基于尖点突变理论的高速公路交通流状态判别方法

为准确掌握高速公路交通流的运行状态及变化规律,给驾驶人和高速公路管理者提供科学决策依据,通过分析传统交通流计算模型存在的不足,对现有高速公路交通流状态划分方法和基于尖点突变理论的交通流模型进行改进,并引入混沌状态和突变区间的概念,同时添加大车混入率作为改进后的模型参数,得出不同大车混入率下混沌流状态、自由流状态和非自由流状态下的判别标准。以八车道高速公路标准路段为例,借助VISSIM交通仿真软件模拟车流的实时运行状态及变化过程,计算获得仿真情形下不同交通流状态的判别标准和方法。通过对典型高速公路代表性路段实测数据的统计分析,验证了判别标准和方法的合理性与可行性。研究结果表明:交通流在自由流和非自由流状态之间转变时,存在着一种短暂的突变,呈现出一种混沌流的状态;大车混入率对行车速度和时间占有率影响明显,可以对应获得混沌流、自由流和非自由流状态的判别标准;将仿真所获得的交通流状态界定标准与中、美高速公路服务水平划分标准进行对比,自由流状态处于二级或C级及以上服务水平,而且对自由流服务水平的标准要求更高。该方法对于高速公路运营管理、养护路段划分、安全性评价等具有科学、便捷、实用、可行的实际意义。     

二分K-FCM结合算法在交通运行状态判别中的应用

正确判别交通运行状态是交通运营管理的理论依据。以高速公路交通状态判别为研究对象,综合考虑交通流三参数(流量、速度、占有率)的基础上,应用模糊C均值(FCM)与二分K均值结合算法对交通运行状态进行判别。首先,对交通数据集分布特征及交通运行状态特征进行分析,确定以V05~V85为最小欧氏距离判别的数据范围。其次,为解决算法收敛较慢及任意初始化质心对聚类结果的不良影响,对传统模糊C均值聚类算法进行了改进,将运行二分K均值算法的聚类结果矩阵作为FCM的初始聚类中心。经检验,改进的FCM可以有效减少算法迭代次数,得到的目标路段交通状态判别矩阵能较精准地划分高速公路不同的交通状态。     

高速公路施工区自动车辆行驶轨迹优化方法

为改善高速公路施工区路段车辆运行状态,建立了一种集合优化换道比例和可变跟车时距的换道控制策略.通过引入交通运行效率和冲突风险目标函数并进行在线求解,从而对施工区车辆行驶轨迹进行优化,提高了车辆的平顺性.在网联自动车环境下,以施工区上游路段车辆平均速度为目标函数,借助遗传算法遍历交通流状态集合,求解换道比例,以此调整施工区上游车辆分布.以施工区汇入路段车辆交通效率和冲突风险为可变跟车时距模型的目标函数,调用CPLEX/Matlab求解器得到汇入路段可变跟车时距.为了在线计算和可视化建立了Matlab/Vissim_COM的仿真平台,通过Matlab编程技术以单步仿真的方式提取Vissim车辆信息,将CPLEX求解器和Vissim的封装环境以函数调用的方式与遗传算法结合,对车辆信息进行优化计算和参数反馈.在总仿真次数达到400次时,模型控制得到最优.结果表明,与未实施控制相比,在最优控制中,当仿真时长达到800 s时,每条车道交通量输入达到700 veh/h,优化效果较为明显,即全局车辆在汇入路段"曝光"次数减少,车辆行驶轨迹变的"平滑",全局运行速度提高了48%,速度标准差的变化幅度降低,全局车辆的速度离散性得到改善,以后侵入时间表征冲突风险,冲突次数降低了39%,高速公路施工区车辆运行状态得到了改善.      

高速公路改扩建左侧硬路肩设置影响因素探讨

为明确现阶段中国高速公路改扩建为超多车道后左侧硬路肩是否设置问题,以广深高速公路为例,利用广深高速公路全线现状交通量、交通事故等数据,从统计学角度对比分析六车道及未设左侧硬路肩十车道路段在实际运营过程中呈现的事故特征及交通特性差异,确定交织程度、货车比例、超车道事故率等影响左侧硬路肩设置的因素及其阈值,得到结论如下:针对分析路段,平均每公里交织程度高于0.12,货车比例大于0.15和现状超车道事故率大于0.40的多车道路段,在条件允许的情况下,建议设置左侧硬路肩。     

基于交通仿真技术的交通流监测设备布设间距研究

交通流监测设备是指能够采集断面交通量、车速、占有率等交通参数的信息采集设备,是公路网运行状态监测体系建设的重要内容和基础。合理确定交通流监测设备布设间距,使其既能满足公路交通运行状态判别、公路交通应急管理等应用需求,同时又能最大限度地节约建设资金,意义重大。在总结分析交通流监测设备布设实践及研究现状的基础上,提出"依托交通仿真技术和公路交通运行状态判别模型,对不同布设间距条件下的交通异常状态检测过程进行仿真实验,输出交通异常状态平均检测时间作为评价指标"的研究思路,并就交通仿真平台比选、交通运行状态判别模型以及仿真条件设置等3个关键问题进行了论述。最后,通过对高速公路、一级公路和二级公路基本路段上,12种交通流监测设备布设间距条件进行仿真模拟,形成3种技术等级道路上设备布设间距与平均检测时间的对照表,为公路交通管理部门进行交通流监测设备布设提供决策参考。     

基于贝叶斯时空建模的高速公路事故黑点判别

为了识别高速公路事故黑点,基于历史交通事故数据,建立贝叶斯时空交互模型,估计高速公路路段事故率和超常事故率.根据其后验期望序号对路段安全性进行排序,将排序靠前的一定比例路段判定为事故黑点.利用该方法对广东开阳高速公路进行事故黑点判别,并与基于贝叶斯层级泊松模型的黑点判别结果进行对比.结果表明,时空交互模型和层级泊松模型的事故路段排序结果存在显著差异.以事故率为安全评价指标时,2个方法判别的事故黑点中有73%相同;以超常事故率为安全评价指标时,2个方法判别的事故黑点中仅有20%相同.这与类似研究的结论一致,体现了解析时空关联和交互对事故黑点判别的重要性.另外,还对比了基于评价指标后验期望序号和后验均值的事故路段排序序号.结果显示二者的一致性较高.      

基于Vissim的3相交通流理论应用

交通流状态演变机理的研究是交通流理论中重要的一部分.以不同交通负荷下的城市快速路路段来研究城市快速路路段交通流状态演变的机理.由于无法进行大规模交通调查,所以利用Vissim仿真软件,仿真不同交通流量下路段交通流特性的变化情况.统计分析仿真数据,研究了不同交通状态下交通流的特性,并对各个交通状态转变的阈值作了界定,标定了每一种交通状态的密度取值范围.结果表明,在不同的交通负荷下交通流呈现不同的状态,路段上的交通流状态呈现为自由流相、同步流相和宽幅运动阻塞流相3种状态.      

基于BP神经网络的道路交通状态判别方法研究

根据交通流复杂性的特点,提出了基于BP神经网络的交通状态判别方法。并以高速公路隧道为例,通过Matlab软件编程实现模拟仿真,最后通过对神经网络的输出结果与决策阈值相比较,确定其所反映的交通状态。仿真结果表明,该算法可用于实时交通状态判别,并具有很高的精度和较好的收敛度。     

重型货车长下坡行驶制动器温升模型的研究

针对重型货车长下坡路段行驶安全性问题,对制动器温升模型进行研究。将重型货车坡道行驶制动器温度变化过程分解为制动器升温和降温两个过程分别建模。基于升温和降温模型建立了重型货车长下坡路段行驶制动器温升模型。最后在京昆高速公路上进行了长下坡制动器温升试验,以验证模型的准确性。结果表明:所建立的重型货车长下坡路段行驶制动器温升预测模型的仿真结果与试验数据最大相对误差为7.74%,说明该模型是准确、可行的。     

长大隧道路段交通流车流模式构建

针对高速公路长大隧道路段的特殊交通环境,通过对西汉高速公路隧道特性调查,分析高速公路长大隧道路段车速的分布状况,以此将高速公路长大隧道路段划分成4个区段,在此基础上,探讨了高速公路长大隧道随着车速变化所引起的交通流变化特性,并建立高速公路长大隧道四区段车流运行状态模型.