基于出站时间的高速公路收费站车辆排队检测

目前,对高速公路收费站进行服务评价的数据主要依靠人工现场调查或使用专用检测设备来获取,在人力、资金方面消耗较大。而收费站的海量收费数据则可通过自动调查直接获得,充分利用这些收费数据资源可以获得很好的经济价值。分析了目前国内在公路收费站排队研究方面的局限性和不足。基于高速公路收费站的实际数据,研究分析了排队情况下同车道相邻车辆的出站时间规律,对收费站的车辆排队检测算法,以及车辆队长、排队逗留时间、服务时间等指标的量化计算进行了方法设计。以陕西省富平、韩城和芝川收费站的收费数据进行了实例计算,并与 M/G/1模型的计算结果以及调研数据进行对比,分析其绝对误差,对比结果表明平均服务时间的绝对误差不超过3 s;除韩城收费站105车道外,平均队长的绝对误差不超过1辆;除富平收费站101车道外,平均逗留时间的绝对误差不超过10 s。验证了算法的有效性与普适性。      

基于OD的高速公路断面交通流量推算方法

目前,对高速公路断面交通流量的采集主要依靠人工方式或交通流量检测设备,没有充分利用已有的OD数据资源.针对非拥挤的交通状态,根据现有的高速公路OD数据,综合考虑高速公路不同路段对于不同车型车辆的限速要求及车辆在白天或夜间的运行状况等因素,在空间和时间上同时对OD数据进行分析处理,提出了1种高速公路断面交通流量推算方法,得到高速公路指定时间段内的断面交通流量及车型,采用趋势图描述断面交通流量的分布规律,对比分析基于OD数据得到的断面交通流量与车检器检测得到断面交通流量,并通过实例验证该算法的可靠性与实用性.      

基于车流信息采集的套牌车辆治理方法研究

套牌车严重地损害着合法车主的利益,对社会安全和交通运输行业秩序有着较大的负面影响,但限于技术手段和当前的管理模式的制约,套牌车辆的治理还采用传统的人工盘查方法,收效甚微。文章在分析套牌车辆的来源、社会危害性和套牌车辆运作逻辑模型的基础上,提出构建车流信息采集网,以采集到的数据作为基本条件,使用车辆牌照识别等技术手段,分析和提取套牌车辆名单,并在信息采集层识别车辆牌照,拦截可疑车辆。同时,针对这种治理方法中的难点,文章给出了套牌车辆检测系统的体系结构图,并以实例的方式,提供了套牌车辆数据处理的系统算法。     

高速公路信息发布设施的特性分析

信息发布设施为高速公路的安全、高速和畅通提供基本保障,科学、合理的布设和使用信息发布设施,能够充分发挥其交通诱导的作用,提高道路的服务水平,获得更大的社会效益。本文介绍了高速公路各种信息发布设施,并对其建立指标体系。由指标入手,对各种信息发布设施进行分类和比较,找出各种信息发布设施的优缺点和适用条件,为发布设施的使用提供参考。     

面向长匝道的高速公路人口控制模型

在高速公路人口处,控制点通常与道路主线通过长匝道相连,导致控制距离较长,在传统匝道控制器的作用下,过长的控制距离容易使主线车流产生振荡.而此情况类似于电子放大系统中的自激振荡,因此引入电子技术中的频率补偿思想,构造一种新的人口匝道控制器以解决该问题.基于频率补偿的控制器,考虑到了在饱和阶段所产生的振荡信号,人为地对反馈控制信号引入一定的相位移用于破坏振荡产生的条件,可有效地抑制主线交通流发生波动.而对于在进行频率补偿的过程中所产生的过度补偿现象,新的算法加入了补偿因子来消除过度补偿而产生的振荡.仿真试验表明,新的控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应匝道控制点与下游检测点位置的任意变化,相对于传统控制器,主线交通流的振荡现象得到明显消除.      

基于OD数据校验的交通流量检测数据修正方法

运行稳定,检测精度高的交通信息检测设备是智能交通的需求。针对高速公路车检器流量检测数据精度不高的问题,以OD数据得到的断面流量数据为基础,提出了修正车检器分车型流量检测数据的方法以及评估车检器稳定性的方法。研究过程主要运用数据预处理、数理统计等数据挖掘的关键技术对车检器流量检测数据进行挖掘分析,得出车检器分车型的修正系数,将还原后的流量检测数据与修正系数相比较对流量检测数据进行修正,将修正后的数据与实际的断面流量数据相比较得出车检器的稳定性,最后通过实例测试进行了修正结果的误差验证,测试结果表明,小型车和总流量的误差均在±4%之内,且90%的数据在±2%之内,方法对小型车及总流量的检测数据修正效果良好;中型车误差80%在±5%之内且大部分为负值,说明修正结果较实际断面流量普遍偏小;大型车误差在10%之内且为正值,说明误差较大且修正结果较实际断面流量偏大。大、中型车车流量误差偏大可能是由于车检器将一部分中型车判定为大型车所致。     

基于交通量演变模式检索的高速公路交通量预测方法

通过交通量预测的方法,可以在突发事件情况下评估事件对高速公路网的交通影响。各种预测算法的共同特征,需要一定的历史数据支持。在同一算法中,对历史信息吸收得越多,其预测往往越准确。作者借用图像压缩的原理,从历史交通数据中抽象出历史交通状态演化模式,并用压缩码表示该演化模式。通过对压缩码的检索,可以快速提取与当前演化模式相近的历史数据,通过这些演化模式相近的历史数据,预测交通状态的变化趋势。试验证明,预测数据与真实数据具有良好的拟合度。