城市四交叉路口交通引导仿真系统

基于城市道路交通的拥挤和阻塞主要表现在若干个交叉路口的事实，提出了以四交叉路口为对象的交通引导仿真系统模型框架，并讨论了实际选取交叉路口应考虑的三个方面的因素。如果把每个交叉路口的车流看作排队事件，不同交叉路口的车流事件会发生冲突。轮询各个交叉路口的车流排队事件，用事件驱动状态转移与专家系统技术相结合的方法来疏解事件冲突，做出调整交通引导的决策。同时给出了仿真系统模型的目标、功能以及交叉口、车道、信号相位、信号周期等系统状态的描述。     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

基于线性模型的高速公路交通事件和干预作用影响下的车流波分析

交通事件的发生导致高速公路正常交通流发生改变,为了促进发生交通事件时车流拥挤或阻塞的消散,减少排队延误,应在事件发生点上游对车流采取一定干预措施.运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速-交通密度线性模型下的车流波波速模型,干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用下的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

透水性沥青路面研究

进入二十一世纪人们对环境的要求越来越高,但是噪声破坏了人们安静的生活环境。随着高速公路和高等级公路的迅速发展,车速提高．流量增加．交通噪声的影响也日趋突出。近年来．国际上研究和发展的一种多孔性沥青路面,具有明显吸收轮胎储面接触噪声的功能。现在这种路面在许多国家作为降低交通噪声改善环境的重要措施而得到广泛应用．通常将这种路面称为低噪声路面,又因其孔隙率较高．有人称之为多孔性路面,而这种多孔性路面能避免路表形成积水、及时将路面水通过孔隙排出,所以又称之为透水性路面。     

道路交通噪声评价及预测新方法

在分析既有环境噪声评价方法的基础上,根据交通噪声非稳态性的特点,提出了交通噪声综合影响指数的概念。基于概率论和交通流理论,考虑到影响道路交通噪声的主要因素是车流量、车型和车流速度等,建立了用交通噪声综合影响指数来评价道路交通噪声的预测理论模型。以某城市道路交通噪声在一天内24h的A声级变化为实例,计算了其交通噪声综合影响指数为79．7dB。计算结果表明,可以用交通噪声综合影响指数合理地评价道路交通噪声污染对人体健康和社会经济发展的影响。     

高速公路交通事件线性模型及车流波分析

高速公路由于交通事件的发生导致正常交通流发生改变,为了消散车流拥挤或阻塞,减少排队延误,应采取一定干预措施。运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综作用下对车流状态的影响,建立了关于车速与交通密度线性模型下的车流波波速模型,这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据。     

城市轨道交通流量对环境噪声的影响

对城市轨道交通噪声的主要声源及声源性质进行了研究。经过理论分析和推导,提出了线声源的处理方法,给出了城市轨道交通噪声声级与车流密度（车流量）的关系表达式及关系曲线。     

城市轨道交通车流量对环境噪声的影响

对城市轨道交通噪声的主要声源及声源性质进行了研究．经过理论分析和推导，提出了线声源的处理方法，给出了城市轨道交通噪声声级与车流密度（车流量）的关系表达式及关系曲线．     

基于神经网络和多信息融合的高速公路交通事件检测算法

高速公路事件检测是事件管理过程的核心和关键,在总结国内基于神经网络事件检测算法的基础上,提出基于LVQ网络模型和信息融合的交通事件检测新算法,将主线检测器得到的信息和收费站处得到的信息进行融合来判断交通事件的发生。将LVQ神经网络作为分类器进行交通事件自动检测,为进一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Boosting算法,进行网络集成。仿真实验表明:该算法具有更高的检测率、更低的误报率,可以明显改善检测效果。     

基于空间比和感知密度的混合自行车交通流模型

针对混合自行车流的异质特性,从空间比和感知密度概念出发,分别对3种混合自行车流状态的密度及流量进行计算,并根据元胞传输模型得出混合自行车流交通波计算公式. 采用昆明市6种不同自行车道宽度的实际调查数据,以停车波和启动波作为验证参数,并与单一车流交通波(LWR)模型计算结果进行对比.结果表明,不同自行车道宽度下本文模型计算精度均高于单一车流交通波(LWR)模型;从MAPE可以看出,本文模型的停车波、启动波计算精度较单一车流交通波(LWR)模型分别提高9.25%、13.64%,表明本文模型能较好地描述混合自行车流运行特征,为进一步揭示混合自行车流交通机理提供新思路.