降雨对城市道路行程速度的影响

以北京市实时天气数据和基于浮动车的城市道路行程速度、交通运行指数数据为基础,对比分析降雨天气和正常天气的行程速度、指数、降雨量等数据指标.然后从降雨强度、时间段、拥堵等级等角度展开对城市道路运行参数的分析,建立降雨天气速度预测修正模型,并进行模型验证.研究得出,在夜间降雨强度达到中雨及以上时,快速路、主干路、次支路的速度下降百分比分别为：8.8%、4.8%、5.9%,分别得出高峰和平峰时降雨强度与行程速度下降之间的关系;得出在全路网不同拥堵等级下降雨强度与行程速度下降之间的关系.最后对速度预测模型进行实测验证.结果表明,该模型可以对降雨天气条件下的行程速度进行有效预测,预测的平均误差在5%以内.     

基于LSTM 神经网络的降雨天旅行时间预测研究

降雨给城市道路行程时间的计算和预测带来了许多不确定因素. 以出租车GPS数据为研究对象，在考虑降雨数据的基础上，设计一个基于非最小路段的行程时间计算方法，建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)循环神经网络的行程时间预测模型进行算法验证. 最后，以北京市中关村西区出租车行驶的10 d 的GPS数据进行方法验证. 结果表明，加入降雨特征预测的结果比未加入降雨特征拥有更高的准确率. 并与应用较为广泛的BP 神经网络和 SVM进行对比分析，发现在满足数据精度的前提下，本文应用的算法和预测模型有较高的训练速度和预测可靠性.     

基于速度里程分布的快速路宏观交通状态评价模型

随着城市规模的不断扩大,快速路已成为支撑城市道路交通系统运行的重要 部分.准确的快速路宏观交通状态评价是快速路交通管理的关键.本文以北京市西三环为 例,引入交通流宏观基本图模型,设计了基于速度里程分布的快速路宏观交通状态指数 （MTCI）.首先,利用RTMS 数据,建立了宏观基本图模型.在此基础上,将快速路宏观交 通状态划分为畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵和阻塞五个等级.然后,利用浮动车数 据建立了快速路车辆运行速度累积里程分布模型.通过关联宏观交通流状态与车辆运行 速度累积里程分布,构造了基于速度里程分布的MTCI 评价方法,并通过实例验证了该 模型的适用性.     

基于改进遗传卡尔曼算法的短时路段行程时间估计

为进一步提高城市道路行程时间短时预测的准确性,利用城市浮动车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据,提出基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的卡尔曼滤波(kalman filtering,KF)模型估计短时道路行程时间的方法。利用高斯滤波器对异常数据进行有效剔除,基于城市道路地理信息系统(geographic information system,GIS)数据提出道路地图匹配算法,利用卡尔曼滤波器预测匹配道路的行程时间,并通过遗传算法优化卡尔曼滤波的误差参数。实际算例表明:预测路段的行程时间误差均小于0.5 min,基于GA优化的KF算法能有效提高路段行程时间估计的精度。根据预测行程时间对上海市外环路各个路段不同时间的拥堵情况进行预测识别,预测结果有助于交通管理部门及时掌握城市道路运行状态信息。     

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对奥运期间北京市道路网运行情况进行跟踪监测和综合分析,是保障奥运交通运行和总结奥运交通运行特征,评价各类奥运交通保障措施的重要手段。本文首先介绍道路网运行分析的基础——交通拥堵评价指标体系,主要包含综合指标和特征指标。结合拥堵评价的综合指标和传统的速度指标,以北京市浮动车系统采集到的大量数据为基础,从拥堵强度、拥堵空间分布、拥堵时间分布、路网速度 “四维”角度,对北京市五环路及其以内快速路、主干道、次干道和支路在奥运前、奥运会赛事期间和残奥会赛事期间道路网运行状况进行对比、分析。结果表明,奥运期间路网整体处于“畅通”等级,各等级道路运行速度明显提高,奥运交通保障措施综合作用效果显著。     

基于CRITIC-TOPSIS法的城市交通拥堵演变趋向指数研究

为更加全面地评价城市道路交通拥堵,重新界定交通拥堵内涵,阐述交通拥堵状态与交通拥堵趋势之间的逻辑关系,提出交通拥堵演变趋向指数(ETI)概念.运用聚类分析法构建并筛选拥堵趋势评估指标——行程时间比变化率、饱和度变化率、拥堵里程比变化率及拥堵持续时间变化率,基于CRITIC法和TOPSIS法构建交通拥堵演变趋向指数模型,对城市主干路交通拥堵趋势进行评价,并将此方法应用于哈尔滨市三条主干路中进行交通趋势评价.该指数模型的建立可为城市道路交通拥堵提供更加完善的评价模型,也可为居民出行、提高交通管理水平提供参考.     

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随着城市快速路交通信息采集系统的发展,特别是视频车牌采集系统的应用,使实时动态获得快速路行程时间成为可能,同时也促进了高精度行程时间预测的理论研究和实际应用需求. 本文基于快速路车牌识别数据检测的海量历史时间序列数据,选择预测时段的前4个时段的数据作为输入特征值,以遗传算法建立模型参数优化算法,得到训练模型及其参数,从而实现车辆行程时间的动态预测. 最后以上海市快速路系统中的三个典型路段的实测数据进行实例分析. 结果表明：与传统的指数平滑法、多元回归法、ARIMA法预测结果对比,基于SVM的预测路段平均绝对百分误差在5%以内,希尔不等系数非常接近0,SVM模型显示了更高的预测精度.     

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本文提出了一个支持向量机进行初始行程时间预测并结合卡尔曼滤波算法进行动态调整的快速公交车行程时间综合预测模型.以快速公交车运行的GPS数据为基础,对北京市朝阳区快速公交2号线进行行程时间预测案例研究.利用该模型对其早高峰和上午平峰的两个不同时段的公交行程时间分别进行预测和对比分析,并通过与单一的卡尔曼滤波方法所得的预测结果进行比较.结果表明,该模型应用于快速公交行程时间预测具有更好的适用性,并且预测平峰时段的精度要高于高峰时段.     

拥堵指数自适应调节的交通运行状态识别方法及应用研究

拥堵指数是客观评价城市交通运行状态的有效指标。针对当前拥堵指数模型中对交通畅行速度时空特性考虑不足的问题，本文在车辆定位与路网时空匹配数据的基础上，引入概率密度分段原理对车辆速度进行距离和时间分段，建立了具有自适应调节能力的拥堵指数模型，用于城市交通运行状态的分类与识别。以厦门市节假日浮动车辆定位数据为例，仿真分析了拥堵指数模型在复杂道路和城市交通中的适用性，并揭示了城市交通运行状态的变化规律。分析结果表明：拥堵指数模型能有效区分道路的空闲和繁忙时段，并依据对应时段的畅行速度进行自适应调节；针对复杂互通立交和专用共线道路，拥堵指数计算结果相较传统方法平均提升了 6.5%和3.2%；厦门市交通为单一晚高峰拥堵形态，平均拥堵指数介于 1.0~3.0 之间，拥堵时间为16:10- 21:00，空间分布集中在厦门市进出岛方向的主干道枢纽位置，以及厦门岛内东西走向主干道。该项研究对于快速建立不同城市及具有特殊时段需求的交通运行识别方法起到积极作用。     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

基于元胞传输模型的雨天高速公路可变限速方法

可变限速控制可减小降雨导致的高速公路交通拥堵和事故风险.提出雨天高 速公路可变限速控制策略,对经典的元胞传输模型进行改进,构建适用于雨天可变限速 控制问题的高速公路动态交通流模型;在综合考虑交通安全和效率基础上,建立雨天环 境下高速公路可变限速控制方法和模型.实验结果表明,与固定限速相比,雨天可变限速 控制下高速公路平均速度增加了9.3%,车辆总行驶时间减少了11.7%,相邻路段最大车 速差从17.5 km/h 减小为9.4 km/h,降幅达46.3%,有效地提高雨天环境下高速公路通行效 率和安全性.     

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在实施公交优先政策时,往往因没有对公交专用道和社会车道所应分担的交通量做出正确的估算而造成道路资源的浪费,以至于无法真正实现公交优先的目的.本文以公交车与社会车辆的行程速度差异为研究对象,通过分析设置公交专用道后两种交通方式间的转移情况,在保证公交车服务水平的前提下基于路阻函数研究了不同公交车比例下公交车和社会车辆的行程速度曲线,并确立了小汽车向公交车的转移关系.研究结果表明,针对不同的居民出行量及模型参数值,公交车在一定的比例范围内时小汽车用户选择公交出行,并使道路交通系统达到最优.该模型可应用于城市现有道路改造时公交专用道设置及确定公交车发车间隔的参考依据.     

城市主干路交通功能可靠度量化评价方法

为了定量评价城市主干路交通功能的实现程度, 建立了城市主干路交通功能可靠度的计算方法; 分析了主干路交通功能的3个主要特征, 即承载较大交通流量, 具有较高运行速度与服务于中长距离出行, 应用可靠度理论, 提出了城市主干路交通功能可靠度的概念; 选取行程速度和直行率之积作为可靠度的计算指标, 构建了基于概率论的交通功能可靠度计算方法; 分析了2个计算指标的阈值范围, 对比了交通功能可靠度与服务水平的区别与联系; 针对郑州市2个主干路单元, 评价了其高峰和非高峰时段的交通功能可靠度。计算结果表明: 行程速度与直行率之积不相关, 且可认为二者相互独立; 主干路与支路交叉口的直行率均大于主干路与次干路交叉口的直行率, 实测的4组数据中直行率分别高出0.271、0.062、0.229和0.034;连接老城区与高新区的科学大道在高峰和非高峰时段的交通功能可靠度分别为0.803和0.702, 交通功能实现程度处于较高水平; 老城区的东风路在高峰时段的交通功能可靠度为0.386, 其交通功能特征和实现程度相对较弱, 远低于科学大道; 科学大道上3个交叉口的服务水平均为一级, 高峰和非高峰时段的路段服务水平分别处于C级、B级, 而高峰时段东风路上3个交叉口的服务水平分别为二级、二级和三级, 路段服务水平处于C级, 科学大道的整体服务水平优于东风路。可见, 交通功能可靠度评价结果与服务水平分析结果的趋势基本一致, 但与服务水平相比, 交通功能可靠度更能体现主干路的功能特征和外界因素对交通运行的随机影响。      

能见度变化下道路车速特性与安全措施分析

为降低城市道路交通事故发生量以提高城市道路利用率,在大量调查数据的基础上,运用一般统计学方法对城市道路车速运行特性进行统计分析,并以速度一能见度为变量绘制P-P图,进而分析出符合不同能见度下的车速分布模型。通过不同车速分布模型的建立和P-P图的分析得出：能见度较高时（能见度大于10000Lux时）,整体车速波动范围较小;能见度较低时（能见度小于500Lux时）,整体车速波动范围较大,该结论印证低能见度下事故率升高的原因。最后,以低能见度下车速的85％位车速为依据,给出低能见度下城市道路车速的管控措施。     

Operational Analysis on Beijing Road Network during the Olympic Games

Monitoring and analyzing performances of urban road traffic is a crucial work to ensure traffic operation well during the Olympic Games in Beijing and evaluate the effects of traffic demand management strategies and measures. In this paper, as the basis for performance analysis, a traffic congestion evaluation index system which consists of comprehensive and characteristic indices is introduced. Beijing floating car system is also used to collect real-time data of urban road traffic. In addition, expressways, arterial roads, some of the secondary roads and branch roads over the area within the 5th ring road are selected as the evaluation objects. Moreover, urban traffic operation performances are compared among pre-Olympics, during the Olympic Games and during the Paralympics Games from the aspects of the intensity, duration, extension of traffic congestion, the distribution of recurrent bottlenecks and average speed. It is concluded that the urban traffic is in the level of “smooth” during the Olympic Games and the Paralympics Games comparing with the “moderate-congested” status before the Olympic Games. The vehicle speeds of urban traffic network increase obviously under the Olympic traffic demand management strategies and measures.     

冰雪条件下路段交通拥堵状态识别模型研究

通过对冰雪条件下交通流的饱和流率、平均车头时距和平均行程车速等交通参数的调查,分析了冰雪条件对路段交通流特性的定量影响,在此基础上,采用综合分析法,选取平均行程速度和饱和度等指标,建立了冰雪条件下路段交通拥堵状态识别模型。并结合正常条件下的交通参数拥堵阈值和冰雪对交通流的定量影响,给出了确定冰雪条件下各状态指标的拥堵阈值的方法。最后利用哈尔滨市红旗大街实际调查数据对该模型进行了验证。     

不同能见度条件下高速公路车辆速度特性研究

本文以京港澳高速公路湖北省内金山-武汉南路段内的交通流检测器及其附近设置于路侧的公路气象站的历史数据为主要研究数据,针对雾天低能见度等天气因素,分析有无雾及不同能见度条件对车辆速度均值及速度离散型的影响;研究在雾天条件下,不同车道位置、不同车辆类型、不同时间时段的车辆行驶速度的差异性;基于交通流Greenshield 经典V-K关系,采用非线性回归方法,建立雾天车辆平均行驶速度综合预测模型,模型的拟合优度达到80%.研究成果对研究公路沿线能见度因素对行车安全影响,分析雾天等低能见度条件下的公路通行能力,制定雾天等低能见度条件下可变速度控制等交通控制措施具有重要参考与借鉴意义.