基于可拓决策理论的城市交通状态识别研究

针对交通状态识别问题,提出了基于可拓决策理论的解决方法,选择适当的交通流特征因素,建立了待识别交通模式的经典域物元及节域物元模型,并从交通流参数的测量值标准化和交通状态的不确定性特点出发,采用隶属度的表示方法来对所选择的特征参数加以映射,应用各特征参数对于4种模式的隶属度来确定经典域及节域的具体区间,通过建立关联函数计算关联度得到定量的交通模式评价结果.     

雾天驾驶人车辆操纵行为特性及其与追尾风险相关性分析

为分析驾驶人在雾天环境下的车辆操纵行为特性及其与追尾风险的内在关系,设计并开展驾驶模拟试验,采用方差分析,混合效应模型等对晴天、雾天2种环境下驾驶人的车辆操纵行为特性进行对比分析,并利用相关性分析及二元Logistics回归模型对避撞过程中行为间的相互作用及其与追尾风险间的关系进行挖掘.结果表明:雾天环境下驾驶人的车道...     

交通瓶颈影响下两路口联动控制策略研究

针对路口相关路段发生交通瓶颈现象时原有的路口控制策略很可能会产生溢流现象这一问题,在对周期内路段车流组成进行分析的基础上,应用集散波理论,分析了不同交通瓶颈通行能力对上游路口到交通瓶颈间路段溢流现象产生的影响,针对该影响,分析了交通瓶颈下游路口为消除该影响在控制策略方面应进行的调整,分析结果表明,下游路口某车道排队长度延伸至交通瓶颈可能会使上游路口在同样信号控制策略下从非溢流状态变为溢流状态;一方面可通过延长下游路口相关相位的绿灯时间来避免上游路口到交通瓶颈间路段的溢流现象;另一方面可以通过改变上下游路口间的相位差来消除交通瓶颈通行能力改变对溢流现象产生的影响.     

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网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.     

基于改进BML模型的交通事故下路网交通运行状态分析

针对BML模型在分析交通事故对路网交通运行状态影响方面的不足,考虑事故发生时车辆为回避阻塞点而改变行驶路径等行为,对BML模型中事故点前车辆的行驶规则进行改进,使之与实际车辆的驾驶行为更加接近. 在改进模型的基础上,分别就路网交通流密度一定时,事故点数量变化对交通流平均速度的影响;事故点数量一定时,路网交通流密度变化对交通流平均速度的影响;事故点前各格点车辆转移概率对交通流平均速度的影响;车辆在事故点前各格点的转移概率分布函数不同对系统运行状态的影响等四个问题进行模拟研究,通过对模拟结果进行分析,得出了一系列有意义的结论.     

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在现代智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求.     

基于FCM聚类的复杂交通网络节点重要性评估

网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.     

应急车辆作用下的路段交通仿真模型研究

在分析不同车辆属性及相互影响下行为特征的基础上,提出应急车辆影响响应范围的概念,分类构建了应急车辆和普通车辆跟车换道元胞自动机行为规则,并对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值分析.     

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.     

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针对BML模型在分析交通事故对路网交通运行状态影响方面的不足,考虑事故发生时车辆为回避阻塞点而改变行驶路径等行为,对BML模型中事故点前车辆的行驶规则进行改进,使之与实际车辆的驾驶行为更加接近. 在改进模型的基础上,分别就路网交通流密度一定时,事故点数量变化对交通流平均速度的影响;事故点数量一定时,路网交通流密度变化对交通流平均速度的影响;事故点前各格点车辆转移概率对交通流平均速度的影响;车辆在事故点前各格点的转移概率分布函数不同对系统运行状态的影响等四个问题进行模拟研究,通过对模拟结果进行分析,得出了一系列有意义的结论.