基于环形线圈的城市道路路段交通异常自动检测方法研究

本结合城市道路交通流是间断流的特性，综合交通异常累积占有率检测算法和历史数据比较算法，给出城市道路路段的交通异常检测算法。     

基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究

为了提高城市道路交通事件自动检测算法的性能,引入算法性能可靠度概念对基于浮动车数据和感应线圈数据的事件自动检测算法检测结果进行决策融合。决策融合算法包括3个模块：①感应线圈数据算法模块：选择流量、占有率、路段长度、前一个检测周期的检测参数作为输入参数,训练BP网络进行事件判别;②浮动车数据算法模块：使用误差分析理论确定满足数据精度要求的最小浮动车样本量,选择路段行程时间、行程速度作为BP网络输入参数,进行事件判别;③决策融合模块。引入算法性能可靠度概念,计算模块一和模块二判别结果的权重值,使用加权平均法进行决策融合。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现算法的计算,仿真结果表明决策融合算法的性能优于单数据源事件自动检测算法。     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

干道交通状态识别及演变机理研究

为减少城市交通拥挤、避免交通瘫痪、保障出行安全,在综合分析交通信息采集技术、交通状态识别、交通状态演变研究现状的基础上,对干道交通状态识别及演变机理进行分析,建立适用于精细化交通管控的城市道路交通状态识别及预测框架,主要包括基于深度学习结合视频跟踪算法提取交通参数、基于路段单元运用堆叠式稀疏自编码结合K-均值聚类对车道和路段交通状态进行精准判别、基于LSTM循环神经网络与3D-CNN卷积神经网络对交通状态进行预测;最后提出干道交通状态识别与预测面临的挑战和研究方向。     

基于短时交通预测的公路交通异常判别方法

普通公路由于受到检测设施布设稀疏的制约,若沿用传统的交通事件自动识别方法,其判别率将低于高速公路或城市道路,而误判率也将高于高速公路或城市道路。为了便于公路管理者对普通公路发生交通异常时及时处理,以短时交通预测为基础,将交通异常的定义作为为判别标准,提出了1种新的交通异常判别方法,该方法能够排除由常发性交通拥挤和幽灵瓶颈现象引起的异常误判。试验表明,基于短时交通预测的公路异常判别方法精度误差在0.2以内,能够较好的实现对交通异常的判别。      

基于K近邻非参数回归的交通状态概率预报技术

针对城市道路交通系统中交通流演变的随机性和复杂性,以及实时交通状态判别本身所具有的不确定性,基于模式识别和相似预报的思想,提出了一种交通状态概率预报的K近邻非参数回归模型。模型首先利用城市道路路段上环形线圈采集的交通流数据,采用模糊聚类技术,生成历史样本数据库;接着采用相似离度指标进行近邻搜索;然后根据近邻子集,构建交通状态概率预报函数,对路段未来时段的交通流运行状态进行预报,并用概率定量描述该状态发生的可能性大小。最后根据该模型,结合实际数据,进行了不同预报时长的分级交通状态的概率预报试验,独立样本检验结果表明,该模型预报准确率高,稳定性好。     

基于参数预测的高速公路交通状态判别

针对目前基于单截面检测数据的高速公路交通状态判别算法存在着判断阈值多,对拥挤样本依赖性强而拥挤样本采集困难等问题,提出了基于交通流预测的交通状态判别模型.预测过程中以车辆的平均占用时间作为预测的目标参数,利用神经网络建立预测模型,并通过相关系数法确定神经网络的输入层.在预测的基础上,以实测值与预测值之间的差值作为判别的依据,判别道路的交通状态.应用广深高速公路实测数据对判别模型的有效性进行检验,并与经典的McMaster检测算法做了对比,结果表明,所提出算法对拥挤样本依赖较少,判别精度高,鲁棒性高.      

考虑收入再分配的交通拥挤定价

为了解决交通拥堵问题,很好地调整交通需求,学者们提出了交通拥挤收费政策.但城市道路作为公共设施进行拥挤收费存在着一定的弊端,如果不能正确合理地确定拥挤收费费率,不能从真正意义上理解拥挤收费与社会福利和公众支持之间的关系,则该政策很难实施.文中通过对交通拥挤收费含义的介绍,提出了最优拥挤定价进行费率确定的算法,并对该算法...     

基于动态时间占有率的交通拥挤效率分析

基于动态时间占有率研究交通拥挤效率,采用动态时间占有率模型对北京二环和美国高速公路的交通流数据进行了对比分析,分析结果表明北京二环虽然经常发生交通拥挤,但是拥挤的效率却比较低,具备较大的通行潜力,这一点正好与美国高速公路相反。研究结果表明我国一些交通拥挤路段有很大的潜能可以挖掘。     

北京市区域交通状态和服务水平评价系统的设计与实现

为有效缓解城市道路交通拥堵现象,对城市交通系统运行状态进行评价显得十分重要。立足于城市道路交通状态和服务水平评价指标体系,通过用户功能需求分析,设计了北京市区域交通状态和服务水平评价系统的功能结构和网络结构。该系统运行以来,不断整合现有交通流数据,实现了对城市道路路段、区域交通状态和服务水平的实时监测和评价,为交管部门制定合理决策提供了有力的信息支持。     

道路拥挤定价下的公交收费模型研究

为了在执行道路拥挤定价政策的前提下制定公共交通的收费标准，提出可行的定价模型，根据交通行为科学的有关理论和方法，采用了两层规划技术建立了道路拥挤定价下的公交收费模型，上层规划为交通系统优化，下层规划为拥挤定价下的路网随机平衡问题。以广州市为研究对象，计算了拥挤定价下广州市公交线网的最优价格体系。研究结果表明：所提出的模型能够描述出行者和交通管理部门分别在出行和交通管理中的决策行为，较好地解释了用户平衡、路段路径流量和阻抗、交通需求、拥挤费、公交票价、出行成本等相互之间的逻辑关系。     

合肥市高新区某区域交通改善研究

以合肥市高新区某区域交通拥堵改善研究着手，通过分析现状道路交通拥堵原因，提出深挖现有路网潜力、加强路面停车管理、优化交通组织结构以及对现状道路进行局部改造等一系列建议，力争在较少的工程投资下最大限度地释放道路通行能力。所提建议对城市道路交通改善研究和改造具有一定借鉴意义。     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。     

城市公交车与社会车辆混合流速度模型及交通运行状态分析

为了精确解析城市公交车和社会车辆混合运行的状态,在基本路段车速模型适用性分析的基础上,引入公交车流量、社会车辆流量、公交车比例等参数,建立了改进的混合机动车运行速度模型,分别选取单向二车道和单向三车道路段进行交通试验调查,采用Metrocount 5600气压管式车辆分型系统进行数据采集并用于改进模型的参数标定,并分别建立了2种车型的速度差模型,提出了路段混合车流3种不同交通运行状态的评价方法。研究结果表明：同等车流量情况下,不同公交车比例对社会车辆速度的影响表现为3个显著的变化区间;随着路段饱和度的增加,社会车辆和公交车之间的速度差呈现出从几乎不变、快速缩小到接近于零3个较为明显的运行状态;考虑车流组成中公交车比例的变化可以细化路段车流畅通状态、拥堵形成状态以及拥堵状态的判别。     

立体道路的探讨与研究——解决城市拥堵问题之新途径

当前,交通堵塞、停车困难已是一个非常普遍的现象。以一条宽50 m的8车道的城市道路为例,通过建立立体道路模型,阐述其构造和运行原理,对其改造前后的通行能力进行计算对比,分析其功效和应用前景,探索解决城市拥堵问题之新途径。     

呼和浩特市中心城区交通拥堵改善对策研究

利用交通大数据分析呼和浩特市中心城区道路交通拥堵现状问题,总结呼和浩特市中心城区道路交通拥堵形成的主要原因,并从优先发展公共交通、完善路网建设、强化静态交通管理等方面提出改善对策,以期为类似大城市交通拥堵改善提供参考。     

巢湖市长江中路交通改善策略研究

巢湖市长江中路交通拥堵的现象由来已久。通过现场调研和交通调查,对沿线主要交叉口的交通量进行预测,并找出拥堵成因。基于此,重新梳理局部路网,提出三种交通改善策略,并给出近期建设的最优策略和远期进一步改扩建的预留条件。     

改善东莞市道路交通拥堵的途径探讨

近年来,随着东莞经济社会的快速发展,交通需求增长迅速,道路交通供需矛盾日益加剧。通过对东莞市道路交通状况调查,分析了造成道路拥堵的主要原因,探讨并提出了改善拥堵状况的途径和建议,介绍了近年来东莞市为改善道路拥堵采取了积极有效的措施,以及东莞市道路交通的规划对改善交通拥堵的作用。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

基于Synchro的丁字路口交通分析及仿真

对清华东路与双清路丁字交叉口上下班高峰期的机动车、非机动车和行人流量及信号灯配时进行调查,针对该交叉口存在的道路过窄、信号灯配时不合理、非机动车及行人流量大、道路标志标线不明确等问题进行分析,提出拓宽道路宽度、增加非机动车车道、对信号灯配时相位进行优化等方案,最后运用Synchro仿真软件对改造前后的交叉口进行模拟仿真,模拟仿真结果表明改善方案可行。