究,从理论到实践,从模型到算法,交通可靠性研究已经形成了初步的分析框架,但是目前尚缺乏这一领域的综述性文献. 本文从可靠性研究历程出发,综述了交通可靠性的概念、定义、基本理论和方法以及其在交通优化中的应用,最后对交通可靠性的研究进行了展望.     

交通可靠性研究综述

多维、随机、动态是城市交通系统运行的本质特征,交通可靠性是将可靠性思想引入交通研究中,形成了分析复杂交通问题的一个重要方面. 针对交通可靠性,学术界展开了大量的研究,从理论到实践,从模型到算法,交通可靠性研究已经形成了初步的分析框架,但是目前尚缺乏这一领域的综述性文献. 本文从可靠性研究历程出发,综述了交通可靠性的概念、定义、基本理论和方法以及其在交通优化中的应用,最后对交通可靠性的研究进行了展望.     

交通运输网络系统工程

网络化是交通运输系统的自然属性，交通基础设施建设与管理、系统的运营与服务，以及相关配套的政策与管理体制对于系统网络化都有内在需求.本文首先给出了交通运输网络系统工程的定义，并从交通运输网络系统工程中存在的科学问题及未来展望两个角度开展了详细论述.从交通运输系统复杂网络分析、交通运输系统网络化组织运营管理和城市交通系统网络化控制与诱导三个方面介绍了国内外研究与工程实践的最新现状，归纳总结了其中存在且迫切需要解决的科学问题.交通运输系统复杂网络分析的关键科学问题是探索不同交通运输网络拓扑结构与交通动力学时空演化规律、网络承载力、可靠性之间的动态耦合及匹配关系.交通运输系统网络化组织运营管理的关键科学问题是在交通基础设施物理结构为复杂网络的条件下，具有目标异性的多博弈主体(政府、运营企业、乘客等)之间如何实现利益平衡或达到帕累托最优.对于交通运输网络系统工程的未来发展，本文认为重点需要加强对综合交通运输网络系统工程的理论与方法论体系的研究，围绕“综合交通网络的构造演化机理”“城市交通网络供需平衡机理”“多层综合交通网络结构复杂特性及其动力学过程”“出行行为的多样性及可预测性”等问题进行探索.此外，由于新技术环境下的交通系统将出现颠覆性的变革，交通网络运输系统工程的内涵和外延也需要进行根本性的升级改造.具有自驱动、自组织、自决策能力节点的柔性交通运输网络及其共享运行机制，将会是交通运输网络系统工程未来的一个重要研究领域.     

车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析

传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值，而在真实驾驶情 况下，驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为，将 驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程，建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity，SOV)。然后，运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性， 得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解，解析式表明：SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和 噪声强度，以及车头间距共同决定。最后，应用蒙特卡洛法进行数值模拟，模拟结果验证了矩稳 定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比，结果表明：SOV模型中灵敏度系数的 噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性，在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动 振幅上。