交叉口高峰时段右转车辆通行时间可靠性研究

早高峰时段对右转车辆通过十字交叉口的时间进行连续2h的观测,对获得的样本数据采用统计学的方法进行分析,得出样本基本符合正态分布的一般假设,运用检验对这一假设进行检验,得到其符合正态分布的一般规律。基于上述分布规律,通过提出的交叉口的右转通行时间修正系数,对路段行程时间可靠性模型进行改进,得到适用于十字交叉口处右转车的通行时间可靠性评价模型。     

降雨对高速公路小型车行程时间的影响

以高速公路抽样收费数据和小时降雨量为基础数据,对各个时段的小型车行程时间根据降雨类别分类,通过数理统计方法研究不同降雨类别对各个时段的行程时间影响.以均值分析为基础,分析各个时段不同降雨类别的行程时间均值差异性.通过绘制小型车行程时间累计频率分析不同降雨类别下的行程时间累计频率特性差异.利用Kruskal-Wallis非参数检验方法检验不同降雨类别下的各时段行程时间差距的显著性和总体行程时间分布差异性,并对不同类别下的行程时间进行最优分布拟合、正态分布拟合、以及Lognormal拟合.最后依据拟合参数得出行程时间增长系数.     

支持向量机在路段行程时间预测中的应用研究

主要探讨支持向量机理论在路段行程时间预测中的应用。具体的方法是,首先将研究路段根据路段交通状态和车辆检测器设置情况进行分段,然后以前几个时段的各个小路段的交通流量、平均速度和车道占有率和整个路段的行程时间为输入,以下一时段的整个路段的行程时间为输出,选取高斯径向基函数作为核函数,建立了基于支持向量机的路段行程时间预测模型,从而探讨支持向量机在路段行程时间预测中的应用效果。最后,利用交通仿真软件的模拟数据进行验证,并与BP神经网络计算结果比较,计算结果的对比表明本文提出的方法预测效果更好。     

基于道路使用者的城市路网动态行程时间可靠度

为了解决目前对行程时间可靠度的研究几乎都是从道路管理者角度出发的问题,考虑路网随机变化对道路使用者的影响,首先从道路使用者的角度以及行程时间分布的2个维度提出了动态行程时间可靠度的概念,进而分析了其时空变化特性.其次基于日变可靠度并假设行程时间及其规定阈值服从正态分布,根据其概率密度分布函数分析了可靠度影响因素,并提出了行程时间可靠度指标.然后运用该指标推算出了路段和路径行程时间可靠度,计算并分析了路网动态行程时间可靠度.最后在一个测试路网上采用3种方法分别计算了路径行程时间可靠度.结果表明,传统计算方法存在缺陷,而提出的可靠度指标法与Monte Carlo法的结果基本相同,也因此验证了该方法的正确性.     

基于路段的路径行驶时间分布研究

行程时间可靠性是指通过一天中某一时间段的路径行程时间的一致性.这项研究为出行者提供最佳出发时间,使他们在最大可能性下准点到达目的地.本研究基于自动车辆识别技术收集数据,可直接获取道路网络的行驶时间数据,样本数据全面、充足.为了向出行者提供可靠的出行信息,数据的处理和分析可以通过直方图,PDF和CDF来展示行驶时间的分布情况.本研究基于路段行驶时间的分布,计算路径行驶时间的分布.考虑到复杂且难以直接获取路径行驶时间概率密度分布图,本文采用蒙特卡罗模拟方法从路段行驶时间分布产生可信的路径分布,并将模拟结果与检测到的实际数据进行比较,以验证方法的准确性和可靠性.     

基于乘客感知的公交行程时间可靠性研究

对基于乘客感知的公交行程时间可靠性进行定义,运用马尔科夫链的方法预测了公交站点之间路段行程时间,同时对公交站点的延误时间进行了分析与计算,研究乘客在整个出行过程中的行程时间基本分布状况;然后建立模型求解以乘客角度为出发点的公交行程时间可靠性,并通过实例验证了模型的可行性。     

降雨条件下高速公路短时行程时间预测研究

为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型.      

交通流量分配对道路网络结构可靠度的影响

研究和分析了基于行程时间可靠度的交通流量分配对道路网络结构可靠度产生的影响,行程时间采用BPR路阻函数,假定行程时间服从Weibull分布,推导出路段行程时间可靠度同路段饱和度之间的关系式.以路段行程时间可靠度80％,即路段饱和度1.0,为衡量和控制标准,对路段超出控制标准部分的交通流量进行重新分配,利用蒙特卡罗MATLAB计算程序计算出分配前后各路段路面结构可靠度,再利用网络串并联原理分别计算出交通流量分配前和分配后的道路网络结构可靠度.通过实例对比分析交通流量分配前后的道路路段可靠度和路网结构可靠度可知:以行程时间可靠度为分配标准较以畅通可靠度为分配标准更合理;路段拥堵时的交通流量分配虽可以提高相应路段可靠度,但会降低整个路网结构可靠度.     

基于路段变异系数的路径行程时间可靠度评价

为了给出行者提供更准确的候选路径的行程时间可靠度,并克服缺乏完整观测样本的局限,介绍了一种符合对数正态分布假设和基于路段行程时间变异系数的路径行程时间可靠度评价方法,并解析了早到指数和迟到指数这2个符合概率特征的新指标.分别在仿真的城市信号灯路网和乌鲁木齐市内环快速路开展实证研究,验证该方法在城市道路上的路径行程时间可靠度估计的适应性.仿真结果证明,应用乌鲁木齐市少量浮动车数据的估计结果显示该方法简单实用,但是评价结果对各路段之间行程时间方差的差异程度较敏感,该方法易于夸大城市信控道路上的路径行程时间的不确定性.     

考虑收费影响的公路路段行程时间函数研究

研究了道路收费对路段行程时间函数的影响 ,将这种影响分为收费过程对路段行程时间函数的影响和收费额对路段行程时间函数的影响 ,应用排队论和交通流理论推导出计入道路收费影响的新的公路路段行程时间函数模型 ,该模型考虑了三个方面的时间 :收费过程附加的行程时间、收费额转换时间以及道路路段行程时间。新的路段行程时间函数模型克服了传统的路段行程时间函数模型没有考虑道路收费的影响的局限性。