基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

高速公路动态交通流的模型与仿真研究

从高速公路交通流的宏观，动态特性出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观，动态，确定性交通流模型，通过对各种交通状况的分析，指出该模型存在的缺陷，在此基础上提出了一种改进模型，仿真结果表明，改进模型能够比较准确地描述交通流真实行为。     

基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型

在对山区公路交通流随机干扰特性进行分析的基础上,研究了随机干扰对交通流的影响,利用物理学中的势能理论原理,建立了适于山区公路交通流安全分析的车辆微观分析势能模型和交通流宏观分析势能模型,并建立了基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型.最后,通过VISSIM仿真软件模拟短时随机干扰交通流,对建立的模型进行验证.结果表明...     

智能网联环境下的混合交通流LWR模型

LWR（Lighthill,Whitham and Richards,LWR）模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC）车辆混合交通流LWR模型的研究,可为该混合交通流的宏观动力学特性分析提供理论工具。应用加州伯克利PATH真车试验验证的CACC模型作为CACC车辆跟驰模型,采用智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）模拟驾驶人在智能网联环境中的"智能"驾驶特性。基于不同CACC车辆比例下的混合交通流基本图,证明混合交通流基本图的切线斜率为交通波在混合车队中传播的波速,建立混合交通流LWR模型的一般性解析框架,得到混有CACC车辆的混合交通流LWR模型。最后,针对LWR模型冲击波特性,在6组平衡态条件下进行数值仿真试验。研究结果表明：所建立的混合交通流LWR模型可较好地描述不同CACC车辆比例时冲击波在混合车队中的传播波速;冲击波波速理论值与仿真均值的相对误差基本控制在10%以内,当冲击波处于由正向波转变为反向波的过渡阶段时,相对误差较大,为19%~26%,但绝对误差仍然较小。研究结果一方面可为混有CACC车辆的交通流宏观状态演化提供理论参考,具有推动该混合交通流其他宏观模型研究进展的积极作用;另一方面,建立的混合交通流LWR模型解析框架能够适应CACC车辆与人工-网联车辆跟驰模型选取的多样性,同时可为其他类型混合交通流LWR模型的建立提供理论支撑。     

结合改进跟驰模型的交通流元胞自动机模型

为更好地分析交通流运行规律,实现有效的交通控制和优化,提出结合改进跟驰模型的交通流元胞自动机(cellular Automata,CA)仿真模型.首先在分析正比于速度的间距倒数模型和Bierley模型特点的基础上,改进得到更符合实际的跟驰模型,进而创建的CA模型结合改进跟驰模型计算并离散化得到的加速度,进行车辆及整条车道的状态更新.通过模型仿真,得到速度差灵敏度系数λ、车辆间距灵敏度系数k和安全距离参数α不同取值时的交通流基本图和X-t时空状态图.通过仿真发现,λ,k的取值很大程度影响图形形状,而α的影响较小,同时模型仿真再现了交通流状态的动态衍化过程.通过试验验证,该模型仿真得到的Q-ρ关系曲线和实际交通流一致,且可模拟再现实际交通流的失稳、阻塞演化、走走停停等非线性交通流现象.     

短时交通流的非线性动力学特性

基于Bierley跟驰模型理论,建立了由5辆机动车组成的动态交通流仿真模型.利用Matlab软件产生了5辆机动车的交通流时间序列,分析了相邻前后车辆的车头间距、速度差等变化过程,对仿真结果与实际交通流特点做了理论分析.讨论了模型参数对交通流动力学特性的影响,并从理论上证明了短时交通流具有混沌特性.结果表明:后车驾驶员对前后车相对速度和前后车车头间距越敏感就越容易出现混沌现象.     

基于多值CA模型的两轮车加速过程建模与分析

在多值元胞自动机模型(EBCA2模型)的基础上,首先,对最大速度进行了扩展,并引入车辆的加速过程,建立了适用于人力自行车、电动自行车和摩托车的多值元胞自动机交通流模型。然后,对改进模型和非机动车两值元胞自动机模型进行了仿真对比分析。最后,利用改进模型分别模拟了两轮车在不同的最大速度、最大加速度和车辆的慢化行为下的交通流,并分析了这些参数对交通流的影响。仿真结果表明:与两值元胞自动机模型相比,在保证车流的流量-密度-速度特性不受影响的情况下,改进模型大大增加了其仿真速度;车辆的加速过程、慢化车辆数和低速车辆慢化行为都会对系统交通流产生一定影响,加速度变化对交通流影响较大,不同速度下的随机慢化行为对交通流的影响不同。     

智能网联车环境下考虑反应时间影响的基本图模型

未来年由一定比例的智能网联车与人工驾驶车辆组成的异质交通流是当前交通流领域研究的前沿和热点。为研究智能网联车与人工驾驶车辆反应时间的差异对异质交通流宏观特性的影响,基于智能驾驶员模型推导出了包含反应时间与智能网联车比例的异质交通流基本图模型。首先,考虑反应时间对驾驶行为的影响,对传统IDM进行了改进;其次,基于改进后的IDM推导出了异质交通流宏观基本图模型,并分析了反应时间与智能网联车比例对异质交通流通行能力的影响。同时,对模型中通行能力的影响因素进行了敏感性分析;最后,借助MATLAB与VISSIM搭建了智能网联环境仿真平台,对本研究提出的模型进行了验证。结果表明:(1)智能网联车比例的增大能提高异质交通流的通行能力,但反应时间对通行能力具有消极影响作用;(2)自由流速度越大,异质交通流的通行能力越大;(3)最小车头间距越大,异质交通流的通行能力越小,且最小车头间距每增加0.2 m,异质交通流的最佳密度减小约0.15 veh/km,对应的最大流量减小约10 veh/h。仿真试验显示不同智能网联车比例下的仿真数据与理论曲线有较高的一致性,从而表明理论模型是正确和有效的。     

高速公路动态交通流的建模与控制策略

从高速公路交通流的宏观、动态特性出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对模型中的参数进行辨识，从而获得了能比较准确地描述了交通流真实行为的模型，然后提出了低密度区的可变速度控制，中密度区的可变限速和入口匝道联合控制及出口匝道分流和入口匝道协高控制模型，并给出了上三个问题的最估解，最后利用计算机模拟了受控和未控交通流，其结果令人满     

基于Logistic曲线的交通流速度-密度关系建模

为了解析交通流速度与密度关系,推导出了一组交通流参数物理意义明确且符合交通流特性的通用Logistic模型.从Logistic模型本质出发,讨论速度变化率的表达形式,结合交通流实际情况修正速度变化率并引入速度上确界概念,建立了一系列Logistic模型;通过改变取值,给出了模型参数变化对Logistic速度-密度曲线的影响,并细致讨论了参数的物理意义及获取方法;最后分别采集区段和断面的全交通状态数据进行模型验证.结果表明:模型3对2组数据的拟合优度分别为0.931 3和0.970 4,该模型能够很好地描述不同状态下的交通流特性.     

基于中观仿真的城市快速路速度诱导控制模型研究

利用中观交通流模型对城市快速路瞬时交通量进行预测,并在此基础上对车辆进行速度诱导控制,建立了以车辆总行程时间为目标函数的诱导优化模型,并利用C++实现了该模型.最后以上海南北高架南段西线为例建立了仿真场景,进行模型的参数标定与校验.通过统计分析与物理特性分析:速度诱导控制后,速度方差与均方差均有显著下降,说明速度诱导控制后,降低了路段上交通流的整体速度差异,提高了交通安全性.     

基于改进型CTM模型的城市快速路交通事件仿真

交通事件是城市快速路拥堵的重要原因,有必要对交通事件发生后的交通流特性进行分析。为更好地适用于城市快速路交通流仿真,引入元胞密度和元胞长度2个参数,改进了传统元胞传输模型(CTM)。在Matlab上建立改进的快速路元胞传输模型,考虑不同交通密度条件下拥堵形成过程和消散机理,选取了交通事件后的交通流特征指标并定量计算。结果表明,改进的CTM模型能较好地对城市快速路交通事件仿真,不同交通密度下的交通事件引起的交通流特征有很大差异。     

基于改进PFV策略的双车道连续元胞自动机模型

根据道路实际情况,提出考虑多车信息的改进PFV策略,并进行参数标定;将跟驰策略和换道规则相结合,建立双车道连续元胞自动机模型,采用周期边界式条件进行模型仿真,比较不同密度下双车道交通流变化情况和车辆换道行为,通过仿真结果的时空图显示车辆换道造成的系统速度延迟,通过比较双车道系统的交通流密度-交通流量、交通流密度-行驶速...     

高速公路交通流密度的主线速度控制设计方法

结合高速公路出入口的实际设置情况、高速公路交通流的运行特点以及高速公路主线速度控制方式的实际需要,对经典高速公路宏观动态交通流模型进行了一定的修正;针对改进后的交通流模型,利用非线性系统控制中的反步设计方法,给出了求解控制率的矩阵方程;并提出了使用模糊控制方法进行主线速度控制的设计思路,为解决交通流模型难以确定、交通流参数难以检测等情况下的交通流密度主线速度控制问题提供了一种新方法。     

基于混杂模糊切换的快速路区域协调控制研究

基于对城市快速路出入口匝道及辅路交叉口的交通流特性分析,利用混杂自动机原理建立了交叉口混杂切换系统模型,并结合出入口匝道的交通流密度来协调交叉口的信号控制.提出了应用模糊逻辑的方法来优化交叉口的相位切换顺序,并用Paramics微观交通仿真软件进行了仿真.结果表明该算法能一定程度上提高车辆的平均速度,是解决城市交通区域拥挤的一种有效方法.     

基于自适应加速度的高速公路合流部交通流合流仿真模型

针对高速公路合流部的合流特性,将高速公路合流部交通流合流分为自由合流和强制合流,根据驾驶员合流行为的心理特性和道路的物理属性,导入自适应加速度的概念,提出基于不等式方程组的高速公路合流模型,并与智能驾驶员模型结合,提出基于高速公路合流部交通流仿真模型。应用JAVA对该模型进行交通仿真,再现了高速公路上合流部典型的局域堆积群交通堵塞和同步态模式交通堵塞的现象。     

环形快速路交通流的改进元胞传输模型建立与仿真

交通流模型一直是交通系统中最基本的研究内容.适当的交通流模型可用于路网交通流预测和信号控制.以北京环形快速路为背景,采用改进的元胞传输模型(modified cell transmission model,MCTM)进行建模.在MCTM模型中,放宽了原始CTM模型均等划分元胞的限制,并采用密度代替车辆数表示元胞状态,对不同元胞连接方式(简单连接、融合、分离)建立了元胞交通流传输关系.与广泛应用的微观仿真软件Paramics进行了仿真对比分析.结果表明,与原始CTM相比MCTM虽然大大减少了计算复杂性,但仍然可以准确地描述环形快速路交通流动态特性,从而为进一步的交通流预测和匝道控制提供模型基础.      

基于车头间距变量的通行能力理论模型

从车头间距构成的理论分析入手,考虑了跟驰时间变量和车速随机分布的特性,建立了跟驰时间模型和车头间距随机项模型,进而建立了改进的车头间距模型,在此基础上建立了改进的通行能力模型,以《HCM2000》中的高速公路临界速度数据作为评定标准标定模型的参数,并计算确定理论通行能力值,该值与《HCM2000》中的通行能力值相差很小,证明该模型能够拟和实际的道路交通流情况,同时分析了最大跟驰时间和速度均方差对通行能力的影响,最后采用城市主干道的调查数据对模型进行了标定和验证,验证结果表明,该模型经过标定后可以拟和城市道路的交通流状况,进一步说明了模型的实用性。     

基于跟驰模型的交通流混沌转化影响因素的仿真研究

为分析交通流混沌转化机理，利用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流时间序列。在一定参数组合情况下，仿真研究了交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距的变化曲线，可以明显地观察到交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程；在此基础上，通过考虑模型参数和仿真参数变化的大量仿真试验，应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流混沌转化的影响因素进行了理论分析。该研究结果有助于进一步理解、解释诸多交通流混沌转化现象，并为短时交通流预测和智能交通控制提供理论依据。     

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。