基于交叉口转弯率的网络交通状态模式发现

针对日益凸显的城市网络层次交通问题,提出一种基于交叉口转弯率的网络交通状态模型,并根据该模型进行了网络交通状态典型模式发现。该模型从交通网络拓扑结构出发,根据各路段的实际流量采用递归最小二乘法对各交叉口在各方向上的转弯率进行了估计,得到了基于路网拓扑结构的转弯率矩阵。该矩阵不仅反映了路段之间的相互影响关系,也反映了路网中交通流的分配情况,即从一定程度上反映了整个网络的交通状态。进而对各时间点的转弯率矩阵进行了基于SOM的分类,对各种网络交通状态在时间轴上进行了统计,结果显示了早晚高峰时段以及白天早晚高峰之间的典型网络交通模式。该方法为网络交通状态研究提供了一种新的建模与分析方法,通过实例分析证明该方法具有普适性与有效性。     

基于点、线、面层次的公路网交通运行状态评价

由于公路网是由点成线、由线成面的统一体,为了更准确地分析和改善公路网运行状态,加强公路节点、路段、路网评价之间的联系,便于确定交通拥堵产生根由并有效采取措施,建立了一种基于点、线、面层次的公路网交通运行状态的综合评价方法。在基本单元划分和指标选取方面,以交叉口、互通式立交、收费站和基本路段作为基本单元,结合交通流理论,综合考虑各基本单元的特点,分别选取对应的评价指标,以极小型指标评价法为基本原理,构建基本单元交通综合运行指数评价模型,并确定相应的分级阈值。在交通运行状态评价方面,依托专家经验的主成分分析与客观的交通量统计调查相结合的方法确定各基本评价单元的权重向量,从而构建路段运行评价模型并给出评价分级阈值,再以各等级道路拥堵程度和路网客、货运量,分别构建路网赋权矩阵或向量,从而获得路网交通综合运行指数模型并确定评价分级阈值。最后结合算例说明该评价方法的具体操作过程,通过获取的各项基本数据,从点层过渡至线层再至面层,依次计算各层交通运行指数,确定各基本单元、路段、路网分别对应的交通运行状态。研究结果表明：不同层面之间的交通运行状态存在一定的联系,不同节点和基本路段处的运行指数差异较大,路线运行指数差别也较大,从而影响路网最终的运行状态,因此,可以通过逐级评价确定交通拥堵症结所在,有针对性地采取相关改善措施。     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型.首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析.实例分析表明:该模...     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型。首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析。通过实例表明：该模型能够有效地判别路网中节点的可达性和连通性,描述路网的交通状态时空变化规律,若通过及时发布信息,出行者可根据不同的信息需求来选择最优路径,避免大范围拥挤,从而提高整个路网的运行效率。     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型.首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析.通过实例表明:该模型能够有效地判别路网中节点的可达性和连通性,描述路网的交通状态时空变化规律,若通过及时发布信息,出行者可根据不同的信息需求来选择最优路径,避免大范围拥挤,从而提高整个路网的运行效率.     

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息，为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性，目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势，提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先，定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式，并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性；其次，从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合，应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标，并根据层次分析法确立指标权重，同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则，从而融合动态车辆数据与静态路段参数，计算得出交通状态评价结果与评分；最后，由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致，能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性，同时为车路协同技术应用于实时交通诱导，缓解城市交通拥堵提供了理论依据。     

基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法

为了获取市区路网的交通状态,提出了一种基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法。该方法采用GPS定位设备获取出租车的行驶数据,然后结合数字地图数据对其中的位置数据进行修正,并采用A^＊启发式搜索算法对出租车进行跟踪,最终通过计算出租车跟踪路径在所覆盖路段上的置信参数来实现对市区路网交通状态的估计。基于上海市的出租车GPS调度数据和市区路网数字地图数据的应用实例验证了这一方法的可用性。     

关于体育场馆交通影响分析探讨

从研究体育场馆的交通需求特点出发,提出体育场馆开发交通量预测所应遵循的原则,并在此基础上给出适合体育场馆类型开发的交通影响分析方法。在分析方法中,文章以交通影响度和进出车辆干扰分析作为具体分析指标,从路网交通负荷和交通是否流畅两个角度对体育场馆的交通影响进行分析,其中交通负荷分析时,又具体从交叉口、路段、路网三方面入手,在点、线、面上分别对路网的局部和整体进行全面分析。交通评价时,采取不同时期不同尺度的方法进行弹性评价。     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

基于Vague集的道路交通状态决策信息融合

为了获取更加合理、准确的交通状态决策信息,针对交通状态决策信息的多源、模糊、时变特性,基于vague集建立了浮动车、感应线圈与人工报告作为信息源的模糊信息融合模型,能够实现路段与区域路网的交通状态判别。给出了一个路段多源交通状态决策信息融合的算例,验证了该方法的有效性。该方法同时为主客观信息融合提供了一种实现途径。     

基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测

以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法。首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比。结果表明:该模型是可行和有效的。     

适于动态导航系统的城市道路交通状态判别

城市道路交通状态判别是动态导航系统中的关键技术之一,文章从城市道路交通流系统的高度复杂性特点出发,提出了一种基于神经网络的城市道路交通状态判别方法．首先,利用灰关联熵分析方法选取交通状态的关键性特征指标;然后,建立交通状态判别的神经网络模型并利用实测数据对其进行离线训练;最后,应用训练后的神经网络进行城市道路交通状态在线判别．实验表明,用于城市快速路的交通流状态判别方法效果良好。     

基于BP神经网络的道路交通状态判别方法研究

根据交通流复杂性的特点,提出了基于BP神经网络的交通状态判别方法。并以高速公路隧道为例,通过Matlab软件编程实现模拟仿真,最后通过对神经网络的输出结果与决策阈值相比较,确定其所反映的交通状态。仿真结果表明,该算法可用于实时交通状态判别,并具有很高的精度和较好的收敛度。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

基于判别分析法的交叉口进口道交通状态预测

针对交叉口进口道交通状态的模糊性和不确定性,在综合考虑影响进口道交通状态因子的基础上,选取到达率、排队长度、信号周期、饱和度和车道数为预测交叉口进口道交通状态的影响因子。采用判别分析法中的Fisher判别法,利用调查得到的样本数据建立了交叉口进口道交通状态预测模型,并用调查得到的验证样本进行验证,结果表明利用Fisher判别法能够有效的进行交叉口进口道交通状态的预测。     

平面交叉口设计构造“立体交通”——南宁市平面交叉口交通渠化应用

平面交叉口是道路通行能力与交通安全上的卡口。为了消除交叉口在道路网的“瓶颈”效应,通过应用展宽式信号灯管理平面交通渠化的工程技术,达到提高道路交叉口的通行能力和提高道路网运输效率的目的。南宁市的实践证明,合理的交叉口交通渠化设计是治理交叉口拥堵的一种投资少、效果好的方法。     

基于均衡原理的单向交通瓶颈路段诊断法

以单向交通组织区域边界的道路节点为OD点,把交叉口转向流线虚拟成路段,转向车道的通行能力作为虚拟路段的容量,转向车道的行程延误作为虚拟路段的交通阻抗,与实际的路段一起组成单向交通组织区域节点OD之间的路径,采用集合运算合成节点OD之间的通道容量。利用交通均衡方法,经交通分配得到单向交通组织区域的路段和虚拟路段的交通量。通过计算饱和度判断路段和交叉口的拥挤程度,诊断出交通瓶颈,为单向交通组织方案的完善提供可靠的支持。