不同道路条件对城市路段交通流特征的影响研究

以北京市快速路和主干路作为研究对象,基于微波检测器和视频检测器数据,研究城市路段交通流特征的影响因素.论文利用非线性回归的方法确定路段的通行能力和临界速度值,并采用独立样本T检验的方法评估交通设施属性、道路平纵线形、车道数量以及道路出入口4个因素对交通流参数产生的影响.研究结果表明,城市道路受到间断流设施影响、线形复杂化、车道减少以及出入口车流干扰等因素的影响,城市基本路段的自由流速度、通行能力及临界速度均有不同程度的降低.其中间断流设施对交通流特征参数的影响最为明显,间断流设施相对于连续流设施自由流速度减少了39.8%,通行能力折减了64.29%.车道数对自由流速度的影响次之,单向4车道比单向3车道路段自由流速度增加了16.81%,通行能力增加了14.29%.     

基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则

将元胞自动机模型应用于周期性边界条件下的高速公路交通的换道规则模拟,并对不同条件下交通流的平均速度和流量进行仿真.基于驾驶员的性格差异,提出了更灵活的弹性换道规则,并探讨了不同换道规则对交通流流量等参数的影响.在计算机仿真过程中,通过变换交通流密度,得出了与不同换道规则对应的交通流基本图.结果表明:相对于以前的模型,遵循2种新规则的模型均可不同程度地改善道路的通行能力,提高道路资源的利用效能;从安全性角度进行对比分析,可得出较优的换道规则.     

城市高架路下匝道衔接道路通行能力研究

在分析道路衔接的构造特性及交通流特性基础上,采用回归分析技术及可接受间隙理论,综合考虑车辆驶离匝道后汇入地面道路、完成交织运行、顺利进入交叉口的运行过程,从系统的角度构建下匝道衔接道路的通行能力模型.结合实际调查数据,通过与Vissim仿真值进行比较,对模型的正确性进行了验证,结果表明模型是有效的.     

基于RBF神经网络的不利天气道路通行能力计算

不利天气下影响城市道路通行能力的各种因素都具有随机的、非线性,采用常态条件下修正理论通行能力的计算方法是不适合的.文章结合RBF神经网络模型方法能够良好地分析出随机的、非线性的特点,对路网组成单元进行重新划分,选定不利天气下道路通行能力的影响因素,建立了道路通行能力计算的RBF神经网络模型.并依据哈尔滨市暴雨天气下道路的实际情况进行了算例分析,计算的道路通行能力与实测数据最大误差为-1.16%,验证了模型的可行性和有效性.     

基于BP神经网络的城市道路轻型车排放率模型

从不同角度研究城市道路交通流动态微观排放模型是进行交通环境评价的基础.以长春市典型城市道路为研究对象,在捷达Gix瞬时质量排放数据的基础上,利用BP神经网络建立了NOx、HC、CO3种污染物排放率模型,并运用实际道路测量数据对模型进行了验证,得出了一些有益的结论.     

基于安全效应的双车道元胞自动机交通流模型研究

针对车辆行驶中的安全因素,考虑静止车辆和低速车辆,在一维对称双车道元胞自动机模型(STCA)的基础上,建立了一种新的对称双车道元胞自动机模型.给出了计算机数值模拟的新模型流量-密度图,时空斑图以及车道改变率-密度图.模拟结果显示:新模型能模拟在临界密度后出现低速的同步相的情形,较STCA模型模拟的交通流现象更接近现实.     

城市路网交通流元胞自动机模型研究

研究城市路网交通流的动态特性,揭示交通拥堵、环境污染和交通事故的产生原因和规律,能为城市交通问题的解决提供理论依据.元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具,能够再现许多重要的交通流特征.从路段模型、交叉口模型和路网模型3个方面总结和评述了国内外各种典型交通流元胞自动机模型.在现有模型的基础上,通过对车辆起讫点分布、路径选择行为、双向通行多车道路段车辆换道规则、不同控制交叉口的车辆更新规则以及网络拓扑结构等方面进行改进,可以提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性.     

城市道路短期交通流预测VHSSA模型

针对出行者出行时对交通信息预报以及动态路径规划的要求,对路段的历史交通流时间序列数据进行了研究,利用城市路段交通流的周期相似性特征提出了基于纵横序列相似性的短期交通流预测VHSSA模型,该模型克服了以往预测模型只考虑纵向时间序列周期性相似的缺陷,将全时间序列数据进行小波变换后分解为反映基本变化规律的基序列和反映波动变化情况的波动序列,既可只进行基序列预测,也可通过置信区间对波动序列进行修正,再与基序列叠加进行全序列预测.经试例验证,VHSSA模型和基于纵向序列相似性的VSSA模型分别与实测序列的基序列和全序列进行比对,VHSSA模型的预测效果总体优于VSSA模型,误差可满足实际要求.     

城市道路交通流预测系统研究

城市道路交通流实时预测是未来城市智能交通系统的重要支撑,近年来受到较多的关注。文中结合国内城市交通状况,分析了城市道路交通流实时预测系统的系统需求,包括功能需求和性能需求,在此基础上提出了系统的逻辑结构和物理结构。逻辑结构主要包括基础数据层、数据处理计算层以及应用层,提出了物理结构巾的4个核心功能服务器：数据库服务器、计算服务器、GIS服务器和Web应用服务器。提小了系统的主要功能和4个主要功能模块,研究了系统的数据流过程,给出了系统实施的技术方案。经过实施检验,所捉系统结构与技术方案具有良好的可行性。     

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。     

城市道路网络容量、交通规划和交通管理

在分析城市道路交通网络OD结构特征的基础上,提出表达道路网络容量的基本思想和模型,阐明交通网络容量受到交通流特性、网络要素容量等因素的影响,基于不同的考虑方法可以建立不同的网络容量模型。本文进一步分析了路网容量对交通规划与管理的指导作用,交通规划和交通管理对道路系统容量的影响。交通规划着眼于提高整个道路系统的交通承载能力,交通管理着眼于挖掘系统的潜力。运用网络容量对城市交通网络进行诊断,根据不同容量的要求,在交通规划或交通管理方面采取相应的措施,解决城市交通问题。     

多起终点交通流的城市道路网容量计算

以图论中的网络极大流理论为基础,提出了城市道路网容量问题属于多起、终点的网络最大流问题。由于多起、终点网络最大流问题的复杂性,图论中至今没有给出相应的算法。为此,提出从调整O-D需求着手,首先使有缝网变成无缝网的思路,然后给出了理想O-D矩阵和可行理想O-D矩阵的定义。在此基础上,建立了理想条件下城市道路网容量的计算模型,并给出了考虑路网服务水平的城市道路网容量计算思路。     

面向城市道路建设流程的交通优化设计

在城市道路规划、设计、施工、管理等各个阶段进行针对性的交通优化设计,是道路工程项目各个阶段能够得到有效衔接,保障交通规划和道路工程顺利实施的重要环节。该文结合有关城市的成功经验和相关城市道路建设实践情况,阐述了交通优化设计的内涵、必要性、设计流程,提出了推行交通优化设计的建议。     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。     

影响城市道路通行能力因素分析

针对目前城市道路交通状况,对影响其通行能力的道路条件、交通条件、服务水平等因素进行必要的分析,试图找出改善道路通行能力的措施。     

经典交通流模型在城市车路不均衡发展评价中的应用

提出了一种基于经典交通流模型的城市车路不平衡发展所产生影响的分析和评价方法,并以北京市为例,通过Param ics交通流仿真软件计算得出了城市车路发展的不均衡性对于交通状态所产生的影响。所得到的研究结果可作为相关修正系数应用于城市智能交通系统社会综合效益评价中,能够使得评价结果更加客观与准确。