基于交通波特征的车道级车流溯源方法

为支撑城市道路中低渗透率轨迹数据条件下车流溯源分析,本文提出一种基于交通波特征的车道级车流溯源方法。基于NGSIM(Next Generation Simulation)数据集中的真实车辆轨迹信息,解析不同来源车流的交通波特征差异性;结合信号配时方案,从车辆初次停车时刻、集结波起始时空位置、集结波斜率、集结波覆盖长度等多个维度验证了交通波应用于车流溯源的可行性。在此基础上,提取集结波5项特征参数,构建4种基于机器学习的车道级车流实时溯源模型。采用NGSIM数据对模型参数进行训练标定,并对不同归一化方法、不同数据量、不同数据精度下的模型效果进行灵敏性分析。结果表明,在低数据量场景下,特征参数宜采用Min-Max法进行归一化处理,溯源流量平均误差比例最大不超过23.60%;当数据量较为充分时(超过100个信号周期),特征参数宜采用Z-Score法进行归一化处理,平均误差比例最大不超过9.90%,效果最佳的梯度提升回归模型的平均误差低至0.01%。此外,数据误差对不同模型的影响有所差异,但在误差较大时模型不会出现失效问题。本文所构建方法不依赖于固定检测器数据,未来可进一步研究交通波在网络层面...     

城市道路连接交通安全分析与仿真评价研究

连接交通是城市交通的重要节点,也往往是交通事故频发和造成延误的道路瓶颈。优化连接交通组织模式是改善城市交通,特别是提高道路安全水平的一条切实有效的途径。文中结合国外一般分类与我国实际情况,总结了5种基本连接交通组织模式,并对其安全与冲突特征进行分析。基于交通冲突技术,使用冲突数作为安全评价标准;采用Vissim仿真与SSAM软件结合,并用实际录像观测数据标定仿真模型的方法预测冲突数。对5种连接组织模式在流量变化时的安全性进行对比,给出了不同模式的适用性。     

信号控制交叉口过饱和状态识别研究综述

信号控制交叉口过饱和交通状态的准确识别是进行控制策略调整及优化的前提和基础,文中对其研究进行综述分析。在文献研究的基础上,给出了信号控制交叉口过饱和状态研究的总体脉络,将研究分为过饱和状态界定和过饱和状态辨识2个主要部分。在过饱和状态界定方面,从孤立交叉口过饱和状态与交叉口群过饱和状态两个方面人手综述了过饱和状态界定的条件和方法。在过饱和状态识别方面,基于本交叉口交通流检测数据的过饱和状态识别基础模型和考虑关联交叉口状态数据及信号控制数据的修正模型2方面综述了信号控制交叉口过饱和状态的识别方法。结合最新研究成果对未来发展方向进行了分析。