道路交通网络中移动型检测器最小样本量优化方法研究

本文综合考虑交通流数据的质量及其成本等因素,对服务于ATMS的移动型检测器最小样本量的确定原则进行设计,建立一种基于行程时间估计最小样本量的确定方法,并利用微观仿真模拟软件对城市道路不同服务水平下的交通运行状态进行模拟分析.通过设置不同的检测器样本量方案,并利用优化方法对不同方案采集的交通流信息进行分析,确定合理的移动型检测器最小样本量.     

道路交通网络中移动型检测器最小样本量优化方法研究

本文综合考虑交通流数据的质量及其成本等因素，对服务于ATMS的移动型检测器最小样本量的确定原则进行设计，建立一种基于行程时间估计最小样本量的确定方法，并利用微观仿真模拟软件对城市道路不同服务水平下的交通运行状态进行模拟分析。通过设置不同的检测器样本量方案，并利用优化方法对不同方案采集的交通流信息进行分析，确定合理的移动型检测器最小样本量。     

基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析

道路上的交通流数据通常是以20-30秒间隔采集并传递到交通管理中心的，为了使这些数据能够广泛地运用于各种交通用途，必须采用合理高效的集成方法对其进行处理。传统的数据集成方法基于数理统计的理论，该方法不能有效地去除数据中的噪音。近年来迅速发展的基于小波变换的交通流数据集成方法克服了这一缺点，通过对交通流数据的频率特性进行详细分析能够使集成更加高效，准确满足不同的交通用途对集成的需求。但该方法尚未作进一步的灵敏度分析，本文通过对数据集成中小波函数和数据样本量这两个重要参数的分析，从理论的角度探讨了这两个参数变化对数据集成的影响。然后以北京市三环上的交通流数据为例，计算得到了数据集成建议采用的小波族和小波阶数，以及合理的最小样本量。该结论对数据集成在将来的实际应用具有指导意义。     

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.     

高速公路交通事件视频车辆检测技术

交通事件自动检测技术概述 交通事件自动检测(AID)技术可分为"间接检测方法"和"直接检测方法"两大类.绝大多数的AID方法都属于前一种,其原理是根据交通流的变化来间接地判断交通事件的存在.实时交通流参数可用多种手段获得,最普通最常用的做法是通过设置在路上的交通检测器(环型检测器或超声波检测器)动态采集各路段的交通数据,由此推断可能发生的交通事件.交通检测器需要埋设在车道下面,使用过程中可能会损坏,属于有损检测器.由于数据误差及交通情况的复杂性,这类系统事件的检测与鉴别时间较长,误报率高,而且不适合在交通量较低的情况下使用."直接检测方法"是指使用图像处理技术来发现车辆行驶异常的一类方法.这类方法实际上是"看到"发生了交通事件而不是通过交通事件的影响来检测到它的存在.在潜在的意义上看,在检测速度方面远远胜于"间接检测方法",在交通量较低的情况下也能有良好的检测效果.另外,"间接检测方法"一般只能判断有没有事件,而不能对事件的类型进行鉴别,还需要人工对事件进行鉴别;而"直接检测方法"则既能检测事件,又能对事件的类型作出判断,这有利于减少事件的响应时间,减少事件延误.     

道路交叉口避免车辆绿灯跟进的研究

道路交叉口交通高峰期经常出现某一方向车辆拥堵饱和,但是此方向信号灯仍旧是绿灯,此方向驾驶人看到绿灯车辆继续跟进,导致整个交叉口交通瘫痪.采用通过型检测器和存在型检测器的共同检测,改变道路交通信号灯指示,对车辆拥堵饱和交叉口的车辆自动清空,根据车辆拥堵时间长短,调整原来交通流放行,并将通行权重新分配,避免车辆绿灯跟进,是一种解决交叉口车辆拥堵的有效方法,大大提高交通高峰期道路交叉口的通行效率.     

基于路段检测器布局的短期交通流预测模型

通过分析路段上各点以及交叉口之间交通流的内在联系,利用连续性和相关性原理,建立基于检测器布局的短期交通流预测模型.探讨了检测器布局的一般方法,阐述了布局位置对交通流预测结果的影响.根据路段上游、下游2点的检测器数据可建双点预测模型,能用于隧道、桥梁等特殊路段的短期交通流预测.根据路网上多个检测点的数据,可建立多点预测模型,各检测点的权重用F-AHP法确定,模型系数矩阵用最小二乘法标定.以重庆市某路段的交通量预测为例,分别用双点预测法和多点预测法进行了预测,并对预测效果进行了分析和比较.     

ETC收费车道通行能力探讨

基于交通流理论,结合ETC车道行进车辆最小安全间距的计算结果,提出由限制车速及车辆最小安全距离求解ETC车道最大通行能力的计算方法.并利用Paramics微观交通仿真软件进行了ETC车道通行能力模拟,通过计算及模拟结果的对比分析,验证了该方法的科学性.     

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交通检测器采集的原始交通数据的质量会直接影响智能交通系统的后续效益.本文针对采集的交通数据普遍存在的故障问题,以交叉口检测器的交通流数据为研究对象,提出基于灰色残差GM(1,N)模型的数据修复算法.首先针对交叉口四个路口的交通流进行灰色相关分析,然后建立灰色GM(1,N)模型对故障数据进行预测修复,并进行了残差修正,提高了修复数据的精度.分析结果表明,提出的故障数据灰色残差GM(1,N)模型算法是可行的,可以更好地解决因为数据故障而对后续处理带来的困难,同时也为其他领域的故障数据修复提供借鉴.     

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.