基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

城市快速路车辆检测器数据质量评价与控制方法

为了提高车辆检测器数据的准确性,设计了城市快速路车辆检测器数据质量评价与控制方法,提出了一种综合考虑单一地点与流量守恒定律的数据质量评价与控制流程.通过分析路段上下游检测截面的流量累积曲线特性,设计了基于流量累积曲线的数据质量评价方法.以路网所有检测截面累积流量调整值与观测值差的平方和最小为目标函数,以流量累积曲线的特性为约束条件,设计了基于最优化技术的数据质量控制方法.采用某特大城市快速路实测数据对本文方法进行了验证和对比分析.验证结果表明:当引入误差分别为0.025、0.050、0.075、0.100时,采用评价与控制方法的计算结果的平均绝对百分比误差分别为2.40％、3.83％、5.70％、8.26％,评价正确率在97％以上,明显优于其他对比方法.     

基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法

为了进一步提高短时交通参数多步预测的效果,以自适应指数平滑法、BP神经网络法和小波分析理论作为基础模型,利用前一时刻预测误差确定基础模型在组合模型中所占权重,提出了一种交通参数一步预测组合模型;通过分析交通参数合成和分解机理,在分别提出多时间尺度交通参数合成方法和交通参数分解方法的基础上,设计了一种基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法,采用某大城市感应线圈1 min时间尺度的交通参数数据进行了验证和对比分析.验证结果表明,交通参数一步预测组合模型的预测效果明显优于任一基础模型,且该方法的多步预测效果明显优于循环一步外推短时交通参数多步预测方法.     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

交通拥挤漂移的形成机理与预防技术

为了研究交通诱导信息对驾驶员驾驶行为的影响,从诱导比例、替代路径数量、替代路径合理性和路网交通负荷分布的角度,分析了在动态交通诱导条件下拥挤漂移现象的产生机理,提出了逐步增加诱导比例,在路阻数据中加入干扰因子与K最短路方法等3种预防交通拥挤漂移的技术,并采用Vissim交通仿真软件对其进行了模拟评价。模拟结果表明:在局部拥挤的道路网络中,所提出的3种方法都能够减轻或消除拥挤漂移现象,其中K最短路方法的效果最好,其次是逐步诱导方法,尽管在路阻数据中加入干扰因子的方法效果最不理想,但仍优于对车辆进行100%诱导和不采取任何诱导措施的情况。     

基于GIS的高速公路交通事件信息管理系统设计及应用

从高速公路交通事件信息管理系统的构成人手，逐步从系统功能、软件模块结构到实现方法的选择进行了研究；并介绍了交通事件信息管理系统设计的开发与实施的方法。在分析地理信息系统软件应用的基础上，开发了交通事件信息管理系统应用平台，并通过了方案实施，证明了系统的可行性，且具有实际应用价值。