Model of Relation between Urban Transportation Development and Macroscopic Road Network Operation in Beijing

在对北京城市交通发展水平统计分析的基础上,提出了城市交通发展水平指标选取的原则,从社会发展、交通供给和交通需求3个方面构建了由16个指标组成的城市交通发展水平综合评价指标体系,并提出了基于路网拥堵指数和骨干网高峰小时运行速度的宏观路网运行状态评价指标体系.通过对2003 -2010年北京市实际数据的搜集和指标处理,确定了关系模型的输入指标,利用偏最小二乘方法建立城市交通发展水平与路网运行状态关系模型,并利用现有数据对模型进行验证,验证结果表明:模型精度在10％以内,能较好地满足实际应用需求.关系模型能为北京市未来城市交通发展决策和交通发展战略提供重要支撑.     

路网运行管理系统的数据协同与应用研究

互联网+、大数据、云计算、移动互联和人工智能等新技术的发展及应用,加快了我国交通信息化的发展。本文基于贵州省交通云的路网运行管理系统,研究了路网运行中跨部门、跨行业和跨区域数据的协同与应用,构建了以多源数据采集、数据汇聚共享、数据建模应用为核心的整体策略,重点研究基础指标分析、事件生成和事件评估处理的三级数据建模体系架构,并以路段拥堵模型为例对本文数据协同与应用的实现作了分析。     

中国主要城市交通分析报告——市民躲避拥堵出行建议

作为在智能交通领域具有多年的行业经验和研发功底的互联网企业，高德积攒了海量的历史交通信息数据，通过算法研究和数据模型建立，多维度分析道路拥堵特征和拥堵趋势，以深挖大数据挖掘为手段，总结为每季度发布的《中国主要城市交通分析——市民躲避拥堵出行建议》。创新性开发了以“拥堵延时指数”为基础的数据体系，反映过去拥堵情况、预测未来拥堵趋势，为用户“绿色出行”提供了有效的参考依据，也为交通信息服务个性化和智能化带来了颠覆传统的价值。2014年第二季度报告不仅总结了城市拥堵排名，更详细分析了城市拥堵趋势、道路拥堵排名、重点商圈拥堵情况等数据。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

城市道路交通拥堵预测及持续时间研究

针对城市道路交通拥堵及持续时间辨识问题,提取平均旅行速度、平均旅行时间、平均延迟时间、早晚高峰、星期数等交通拥堵关键影响因素,构建了基于MapReduce的多元对数线性回归交通拥堵预测模型和基于生存分析的交通拥堵持续时间模型,并利用上海快速路段交通数据集进行模型有效性验证。试验结果表明,拥堵预测模型预测值与实际值拟合度在0.96以上,能较好地量化道路交通运行拥堵程度;拥堵持续时间模型可以辨识出拥堵分布和持续时间特征,为制定交通拥堵的控制和疏导策略提供指导性建议。     

交通运行指数的研究与应用综述

为了量化研究交通拥堵的特性,已提出多种不同的交通运行指数(TPI)模型,并在部分城市中得到了应用。分析了现有交通运行指数模型的机理、特征和主要参数。将现有模型分为2类:基于统计的宏观静态运行指数模型和基于实时数据的动态运行指数模型。其中,动态运行指数模型包括基于严重拥堵里程比的指数模型和基于出行时间比的指数模型。以北京市浮动车数据为基础,应用动态运行指数模型测算交通指数,对比分析了2种动态指数模型的一致性、差异性和敏感性。      

北京城市交通发展战略研究

本文综合分析了北京城市交通现状，运用生产力布局的理论对北京城市交通拥堵的原因进行分析，探索了国内外大城市交通发展的最新趋势，根据发展“首都经济”的要求．提出解决北京城市交通拥堵问题，必须采取标本兼治，并提出北京城市交通发展战略研究的有关建议。.     

本期导读

为了量化研究交通拥堵的特性,已提出多种不同的交通运行指数(TPI)模型,并在部分城市中得到了应用。分析了现有交通运行指数模型的机理、特征和主要参数。将现有模型分为2类:基于统计的宏观静态运行指数模型和基于实时数据的动态运行指数模型。其中,动态运行指数模型包括基于严重拥堵里程比的指数模型和基于出行时间比的指数模型。以北京市浮动车数据为基础,应用动态运行指数模型测算交通指数,对比分析了2种动态指数模型的一致性、差异性和敏感性。      

不同路网形态下城市交通拥堵特性分析

为了研究路网形态对城市交通拥堵的影响,对方格网式和环形放射式路网的交通拥堵特征进行了定量分析.利用元胞传输模型模拟方格网式和环形放射式路网的交通流运行状态,分析了2种路网在不同交通需求下的拥堵特征.结果表明:环形放射式路网比方格网式路网更容易产生交通拥堵和拥堵闭环；当路网交通负荷增加时,后者拥堵规模的增长率高于前者；前者最大拥堵规模随交通需求先呈线性增加而后趋于平缓,后者变化趋势整体上呈现“S”形.     

上海市中环路标线调整研究

随着交通压力的不断增大,上海市中环路的交通拥堵日益严重,其原有的标线设计已经不能满足当前交通需求。分析了原标线设计存在的问题,提出了标线调整的整体方案,并在应用于工程实践后,通过道路运行观测数据对调整效果进行了评估。评估结果表明,标线调整后中环路拥堵得到缓解,整体运行效率获得提升。     

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。      

基于VISSIM的城市施工路段堵塞对策研究

以武汉市街道口施工路段为例,利用实地调查交通数据,得出拥堵车辆中小汽车为大多数,并采用交通仿真软件VISSIM模拟不同交通状况下交通流运行情况,在保证施工顺利进行和正常交通秩序的前提下,分析并提出了建造临时桥梁以解决施工路段堵塞的方法.     

基于拥堵时空特征的区域分类与评价方法研究

利用现有监测手段开展区域交通综合整治,科学设置交通分级预警标准是北京市缓堵工作的重要目标。为了直观性评价缓堵工作的治理效果,并及时识别路网运行效率低下的区域,以北京市25个出行热点区域作为研究对象,借助区域交通运行指数,解析热点区域的路网运行拥堵特征。应用系统聚类方法,发现依据区域拥堵特征可将研究区域划分为复合型、双峰型、晚延型3种类型,并对比分析不同类型下的区域路网运行状态。在此基础上,充分考虑拥堵时空特征构建区域拥堵评价模型,确定了包含红色预警、橙色预警、黄色预警的三级预警分级标准,定量化地反映区域路网运行状态在一段时期内的综合性评价。结合应用案例分析,结果表明,复合型区域全天运行状态处于中度拥堵等级的累计时长最高,为373 min。双峰型区域在平峰时段路网拥堵状态恢复较快,日均严重拥堵时长仅有36 min。晚延型区域的早晚高峰路网运行状态差异最大,该类地区的日均早高峰拥堵时长最短,而日均晚高峰拥堵时间却最长。并且,由拥堵评价得分显示,该类型地区在工作日及非工作日期间均易出现预警需求。特别是朝阳北路地区,工作日区域拥堵评价得分仅为74. 8分,已达到橙色预警状态,路网运行压力较大,应在缓堵工作中优先作为重点关注对象。     

基于地图API技术的道路拥堵点交通运行状态分析

以东阳市老城区为例,提出应用地图API技术进行道路拥堵点交通运行状态分析的一般流程。首先,按照一定时间间隔分别截取研究范围的实时路况地图,根据路况颜色和持续时间识别道路拥堵点;其次,将研究范围划分成一定数量的网格,利用地图API技术批量获取各网格中心至拥堵点的预估通行时间,评估当前时刻下拥堵点的可达性;最后,获取堵点周边道路各时段的平均行程速度,评估道路运行状态的时间变化特征。通过地图API进行道路堵点识别和运行状态分析,能够大大减少研究者的前期工作量,为后续研究分析提供相对准确的基础数据。     

论实施拥堵收费政策的必要性——以巴黎、伦敦和斯德哥尔摩的交通政策为例

针对我国大城市是否有必要实施拥堵收费政策这一热点问题,首先分析巴黎、伦敦城市形态对交通供需、拥堵情况、交通政策的决定性影响.根据巴黎、伦敦和斯德哥尔摩的经验,探讨拥堵收费政策是否是缓解交通拥堵的必选之策.分析从规划入手论述了缓解拥堵、发展公共交通和自行车交通等缓解交通拥堵方法的有效性和可行性,就我国大城市交通发展的最优、必选和可选之策提出建议.     

基于视频检测技术的城市交通拥堵判别模型

针对日益严重的道路交通拥挤问题,基于视频检测获得的道路占有率、平均速度、车流量3个交通特征参数,提出适用于城市交通拥堵判别的改进模糊综合判别模型。通过研究交通特征参数与道路拥挤状况的关系,提出拥堵预判别和依据不同拥堵状况采用不同权重集合的方法。通过实际采集的视频数据,对算法进行验证,以证明本文方法的有效性。     

基于数据驱动的城市快速路段拥堵状态辨识及诱导对象选择方法

交通诱导实施效果不佳的主要原因之一是具有差异性出行特征的出行者无法接受单一的诱导方案。针对城市快速路高峰时段拥堵问题, 研究了考虑车辆出行特征差异的交通诱导对象精准识别方法, 以保障诱导方案的实施效果。利用高德路况数据提取拥堵路段, 根据拥堵路段与相邻路段交通状态的相关性提出拥堵源路段识别方法; 利用车牌识别数据提取使用快速路车辆的出行特征, 包括快速路出行强度、地面道路出行强度、快速路出发时刻离散度和快速路路径选择多样性; 采用K-means++算法对车辆出行特征进行聚类, 识别出显著影响道路交通状态的出行者, 并为出行者推荐适合其出行特征的错峰或绕行诱导方案。以苏州快速路为例, 研究发现: 针对拥堵源路段的交通诱导能有效改善拥堵路段的交通状态; 类型3车辆(高频出行且易绕行)占单月工作日早高峰所有使用快速路车辆总数的14%, 却占单日早高峰总交通量的51%, 是重点诱导对象; 通过精准识别, 可推荐诱导车辆数占总车辆数的47%。      

“自动驾驶与车路协同”专刊导语

<正>自动驾驶与车路协同是未来交通运输领域的战略制高点,将引发道路交通组织和运行形态的变革,是解决当前道路交通安全、拥堵和污染等重大问题的有力手段。发达国家均在实施推进自动驾驶与车路协同发展的相关行动计划。"十三五"期间,我国科技部在"新能源汽车"和"综合交通运输与智能交通"领域设立了多个重点研发计划来支持该领域的发展,力图促使我国在自动驾驶与车路协同理论研究、场景构建、装备研     

中心城区与周边组团联系的交通策略和交通模式研究——以兰州市白道坪片区为例

兰州市是典型的多中心组团城市,道路网呈混合式发展,城市道路拥堵特征显著.选取兰州市白道坪片区作为研究案例,针对多中心组团城市的交通拥堵问题进行分析和探讨.结合白道坪片区与中心城区交通联系存在的问题,建立了交通可达性模型,通过PyCharm工具,编写了矢量路网和POI(兴趣点)数据爬取程序,然后利用ArcGIS软件完成了数据计算和可视化.根据交通可达性的分析结果,提出了白道坪片区交通发展策略和优化方案.     

城市快速路交通运行特性及组织原理——以北京市快速路为实例

基于北京市快速路交通流数据,首先介绍了城市快速路交通运行特性,阐述了提升快速路交通运行效果的可能性;其次,讨论了城市快速路交通组织原理,并对相关管理实践进行了反思:一是明确交通拥堵概念和范围,确定快速路交通组织优化的对象;二是强调交通密度是分析拥堵的关键指标,在实践中不应忽视;三是介绍基于交通流理论的快速路交通拥堵的评价方法,并对北京市快速路交通拥堵造成的经济损失进行了粗估.这一方法简单,但直观、易于理解.