基于合理路径的拥挤路网交通状态分析方法

为防止路网交通拥堵的扩散,考虑路段状态指标饱和度和行程时间的影响,建立了基于合理路径集的路网分析模型.将非拥挤区域从内到外分为控制层、诱导控制层、诱导层和无关层4个层次,反映了路网状态的空间分布和潜在演化趋势.基于交通分配得到的流量,对本文的状态分析模型进行了数值验证,仿真结果表明:各层次路段在路网中的比例随流量的增大而变化,且拥堵区域呈现扩张趋势;高峰时段各层次路段的比例为20%、5%、10%、10%和56%;同层次中饱和度越大的路段对拥堵区域的影响越大.     

����Ȧ������ٶȹ��Ƶı�Ҷ˹����ģ��

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

间断流速度-密度关系模型研究

为了得到城市道路间断流的速度-密度关系,定义了宏观速度和密度参数,利用VISSIM仿真获取基础数据并进行统计分析,进而引入4参数Logit模型完成数据拟合,建立了速度-密度的4参数Logit模型.其次,分析了交通组成、道路几何形式和信号控制参数对模型参数的影响,完成了模型参数与影响因素之间的多元回归拟合,建立了适用于不同条件下的间断流速度-密度模型.通过实际数据验证,得到的一般4参数Logit模型的拟合优度为0.7左右,能够较为准确地描述间断流速度-密度关系.     

动态输入下路段行程时间研究

以元胞传输模型(LWR模型的离散形式)作为分析工具,以行程时间为研究对象,研究了单车道路段没有出入口的基本路段受交通信号控制影响下的动态行程时间.考虑到路段上车辆密度对车辆速度的影响,文章定义了路段加权密度来表征车辆进入路段时路段的状态.分析结果表明,动态行程时间和车辆进入路段时的流量基本上没有关系;当车辆进入路段时刻一定时,路段加权密度和车辆的动态行程时间成线性关系.     

单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

交通可靠性研究综述

多维、随机、动态是城市交通系统运行的本质特征,交通可靠性是将可靠性思想引入交通研究中,形成了分析复杂交通问题的一个重要方面. 针对交通可靠性,学术界展开了大量的研究,从理论到实践,从模型到算法,交通可靠性研究已经形成了初步的分析框架,但是目前尚缺乏这一领域的综述性文献. 本文从可靠性研究历程出发,综述了交通可靠性的概念、定义、基本理论和方法以及其在交通优化中的应用,最后对交通可靠性的研究进行了展望.     

路段排队最远点估计方法研究

城市拥堵的发生过程一般是某路段发生拥堵,然后扩散至其他路段进而形成区域拥堵.因而,如果能够在排队上溯至交叉口之前估计出路段排队长度并实施控制,就可以在一定程度上缓解拥堵.为了得到路段实时排队最远点,文中利用点信息对路段上的排队演化进行研究.从分析路段排队形成时的道路交通流运行特征入手,研究了道路交通流运行状态与固定点数据之间的映射关系,提出了分别利用单固定点信息、双固定点估计连续流形成的排队最远点.利用仿真软件对其进行验证,并研究了不同的采样间隔对算法的影响,结果表明,该算法可以在一定的采样间隔下得到较好的结果.     

混合自动驾驶场景多换道需求下的主动间隙适配和换道序列规划

为解决城市道路拥挤状态下车辆可行换道间隙少、换道时间长,进而导致停车等待、堵塞后续车流等问题,本文基于智能网联环境下车辆之间的交互协同,提出了一种混合自动驾驶场景多换道需求下的主动间隙适配和换道序列规划模型.首先,采用多项式和三角函数分别描述了换道过程中的空间轨迹和速度曲线,得出了换道间隙可行性判别依据.在此基础上,构造了换道启动可行状态集合,并构建了单个换道请求下的间隙适配和协同换道的最优控制模型.然后,考虑多换道需求,构建了主动间隙适配和换道序列规划模型,对换道序列进行整体优化.最后,设计了数值仿真实验,验证了本文模型可对多换道需求进行时空优化.仿真实验结果表明,本文模型能够降低换道行为对城市道路通行能力的影响,且适用于不同的交通需求,模型可提升24％的道路通过量.     

混合交通流视频检测中区域选择更新混合高斯背景模型研究

混合交通是我国交通的主要特征，利用视频检测技术可以获取混合交通流参数，实现混合交通的有效管制，由于检测过程中天气、光线等环境变化，实时有效的自适应背景提取模型尤其重要。本文在混合高斯模型的基础上，根据运动分割与Kalman运动跟踪，结合象素的时间与空间特性，提出区域选择更新混合高斯模型来抽取背景，克服了交通控制信号或交通阻塞等造成的长时间停车，以及高峰期大量运动物体长期充满当前图像等情况对背景抽取造成的影响，该模型通过对交叉口和路段视频进行背景提取，实验效果良好，证明了本方法具有较强的鲁椿性和自适应性。     

��ͨ�ɿ����о�����

多维、随机、动态是城市交通系统运行的本质特征,交通可靠性是将可靠性思想引入交通研究中,形成了分析复杂交通问题的一个重要方面. 针对交通可靠性,学术界展开了大量的研究,从理论到实践,从模型到算法,交通可靠性研究已经形成了初步的分析框架,但是目前尚缺乏这一领域的综述性文献. 本文从可靠性研究历程出发,综述了交通可靠性的概念、定义、基本理论和方法以及其在交通优化中的应用,最后对交通可靠性的研究进行了展望.