交通事件持续时间影响因素分析及其回归模型

交通事件的快速处置对于交通事故的快速救援、交通拥堵的及时疏导、交通安全隐患的有效排除具有重要意义。文中就某高速公路交通事件管理系统中记录的近3年的交通事件信息进行数据统计处理;采用方差分析的方法,分析高速公路交通事件持续时间的影响因素及其作用;采用多元逐步回归建模的方法找出主要影响因素并进行多元回归预测。经样本检验,此回归模型能够很好地预测交通事件持续时间。     

交通事件持续时间预测方法综述

对交通事件持续时间的预测方法进行综述。分析了交通事件对交通拥堵的影响,解释了交通事件持续时间的含义。交通事件持续时间预测方法主要包括：基于统计分析的模型,如概率分布、条件概率、回归分析、时间序列,其次包括不需要知道其分布特点的决策树模型、非参数回归模型,模糊逻辑模型。分析了各种方法的优缺点和适用性,并指出交通事件数据的质量影响了模型的准确性和精度。大量的研究发现事件持续时间的分布近似于正态分布,并向左侧偏斜。最后,提出今后交通事件数据库的建立和交通事件的科学分类可从根本上提高基于统计学模型的精度。     

交通事件持续时间预测的贝叶斯网络模型

交通事件是引发道路交通拥堵的主要因素之一,通过实时交通诱导等手段可以降低其对交通运行造成的影响,而及时准确地预测事件持续时间则是实现有效管控的前提条件.基于 MIT 打分函数,融合自上而下的网络生长规则,引入蚁群算法寻找最优网络结构,即以 S-ACOB 算法为核心搭建最优贝叶斯网络模型.增加了节点随机选择机制及局部结构概率选择模式,降低局部最优结果生成概率,确保贝叶斯网络的健壮性.通过实例验证及对比分析,针对观测节点属性完备和缺失的情况,网络模型预测精度分别为76.97%和93.23%,平均预测精度可达87.82%,证明该模型可以有效地预测交通事件持续时间.     

基于决策树的高速公路事件持续时间预测

利用决策树方法对高速公路事件持续时间预测问题进行研究。首先在借鉴各国研究经验的基础上，根据所研究事件数据集中的事件持续时间数据的分布特征确定构造基于决策树的预测方法；然后用整理得到的660组事件数据，通过对各类事件的显著性分析，建立高速公路事件持续时间预测决策树，并用同一数据集中未用于决策树构造的170组数据对决策树的预测效果进行检验。检验结果表明：所开发决策树的预测值与实际值的相关系数为0．8423，预测结果基本能够反映真实的事件持续时间情况。     

视频交通事件检测系统在京秦高速公路中的应用

实时视频交通事件检测系统作为全程监控系统建设项目的重要组成部分,实现了交通事件的快速、准确检测以及及时有效的处理。文中对京秦高速公路视频交通事件检测系统的构成、功能及应用状况进行了分析,针对应用中存在的问题提出了改进建议。     

高速公路危化品事件处置持续时间预测模型

为准确预估危化品事件影响的时间、支撑高速公路危化品运输应急处置,基于危化品运输事故历史数据,构建高速公路危化品事件处置持续时间的预测模型.首先在事故特征分析的基础上,初步选取影响因子;利用Spearman秩相关系数对各因子进行相关性检验,确定危化品特性、危化品泄漏量及所需要驳货车的数量作为模型的输入变量;基于TSK型模糊推理系统,采用ANFIS方法建模;最后采用实例对模型进行验证并作误差分析.结果表明,模型预测结果与实测值吻合良好,且输入参数数目控制在合理范围内,能够为危化品事件救援提供必要的参考.     

马尔可夫模型在分析高速公路交通分布不确定性中的应用

讨论一系列入口匝道交通量是能造成交通需求超过主干道的服务交通量。介绍了一个交通分布马尔可夫模型，该模型能够分析交通需求和出口匝道分流经率不确定性的影响。     

我国高速公路交通事件智能管理系统框架研究

高速公路交通事件是影响其安全运行的主要因素。通过对我国高速公路实时交通数据的分析,完成对交通事件发生成因和机理的研究。同时从系统的需求分析、系统设计及功能分析方面展开研究,研究建立城市交通事件智能管理系统的理论基础和框架结构。     

基于多元回归分析的事件持续时间预测

事件持续时间预测是实现先进的事件管理系统的一个重要基础。本文通过多元回归分析法对高速公路事件持续时间预测问题进行研究。首先通过方差分析(ANOVA)确定对事件持续时间具有显著影响的因素。在此基础上,通过逐步回归分析确定用于高速公路事件持续时间预测的最佳变量组合并建立多元线性回归模型。经检验,预测值与实际值的相关系数为0.8573,预测结果基本能够反映真实的事件持续时间情况。     

多方式无线定位技术在高速公路事件检测中的应用研究

分析了无线定位技术中的手机定位、传统车载GPS定位以及GPS与GSM双向定位的技术模式,在此基础上提出了一种基于多方式无线定位的交通事件检测系统,该系统主要由报警设备(手机、车载终端)、GSM公众网和后端交通管理中心3部分组成;给出了系统的检测模式、目标人群和系统组织体系;并从检测率、误警率和平均检测时间3个方面对检测性能进行分析,提出了几项提高系统检测性能的方案.     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明：使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。     

面向交通事件管理的交通事件信息发布方式研究

交通事件信息发布是交通事件管理的关键环节之一,及时准确地发布交通事件信息能有效提高事件管理效率,减少二次事故发生,降低伤亡及财产损失。结合国内外交通事件管理经验,综述并分析常用交通事件信息发布方式的特点与应用环境,以期为交通控制与管理部门发布交通事件信息提供充分的选择依据。     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

高速公路突发交通事件疏导措施决策

针对高速公路发生突发交通事件,通过VISSIM仿真软件模拟事发后采取各种疏导措施的实施效果。为便于措施的分析与决策,采用事发点通过交通量、平均排队长度和平均延误3个指标表征实施效果,依据实施效果对各措施特点及实施条件进行研究。通过多目标决策技术,结合仿真结果进行了最优措施决策,并依据措施的分析结果对最优决策结果进行了进一步的确定,保证了决策过程的可靠性。结果表明,该决策过程及决策方法简单实用,便于操作,在高速公路遭遇突发交通事件时能根据事发状态迅速进行疏导措施的决策选取。     

基于CA的短时交通事件干扰下的交通流仿真

公路上发生短时交通事件时,会对公路上的交通流产生干扰。利用元胞自动机（cellular au-tomata,CA）建立单向双车道高速公路模型。通过CA对发生短时交通事件后的区域进行划分,提出事件下游区域、核心区域、上游区域的CA模型,并构建焦虑换道、急切换道、理性换道规则。最后用MATLAB软件对短时交通事件干扰下的高速公路交通流进行仿真。结果表明,在低、高密度交通流的情况下,相同事件对交通流的干扰存在一定差异,在排队时间、最大排队长队、平均排队长度上均有所不同。     

数据融合技术在交通事件检测中的应用综述

为了进一步提高交通事件检测系统的性能,在对基于单源信息的交通事件检测方法进行分析的基础上,从基于多信息源的交通事件自动检测数据级融合和基于多信息源的交通事件检测方法决策级融合2个方面,分析、总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状,并指出了目前研究存在的主要问题及后续研究的发展趋势。     

基于偏差分析的交通事件自动检测算法

高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。