融合多源数据与元胞传输模型的高速公路交通状态估计方法

针对高速公路管控和决策应对交通状态进行准确、可靠和精细化估计的需求,本文提出了一种基于多源数据+元胞传输模型（Multi-Source Data Cell Transmission Model,MD-CTM）的交通状态估计方法。该方法针对传统CTM模型要求元胞长度必须一致的局限性,提出了一种元胞长度划分的优化方法,能够灵活调整元胞长度和数量。同时,应用卡尔曼滤波技术,将ETC门架流量、稀疏视频检测器流量和样本车辆平均速度数据融合,并与CTM模型相结合,实现高速公路元胞级交通状态估计。为了验证本文提出方法的有效性和准确性,我们利用VISSIM软件构建了长度5 km的高速公路仿真场景。仿真案例结果表明,本文提出的MD-CTM模型能够较为准确地反映不同流量需求下交通流状态的时空演化特征,且相较于CTM模型,其元胞密度估计精度提高12.59%～36.26%。此外,本文选取了成都市绕城高速路段实际场景,对模型的运行效果进行了展示。     

基于高速公路收费数据的交通量调查

为了准确高效统计高速公路的交通量,分析交通量观测、公路收费的车型分类标准,提出基于收费数据的车型数据转换方法,利用收费数据计算断面交通量,对单线路进行逻辑求和,为路网进行平衡配流,为实现高速公路交通调查提供便捷而较为准确的方法。     

基于生成对抗网络的交通流参数实时估计模型

为有效调控道路网时空资源,需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数,应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络,提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型,即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分,生成器利用门控卷积神经网络捕捉交通流的动态空间特征,使用基于注意力机制的长短期记忆神经网络分析交通流的动态时间特征;采用门控卷积神经网络与长短期记忆神经网络构建判别器;通过对抗方式训练生成对抗网络的生成器与判别器,实时获得交通流参数估计值。使用中国山东省淄博市12个卡口设备和美国加州洛杉矶市23个线圈检测器获得的交通流量数据,验证TSTGAN模型的可靠性。结果表明,TSTGAN模型引入的时空模块能有效提取交通流的时空特征,所得均方根误差和平均绝对误差比现有模型分别降低2.12%~42.41%和1.66%~40.49%,证明所提TSTGAN模型可以提高交通流参数的估计精度。     

高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响,并提出合理车道配置方案,依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据,建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型,开发收费广场交通运行微观仿真平台.分别针对平、高峰时段,以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案,综合评价不同方案下收费广场通行效率.与实测结果的对...     

高速公路联网收费大数据架构及关键技术应用

为充分挖掘高速公路联网收费数据的应用价值,对高速公路大数据架构及其关键技术应用开展研究。基于高速公路联网收费数据特征及业务特征,系统性构建了基于云边端协同的高速公路大数据平台总体架构,支撑数据的汇聚处理与分析应用,并研究实现了云边端服务资源的协同调度、多源全量实时数据的采集处理、基于三次数据融合的数据接入与治理、基于复杂图像特征识别的数据分析等关键技术。将以上成果在联网收费与运营管理、车辆识别与行为分析、交通运行监测分析等业务场景下进行应用实践,对于提升高速公路精准计费、运行监测、运营调度、科学决策和公众服务等能力具有积极作用。     

多变量聚类分析的高速公路交通流状态实时评估

针对交通状态单变量判断传统方法的不足,本文建立了基于多变量聚类分析的高速公路交通流状态实时评估方法.结合实际交通流数据,利用模糊聚类、K均值聚类等算法对速度、流量等向量进行聚类分析,给出适合当前高速公路特点的交通状况划分方法和关键参数.本文方法能够实时、准确、全面地反映交通流的运行情况,为制定高效的交通管理控制方案及合理的出行方案提供数据基础.     

基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类

高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择 何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估 指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标根据 数据集稀疏程度自适应调整邻域置信区间来度量簇结构的分散度和分离度;度量密度使 得IBCS 具有面向数据集的算法选择能力;度量簇大小避免簇划分过于悬殊的问题.UCI 数据集上多种候选算法评估比较实验验证了该指标灵活有效,能获得准确簇数并合理划 分.最后,基于IBCS 评估的西宝高速公路收费数据聚类结果表明,采用K-means 算法,簇 数为5时聚类模式最佳.     

基于蒙特卡罗模拟的交通状态辨识

提出了一种基于蒙特卡罗模拟的利用交通流参数实现交通状态辨识的方法.采 用 FANNY 算法实现了四种交通状态的聚类分析;利用蒙特卡罗模拟方法建立了 SVC 交 通状态辨识模型;分别构建了固定窗口模型和滑动窗口模型对交通状态进行辨识并综合 评价.分析结果表明：该方法能够对实时交通流参数进行准确辨识,尤其是构建的滑动窗 口模型,对交通状态辨识平均精度、召回率和 F 度量分别为 97.98%、94.64%和 96.21%.本方 法可为分析高速公路交通状态演化规律和发展趋势,建立预测预警、应急处置和信息发 布等应急运行机制提供科学方法和数据支撑.     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

上海市高速公路对集卡实施弹性收费政策的交通影响后评估

上海市高速公路对集卡实施弹性收费政策后,集装箱公路运输的格局产生了较大的变化.通过公路网集卡流量的调查和分析,本文从交通运行状况、集装箱公路运输成本和高速公路效益等三个方面对弹性收费政策实施后的集装箱公路运输状况进行了交通影响后评估,同时为高速公路弹性收费政策的进一步调整和实施提供了数据支撑.     

一种路网交通流参数的融合预测方法

提出了数据驱动与中观交通仿真融合的交通流预测框架.该框架将数据驱动 方法在路网局部断面和路段的高精度预测能力与中观交通仿真的路网范围预测能力结 合起来,通过可信度高的路网局部断面和路段预测值,在线修正中观交通仿真模型的参 数,使得中观交通仿真模型能够逼近、反映交通流运动趋势,提高路网范围交通状态预测 精度.通过结合路段旅行时间预测与中观交通仿真的实例分析证明,断面和路段预测和中 观交通仿真结合发挥了两者各自的优势,预测结果优于单一的中观交通仿真方法.     

考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流,缓解高速公路交通拥堵现象,本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型.首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵,并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度;然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征,随后输出预测结果;最后,将某高速公路交通流数据...     

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雾天环境下驾驶员会表现出和正常天气不同的驾驶行为,给行车安全带来威胁.为保证交通安全,交通管理部门在浓雾环境下关闭高速公路,给人们出行带来不便.分析浓雾环境下基于传统目视和基于车车通信的驾驶行为,建立了交通流元胞自动机模型.模拟结果表明:车车通信能够有效减少车辆分布的\"局部聚集效应\",从而大大降低交通事故率;当车辆密度较小时,交通事故率的降低效应尤其明显.本文的研究为高速公路在浓雾环境下采用车车通信技术实现车辆连续放行提供参考.     

基于仿真的公路路网服务水平评价方法

现行的公路服务水平评价,分别针对基本路段、交叉口、交织段进行评价,而路网的服务水平评价缺乏一致的标准和实用的方法.本文着眼于系统,对组成路网的各要素(基本路段、交叉口、交织段、匝道等)均采用速度和饱和度(v/c)作为评价指标,基于交通仿真提出了公路路网服务水平评价的方法,并结合交通仿真软件TSIS给出了服务水平评价的实例,算例显示采用统一的评价方法对路网服务水平进行定量评价是可行的,该方法原理简单,实用性强.     

基于仿真的公路路网服务水平评价方法

现行的公路服务水平评价,分别针对基本路段、交叉口、交织段进行评价,而路网的服务水平评价缺乏一致的标准和实用的方法.本文着眼于系统,对组成路网的各要素(基本路段、交叉口、交织段、匝道等)均采用速度和饱和度(v/c)作为评价指标,基于交通仿真提出了公路路网服务水平评价的方法,并结合交通仿真软件TSIS给出了服务水平评价的实例,算例显示采用统一的评价方法对路网服务水平进行定量评价是可行的,该方法原理简单,实用性强.     

高速公路作业区宏观动力学交通流模拟

在分析高速公路作业区汇合交通特性的基础上,提出了一个高速公路作业区的宏观动力学交通流模型及模型的离散格式,并用此模型做了汇合交通流的数值模型.数值模拟结果表明,模型可基本反映交通流的物理特性,在描述不均匀密度在车流中的传递,车道数目变化对交通流的影响方面,有一定的优势.     

基于演化博弈的高速公路共谋逃费行为分析

高速公路联网收费的实现使车辆单次收费里程增长,逃费者在节省更高额过路费的诱惑下,增加了对现有联网收费系统的作弊动机.本文以减少公路运营企业因逃费造成的经济损失为目标,利用演化博弈的方法,将监管者(收费稽查员)看成博弈的一方,被监管者（司机和收费站员工）看成博弈的另一方,探讨收费稽查员监管、司机与收费站员工共谋逃费的问题,得到了稽查员选择不监管策略及司机与收费站员工选择共谋逃费策略时的复制动态方程,分析了在司机逃费罚款的机会成本等因素影响下双方的行为演化和演化稳定策略.结果表明,增强对监管者的监管和处罚力度、增加司机逃费成本、降低司机逃费少缴金额的可能性是遏制共谋逃费现象的有效途径.     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.