基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性.     

基于城市交叉口监控视频的路径选择研究

以泰州市万达片区关键交叉口监控视频为数据基础,基于深度学习图像识别算法识别交叉口车辆及车牌号信息,结合时间及路网拓扑结构进行车辆出行链划分及车辆出行起讫点提取研究.确定出行路径长度、行程时间、转向次数、道路等级、交叉口数量、轨迹偏爱程度等变量为决策指标,并考虑高峰、平峰、夜间的时段因素,基于多元Logit回归及灰色关联法分别建立路径选择概率模型.研究验证基于多元Logit回归及灰色关联法模型预测结果的均方误差分别为1.56％ 和5.61％,结果表明:多元Logit回归预测模型具有较低的预测误差,而灰色关联法模型具有广泛的适用性.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发，提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想，以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性，并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照，利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量，结合基础属性建立二项Logit模型，从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类，其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用；行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性，虽然其个数与路段关键性无明显关系，但其与常见波动程度指标相关性小，可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

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。      

基于改进度的城市路网元素连接特性

结合城市路网车道属性(数量、宽度与方向等) 扩展了复杂网络中度的定义, 分别研究了原始法和对偶法下城市路网中交叉口和道路元素的连接特性; 考虑实际路网与居民出行认知特性, 将交叉口定义为节点, 基于赋名道路法与类Stroke分析从居民认知角度界定道路元素, 重点结合机动车道数改进原始度的概念; 在新的路网元素界定下, 使用基于改进测度的平均最近邻度方法分析了交叉口与道路的连接特性, 并考虑现有方法的不足, 提出了连接系数的概念, 更好地明确其连接关系; 以厦门市主城区为例对分析方法进行验证, 分析了主城区路网连接特性。研究结果表明: 该城市交叉口元素网络和道路元素网络皆为无标度网络, 其幂指数分别为1.69、2.70;路网元素的连接皆以某一节点为临界呈现分段特性, 其中, 基于改进度的连接系数邻界点取值分别为3.40、8.33;道路元素的等级测度临界点取值为5, 基于等级测度的连接系数临界点取值为3, 从这一角度来看, 城市路网并非简单的同配或异配网络; 提出的路网元素连接特性分析方法对城市路网拓扑特性的认识及路网演化模型的构建具有重要意义。      

城市路网交通拥堵H-Fuzzy评判方法研究

根据城市路网交通拥堵的空间分布特点将路网交通拥堵划分为路段拥堵和交叉口拥堵,参考城市道路和交叉口服务水平的划分标准将路网交通拥堵度划分为堵塞、拥堵、较拥堵、较畅通、畅通5个等级,选取了路网交通拥堵的判定指标,运用层次分析法建立了路网交通拥堵的二级评判指标体系及相应的H-Fuzzy综合模糊评判模型,最后对一典型路网交通拥堵状况进行了判定,研究成果对于评估城市交通网络拥堵提供了一种有效的定量分析方法。     

大道定理在城市主干路间距分析中的应用

城市居民出行可以分为街区内和街区外的出行2部分,且街区内的平均出行速度往往比街区外的出行速度要低。居民出行为了缩短时间,要求城市中的干路网尽量的密,但是线路网过密,会引起因交叉口等待而造成延误时间增加,而达不到时间最优的效果。所以合理的设计、布局城市内的干路网络是缩短城市居民出行的关键。文章结合大道定理的出行时间最优和干路投资资金限制的思想,建立城市居民出行时间最优模型,并计算出城市干路网络的最优间距。     

基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别

结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNodeRank的有向加权复杂网络关键节点识别方法对兰州市路网关键节点进行识别研究.本文研究方法和结果可为交通管理部门的规划、设计和管理提供科学指导.     

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.     

基于动态分流元胞传输模型的城市道路网络韧性评估

为全面评估重大扰动事件下城市道路网络抵御扰动并从扰动中快速恢复的能力，提出以改进元胞传输模型模拟路网流量分布状态，以韧性为测度指标的路网性能评估模型。针对传统元胞传输模型交叉口分流比例恒定的不足，明确考虑扰动事件影响期内因出行者调整路径可能导致的路径流量波动，构建出行决策行为与元胞流量传输的强耦合机制，提出一种新的动态分流元胞传输模型；基于动态分流元胞传输模型获得的路网性能参数，以路网效率为路网基础性能指标，构建反映扰动事件影响期内路网效率累积动态变化的韧性指标；并基于Sioux Falls网络开展算例研究。算例结果表明：相比传统元胞传输模型，提出的动态分流元胞传输模型通过设置交叉口动态分流参数，建立出行决策行为与元胞流量传输的动态耦合关系和路径流量变化与交叉口元胞分流比例的自洽机制，可准确描述路网实际流量分布状态；提出的基于路网效率的韧性指标可全面反映扰动事件发生后路网性能退化到恢复全过程的动态累积性能，直观展示路网抵御扰动并从扰动中恢复的能力，契合韧性内涵；韧性评估中若忽视出行决策行为潜在影响，将获得次优甚至明显偏离实际的方案或结果。     

考虑交叉口不同饱和度的路网动态分区方法

为了便于信号控制策略的实施,针对路网中不同状态的交叉口,考虑子区内交叉口的同质性和关联性,提出了基于不同拥挤程度的路网动态分区方法.首先考虑相邻交叉口的交通关联度和相似度,建立了路网动态分区模型;然后结合谱图理论设计了动态分区算法,根据特征向量元素,对路段、交叉口的拥堵程度进行划分;最后提出了动态子区划分评价准则.算例结果表明,本文提出的方法既能有效地保证相关性较强的交叉口划入同一子区,又使得各子区内部路段的拥堵程度比较均衡,有利于各种不同拥挤程度的子区信号控制方案的选择和实施,对于交通信号控制方案的设计有实际的指导意义.     

考虑双向交通的城市路网交通流元胞自动机模型

允许车辆借反向车道超车的双向交通道路是城市路网的重要组成部分.本文考虑了双向交通道路的车辆行驶规则,研究了无信号控制交叉口的车辆优先通行权分配规则,构建了一个双向交通的城市路网交通流元胞自动机模型,研究了城市路网交通流的动态特性.研究结果表明,临界密度随着路网规模的增加而下降,路网交通密度的增加会加速拥堵闭环的形成,换道概率的增加会降低路网车速和缩短局部死锁现象形成的时间,单位时间换道车辆数与换道概率及交通密度之间存在着密切的关系.     

雾霾情况下路网模型及雾霾对交通路网的影响

雾霾对城市交通路网的影响主要包括交通数据缺失、交通安全和污染物排放三大问题.首先,基于城市交通数据监测系统,增加路网模型中驾驶员对能见度因素的反应特性,建立雾霾情况下交通路网模型,包括车道模型和交叉口模型两部分.然后,建立雾霾情况下交通路网模型评价指标,包括路网交通数据缺失率、交通危险系数和路网车辆污染物排放指标.最后,通过雾霾对路网影响程度和影响区域的仿真,得出如下结果:雾霾程度越严重、影响区域范围越大,交通数据缺失率越高,越不利于交通安全,同时污染物排放越多.     

基于虚拟多层次节点的道路网络模型研究

随着城市道路交通网络的发展,路网中出现越来越多的非平面路网情况,传统的基于节点-路段数据模型和N2A网络模型在几何、拓扑关系表达等方面都难以满足立体化交通需求,亟待建立基于虚拟多层次节点的道路网络模型等新模型。     

基于网络核密度的网约车上下客热点识别

为分析网约车上下客热点的时空分布特性,利用网约车订单数据,构建基于网络核密度估计的上下客热点识别模型,采用回归模型对热点进行聚类和分级。通过研究区域划定、数据清洗和筛选,引入以路网距离为度量的网络核密度估计方法,基于非均质网络方向延展和网络距离衰减效应,对工作日和非工作日的特征时段内网约车上下客点的核密度值进行估计。采用零膨胀负二项回归模型对核密度值进行聚类,识别出研究区域的热点路段分布及其等级。通过与平面核密度估计结果对比分析,本文提出的网络核密度估计方法体现了上下客热点在路段和交叉口的分布特点,表征了实际的交通需求与路网结构的关系。研究结论为优化城市网约车的运营管理、提高城市居民出行效率提供理论依据。     

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。