基于渗流理论的城市交通网络瓶颈识别研究

已有的城市交通网络瓶颈识别研究往往关注于路网结构特征或是路段交通流的属性,而较少从整体网络层面研究交通流的组织变化情况。将统计物理学中的渗流理论引入城市交通研究,从整体网络的交通连通性角度出发,探究交通网络中的全局连通交通流崩溃为局部连通交通流的动态组织变化过程。整个过程类似于统计物理的渗流相变过程,因此也被称为交通渗流。基于深圳市的城市交通数据,对实际道路网络进行抽象建模,利用实时浮动车数据构建动态交通流网络研究交通渗流现象。通过对交通渗流的相变临界过程进行探究,识别对于维持交通流全局连通性具有关键作用的交通瓶颈。该研究方法从复杂网络和统计物理学的角度为城市交通研究提供了新视角,并为识别城市交通的瓶颈路段和治理城市交通拥堵提供参考。     

城市混合交通控制设计理念与方法

针对我国城市特有的混合交通特性,在分析城市路网特征和交通流运行特征的基础上,确立了混合交通控制系统设计的基本理念。基于混合交通流理论,建立了城市交通控制的方法体系,包括匝道控制、单点控制、干线协调控制、区域协调控制以及公交优先控制。运用此设计理念与方法开发出的混合交通控制系统（HiCON）,在北京、青岛、福州三地的应用表明：车辆平均延误减少10％～20％,平均行程时间降低5%-10％。     

关于新时期城市交通规划工作的思考

进入21世纪以来,我国的城市特点和居民出行特征发生了巨大变化,结合新时期城市交通内涵的发展,探讨了城市交通规划面临的新形势.从理顺交通管理体制和规范交通规划编制体系的角度,分析了交通规划的制度前提;从规划前期的基础研究、交通模型、交通信息化、一体化交通规划及交通流组织规划等方面阐述了改进交通规划工作的具体内容.最后,提出应重视对规划实施保障和实时交通运行状况评价的研究和实践.编制好城市交通规划,将对新时期我国的城市化进程带来巨大的社会经济效益.     

运用ITS技术改善交通环境

我国交通正处于高速发展阶段,汽车尾气、噪声等交通污染日益严重.基于ITS交通控制与管理技术对机动车污染控制方法对交通环境有显著的改善效益.三条途径:控制交通流相关要素,给出行者提供可靠的交通信息,车辆排放达标自动检测与控制,有利于城市交通健康发展,保护市民健康.     

考虑交通事件影响的动态交通信号控制策略

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率; 采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台, 提出了交叉口流量传输优化模型, 分析了双排队模型中交叉口内交通流运行的状态; 假定用户依据瞬时用户最优原则选择路径, 提出了考虑信号控制惩罚时间的瞬时用户最优约束; 以系统总行程时间、有无交通事件影响的行程时间为评价指标, 研究了低、中、高3级不同交通需求下的信号控制效果。试验结果表明: 在低、中级交通需求下延误最小自适应控制策略的系统总行程时间最小, 比通行能力最大自适应控制在无交通事件影响下总行程时间分别降低0.45%和0.18%, 在有交通事件影响下总行程时间分别降低5.95%和2.52%;在高级交通需求下, 通行能力最大自适应控制总行程时间最小, 对比延误最小自适应控制, 在有、无交通事件影响下系统总行程时间分别降低5.46%、5.31%;对比有无交通事件影响下系统总行程时间变化幅度, 固定式信号控制在不同交通需求下均表现出最高的稳定性; 在低、中级交通需求下, 延误最小自适应控制策略较通行能力最大自适应信号控制策略更稳定, 在高级交通需求下, 两者的稳定性无显著差异。可见, 当交通需求较大时, 应提升交叉口通行能力, 当交通需求较小时, 应降低车辆延误。      

过饱和状态交通信号控制方法综述

为向拥堵状态城市路网的交通控制优化提供依据,综述并评价了过饱和状态的交通信号控制策略;分析了过饱和状态交通流的特征,提出了过饱和状态交通信号控制的对应优化原理;从单点交叉口、协同控制交叉口及路网3个层次对过饱和状态交通控制方法进行了总结与评价,应用VISSIM仿真环境评价了已有控制策略的适用性;总结了具备处理过饱和状态能力的自适应交通信号控制系统的控制策略.仿真结果表明:过饱和状态的交通信号控制应优先优化道路空间的分配矛盾;排队管理策略对过饱和交通流具有较好的优化效果;建议在进行过饱和交通信号控制优化时,结合实时交通信息,采用排队管理、关键路径通行能力最大等控制策略,在交叉口群或路网层面对交通信号控制方案进行优化.     

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通过对城市交通路网的交通信号控制方法的综述,为管理人员决策、科研和工程技术人员的研究开发提供有价值的参考依据。中国城市交通系统独具特色,交通路网包括街区路网,又包括快速路、并通过出入口匝道与街区路网耦合在一起,路网上的交通流包括机动车、自行车和行人的混合交通流。因此,城市交通控制系统是一个复杂的非线性大系统,为交通信号控制方法提出了很多新的问题和挑战。本文详细分析了街区路网、快速路网交通信号控制方法的研究进展,以及突发性交通拥挤的管理方面的现状和发展趋势。     

基于运动轨迹采集的混合交通特性研究

为研究中国城市交通的混合交通特性,通过视频采集、视频处理、运动轨迹提取和坐标转化等一系列处理手段,提出了获取混合交通流中各类运动实体的轨迹线的基本方法.通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,研究混合交通流中各类运动实体的空间位置和速度分布,分析了混合交通流中机动车和非机动车相互影响的成因和表现.     

城市交通控制的演变--政策与技术变更

在过去的一个世纪里,城市交通控制始终在演变,以适应日益复杂的政策目标和不断增长的交通需求。一个高效的交通控制系统可以带来很多收益,例如缓解拥堵、提高经济效益以及改善道路安全和空气质量。车辆检测和通信技术方面取得的显著进步为交通控制系统的调控能力带来了一系列阶段性变化：从早期（固定配时）信号控制发展到现代化的集成系统。多种类型的交通控制系统在全球不同地区建设完成,每种系统都有各自的优势和不足。首先通过对比分析目前占据领先地位的商用系统（以及一些较少为人所知的系统）,凸显交通控制系统的关键特征和差异,然后评估目前的交通控制系统是否能实现现代交通政策的职能和需求。最后,探讨了当前及未来的交通政策,以及未来10年交通控制发展的技术性蓝图,指出交通控制有望通过技术进步从有限数据时代迈入大数据时代。     

城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

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行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义,通过对行人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规划、管理与控制提供科学的数据。首先回顾行人交通视频检测技术的发展历程,综述研究的方法、技术和主要成果;其次,从行人交通系统的一般处理框架—行人检测、识别、跟踪和交通参数的提取,分层次回顾低级、中级和高级各处理阶段的发展水平;重点阐述各处理阶段的现有技术和方法,并将每阶段相应地划分为不同方法子类加以讨论;最后,分析行人检测研究的技术难点及未来的发展趋势。     

单线圈模式下交通参数估计研究

介绍了单线圈在交通参数测量中发挥的作用,阐述了单线圈模式下进行交通流参数估算,主要是交通速度估计的意义和目前采用的主要算法.在此基础上,利用交通流仿真软件PARAMICS并应用此软件搭建单线圈路网模型,通过它获得单线圈模式下交通速度估计的仿真数据,并对数据进行了分析.     

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在所提出的非常态事件概念的基础上,分析了非常态事件对城市交通的影响,包括交通需求、交通行为和路网可靠性等方面,提出应加强非常态交通信息的采集、交通流的诱导及控制,重视实时交通状态的判别以及路网交通流的预测,通过构建城市交通应急管理系统的结构框架并分析其功能流程,指出了建立城市交通应急管理机制的重要性,最后,从理论上和技术上分别探讨了在非常态事件发生的情况下,城市交通管理部门应采用何种策略科学地应对。事实表明,研究非常态事件对城市交通的影响并提高应对非常态事件的能力、降低事后损失,对保障城市安全和社会稳定具有重要意义。     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

基于贝叶斯网络的交通事件持续时间预测

随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的类别把采集的数据进行分类。使用主成分分析和逐步回归提取出显著性的影响因子,利用数据挖掘软件WEKA建立贝叶斯网络模型,用数据集中80%的数据进行学习建模,20%的数据作为测试集来检测模型的预测效果,并做出性能评价。实验结果表明,与同类数据集的其他预测方法相比,贝叶斯网络模型对于变数众多,随机性特别大的交通事件,预测精度较高,证明贝叶斯网络模型的算法是具有一定优越性和实用价值。     

基于模糊积分的区域交通服务水平评价研究

随着大城市路网建设的逐渐稳定,服务水平评价结果成为城市交通管理决策的一个重要依据,因而对城市道路交通服务水平(LOS)的评价成为一项重中之重的研究内容. 本文提出一种基于模糊积分的区域交通LOS评价模型. 该模型能够解决区域交通服务水平中多路段评价结果复合时的非可加性问题,即区域交通服务水平不等于局部路段或路口服务水平的简单之和,可满足区域交通的评价需求. 在现场海量实测数据集的基础上,利用模糊积分用微观评价数值计算中观评价结果,排除了主观约束,并选取北京市典型区域进行了实验和应用,取得了较好的评价结果.     

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城市道路交通运行状况信息（路况信息）的准确、实时的获取和处理是交通诱导、交通控制等应用的基础。而路况信息一般用路段平均通过时间和平均速度来表示。本文在分别对基于平均速度和基于平均通过时间的算法误差分析的基础上，提出了基于浮动车技术的城市路况计算方法。并利用广州市出租车综合管理系统提供的浮动车数据，结合车牌计时和跟车测试等实验对该方法的有效性进行了验证。实验结果表明本文所提出的方法是有效且实用的。     

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作为一种新型的交通信息采集方式,浮动车技术得到了广泛的应用.在浮动车系统中,目前的难点在于浮动车配置数量的确定,即在保证一定覆盖率的前提下,如何合理配置路网中的浮动车数量.本文针对现有浮动车覆盖率模型的局限性,从覆盖率的产生机理入手,以路段为研究对象,研究路段属性对单位时间内浮动车通过该路段次数的影响,建立基于路段属性变量的浮动车覆盖率模型,并采用极大似然估计法求解.最后结合南京市的浮动车数据进行实例分析,验证了方法的可行性和有效性,可以为浮动车配置计划的确定提供参考依据.     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

缓解城市交通拥堵的CO2减排效益评估方法研究

城市交通拥堵是导致城市交通碳排放快速增长的重要原因. 分析影响城市交通碳排放的关键因素,收集现有碳排放因子,开展车辆排放测试,建立不同道路类型和服务水平的城市交通碳排放因子数据库. 对ASIF 方法进行改进,基于城市交通拥堵的分类方法,提出中观尺度的城市交通缓堵减排效益评估方法和模型. 以成都市为例,开展城市调研、数据采集与分析、模型运算,评估成都全年城市交通的碳排放总量,其中,交通拥堵的碳排放占48.2%. 设置4种正向减排发展情景和3种反向恶化发展情景,分析不同情景下的碳排放效果.