冰雪融冻期车辆折算系数研究

本文将北方冬季的冰雪期分为初冻、冻结和融冻三个时期.在采集了非冰雪期和融冻期的车辆车道时间占有率数据的基础上,利用模糊动态聚类的方法分别计算出两个时期的车辆折算系数,并将非冰雪期的系数和《城市道路交通规划设计规范》作比较,论证了算法的合理性;最后比较分析了非冰雪期和融冻期车辆折算系数的差异,得出在这两个时期不仅车辆类型划分不同,而且折算系数也有很大差异的结论.     

港口集疏运道路上匝道合流区通行能力研究

合流区作为港区集疏运道路系统的重要组成部分,是联系匝道和主线车道的关键节点。其通行能力的大小往往影响着匝道、主线的运行情况。区别于传统的建立在对城市道路基础上的车辆折算系数,在实测交通数据的基础上,对合流区的车型按照车辆对道路的占有率分成4种车型,并且分析这4种车型形成的车头时距特征,以此推出车辆折算系数计算模型,进而计算合流区的理论通行能力值,最后通过标定参数的VISSIM仿真对合流区进行合理的分析。     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题，了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论，对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定，并得到了模型稳定性的条件.此外，在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下，利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论，研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后，采用MATLAB仿真技术进行数值模拟，验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

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车辆折算系数是高速公路通行能力和服务水平研究的重要参数。在简要介绍国内外车辆折算系数计算方法的基础上,对时间占有率和车辆折算系数的关系进行分析,提出一种新的基于时间占有率的车辆折算系数计算模型。模型首先根据车辆速度和交通构成对交通检测数据进行分类,建立时间占有率、密度和交通量之间的相互关系模型;然后利用实测数据求得各模型的回归参数;进而采用微分比值的方法计算车辆折算系数。通过京津塘高速公路的数据验证,表明基于时间占有率分析的车辆折算系数能够反映车流中车型间的差异及相互影响,有助于特定交通流交通状况的分析。     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法.结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果.以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟.对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果.     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法。结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果。以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟。对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果。     

居民出行调查中交通小区划分方法的改进

为了减少居民出行调查的工作量和费用,利用以往调查内容中的年龄、职业、收入和车辆拥有率等指标,根据聚类分析的等价矩阵模糊聚类方法,通过MATLAB编程进行聚类分析,用F-统计量确定最佳模糊聚类类数,对交通小区重新分类。在调查时,只需在每类小区选择一个交通小区,就可满足调查精度要求。最后用模糊C-均值聚类方法验证。计算结果表明,模糊聚类分析方法可以应用在居民出行调查的交通小区划分中。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

车辆折算系数的分析计算

车辆折算系数是用于将混合交通流中的各车型转化成标准车的当量值，本文在详细阐述国内外车辆折算系数分析方法的基础上，针对我国的交通运行特点，采用回归分析方法，对寒冷地区的交通数据进行分析，提出了车辆折算系数的建议值。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

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人们对交通流状况的判断常常是比较模糊的,本文根据实测快速路交通流数 据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,分别把交通流分成了2类、3类和6类.论文对实验结果进行了分析,并给出了适用于北京快速路交通流状况分类的一些关键参数.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法;速度对交通流分类的影响最大,其次是占有率,流量的作用最低;除了在速度很高、速度很低或者占有率很大的情况下可直接判断交通流状况,其他情况下需要根据交通流三个变量来综合判断.     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

利用财政税收政策控制交通污染

为了控制机动车污染,减轻雾霾对人民群众健康的威胁,亟须利用有效的财政税收政策手段,控制交通污染。首先阐述城市交通与大气污染的关系,用数据说明机动车尾气排放已成为大中城市空气污染的主要来源,且其作为移动污染源,对居民生活造成的影响更为直接。然后通过分析现行机动车税费政策,指出现有政策在重型车调控、成品油税率、车船税以及新能源汽车等方面存在的不足。最后,提出扩大现行汽车消费税征收范围、加大成品油消费税补贴、改革车船税、加大对新能源汽车行业的政策扶持力度等建议,加强对交通污染的控制。     

基于车牌照数据的通勤特征车辆识别研究

近几年来,交通拥堵日益成为大中城市最严重的交通问题之一,而由通勤行为 引起的早晚高峰交通拥堵最为突出,严重影响了城市居民的出行和交通系统的运行.因 此,本文从车辆的角度出发,采用上海快速路牌照识别系统采集数据,通过k-means 聚类 数据挖掘方法,提取路网中的通勤特征车辆,并分析了通勤特征车辆在路网中的出行时 空分布.分析得出,在上海快速路网中,占全部检测车辆2.8%的通勤特征车辆在早晚高峰 时提供了高达36%的交通量.在早高峰时段,识别出的通勤特征车辆主要分布路段为中环 外圈、陆家嘴方向、逸仙高架和沪闵高架;晚高峰时段,基本集中在与早高峰的相反方向. 研究结果表明,本文基于车牌照数据的数据挖掘方法,可以有效地提取通勤特征车辆并 研究其出行行为的时空特征,能够为城市交通拥堵问题的缓解和交通需求管理政策的提 出提供辅助决策信息.     

不同交通方式的道路利用效率测度方法

道路交通拥堵问题的根本原因之一是交通量与道路面积之间的矛盾,而如何从微观角度定量测度不同交通方式的道路利用效率,尚没有成熟、公认的方法。围绕不同道路交通方式的客运周转量与运输过程占用的道路面积之间的关系,提出一种定量分析不同交通方式道路利用效率的测度方法。该方法反映了不同交通方式的载客量、运输距离、运输速度、运输过程的占路面积和占路时间等要素对道路交通的影响和作用机理。基于天津市区GPS车辆行驶数据,以小汽车、"步行+公交"出行方式为例,具体阐述该测度方法的应用。结果显示,完成同样运输量,小汽车道路占用面积是公共汽车的7倍。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加，高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生，特别是在重大节假日期间.目前，解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施，而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析，掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据，借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆，进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度，挖掘城市通勤快速出行廊道分布，研究高速公路网与城市道路网络的关系，对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

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介绍了摩托车交通的车辆单车人均能源消耗大、环境污染严重,在城市客运交 通结构中有通行权力不明确、动态占用空间大、服务的时空范围不独立、安全性差、事故死亡率高及出行费用高等缺点,指出在城市交通中其出行特性较差.根据实例从时间延误、能源消耗、环境污染等几个方面分析了摩托车交通对其他机动车交通的影响,指出在城市中应该限制摩托车交通的发展.     

基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究

为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题,明确交通拥 塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型,将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡 区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网交通拥塞疏导优化双层规划模型,并 以昆明市部分城市路网作为实验对象,通过仿真将实际控制方案与本文模型计算方案的控制效 果进行对比,以此验证模型的适用性和有效性。仿真结果表明：除两个方案的平均停车次数优化 效果一般以外,其他控制效果指标均具有很大的优化提升,其中车辆平均延误时间降低了7.7 s, 重度拥塞里程比例下降了10.1%,路网车辆占有率下降了14.1%。综上可知,本文的疏导优化模 型控制可快速疏导和有效缓解交通拥塞,模型具有良好的有效性,可为路网交通拥塞分区治理及 疏导控制提供参考。