可变信息屏对北京市交通拥堵缓解的评价研究

可变信息屏（VMS）为缓解大城市交通拥堵提供了一种有效途径,它通过发布诱导信息来均衡路网上的交通需求.为了评价VMS对缓解交通拥堵的效果,本文通过数据挖掘方法建立了一种通用评价模型.所用数据包括由北京市VMS系统和道路检测器得到的VMS历史发布信息和道路交通流数据,这些数据能够真实地反映路网中的交通状况.通过比较诱导信息和提示信息下的拥堵缓解效果,并对不同道路状况下拥堵缓解效果进行时间和空间分析.结果表明,诱导信息能够更加有效地提高拥堵路段的服务水平,特别是严重拥堵路段,诱导信息比提示信息更加有效.     

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.     

以移动电话为媒介的高速公路信息发布

交通信息的有效发布能够改善高速公路的运行状况,提高路网的通行能力。在我国现有高速公路信息发布系统的基础上,可以移动电话为媒介,利用短信、GPRS或3G移动通信业务为监控系统通信平台,及时准确地向道路使用者提供有效、全面、实时的交通信息。     

一种虚拟交通环境中的微观交通仿真模型

为提高虚拟交通环境中车辆行为仿真的逼真度及解决用户与系统的实时交互问题,提出了一种微观交通模型.该模型由道路模型和车辆行为模型构成:道路模型包括了车道的交通属性、几何形状、路网拓扑关系等数据;车辆行为模型考虑驾驶员的交通性格、车辆性能等因素,包括自由行驶、跟驰及换道模型.车辆行为模型可检测与用户所驾驶的汽车仿真器的位置关系,并作出减速、换道、停车等响应.建立了包含153个车道的虚拟交通环境,对模型进行测试,结果表明:所建立的微观交通仿真模型能够反映仿真车辆的个体行为差异;路网中仿真车辆为600辆时,仿真周期约2~4 ms,能实现实时仿真及与用户的实时交互.      

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.     

城市道路指路标志信息选取方法研究

为了科学、合理地设置指路标志系统,给道路使用者提供准确、及时和有效的指路标志信息,在设计方面确定了合适的服务对象,对城市的主要交通吸引点、路网结构及交通功能等进行了调查分析,并在此基础上建立了指路标志信息要素分级体系和指路标志信息选用技术准则．研究结果表明：指路标志信息选取需要考虑的因素众多,并注重对区域土地利用、路网结构、交通功能及交通运作等进行调查与分析．只有以此为基础,才能保证所选指路标志信息的准确性、合理性和系统性,确保指路标志系统发挥正常的引导功能．     

基于渗流理论的城市交通网络瓶颈识别研究

已有的城市交通网络瓶颈识别研究往往关注于路网结构特征或是路段交通流的属性,而较少从整体网络层面研究交通流的组织变化情况。将统计物理学中的渗流理论引入城市交通研究,从整体网络的交通连通性角度出发,探究交通网络中的全局连通交通流崩溃为局部连通交通流的动态组织变化过程。整个过程类似于统计物理的渗流相变过程,因此也被称为交通渗流。基于深圳市的城市交通数据,对实际道路网络进行抽象建模,利用实时浮动车数据构建动态交通流网络研究交通渗流现象。通过对交通渗流的相变临界过程进行探究,识别对于维持交通流全局连通性具有关键作用的交通瓶颈。该研究方法从复杂网络和统计物理学的角度为城市交通研究提供了新视角,并为识别城市交通的瓶颈路段和治理城市交通拥堵提供参考。     

浮动车数据在城市宏观交通特性研究中的应用

回顾和总结了国内外浮动车数据在交通信息服务和路网评价方面的研究及应用现状,提出浮动车数据的三阶段应用.重点阐述了面向城市宏观交通运行规律分析的第三阶段应用,提出基于历史交通流状态数据的数据分析流程.并以北京市浮动车系统采集的数据分析结果为例,分析了北京市路网运行速度的时空分布特性以及不同等级道路的里程利用情况.     

基于模糊推理的区域路网交通状态分析方法

为准确判别区域路网的交通状态,对区域路网交通流的宏观特性进行了详细分析,建立了路网交通状态评估指标体系。结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,基于模糊推理技术提出了路网交通状态分析方法。以城市主干道路网为例,验证了路网交通状态分析方法的有效性。该方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供基础信息。     

面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

城市道路交通系统频谱分析方法及应用

对实际道路交通系统特征的研究是通过分析布设在路网中不同地点大量交通信息采集设备采集的数据来进行的。交通信息采集是对城市道路交通系统在时间和空闻上一个采样过程,其数据具有时问和空间属性．本文系统地建立了一种城市道路交通系统频谱分析方法。对于时间采样,通过功率谱分析认为：不同的数据采样间隔,获得的交通信息不同,从而分析出的...     

���л�·��ͨ��ʵʱ����Ԥ��ʵ��ģ��

基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

基于智能公交的城市道路服务水平实时评价与预测

研究了城市道路服务水平评价与预测所需参数的实时处理算法和采集方式.利用城区道路上的公交车为数据动态采集单元,智能采集公交车实时运行状态数据信息,计算公交车车头时距、分析车流速度,对滤波调整预测速度与实际速度进行对比分析,建立以行车速度、行程时间、拥挤程度为评价指标的城市道路四级服务水平实时评价与预测系统.该系统能为公交车运行及其交通出行者提供管理、信息服务,适时引导交通流量合理分布,高效地利用道路网络,减少城市交通拥堵,提高交通运输效率,为城市交通规划提供依据,对推动城市畅通工程及城市交通智能化的发展,有一定参考作用.     

泰安市交通地理信息系统网络应用探讨

将交通地理信息系统引入交通管理中并实现网上发布,从而改善整个道路交通的管理效率,提高道路设施的利用率,为广大公众用户的出行提供方便快捷的交通信息,是一种缓解交通压力的重要方式。     

������ͨ������Ϣϵͳ���ɼ���Ӧ���о�

设计了公安交通管理信息系统今后发展的总体技术框架,集成应用标准化、数据采集、加密存贮、MQ中间件、请求访问服务、数据库检索、无线移动等技术,建立全国公安交通管理数据的分级传输和存贮平台,开发综合性的公安交通管理信息查询系统,解决目前系统功能单一、信息无法共享的“瓶颈”问题,在全国范围内实现公安交通管理信息的网上漫游和查询,能够为路面巡逻执法实时提供机动车、驾驶人的相关取证信息,并满足其他警种、不同行业对交通管理综合信息的共享需求。     

河南省高速公路联网收费数据在交通情况调查中的应用实践

联网收费系统能够实时记录交通流量、行程时间、OD等大量信息,是先进的交通信息采集系统。鉴于此,论述河南省高速公路交通情况调查与联网收费数据相结合的应用实践,以实例说明高速公路交通情况调查的实现过程,可供同行参考与借鉴。     

基于图卷积网络的路网短时交通流预测研究

智能交通系统是缓解交通拥堵行之有效的手段，精准的交通流预测是其实现的关键所在. 本文考虑路网拓扑结构和交通流时空相关性，提出基于图卷积网络(Graph Convolution Network，GCN)的大规模城市路网短时交通流预测模型，具有较高的预测精度、预测效率和现实解释意义；采用真实大规模城市路网浮动车数据对GCN模型进行测试，结果表明，GCN模型相对于现有模型，在预测性能上有较大提升.     

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响。本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的 UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路拥堵风险传播机制;以国内典型城市道路网络特征分析为基础,构建符合真实道路状况的网络生成模型,并探讨道路网络拓扑结构和出行者面对预警信息时的行为特征对拥堵风险传播的影响。数值模拟结果表明：交通预警信息在发生严重拥堵时可以显著抑制道路拥堵传播,拥堵风险传播阈值与道路网络拓扑结构、预警信息、出行者面对预警信息时的行为特征及信息传输速率相关;ER随机网络与模拟路网相比具有爆发阈值更低,传播范围更广的特征。说明信息策略制定应更加重视出行者的风险态度和对拥堵的感知,提升信息通信强度有助于维持交通流的稳定。     

山区公路网关键监测点辨识方法

为了有效识别山区公路网中的关键监测点,合理布设监测设备,以使路网监控成本效益最优化,本文提出了一套山区公路网关键监测点辨识的方法。从路网监控信息采集需求角度出发,将山区公路网关键监测点划分为四种类型：事故黑点关键监测点、基础设施结构安全关键监测点、交通数据采集关键监测点以及气象信息采集关键监测点;引入路网层次划分思想,以道路安全性、功能性、交通流特性以及基础设施特性为划分指标进行路网层次划分,为关键监测点的辨识提供依据;在划分路段单元的基础上,按不同类型关键监测点构建评分指标体系,采用专家打分法和层次分析法对各路段单元进行综合评分排序,并通过设定合理阈值确定路网中的关键监测点。