基于噪声和振动的快速路交通事件检测方法

对交通噪声和路面振动信号进行频谱分析，研究交通噪声和路面振动随交通量、车流密度、车流速度、路面材料和路况变化的频谱特征．采用信息融合技术融合交通噪声信息和路面振动信息，提取表征交通状况和交通事件的特征量；融合道路同侧相邻传感器的信息，判断交通事件的发生位置．     

交通事件检测算法研究进展

自动事件检测系统利用检测算法来分析交通数据和快速检测事件的发生，以便于尽量减少事件所造成的不利影响．自20世纪60年代以来。人们开发了各种各样的公路交通事件检测算法，如：基于交通流理论、模式识别、统计理论和近年来发展起来的人工智能与模糊逻辑的检测算法等．文中总结评述了现有的各类算法。指出了改善算法性能的研究方向．     

基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法研究

基于支持向量机在解决分类问题的优势，本文提出基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法。首先把交通事件是否发生看成是一个特殊的分类问题，选取V-支持向量分类机和核函数，根据以往的交通事件是否发生的检测数据，即分别在发生交通事件和不发生交通事件两种情况下的上下游车道占有率，计算出其当前时段的上下游车道占有率的绝对差、相对差，以及下游前两时段与当前时段车道占有率的相对差，以此作为V-支持向量分类机的输入，对其进行训练，然后输入现阶段检测到的相应车道占有率统计结果，利用训练完成的V-支持向量分类机来判别是否发生交通事件。最后，本文以微观交通模拟的数据验证模型的效果。     

交通波理论在交通瓶颈处的应用分析

根据交通瓶颈处的交通流特性,利用交通波理论建立交通瓶颈处的交通流模型,并对其交通波动进行理论分析,有助于为交通瓶颈处的交通管理控制提供合理化建议。     

交通波理论在交通瓶颈处的应用分析

根据交通瓶颈处的交通流特性,利用交通波理论建立交通瓶颈处的交通流模型,并对其交通波动进行理论分析,有助于为交通瓶颈处的交通管理控制提供合理化建议.     

校园特殊交通事件交通管理研究

特殊交通事件包括各种突发事件和非突发的重大的、需要占用道路资源的的事件,当其发生时必将影响其道路交通条件。由于校园的特殊性质,校园特殊交通事件对于校园的影响更加大。针对于校园特殊事件的性质及分类,分别对其提出相应的管理措施及建议。     

基于分类数据样本的交通事件检测

针对当前智能交通方向研究的热点—交通事件检测算法不能达到很好的检测效果提出了将交通数据分成3类,分别是入口处数据、出口处数据和直行路段数据。在进行检测时根据需要检测数据的位置调用相对应的数据库,从而避免了交叉路口数据与直行路段数据之间的干扰,从而提高了事件检测率和降低了事件误报率,而检测时间并没有明显变动。应用朴素贝叶斯算法验证了这种方法是有效的。     

交通拥挤状态模糊识别方法的设计与应用

交通状态是交通控制、交通诱导等管理措施的基础．在分析交通流运行特性的基础上,提出了交通流状态的拥挤和消散变化过程,并得出交通量和占有率对交通状态变化的敏感特性．建立了以交通量和占有率为输入量的交通状态模糊识别方法,并利用某路段环形线圈检测器的实测数据进行了仿真实验,实验的识别结果与实际交通状态相当吻合,可见该方法具有良好的实用性．     

交通事件检测系统在高速公路中的应用

介绍了新一代智能交通信息管理系统,它融合了车辆跟踪检测技术、虚拟线圈技术,极大地满足了高速公路运营管理部门对实时交通事件的监控管理需求.     

考虑交通事件影响的动态交通信号控制策略

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率; 采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台, 提出了交叉口流量传输优化模型, 分析了双排队模型中交叉口内交通流运行的状态; 假定用户依据瞬时用户最优原则选择路径, 提出了考虑信号控制惩罚时间的瞬时用户最优约束; 以系统总行程时间、有无交通事件影响的行程时间为评价指标, 研究了低、中、高3级不同交通需求下的信号控制效果。试验结果表明: 在低、中级交通需求下延误最小自适应控制策略的系统总行程时间最小, 比通行能力最大自适应控制在无交通事件影响下总行程时间分别降低0.45%和0.18%, 在有交通事件影响下总行程时间分别降低5.95%和2.52%;在高级交通需求下, 通行能力最大自适应控制总行程时间最小, 对比延误最小自适应控制, 在有、无交通事件影响下系统总行程时间分别降低5.46%、5.31%;对比有无交通事件影响下系统总行程时间变化幅度, 固定式信号控制在不同交通需求下均表现出最高的稳定性; 在低、中级交通需求下, 延误最小自适应控制策略较通行能力最大自适应信号控制策略更稳定, 在高级交通需求下, 两者的稳定性无显著差异。可见, 当交通需求较大时, 应提升交叉口通行能力, 当交通需求较小时, 应降低车辆延误。      

基于GIS的高速公路交通事件信息管理系统设计及应用

从高速公路交通事件信息管理系统的构成人手,逐步从系统功能、软件模块结构到实现方法的选择进行了研究;并介绍了交通事件信息管理系统设计的开发与实施的方法。在分析地理信息系统软件应用的基础上,开发了交通事件信息管理系统应用平台,并通过了方案实施,证明了系统的可行性,且具有实际应用价值。     

高速公路自动事件检测算法

高速公路事件检测是事件管理中十分重要的1个环节.自动检侧因其成本低、不受天气 限制且检测率高而在事件检侧方法中备受关注. 其中自动检测系统的关键部分是事件检测算 法. 在分析比较各种检测算法的原理和特点及其优缺点的基础上,提出更为有效的事件检测方 法.     

城市信号主干道网络交通事件检测

本文论述了用向量机（SVM）技术检测城市主干道交通事件的发展应用。用来自固定检测器和浮动车的数据作为输入向量,经过以下五个步骤完成事件检测：采用ARFIMA模型处理交通输入数据,用SVM训练原始数据,运用模糊逻辑训SVM样本,融合从固定检测器和浮动车获取的数据,推断路段及路网状态。     

交通事件影响下的路径行程时间变化分析

为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍.      

高速公路交通事件发生概率的短期预测

通过分析由两个相邻的交通检测器观检测得到的实时交通流数据,建立一个可以估计交通事件发生概率的模型。该模型表明,交通事件发生的概率与稳定交通流中上游交通流密度所占的比例和上游、下游交通流的速度差这两个因素具有较大的相关性。该模型只需要利用基本的交通数据便可估算交通事件的发生概率,在高速公路的管理中有较大的应用价值。     

交通事件小波分解与支持向量机声频识别方法

分析了现有交通事件自动检测和识别方法,提出了应用小波分解与支持向量机相结合的交通事件声频识别方法。将车辆行驶的声音信号进行小波分解,以不同频段的重构信号能量作为特征向量,对由多个支持向量机构成的交通事件分类器进行训练,并对正常行驶、刹车和碰撞事件的声音信号进行识别。试验结果表明:利用车辆声音信号能够正确识别不同的交通事件,识别准确率达95%,识别方法可行。     

基于元胞传输模型的交通事件消散建模

介绍了元胞传输模型(CTM)的基本原理,并建立了交通事件消散时间的元胞传输模型。分析了上海市城市某段快速路交通事件发生位置处拥挤波的产生与消散,并对此问题用元胞传输模型建模并进行仿真计算。仿真结果表明,事件发生的上游形成拥挤区并慢慢向上游传递;事件清除后,拥挤波的消散较慢并会蔓延较长的距离,其消散也需要较长的时间。因此,有效的交通管理对缓解交通拥堵,减少交通延误有着重要的意义。     

高速公路事件自动检测算法综述

对智能交通系统(ITS)的重要组成部分交通事件自动检测(AID)技术进行了综述。通过分析日益严重的交通拥挤问题及其对社会经济产生的负面影响，提出了AID研究的必要性。介绍了高速公路AID算法的分类与性能评估指标，重点阐述了各种算法的原理并对其进行了性能的比较分析，针对存任的问题和高速公路交通事件管理的实际需要，指出了未来AID研究的重点。     

浅谈高等级公路监控系统的构成与类型

高等级公路监控系统主要功能是高速公路交通监视和控制系统，从广义来讲也称高等级公路交通管理系统。高等级公路监控系统具备以下功能，信息采集功能，即实时地采集变化着的道路交通状态，包括交通信息、气象信息及交通异常事件信息等；信息分析处理功能，包括对交通运行状态正常与否的     

交通事件影响分析传递函数—噪声模型

着重探讨了干预型交通事件影响分析传递函数-噪声模型的一般形式，及其识别、标定与检验的方法，并应用该模型对高速公路隧道内交通事件的交通量的影响进行了分析。