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。     

基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计

针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性,为合理估计交通事件造成的影响提供依据,提出基于随机森林的快速路持续时间估计模型。利用上海市快速路监控中心获得的样本数据,经过数据预处理后,分析交通事件持续时间的分布特征。通过袋外数据估计得到模型最小误差;同时自动判定各属性的重要程度,即事件持续时间的显著影响因素。建立交通事件持续时间估计模型,最后对模型进行验证,模型估计精度总体达到要求,估计平均误差为6min,在持续时间7~30min内精度较高,优于仅基于决策树的方法,且鲁棒性更强。     

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。      

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。     

基于仿真冲突的高速公路交通事件限速值研究

利用微观交通仿真软件Vissim和SSAM交通冲突分析模型,结合某一双向4车道高速公路,建立了交通事件下的高速公路仿真模型。分析了事件下的交通冲突特性,采用交通冲突数、交通冲突时间、平均排队长度等指标,研究了事件下不同限速方案对交通运行的影响,得到了事件下的优化限速值。     

高速公路网突发交通事件时空影响预测模型

提出了交通事件持续时间4个阶段的定义,分别建立了4个阶段的时间预测模型.在传统密闭道路集散波模型的基础上,提出了考虑汇入汇出匝道及衔接道路的路网事件辐射范围预测模型.采用面向对象的编程思想,构造了集散波类并模拟集散波在路网中的辐射过程,通过渲染地图来展示事件辐射态势.利用交通仿真技术,验证了时空影响预测模型能够有效地描述不同时间阶段交通事件在路网上的辐射范围.      

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。     

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。     

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。     

基于情景分析的高速公路事件检测决策系统研究

高速公路事件检测是为了及时、准确地检测偶发性事件的发生,以便于尽量减少事件所造成的不利影响,使事件总的影响降到最低。目前,事件检测算法多种多样,可以从不同的角度对其进行分类。在对高速公路的交通流量进行情景分析的基础上,提出了一种新的事件检测决策系统。即使在高速公路不同的服务水平下,这种系统也都能很好地实现对事件的准确检测。     

基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法,直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数,运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生,从而大大减少了检测时间,为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外,该算法利用神经网络的自学习能力,可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明:该算法具有较高的事件检测率(约为97%)、较短的检测时间和较低的误警率(约为0 41%),具有很好的应用前景。     

基于事故特征耦合影响的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故发生后,由于事故车辆占用车道,使得车辆通行的车道数目减少,道路的通行能力降低,造成排队和交通拥堵,对交通运行产生一定的影响.以双向6车道的城市道路为例,运用Vissim仿真软件模拟交通事故下的交通运行,分析车流量、占道类型、事故持续时间以及借道超车4种因素下的交通影响.结果表明,流量越大、事故持续时间越...     

基于满意控制的动态交通分配模型研究

城市交通意外事件易诱发局部交通路网拥堵,为防止交通状况恶化,需采取相应的交通控制、诱导手段。针对交通意外事件造成城市交通路网运行状态突变的现象,从用户平衡原理出发,提出了基于满意控制理论的动态交通分配模型。该模型不仅考虑了动态交通分配过程中各种常规的要求(目标、约束),还考虑了动态交通分配的易操作性和交通流控制、疏导过程中的安全性。通过该模型可寻找易于求解及实现的满意解,快速、平稳地实现区域内交通流的正常运行。算例表明该模型及其算法能够快速获得满意解,有效地解决交通状况突变情况下的动态交通分配问题。     

基于图像识别与追踪技术的高速公路交通事件有效检测范围

针对视频交通事件检测器的有效检测范围目前在行业内产生的广泛争议,结合摄像机安装高度、安装角度、摄像机性能指标,通过理论计算和试验验证,得到视频交通事件检测系统对相关交通事件的合理检测范围,从而为高速公路全程视频监控系统外场监控摄像机的布设间距、布设方式提供数据支持,实现高速公路全程无盲区智能化监控识别。计算结果表明,对于小汽车停驶等交通事件,其有效检测距离大于1 000 m的传统说法是不准确的,目前的技术水平很难达到,其合理检测距离应该在500 m左右,试验数据验证了这一说法,但视频交通事件检测系统的有效检测距离后续会随着摄像机性能的不断增强而有所提高,从而满足高速公路监控系统不断提高的监控需求。     

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。     

基于视频检测的高速公路车辆交通行为安全状态分析

在对目前视频检测系统分析的基础上,针对交通事件检测,提出了一种从微观的角度出发,在对单个车辆交通行为状态识别和实时分析的基础上,对车辆交通安全状态进行判断的方法。首先对交通冲突冲突区进行动态和静态划分,然后将车辆行驶区域根据交通行为过程分为危险区和趋势区,并对应静态和动态冲突区分别对危险区和趋势区的判定进行分析,给出了判定算法。测试表明,本文所提算法能够在一定程度上对交通事故进行提前预警,对于减少和避免交通事故发生具有重要意义。