基于模糊综合推理的道路交通事件识别算法

在对与传统不确定性推理融合算法比较的基础上，提出在智能运输系统中，应用模糊综合决策模型来进行多目标多传感器的信息融合，来解决在交通事件中的多事件多传感器的事件识别问题，该模型的主要特点是具有信息损失少，且计算量少，具有实用性。     

用户的多阶段决策过程及网络流分配模型研究

诱导信息在网络中的引入,使得诱导信息与驾驶员出行行为之间、驾驶员出行行为决策与网络流模式之间的相互关系变得十分复杂.本文利用动态规划原理,对诱导信息条件下的驾驶员在网络中的出行进行分析,并建立了相应的网络流分配模型.     

抽样调查技术在交通运输统计中的应用

在简要介绍抽样调查基本理论的基础上，详细说明其在全社会公路、水路运输量统计中的成功应用情况，并介绍了目前正在全国物公路运输量抽样调查方案。     

�����Զ�������صĹ������ȼ����о�

通过分析现有的公交优先通行技术中存在的问题，提出了基于自动车辆监控的公交优先系统理念，即:提高公交车运行的准点率，尽量减少公交优先通行措施对其它交通方式的影响，以较低的工程造价达到或接近轨道交通的服务水平。在此基础上，构建了基于自动车辆监控的公交优先系统的结构框架并对其子系统进行了划分，给出了作为其应用条件的数学模型，并探讨了基于自动车辆监控的公交优先技术在智能公交领域的应用。最后用VISSIM软件对系统进行了模拟，并时模拟结果进行了时比和分析。     

���н�ͨ�������յ�ϵͳ����Э��

交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点，利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究，提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架，以交通信号控制执行级智能体为例，介绍分析智能体内在结构和作用机制，并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型，实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化     

基于投影寻踪动态聚类的快速路交通状态判别

为了提高快速路交通运行状态的判别精度,利用地点交通参数与交通状态之间的映射关系,提出了基于投影寻踪动态聚类模型的快速路交通状态判别方法.该方法综合投影寻踪技术和动态聚类方法构造投影指标函数,采用混合蛙跳算法优化投影指标函数的投影方向获得最佳投影方向,并利用仿真数据标定了交通状态判别阈值.结合仿真数据和实测数据进行了实验验证和对比分析.实验结果表明,投影寻踪动态聚类模型能够有效提高快速路交通状态判别精度,平均判别率为97.01%,平均误判率为0.86%,平均判别精度分别比BP神经网络模型和模糊C均值聚类模型方法提高了8.9%和4.5%.      

智能化停车诱导系统有效 停车泊位数据的预测技术研究

随着城市停车需求的迅速增加,长期以来隐匿的深层次的城市停车问题日益显现出来.作为智能交通系统的重要组成部分,智能化的停车诱导系统已成为现代城市交通管理中不可或缺的关键内容,而该系统重要参数之一的有效停车泊位数据的准确预测是系统能够成功运转的前提条件.由于目前尚无成熟的技术可以借鉴,如何预侧有效停车泊位数据问题成为摆在研究人员面前的一个技术难点.本文作者经过长期研究,给出了预测有效停车泊位数据的方法,为成功解决这一技术难题提供了思路.     

基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型

结合交通流本身的特点,选择对交通状态变化反应灵敏,容易获取,且准确率较高的参数作为判别道路交通状态的指标。综合考虑各种情况,选取交叉口进口道最大相位饱和度、进口道平均最大排队长度比和路段平均车速为特征参数,设计了一种基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型,并用VISSM4.20对以上方法进行了模拟验证。试验结果表明,单个的特征参数得到的交通状态判别结果波动性较大,准确性不足。通过将其进行模糊综合评判后,判别结果有了较好的稳定性和准确度,所提出的算法能够提高交通状态实时判别的效果。     

信号交叉口通行能力计算方法

目前计算城市交通网络信号控制交叉口通行能力的方法很多,适用范围各有不同。混合交通流是中国城市交通的特点。计算混合交通条件下城市信号控制交叉口的通行能力一直是众多交通领域专家学者研究的课题。以一个典型十字型信号交叉口为例,分别用目前中国常用的三种计算通行能力方法(冲突点法、停车线法、美国法)计算该交叉口的通行能力,并将结果与实测通行能力进行比较。比较结果显示冲突点法算得的结果与实测结果最接近,而停车线法和美国法算得的结果都偏大。因此,冲突点法是一种较适用于中国交通条件及混合交通流特性的通行能力计算方法。     

高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

据估计发达国家高速公路中60％～70％的延误是由交通事件引起的,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自20世纪60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个AID系统,但是居高不下的误警率(FAR)和令人失望的检测效果,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高AID系统的可靠性和实用性,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架,并以人工神经网络技术为依托,设计了基于单个检测设施的AID算法。模拟计算表明,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率(DR)、误警率(FAR)和平均检测时间(MTTD)方面都优于目标方法,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。