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本文提出了一套基于虚拟路网的容量均衡分析模型和方法。以虚拟路网（节点及路段）的交通负荷（V/C）为特征变量，采用虚拟路网PA反推技术与交通均衡配流组合模型，辨识路网的真实瓶颈点（段、区域），获得路网供需“均衡容量匹配参数”。以此匹配参数为准则，诊断现有路网的系统性缺陷。为评估城市干道路网与交通需求的宏观匹配水平、制定缓解交通拥堵对策和路网容量一体化均衡配置与改造，提供了新的系统分析理论和方法。     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制，将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程，将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程，提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法；利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性，动态精准地量化解析上下游交通耦合关系；在此基础上建立了分层动态决策框架，在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响，解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系；设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法，并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明: 相较于传统协同控制方法，群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求，在交通效率和稳定性上具有显著优势，在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上；在路网交通饱和度较高的情况下, 群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%，控制优势更加明显；由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出，可降低路网最大排队长度超40%，有效规避路网溢流风险；通过对群体决策协同控制模型的分布式求解，可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s，具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。      

分布式交通仿真中网络控制模型研究

在分布式交通仿真系统中，存在着众多的模拟驾驶器和教练机，而模拟中又有驾驶训练、驾驶考试、交规训练、交规模拟考试等4个大的功能．如何实现有效的网络环境下的集中管理，是系统成功开发的关键．针对分布式交通仿真系统开发中出现的网络控制问题，将Agent技术成功地应用到该系统的开发平台中．在充分地分析了各模拟驾驶器、教练机的运作特性后，建立了以教练机为主体、各模拟驾驶器为Agent的网络通信模型．实现了教练机对各模拟驾驶器的流畅管理，为该系统的成功开发提供了有力的保障．     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

城市快速路分层分布式优化控制方法研究

针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题，利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息，基于智能交通控制及分层分布式思想，提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法. 采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测，提前确定道路将来排队长度的上界；对快速路网未来的交通状态进行预测，基于全局最优的思想，提前为路网中各个匝道建立协调约束，为匝道调节率的制定提供依据. 仿真结果表明，分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益，能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象，对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义.     

基于路网通行效率最优的路侧停车资源配置方法

为实现动静态交通和谐统一，构建与停车需求相协调、停车资源时空均衡的路侧泊位动态供给方案，应用图论的方法建立了含有路侧停车网络的车辆运行模型，将路段分为通行路段与路侧停车路段，并根据用户通行性质与运行状态，基于改进的BPR（Bureau of Public Road）函数量化了通行用户与停车用户在常规通行路段和路侧停车路段的通行阻抗。为实现路网整体通行效率最高，以路网中用户总通行时间最短为目标函数，以路网中停车设施利用水平的高效性与空间均衡性为约束，构建了最佳泊位资源配置模型，并应用相继平均算法（Method of Successive Averages, MSA）设计了路网总效率最高的交通流路径分配方案。以典型的Nguyen-Dupuis网络为实例，设计了多模式、动态的停车资源配置方案，量化了用户出行时间与通行需求和停车比例的关系。研究结果表明，当已知路网中的出行起讫点和泊位规划目标时，通过应用该优化求解模型能有效配置路侧停车资源数目，合理规划出行路径，改善用户出行效率。     

信号博弈下的交叉口TSCA间的协调学习模型的构建

针对路网中交叉口之间交通流的关联性、动态性及不确定性，应用了信号博弈作为交叉口交通信号控制agent（TSCA）间协调的模型，以分布式Q强化学习中Q值更新来进行其效用函数的学习，通过引入记忆因子对奖惩函数进行设计，及相邻交叉口之间的影响建立权值函数，构建了协调学习的仿真实现流程，并通过实验仿真验证此模型的有效性。     

一种新的基于行车道路网数据模型及应用

根据交通管理的需求,选择行车道作为道路网络的最小建模单元,提出了一种新的基于行车道交通路网模型。模型利用几何和逻辑这两种网络结构,实现了道路网络几何特征表达和拓扑连通关系的分离;利用两层路网结构实现道路网络的多尺度表达;最后应用该模型讨论了移动对象的时空管理并以实例对模型进行了验证。     

基于宏观基本图的突发事件影响下交通流分布不均衡性研究

宏观基本图的提出为城市宏观交通状态分析提供新的思路和方法,但其假设路网交通分布是均衡的。突发事件导致路段通行能力下降会影响城市路网交通分布。为研究突发事件影响下路网交通流分布不均衡性与宏观基本图之间关系,保障路网运行效率,运用路段密度方差指标,提出定量分析突发事件影响下路网交通分布不均衡性与宏观基本图之间关系的方法。使用实际路网和交通需求矩阵进行案例分析,结果表明,在不同突发事件场景中,若路网平均密度相同,则交通分布不均衡性与路网流量之间存在不稳定的负相关关系,即路网交通分布越不均匀,路网流量越小。研究结果为突发事件条件下交通诱导、路网交通管理与控制决策提供一定科学依据。     

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许多研究表明机动车的尾气排放量与车辆的瞬时速度、加速度密切相关。为了制定控制机动车尾气排放的有效策略，必须建立一个能够模拟车辆瞬间运行状况的微观模拟平台来评估机动车尾气排放。本文结合微观交通模拟模型VISSIM和微观尾气模型CMEM，建立了微观交通尾气模拟平台。选取北京市海淀区的部分主要道路构建实例分析路网，并对其交通运行状况和尾气排放进行评价。本文首先建立了车辆的瞬间尾气排放率、燃料消耗率与瞬时速度、加速度之间的关系；然后，对研究路网的各种车型的尾气排放量进行分析和计算；最后，通过两个假设方案，对不同的交通管理与控制策略对于尾气排放的影响进行分析。