高速公路交通拥挤与智能交通系统

高速公路交通拥挤问题将伴随着高速公路交通量的增长而日趋严重 ,文中着重分析了高速公路上交通拥挤的种类、形成原因以及相应的解决办法 ,分析了高速公路交通管理功能和以智能交通系统技术解决高速公路上交通拥挤的方法。     

高速公路半幅封闭施工区交通特性与交通冲突特性研究

对双向四车道高速公路半幅封闭施工区的交通特性和交通冲突特性开展研究.以交通流参数调查和交通冲突调查为基础,应用统计分析方法,研究了施工区上游过渡段车辆的排队特征,标定了描述车头时距分布的爱尔朗模型;分析了施工区各组成区段的速度分布特征,确定了基于统计分布原理的各区段限速范围;总结了施工区交通冲突的种类,给出了基于距离碰撞时间的追尾冲突严重程度判别方法,建立了基于负二项分布的追尾冲突预测模型.最后,应用VISSIM软件开展了施工区交通仿真试验.结果表明:基于车辆排队特征所确定的施工区上游过渡段合理长度应在45～70m之间;施工区各区段的限速值应根据交通量设定;在相同交通量水平下当限速值高于50km·h-1时,交通冲突数量会随着限速值提高而显著增加.     

基于仿真的多车道高速公路交通冲突分析

为了预防多车道高速公路的交通事故,分别以客货混行整体式、客货分离整体式、主辅分离式3种多车道断面形式的交通冲突为研究对象,建立VISSIM交通仿真模型,利用SSAM软件获取交通冲突数据,并对冲突的形式、数量、位置进行分析。结果表明:客货混行整体式下的交通冲突最多,主要分布在最内侧、最外侧车道和减速车道上游100m范围;客货分离整体式下的交通冲突主要分布在货车道和立交出入口附近;主辅分离式下的交通冲突主要分布在辅路和车道转换处。     

双向八车道高速公路合流区交通特性与交通冲突特性研究

车辆合流行为是干扰高速公路主线交通运行的主要原因。文中以交通流参数调查为基础,应用统计分析方法,对高速公路合流区的交通量及组成、车速和车头时距进行分析,提出了基于后侵入时间(PET)的冲突严重性判别方法,建立了基于负二项分布的交通冲突预测模型,并结合交通冲突数和冲突率对合流区的安全性进行分析。结果表明,合流区各车道的车头时距与爱尔朗分布拟合较好,外侧2条车道的车速服从正态分布;严重冲突、一般冲突和轻微冲突对应的PET阈值分别为1.23、2.50和4.44s;合流区交通冲突的发生与交通量、大型车比例、速度差及车道位置等显著相关;根据安全水平可将合流区划分为安全、危险及两者之间3组。     

基于仿真冲突的高速公路交通事件限速值研究

利用微观交通仿真软件Vissim和SSAM交通冲突分析模型,结合某一双向4车道高速公路,建立了交通事件下的高速公路仿真模型。分析了事件下的交通冲突特性,采用交通冲突数、交通冲突时间、平均排队长度等指标,研究了事件下不同限速方案对交通运行的影响,得到了事件下的优化限速值。     

视频交通事件检测系统在京秦高速公路中的应用

实时视频交通事件检测系统作为全程监控系统建设项目的重要组成部分,实现了交通事件的快速、准确检测以及及时有效的处理。文中对京秦高速公路视频交通事件检测系统的构成、功能及应用状况进行了分析,针对应用中存在的问题提出了改进建议。     

基于粗模糊神经网络的高速公路路段交通事件识别

高精度、快速的高速公路路段交通事件自动识别将为合理诱导交通流,提高事故救援反应速度提供基础技术支持。设计了一个基于粗模糊神经网络的事故识别算法,用于高速公路路段交通事件识别。首先,利用粗糙集的数据约简技术提取精简的规则,得到系统的原始输入输出数据集。然后,建立交通突发事件识别的模糊神经网络系统,以交通流特征数据及其识别结果作为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定,直到误差在控制范围之内。最后,利用VISSIM软件进行系统仿真检测,检测结果表明系统具有良好的应用性能。     

我国高速公路交通事件智能管理系统框架研究

高速公路交通事件是影响其安全运行的主要因素。通过对我国高速公路实时交通数据的分析,完成对交通事件发生成因和机理的研究。同时从系统的需求分析、系统设计及功能分析方面展开研究,研究建立城市交通事件智能管理系统的理论基础和框架结构。     

基于全车牌识别数据的高速公路交通拥挤识别

针对目前高速公路交通拥挤尚无统一的识别标准的状况,基于河南省高速公路全车牌识别数据研究,提出在路网实际混合交通流状态下高速公路交通拥挤识别标准,并给出了不同设计速度高速公路交通非常畅通、畅通、轻度拥挤、中度拥挤、严重拥挤对应的平均行程速度阈值,用于快速识别交通拥挤地点、拥挤类型、拥挤持续时间等信息,为高速公路管理决策提供依据。     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

高速公路交通监控系统设计的几个问题

本文论述高速公路交通监控系统的基本构成和功能及设计的标准，原则等有关问题。     

浅谈高速公路交通机电工程

文章简要介绍了实施高速公路交通机电工程的必要性及高速公路交通机电工程的发展状况，构成和功能。     

一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测算法

提出一种基于ART2伸经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器。观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型。还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。     

高速公路交通管理系统的应用研究

高速公路交通管理系统可路网运行状况,提高道路的有效利用率和交通流量,缓解道路的交通拥挤程度、减少交通事故的发生率、保护环境等。本文对高速公路运营管理需求进行系统的分析,在此基础上,详细描述高速公路交通管理系统的结构、流程及其应用。