基于VISSIM的高速公路交通事件仿真及数据处理

交通事件检测是智能运输系统的重要部分.本文简要归纳了交通事件检测的方法.利用VISSIM的incident模块模拟单向三车道高速公路直线路段因车抛锚引起的拥堵,由检测器记录交通事件发生前后的交通流数据.利用Matlab语言对原始数据进行处理,并提出利用小波技术对交通事件进行检测的新方法.     

高速公路交通噪声与交通流状态的关系研究

本文运用交通流理论、概率统计理论和噪声传播理论对高速公路交通噪声与交通流运行状态之间的关系进行研究,分析了高速公路交通噪声的传播规律,提出了通过交通噪声测量检测高速公路交通流状态的试验方法和参数设置原则,并通过试验具体分析了交通噪声与交通流之间的相关关系。     

基于SVM的交通事件检测技术

为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进行测试,并分析了SVM中各参数对分类效果的影响.结果表明,SVM中参数对分类效果的影响很大,必须慎重选择;SVM-AID算法对不同...     

高速公路交通事件发生概率的短期预测

通过分析由两个相邻的交通检测器观检测得到的实时交通流数据,建立一个可以估计交通事件发生概率的模型。该模型表明,交通事件发生的概率与稳定交通流中上游交通流密度所占的比例和上游、下游交通流的速度差这两个因素具有较大的相关性。该模型只需要利用基本的交通数据便可估算交通事件的发生概率,在高速公路的管理中有较大的应用价值。     

大雨天气下高速公路交通流特性分析

为研究大雨对交通流特性的影响,以旧金山奥克兰境内的I880N高速公路98#大街南侧路段为研究对象,在分析交通流速度随时间变化的基础上,研究不同车道位置在大雨天气下交通流速度的变化情况;分析大雨时速度-流量散点图的分布规律;采用实际数据标定Van-Aerde、Greenshields两种经典的宏观交通流模型。结果表明:与无雨相比,大雨时自由流速度、通行能力分别下降约11.2%和19.6%,阻塞密度升高约50%;大雨时车辆速度呈弥散分布,交通流趋于不稳定状态,大雨更容易引起交通拥堵,且与内侧车道相比,外侧车道的交通流速度分布较为离散。     

基于粒子群优化SVM的高速公路交通事件检测

为了更加准确地检测出高速公路上的偶发性交通事件,采用一种粒子群优化SVM参数的高速公路交通事件检测算法,提升事件检测效果。文中运用高速公路实测数据集（L880）,对支持向量机算法进行分类性能测试,并且采用改进的粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,进而利用测试集数据对该模型进行验证比较,获得满意的检测效果。     

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已有的交通流参数模型无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行研究,由于高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,应用最小二乘法估计模型参数,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.最后,在建立交通流参数模型、明确交通流参数之间关系的基础上,对城市快速路交通流状态进行了划分.本文建立的交通流参数模型,对交通流短时预测和交通流状态判别具有应用价值.     

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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.     

车联网环境下CACC车辆通信概率分析模型

汽车协同式自适应巡航控制(CACC)系统成功应用的前提和关键,是要保证道路上的CACC车辆能与一定距离范围内的其他车辆进行互联通信.本文依据元胞自动机的基本思想,将道路离散成均匀一致的格子单元系统,并基于交通流理论和概率论,构建了车—车通信概率与CACC车辆市场占有率、交通流密度(或占有率)、速度、车头时距,以及DSRC有效作用距离之间的数学关系模型.通过大量的数值模拟实验和美国加州I880高速公路交通流数据对模型进行分析测试,表明该模型可分析不同交通流状态下道路上不同CACC车辆市场占有率,DSRC有效作用距离时的车—车通信概率.本文的研究成果对于未来促进CACC车辆的推广应用具有重要意义.     

车路协同环境高速公路瓶颈车辆换道引导方法

高速公路由于交通事件的发生,常产生瓶颈区域致使车辆频繁换道.为提高高速公路瓶颈区车辆通行效率与安全性能,讨论车路协同环境的优越性,提出了车路协同环境下高速公路瓶颈车辆换道引导方法,通过建立离散选择模型的形式定义传统车辆与智能车辆的换道考虑因素,根据车辆所处位置定义自由换道与强制换道的效用函数,考虑宏观交通流不同渗透率下的速度密度关系,求解期望换道概率并将其引入考虑横向交通流的元胞传输模型以模拟宏观交通流换道行为,从而对瓶颈上游的智能车辆进行引导.利用车辆换道引导方法对宏观交通流进行数值仿真,并设置5组不同渗透率下的交通流.研究结果表明:车路协同环境下不同渗透率的交通流经过瓶颈区的总行程时间均有所减少,渗透率为1时对应的总行程时间最小,为296.21 s,渗透率为0.4变为0.6时总行程时间减小幅度最显著,为8.3％;渗透率为0.8变为1时总行程时间减小幅度最小,为2.7％,因此利用该引导方法对渗透率为0.6的交通流进行引导,其效果最显著.在使用引导方法后,各车道密度趋于均衡,能有效缓解瓶颈区向上游传播的堵塞波.     

基于线性模型的高速公路交通事件和干预作用影响下的车流波分析

交通事件的发生导致高速公路正常交通流发生改变,为了促进发生交通事件时车流拥挤或阻塞的消散,减少排队延误,应在事件发生点上游对车流采取一定干预措施.运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速-交通密度线性模型下的车流波波速模型,干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用下的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

高速公路交通事件线性模型及车流波分析

高速公路由于交通事件的发生导致正常交通流发生改变,为了消散车流拥挤或阻塞,减少排队延误,应采取一定干预措施。运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综作用下对车流状态的影响,建立了关于车速与交通密度线性模型下的车流波波速模型,这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据。     

城市快速路匝道出口交织区交通冲突特性研究

为了研究城市快速路匝道出口及交织区的交通运行特性,以长春市具有代表性的快速路匝道出口作为调查对象,以调查实测的数据为基础建立模型,分析交通冲突特性、交通流流量特性及密度特性,建立研究路段交通冲突数与流量和交通密度的关系模型。研究结果表明,快速路出口处车流量的冲突数随着交通流量的增加而增加,而与交通密度的关系中则存在一个临界值(交通密度达到131辆/km,交通流变为强制流)。本文研究成果可以为城市快速路匝道出口控制提供理论依据与参考借鉴。     

高速公路减速波事故的前兆特征与概率模型

为了研究高速公路减速波事故的前兆交通特征，选用了美国I880 高速公路的一条路段的交 通流数据和事故数据，从减速波事故的产生机理出发，通过跟驰行为的安全条件，推导出减速波事故前兆特征因子的交通状态表达方法。分析发现，高速公路上下游速度差和上游交通密度是减速波事故的两个前兆特征因子，上下游速度差和上游交通密度越大，高速公路减速波事故发生的 概率越高。基于此，描述了减速波事故发生概率与高速公路上下游速度差和上游交通密度的数学关系，并进一步建立了减速波事故概率模型，应用所采集的数据拟合了提出的事故概率模型。结 果显示，模型的拟合度为0.673，说明减速波事故发生概率与其前兆因子存在正相关关系，预测模型在一定程度上可以反映真实概率的大小。     

交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析

运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速———交通密度一般模型下的车流波波速模型、干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用产生的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型或关键参数的确定,为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析

运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速———交通密度一般模型下的车流波波速模型、干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用产生的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型或关键参数的确定,为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

城市快速路速度引导预测控制模型

在城市快速路控制系统中,将速度引导作为控制变量,建立了宏观动态交通流模型。以车辆总行程时间与速度引导为目标函数,计算了城市快速路入口区域流量和匝道入口区域流量,建立了快速路速度引导预测控制模型,对速度引导进行优化设计,利用MATLAB软件对下游交通流突变进行仿真分析。分析结果表明:通过速度引导控制,交通流平均速度由72.704 6km.h-1上升到74.167 6km.h-1,交通流平均密度由23.011 2veh.km-1下降到21.156 7veh.km-1,波动均小于8%;速度方差下降,且最大值仅为420(km.h-1)2;速度引导控制前后的速度方差与密度方差之比分别为3.57、1.91;在交通流突变时段内,速度引导控制前后的速度方差与密度方差之比分别为4.56、2.34。可见,速度引导控制模型有效。     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

基于模型预测的城市快速路匝道流量协调控制

为保证城市快速路处于最大通行能力状态,提出了城市快速路交通流量的一种非线性模型预测方法,在此基础上,对快速路各入口匝道流量进行协调控制.以城市快速路某一拥挤路段为例进行了仿真研究,结果表明,该方法不仅能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定,而且匝道调节率平稳,同时该控制方法能保证各入口匝道交通需求的公平性.     

城市快速路交通拥挤识别方法

为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤,通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后,设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。该方法将占有率、速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量,运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生,通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。模拟数据和实测数据对比结果表明,该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤,具有良好的实用性。