容量限制的交通分配优化方法研究

容量限制一直是交通分配研究的重要内容，是造成路段和路网拥挤的根本原因。目前大多数的研究都是基于拥挤模型进行理论分析和实际计算，而实际中的拥挤路网大多不是一个平衡分配问题。以Fisk提出的Losit分配优化思想及Wardrop的系统最优为基础，建立了容量限制下的路网分配优化模型，并给出了相应的启发式优化算法。     

费用模型在容量限制交通分配中的应用

本文介绍了路径费用模型在容量限制交通分配中的应用，阐述了使用这种模型计算的优点，并以实例说明了费用基交通分配中的应用。详细地说明了客货车时间价值的计算方法，客货车运输成本模型的构造及标定。     

容量限制的多路线比例交通分配方法的应用

本文介绍了容量限制的多路线比例交通分配方法的概念，交通量五车速的特点，容量限制的多路线比例交通分配方法的具体应用步骤和分配次数Ｋ以及控制路径转换概率的参数Ｏ的确定等。     

容量限制分配方法的应用

本文介绍了容量限制分配方法的概念、交通量与车速（以下简称Ｑ－Ｖ曲线）的特点、容量限制分配方法的具体应用步骤和分配次数对分配结果的影响等。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

基于Logit模型的动态交通分配研究

提出了一种基于Logit方法的交通分配模型，该模型是动态出发时间选择和随机用户平衡的联合模型（DDSUE）。作为一种基于全路径的交通分配模型，在路径选择上，使用了Logit模型求出每条路径的选择概率；在出发时间选择上，采用路径通行能力和路径选择概率来联合确定交通出发量，然后利用总交通出发量和路径选择概率求出每条路径上的驶入量。最后以一个实际算例，并通过改变参数对结果进行了分析。     

交通分配问题中用户优化平衡模型的算法研究

针对出行者不同的出行方式，给出了确定同一出行的完全不同路径（ＣＤＲ）和不同路径（ＤＲ）的方法，在此了，以路径交通量为变量，建立了满足Ｗａｒｄｒｏｐ第一原理要求的用户优化平衡（ＵＯＥ）交通分配模型及相关算法，并给出了算例。     

混合交通平衡分配方法的研究

针对我国机动车与非机动车混合行驶、相互干扰的混合交通机制,把机动车和非机动车的相互影响因素考虑到交通阻抗函数中,在此基础上,建立混合交通UE分配模型及其算法。最后,将该算法运用到云南省保山市隆阳区的局部路网中。     

两类分通分配模型算法的关系及其应用

针对两类（4个）交通分配模型及其关系，以及“全有全无”交通分配模型归类问题进行了研究，通过对比研究发现，仅需在目前常豕的基于容量交通分配模型的算法中加入一个模块即可实现一种用户平衡模型的结果，为编写一类用户平衡的软件提供了捷径，对理论与实践也有一定的指导价值。     

基于动态系统的交通分布优化预测方法

研究运输系统中动态交通分布的预测方法,即在运输系统中,当各交通小区的发生交通量及吸引交通量出现变化后,需根据当前交通OD分布表迅速确定下一阶段的交通OD分布表。确定OD分布是交通运输规划与管理的一项重要研究内容,目前已有的预测方法都需经反复多次迭代才能得到计算结果,计算速度不能满足动态交通系统的要求。论文通过建立预测动态交通分布的优化数学模型及严格的数学推导,得到了求最优交通分布的一个解析公式,应用闭回路法设计了满足非负约束并使误差增长最小的一种调整方法。由算例表明该模型计算速度快,计算效果好,适合动态系统的交通分布预测。     

系统最优动态交通分配中一种实用的配流方法

建立了描述路段交通量变化的状态方程及相关约束，给出了一种新的动态系统最优配流算法。该算法通过在每个时段把车流分配至边际行程时间最小的路段上，从而最小化交通系统内车辆的总运行时间。该算法适用于多起点、多讫点以及O-D量随时间变化路网的动态系统最优交通分配，仿真结果验证了算法的有效性。     

基于图像的过街行人交通参数获取方法

为有效获取交叉口行人信息,提高过街行人安全性,提出了基于图像技术和人行横道线特征的交叉口过街行人交通参数获取方法.利用横道线特征建立了行人识别感兴趣区和人行横道线的曲线方程,以识别行人和确定行人在交叉口的位置、行进速度.试验结果表明,该方法可以有效地确定出过街行人交通参数.     

一种改进的短时交通流多步自适应预测算法

实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。本文先介绍一种基于AR(p)模型的线性最小方差自适应预测算法。它采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。在该算法的基础上提出了一种改进的多步自适应预测方法。新算法增加了误差补偿项,能较好地满足时变模型的预测要求。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:改进算法在应用于时变性强的短时交通流量多步预测时具有较好的预测性能,而且其预测性能优于线性最小方差预报算法。     

基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法

基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversampling method,ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明：与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500（18%的初始样本量）,150（5%的初始样本量）时,ADASYN-XGBoost的F1分数分别为94.47%,88.89%,81.93%。在进一步的消融实验中,均衡正负样本后各基准模型的性能指标提高了2.68%~44.85%。本文提出的方法能够有效解决道路交通事故检测中的样本不均衡问题,同时也为道路交通安全预防与事故处理等提供了技术保障。     

基于人均延误最小的干线交叉口协调配时优化

为了提高干线协调控制在国内混合交通流条件下的交通运行综合效率,以干线中小汽车、公交车和自行车为研究对象,提出了综合考虑上述3种车型通行效率的干线交通信号协调控制的配时优化模型与算法。模型的研究从出行者的角度分析干线协调的延误,以干线人均延误最小建立了目标函数,并设计启发式算法进行计算,从而获得目标函数的优化值。为了验证提出的干线协调配时优化方法的有效性,选取南京洪武北路上的干线协调交叉口为实例进行验证,通过在Vissim中建立实际干线协调控制路段的空间模型并采用提出的优化方法进行配时,发现在不同车型组成比例条件下,人均延误最多减少了11．4％。结果显示,该模型能够有效地提高混合交通流条件下的干线交通运行综合效率。     

高速公路收费费率优化实用方法

合理确定高速公路的收费费率,是在高速公路的建设及运营过程中必须进行考虑的重要问题.从实际应用的角度出发,提出了一种基于路网的分车型高速公路收费费率优化实用模型,并结合高速公路收费费率本身的特点,给出相应的求解算法.该方法在收费系数确定的情况下,根据优化目标直接得到优化结果.在实际应用中可首先确定不同的可行收费系数方案,计算相应收费系数方案下的费率优化结果,根据优化结果确定费率优化的满意解.算例结果显示,该方法具有简单、实用的特点.     

交通影响评价中的交通区分割方法研究

为了在交通影响分析中准确预测道路网络的宏观交通流和局部路口的微观交通流特征,开发了利用交通量分配模型和交通仿真技术组合分析交通影响的方法。首先在地理信息系统(GIS)的支持下,利用Voronoi图对交通小区进行几何分割,并借助GIS的空间聚合分析功能分割相应的属性数据,然后利用MCI(Multiplicative competitive interaction)模型推求新OD矩阵。从而使交通需求预测模型的输出结果可以直接作为交通仿真的初始数据,以便利用交通仿真技术实施关键路口的微观交通流分析。最后通过一个试验验证了方法的有效性和精度。     

城市道路交通数据采集系统检测器优化布点研究

智能运输系统(ITS)被公认为是当前解决我国大城市交通拥挤和提高道路安全的有效手段。利用检测器收集交通数据是ITS的基本功能之一。如何在城市道路网中布设交通检测器是ITS建设时必须要研究的内容。本文通过对城市道路网基本路段交通流量的相似性分析,建立了路网交通检测器优化布点的数学模型。并通过一个算例,详细叙述了建模及求解的全过程。作者希望所述的检测器优化布点方法能为城市ITS建设中的此类研究提供一种新的思路。