崇遵高速公路假期交通流量分析与预测

<正>确预测假期中各时段的出行车流量,对交通流量控制具有重要的作用。鉴于此,运用数据挖掘技术中的BP神经网络与SVM模型技术,通过实证法对崇遵高速公路中的假期时段流量进行预测。预测后的时段交通流量将有助于收费站点动态配置高峰时段的收费人员,并主动启动车流高峰应急预案。     

基于ARIMA模型的崇遵高速公路交通流量分析与预测

随着数据挖掘技术的日新月异,有效利用高速公路营运管理中的交通流量数据进行预测,搭建合理的数学模型,将有效指导营运管理,必要时启用各类应急预案。同时,对交通流量的预测,也是高速公路营运管理进行预测的试金石。     

基于断面流量的交通量调查数据拟合分析及应用研究

随着交通信息化的发展,交通流量自动调查站点已经成为道路交通流量数据采集的主要手段.但交通流量自动调查站点所采集到的流量数据为道路断面流量,而我们在进行交通量统计分析应用时,往往面临需要对路段、道路甚至一个地理区域内的若干交通量调查站点进行统一测算并进行分析应用.本文以云南省为例,从实际需求出发,探讨基于若干个交通流量自动调查站点,把断面流量拟合为路段、道路以及区域的流量折算方法.并基于该方法,阐述了拟合后的数据分析应用,对交通量数据统计分析和深入挖掘进行研究.     

基于双线性递归神经网络的交通流量预测方法

为了提升城市道路智能交通控制和管理的合理性和有效性,从交通流时空特性角度出发,提出基于优化双线性递归神经网络的城市道路交通流量预测方法。该方法有效结合双线性多项式快速准确求解和递归神经网络的动态校准的特点,采用粒子群算法实现冗余神经元和权值的动态剪枝过程,提升了算法的收敛速度和预测精度。采用视频数据对算法进行训练和实验,并进行对比分析。结果表明：该方法能够实现对道路交通流量的准确预测,交通流量预测精度达到90％以上,满足实际交通管理和控制的数据精度要求,同时算法的收敛速度也有明显的改善。     

道路交通应急抢险三维虚拟场景创建技术研究

针对传统道路交通抢险演练需要消耗大量人力和物力资源、需要大型场地保障、复杂突发灾害场景难以真实复现、抢险救援训练不够科学化等缺点,本文研究了道路交通应急抢险三维虚拟场景创建技术。结合前期调研的道路交通设施的灾害案例和相关场景信息,分别对灾害场景和抢险设备进行建模。通过层次细节模型来增强虚拟场景的实时性,并运用粒子系统模拟灾害天气情况。     

基于时空图神经网络的交通拥堵预测技术

随着全球定位和物联网技术的快速发展,道路上各种传感器采集的路网数据规模不断扩大。交管部门亟须针对已有的路网数据预测车辆未来的位置和区域分布,对道路前方可能发生的交通拥堵进行预警,并帮助驾驶员选择合适路线,从而缓解城市拥堵。文章采用时空图神经网络(STGNN)挖掘交通流量数据的潜在因果关系,对交通路网嵌入空间依赖和时间依赖进行建模分析。实验结果表明,该方案能更有效地预测未来的交通流量,防止发生拥堵。     

城市道路交通安全预测与评价方法研究

为提高城市道路交通安全性,确保车辆通畅、安全运行,对城市道路交通安全预测与评价方法进行研究。首先,分析影响道路交通安全的相关因素;其次,解读研究过程中所涉及的理论,通过构建安全预测模型、实施指标评价方法,提高城市道路交通安全预测与评价结果的准确性;最后,分析车辆行驶轨迹获取方式,以及车速离散度、紧急加速或减速行为对交通安全造成的实际影响。研究取得预期成果,可实现对交通安全的有效预测与评价,能为城市道路交通安全管控提供可靠参考。     

基于IDM的车辆弯道运动状态预测研究

弯道是道路交通安全事故频发的隐患路段之一,为快速准确预测车辆弯道运动状态,本研究基于智能驾驶员微观车辆跟驰模型(Intelligent Driver Model,IDM),通过弯道适应性改进,构建了车辆弯道运动状态预测算法.模型的弯道适应性改进考虑了弯道曲率半径、道路纵向坡度及驾驶员反应时间因素,并对改进优化后的预测算法进行参数标定,以保证预测算法能达到预期效果.     

基于TE-LSTM组合模型的短时交通流预测

为了提升城市道路智能交通控制和管理的合理性和有效性，从交通流时空特性角度出发，提出基于传递熵（TE）变量选择和长短时记忆（LSTM）神经网络模型的城市道路交通流预测方法。根据传递熵选取与被测对象时空因果关联性强的影响因素，将筛选所得的因素作为输入变量，建立TELSTM组合预测模型。采用自动车牌识别数据对算法进行训练和实验，并与基于随机森林（RF）、递归特征消除（RFE）、前向选择（FA）的LSTM组合预测模型对比。结果表明：TE-LSTM模型对道路交通流的预测准确度最高，交通流量预测的MAPE低于5%，在满足实际交通管理和控制的数据精度要求的同时，降低了预测模型的变量维度和复杂度，提升预测效率。     

基于PSO-LSTM算法的智能交通流量预测研究

交通流量本身具有很强的不确定性,复杂、多变,容易受到随机因素的扰动,并且规律性不明显。随着不同预测方法的引入,对短时交通流的预测也出现了许多预测模型。长短期记忆模型擅长于处理和预测时间序列中具有时间间隔和延迟相对较长特征的重要事件。粒子群算法是一种通过模拟鸟群捕食行为设计的随机优化技术。本研究引入粒子群算法优化长短期记忆模型,使用昆明市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集和测试集。本研究使用matlab软件进行上述模型的建模和预测,使用均方误差模型进行预测模型的误差分析。结果表明,引入粒子群算法优化模型后,预测误差降低60%,PSO算法优化LSTM模型能够更为准确的预测交通流量。     

基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划研究

为提高动态交通状态预测的准确性,对基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划进行研究。以交通大数据为基础,获取指定路段的属性信息与采集信息,通过对样本数据进行描述,得到该路段的试验数据。在具体的预测和分析阶段,构建基于交通大数据的预测模型,实现对动态交通状态的可靠预测。试验结果表明,时间特征值对交通流量的影响较大,某一时间段的交通状态数据可为全局路径规划提供数据源,有利于相关人员作出科学决策,可更好地满足当前智慧交通管理新需求。     

区域公路网改造交通流量的预测方法

基于实际项目,对区域性公路路网改造提出了一种适合的交通流量预测方法。     

智能算法在短时交通流量预测中的应用

为了深入研究不同智能算法在不同时间尺度下短时交通流量预测中的预测效果,采用历史平均法作为参照,选取小波神经网络、支持向量机回归、非参数回归三种典型的智能算法,对快速路单截面的交通流量进行预测,分别探讨其在1min、5min、15min三种典型预测步长条件下的预测效果。分析了不同时间尺度的波动系数以及道路线形对预测结果的影响,并提出优化思路。     

多方式多类型交通分配模型(MMA)在收费型公路网中的应用研究

在对收费型公路运营模式进行研究的基础上,利用交通规划软件建立了基于广义费用的交通流量分配模型即多方式多类型交通分配模型,通过对模型参数的科学标定和网络的合理设置,得到各类车型在特定网络上的流量分配、路段饱和率以及通行费用,并对此模型的应用效果进行分析,最终为区域高速公路网规划、路段交通量预测提供依据。     

成都绕城高速公路交通运行分析与改善建议

随着社会经济水平的提高和机动车保有量的逐年增长,四川省高速公路网交通流量逐年递增,成都绕城高速公路交通流量随着全省高速公路网流量的增加而增加,路段交通压力十分严峻。本文通过对成都绕城高速公路交通运行情况进行分析与研究,并基于前述分析结果提出与之相适应的交通改善建议,为高速公路管理方决策提供数据与理论支撑。     

数据挖掘在交通信息分析中的应用

根据当前的国内交通状况及今后的发展趋势,分析了以智能交通系统作为基础平台,提取交通信息对城市交通状况的预测、控制和管理的作用。并根据数据挖掘技术能在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识这一特点,着重讨论了在采集到的海量数据中提取信息所需的数据挖掘步骤,提出了数据挖掘的概念模型和技术框架。     

基于空间句法的北京市路网可达性评价

北京市是我国机动车保有量最高的城市之一,伴随着城市建设和经济发展,长期出现了交通流量空间分布不均的问题。文章以北京市四环内的路网为研究范围,基于空间句法的轴线模型理论,采用Google Earth路网数据,运用Depthmap软件绘制路网轴线模型图和计算空间分析变量值,对城市环路的整合度、连接度等相关因素进行道路的可达度和交通流量评价,并将评价结论应用于典型路段地区进行分析,总结出北京城市环路的交通流量时空分布特征。结果表明:整合度高、连接度低的区域,通行顺畅,景观可达性强;整合度低、连接高的区域,交通可达性较强;整合度低、连接度低的区域易形成拥堵;整合度高且连接度高的区域,交通可达性较低。同时根据分析结果提出优化方案,以期促进交通流量空间分布问题早日解决。     

道路交通碳排放测算方法研究综述

碳排放会给环境带来较大的影响，而评估碳排放的基础是对不同尺度下的碳排放量进行准确的测算。根据IPCC的国家温室气体清单指南，移动源碳排放计算方法可以分为自上而下模型和自下而上模型。本文以此为依据，对近十年来道路交通碳排放测算方法的相关研究进行归纳和总结，并在此基础上提出了不同场景下道路交通碳排放测算方法选择应该考虑的因素，最后对未来道路交通碳排放测算方法的改进进行了展望。     

交通流量监控系统的设计与实现

随着我国城市化进程的加快,城市规模不断扩大,城市人口也越来越多,这给城市交通管理提出了更高的要求。利用交通流量监控系统,可以对交通流量进行监控与管理,从而有效缓解城市交通拥堵问题。交通流量监控系统是基于GPS(全球定位系统)和GIS(地理信息系统)来设计和实现的,通过这些系统的配合,可以将车辆信息无线实时地传递到车辆监控中心,车辆监控中心从而对车辆进行调度。本文探讨了交通流量监控系统的工作原理及系统构成,分析了交通流量监控系统实现其功能的方式,并对交通流量监控系统的软硬件进行了设计。     

基于车联网大数据的智能交通系统构建

我国车辆保有量和驾驶员数量的高速增长给道路交通安全及汽车相关配套服务带来了新挑战,与此同时,车联网和大数据技术的高速发展也为这些问题的解决带来了新机遇。研究结合车联网和大数据分析技术,提出了基于车联网大数据的智能交通系统,逐层分析系统框架的各个要素及其功能,重点分析智能驾驶行为分析子系统、智能行车子系统、智能道路子系统三个应用子系统的设计及具体应用,并预测基于车联网大数据的智能交通系统发展趋势,为车联网大数据技术在驾驶者、车辆、道路各个要素上的应用提供了切实可行的解决方案。