利用数据挖掘技术建立城市区域交通流状态分析预测模型

ITS中的一个重要研究领域就是交通流的诱导，而为了要正确地诱导交通流，就需要对交通流的状况进行实时分析和预测。本运用计算机科学领域中的数据挖掘技术，提出了一个城市区域交通流分析预测模型。通过模型中的预测级神经网络、决策树约束集、关联规则约束集和修正级神经网络，全面地考虑了区域内交通流本身与其它动态、静态指标对未来交通流状况的影响，因而具有较高的正确率。     

城市交通流诱导系统结构框架研究

在国家自然科学基金重点项目《城市交通流诱导系统理论模型和研究》的基础上，提出了交通诱导系统的结构框架。城市交通流诱导系统的研究具有重要理论和实际意义，它是“智能运输系统”研究的核心部分，也是我国开展智能运输系统研究的主要领域之一。     

交通流诱导信息的生成及实现

本文在总结和借鉴国内外交通流诱导系统研究的基础上,概述了交通流理论的现状与发展。简述交通流信息的采集技术和诱导系统的结构框架。     

模糊逻辑推理在消除交通流诱导负效应中的应用

针对交通流诱导可能产生的负效应问题,提出了诱导负效应消除的原理和模糊逻辑推理方法。在原理设计中,考虑了出行者的出行行为对网络交通流分配的影响;在实现方法上,应用模糊推理技术对分流交通量进行了预测,并设计了路线交叉口信号灯配时方案调整的模糊控制算法,模拟结果验证了模糊逻辑推理技术的有效性。研究表明:交通流诱导负效应的产生主要是由于信息条件下的道路出行者路线选择行为的不确定性引起的,而且交通流诱导与控制同时进行是消除交通流诱导负效应产生的关键。     

交通流诱导的信息系统研究

交通流诱导两种形式：可变标志诱导和单车体导。本文阐述可变标志诱导信息系统和单车诱导信息系统，分析信息系统的系统配置，各种信息的采集技术和信息系统的理论模。     

基于分组流的交通流诱导与控制研究

交通流诱导与控制是解决现代交通难题的有效手段,根据Internet分组流管理的基本思想,研究了城市路网交通流的诱导与控制。从4个主要方面比较了交通流与分组流的相似性,从而证明了把后者的理论应用于前者的可行性。介绍了分组的路由算法和拥塞控制策略,提出并举例说明了动态诱导路径的分区分层算法,交通拥塞控制的分布式交通量均衡方法。实践证明了这一方法应用于交通流的诱导和控制是可行和有效的。     

城市交通流诱导系统理论模型和实施技术研究——智能运输系统重要研究内容

城市交通流诱导系统是智能运输系统（ITS）的重要组成部分，它以实时动态分配理论为核心，综合运用检测、通信、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，动态地向驾驶员提供最优路径引导指令和丰富的实时交通信息，通过单个车辆导来改善路面交通状态，防止和减轻交通阻塞，减少车辆在道路上的逗留时间，并最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。本文提供了一整套适合我国国情的城市交通流诱导的理论模型和实施技术，为该系统在中国的实施提供了理论保障和技术支持。     

实时交通流量人工神经网络预测模型

为满足交通流诱导系统的理论需要，建立了实时交通流量神经网络预测模型，编制了人工智能交通流量预测软件系统。     

浦东新区道路网交通诱导方案研究

以浦东新区2010年形成的道路网为基础,针对交通地位重要的浦东新区快速路网以及跨越黄浦江的越江桥隧及其相关地面主干道路,从路网的角度研究采用路侧可变信息标志对交通流进行诱导的方案。通过分析浦东新区快速路网和越江桥隧的地理及交通特征,针对快速路上交通流、主干道上拟使用快速路的交通流及越江交通流分别进行交通诱导需求分析,提出采用可变信息标志进行交通流诱导的策略以及可变信息标志的布设原则和发布内容。     

基于模糊算法的停车诱导与交通流控制协同优化模型

在停车诱导和交通流控制双重目标函数约束下,建立了停车诱导与交通流控制协同优化模型.首先,以备选停车场泊位饱和度和路段交通流饱和度等作为约束条件,建立分层搜索模型,确定停车场初始解集.然后,采用模糊优选方法进行初始备选方案的排序研究,通过隶属函数对各备选停车场方案的原始数据进行标准化处理,并通过备选方案与基准方案的贴近度数值求得最优解.最后,以安徽省铜陵市中心城区某停车小区作为计算实例,证明了停车诱导与交通流控制协同优化模型能够成功地应用实施.     

城市道路冰雪路面交通流状态特性研究

在采集冰雪期北方城市主干路交通流数据基础上,采用多元统计中的因子分析法对冰雪期不同路面状态上的交通流状态进行研究,并对因子得分进行聚类分析,将交通流状态分为三类,根据这三类交通流状态在各种路面状态下出现的频率,再次聚类,得到不同路面状态下关于交通流状态的分类。这一结果为中国北方城市冬季交通诱导系统中交通流状态的识别提供了一定的理论基础和依据。     

Fusion Framework of Urban Traffic Control and Route Guidance Based on CPS Theory

以避免交通拥堵和提高交通效率为目标,同时满足交通用户要求和交通系统交通流均衡要求,对城市交通控制与诱导融合框架进行研究.分析城市交通控制与诱导系统和信息物理融合系统(CPS)的特性及两者关联.探讨CPS理论应用于城市交通控制与诱导系统的各项技术要求.根据动态城市交通流诱导系统和城市交通信号控制系统的内容,针对两者相关性、冲突性与解决方法,考虑信息物理融合系统的人机系统特点,提出一种基于信息物理融合系统理论的城市交通控制与诱导融合框架.该框架包含计算部分、通讯部分、控制部分和物理世界部分,增强了城市交通流诱导系统和城市交通信号控制系统的融合度,侧重从技术层面分析两者深度融合的可行性,为智能交通系统中交通控制与诱导融合的实施提供理论依据.     

面向交通诱导的仿真系统功能和核心模型

阐述面向交通诱导的仿真系统所采用的仿真模型，分析系统应用具有的功能、提出仿真系统所采用的交通流模型的建立方法。     

交通流实时预测的混沌时间序列模型

针对城市交通流普遍存在的混沌特性,介绍了一种改进的加权一阶局域预测模型,并将其应用于交通流实时预测中。为了进一步提高算法的精度与速度,对最优邻域的点数进行动态选择,通过改进,使之成为一种鲁棒性强、预测精度高的实时预测算法,并能有效地用于短时交通流的预测问题中。仿真结果表明:该算法完全满足实时交通流预测的需要,为交通信号智能控制和交通流诱导奠定了坚实的基础。     

城市快速路交通流状态跃迁的实证分析

根据北京市二环路的实测数据分析了在高交通需求条件下的城市环路交通流特性,研究了交通流在临界密度附近的稳定性和车道间车流的同态性,即速度跃迁概率和车道间交通参数的偏差,结合三相位交通流理论中的同步流概念,将交通流状态划分为4个相位：自由流、高速同步流、低速同步流和堵塞,并通过实测数据分析了交通流在4种状态间的时间和空间演变规律。结果表明：分析得到的交通流状态和状态间时空变化规律,对交通流的短期预测、控制和诱导具有应用价值,同时也为分析交通拥堵机理、建立合理的交通流模型提供了理论基础。     

基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究

为满足交通流诱导系统的理论需要,建立了一种基于粗糙集理论的实时交通流量组合预测模型。通过粗糙集理论来确定组合预测中的权系数,对路段的交通流做出短时预测。结合某路段的实际交通流数据,对预测模型进行仿真训练,经过比较分析,验证了该组合预测模型的有效性和实用性。     

城市交通流诱导系统电子地图的研制及功能实现

GPS、GIS对于现代交通来说是两项极为重要的技术，城市交通流诱导系统利用GPS技术实现车辆的跟踪和定位，电子地图是交通诱导的关键部分之一。实验中把GIS软件的MAPINFO作为开发平台，编辑生态道路、街区矢量图，利用其目标查询、路径分析等功能进行交通的分析和管理。     

基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究

随着高速公路网的建成及其交通流量的不断增大,对高速路网交通流实时控制和诱导服务的需求日益突出,而高速公路网短时交通流量的预测,不仅是交通流实时控制和诱导服务的基础和依据,而且预测结果的准确性对改善高速公路网的通行能力和服务水平有重要影响。基于混沌时间序列分析和预测的理论,建立了高速公路网短时交通流预测模型,计算给定区域高速公路网多断面短时交通流量预测值,结果表明利用多维混沌时间序列法预测高速公路网短时交通流量可行且具有较高的精度。     

诱导信息信任度对道路网络交通流影响研究

为研究车联网下驾驶员对诱导信息的不同信任度对路网交通流的影响,在对驾驶员特性和路径决策行为分析的基础上,建立车联网下路径选择决策模型,采用元胞自动机进行仿真,模拟不同信任度情况下的道路运行状况。结果表明,随驾驶员对诱导信息的信任度及车联网装载率的提高,交通流分配合理性和道路通行效率有明显提高。     

基于多智能体系统的动态路径选择算法研究

动态路径选择算法是城市交通流诱导系统的核心理论之一，一直受到国内外研究学者的普遍关注。本文给出了一种基于多智能体系统的动态路径选择新方法，阐述该方法的主要思想，借助交通模拟软件——PABAMICS建立一个基于多智能体的交通诱导系统，并实现对一个简单路网的诱导管理。仿真结果显示：该方法具有实时性强和鲁棒性好的特点，说明多智能体系统在实际交通诱导应用中具有可行性。