混行非机动车交通流基本参数研究

近年来,助动车在中国城市出现并迅猛增长,多数城市助动车出行量已超过自行车。文章基于实地调查数据,对车辆的路段速度进行统计分析,提出以交通流建模为目的的参数定义方法,建立了有设施隔离、不受交叉口影响情况下非机动车流的速度-密度、速度-流量、流量-密度关系模型,并分析了参数之间的相互作用关系。研究结论可供后续非机动车流特性和模型研究参考。     

大雨天气下高速公路交通流特性分析

为研究大雨对交通流特性的影响,以旧金山奥克兰境内的I880N高速公路98#大街南侧路段为研究对象,在分析交通流速度随时间变化的基础上,研究不同车道位置在大雨天气下交通流速度的变化情况;分析大雨时速度-流量散点图的分布规律;采用实际数据标定Van-Aerde、Greenshields两种经典的宏观交通流模型。结果表明:与无雨相比,大雨时自由流速度、通行能力分别下降约11.2%和19.6%,阻塞密度升高约50%;大雨时车辆速度呈弥散分布,交通流趋于不稳定状态,大雨更容易引起交通拥堵,且与内侧车道相比,外侧车道的交通流速度分布较为离散。     

基于路段检测器布局的短期交通流预测模型

通过分析路段上各点以及交叉口之间交通流的内在联系,利用连续性和相关性原理,建立基于检测器布局的短期交通流预测模型.探讨了检测器布局的一般方法,阐述了布局位置对交通流预测结果的影响.根据路段上游、下游2点的检测器数据可建双点预测模型,能用于隧道、桥梁等特殊路段的短期交通流预测.根据路网上多个检测点的数据,可建立多点预测模型,各检测点的权重用F-AHP法确定,模型系数矩阵用最小二乘法标定.以重庆市某路段的交通量预测为例,分别用双点预测法和多点预测法进行了预测,并对预测效果进行了分析和比较.     

基于BP神经网络的Q-学习可变限速控制对拥堵路段交通流的优化

为提高可变限速(variable speed limits,VSL)控制对高速公路交通流的控制效能,提出一种连续状态下BP神经网络的Q-学习VSL控制方法。以路网总通行时间、路段内平均速度、平均密度和平均流量为评价指标,应用VISSIM4.30与MATLAB软件对比分析采用与不采用BP神经网络的Q-学习VSL控制时,入口匝道和主线合流区域附近潜在拥堵路段对交通流的影响。结果表明,基于BP神经网络的Q-学习型VSL控制方法对主线瓶颈区域上游易拥堵路段的交通流有明显的优化作用。     

城市道路分类别路段行程时间函数研究

分析与城市路段行程时间函数分类相关的路段属性,根据其中关键属性的组合对城市路网的所有路段进行分类;以市域内车辆自动检测仪器提供的速度和流量数据为基础,通过对速度-流量关系的分析拟合,标定各类路段的通行能力、自由流速度、流量达到通行能力时的临界速度这三个关键参数从而确定函数模型,并通过杭州市实例进行了验证。     

不完整信息下城市交通速度修复算法

通过深入分析不完整信息数据的交通流路段速度,提出神经网络与线性回归组合模型的速度修复算法,利用相关性分析在交通流数据中找到路段速度在时间和空间上影响因素,将在时间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,将在空间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,分别输出路段速度预测结果,将以上模型预测结果作为线性回归模型输入变量,最终得出路段速度二次预测结果。     

考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数

为解决未来自动驾驶专用车道的规划设计问题,本文提出了一种自动驾驶车与人工驾驶车混合交通流路段阻抗函数模型.首先,分析了自动驾驶专用车道的设置对混合交通流中车辆跟驰模式的影响;其次,在此基础上,引入微观跟驰驾驶模型,推导了不同自动驾驶车辆渗透率条件下的路段通行能力函数,分析了自动驾驶车辆对路段通行能力的影响;然后,将混合交通流通行能力引入经典的BPR函数,推导了考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数模型;最后,设计了数值实验讨论了自由流速度(自由流行程时间)、自动驾驶车辆的渗透率和安全车头时距对路段阻抗的影响.结果 表明:(1)当路段流量较小时,自动驾驶车辆的引入对路段阻抗行程时间的影响较小;(2)当自动驾驶车的渗透率为30％时,设置自动驾驶专用车道对行程时间的改善最为明显;(3)当流量较小时,自动驾驶车辆渗透率对路段阻抗行程时间的影响较小,而随着路段流量的增大,自由流速度和自动驾驶车辆渗透率将共同决定路段的行程时间.相关成果可为未来自动驾驶专用车道的规划与设计提供理论支撑.     

基于Logistic模型的混合自行车流量-密度关系

针对非机动道路内电动自行车与传统自行车混合行驶的交通现象, 在分析混合自行车交通流特性的基础上引入Logistic模型, 利用数值分析方法建立了适用于描述混合自行车流量-密度关系的数学模型与自行车道通行能力计算模型, 利用杭州市6个路段的实测数据进行数据拟合, 得到了通行能力估计值, 对车流样本中的最大速度、自由流速度、最佳密度进行了参数敏感性分析。研究结果表明: 6个路段数据的拟合优度分别为0.92、0.93、0.93、0.95、0.98、0.96, 通行能力分别为2 968、2 641、2 687、2 754、2 646、3 065 bic·(h·m)^-1, 因此, 模型能较好地描述城市混合自行车交通流在不同状态下的变化特征, 为进一步揭示城市自行车道内混合自行车交通流运行机理提供了新的思路。     

上海市城市快速道路交通流特性分析

基于等效通行能力的概念,文章重新定义了空间区域的流量、密度、速度的概念,并给出计算公式.利用已采集的快速道路交通流信息,合理确定时间段和快速路段,并运用空间区域交通流基本参数分析了快速道路交通流特性,并得出各快速道路路段的交通运行状态,和交通流3参数基本模型.     

上海市城市快速道路交通流特性分析

基于等效通行能力的概念,文章重新定义了空间区域的流量、密度、速度的概念,并给出计算公式.利用已采集的快速道路交通流信息,合理确定时间段和快速路段,并运用空间区域交通流基本参数分析了快速道路交通流特性,并得出各快速道路路段的交通运行状态,和交通流3参数基本模型.