路网中关键路段识别的理论方法研究

从静态相关性和动态传播性2个角度,以相邻路段服务水平等级相关系数及拥挤传播的范围、持续时间的长度为判断指标定义关键路段。从北京市环路的基本交通流数据着手,寻找影响环路交通运行状态的重要路段。关键路段的识别为交通诱导、交通控制、交通优化提供了重要的决策支持。     

基于 FCD 的城市路网常发性拥堵路段识别方法研究

常发性拥堵严重影响了城市路网运行效率,准确识别常发性拥堵是交通部门解决交通拥堵问题的重要任务。研究选取浮动车数据作为基础,确定了数据分析的时间粒度,从常发性拥堵的时空特性角度出发,建立拥堵阈值、时段拥堵时长比和常发频度3级判别指标,并运用 GIS 技术,结合指标体系设计了常发性拥堵时空分布的筛选平台。以北京为例,针对早高峰常发性拥堵路段进行识别。通过对识别结果的分析和相关数据对比,成果可反映常发拥堵的特征,以及北京近年来的缓堵工作效果。     

基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法

为了更加准确地识别路网中的瓶颈路段,并向路网规划与交通管理提供决策支持,确定了路网瓶颈路段识别的主要影响因子,利用粗糙集方法将通行能力、路网拓扑结构、安全性、常发性拥挤频率与交通流时间均衡系数设为瓶颈路段识别的条件属性.提出了基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法,通过规则提取以识别路网瓶颈路段.通过一个示例路网,验证了路网瓶颈路段识别方法的有效性.该方法也为交通管理者提供了一种实用的路网瓶颈知识获取方法.     

基于路网有效通行效率的路段重要度评价方法

现多数学者以社会指标、出行需求等为基础建立了交通单元的重要度评价方法,这类方法大多未以交通网络结构为评价根本。实际上,当交通事故发生时,某一路段通行能力一般不是全部失效,而是部分失效。文中以此为基础,通过计算任意路段通行能力部分失效对整个网络通行效率的影响程度,判定该路段在该交通网络中的重要度。通过实例分析,不同路段通行能力下降时,网络通行平均有效效率下降不一致,普通路段交通拥堵时交通网络具有鲁棒性,但关键路段通行能力下降会使得交通网络平均有效通行效率下降明显。     

基于射频识别的路段平均车速算法

射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术,俗称电子标签,是一种非接触式的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,整个过程无需人工干预,并不受恶劣环境的影响。最近几年,RFID技术已经在物流、商业零售、资产管理和身份识别等领域得到广泛的应用,本文提出一种基于RFID技术实时检测基础上的路段平均车速的运算方法。结果表明,通过此方法得到的路段平均速度和实际情况较为吻合。     

融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流状态预测

城市路网短时交通流预测是实现智慧城市的关键技术,随着人工智能的发展,越来越多的深度学习算法被应用于城市道路交通状态估计和预测研究.但是深度学习因缺少对交通流演化机理的刻画导致其可解释性不强,而交通流解析模型常因预测精度问题导致其应用效果受到限制.为了取长补短,首先对路段传输模型(Link Transmission Mo...     

基于局部路网空间结构特征的无检测器路段交通流预测方法

城市路网中存在大量尚未布设交通检测器的路段,其交通流数据难以获取,不利于开展精准路网管理,为此提出了利用局部路网空间结构特征预测无检测器路段交通流量的方法。基于有检测器路段的海量交通流数据,分析局部路网空间结构特征与路段交通流量之间的相关性;根据路网拓扑关系使用多元线性回归算法估计所有的有检测器交叉口交通流分配权重,并使用多元线性回归算法进一步挖掘局部路网空间结构特征对交通流分配权重的影响;结合空间特征影响度系数、无检测器路段所在的局部路网的空间结构特征及相邻路段的交通流,对无检测器路段进行交通流预测。实验结果表明,路段道路类型、相邻路段数量及相邻路段道路类型这3类局部路网空间结构特征与路段交通流量相关性显著,采用基于空间特征影响度系数对局部路网中只有单个相邻上游和具有多个相邻上游的无检测器路段进行预测,发现其平均误差分别在8%和22%左右。     

基于路段交通量的趋势增长--概率分配路网交通量预测方法

结合中国西部地区路网的现状,以路网中各路段的历史交通量调查数据和区域经济资料为依据,利用多元回归模型对路网的正常交通量进行预测;以现状路网正常交通量为基础,利用概率分配法对新建或改建路网的转移交通量和诱增交通量进行预测,形成基于路网路段交通量调查资料的趋势增长———概率分配路网交通量预测方法。该方法继承了个别推算法的优点又摈弃了总量控制法的缺点,可操作性强,适用于西部地区的路网。     

基于宏观交通流的城市路网容量研究

基于宏观交通流理论，建立城市中心区道路网所容纳的有效车辆数模型，并根据北京市二环内的实际调查数据对模型进行标定，确定出二环内道路网所容纳的饱和车辆数，为道路交通管理等提供依据。     

路段通行能力约束下路网最大交通量的确定

道路网络的最大交通量是交通规划的基础资料，在给定网络结构和路段通行能力的基础上，借用图论中最大汉量小割定理，提出了一种适用计算机编程运算的算法，为路段通行能力约束下路网最大交通量的确定提供了一条新的途径。     

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。     

城市路网的层次性研究

基于城市道路分级现状和可达性理论把我国城市路网划分为3层结构体系,并对各层路网的构成要点和功能分担进行了详述。     

基于RFID技术的高速路网路径精确识别技术

随着国内高速公路的发展,环状的路网结构与多元的投资主体引发了如何合理征收并拆分通行费的问题。本文所提出的多义性路径的识别方法基于射频识别技术(RFID),运用余边集和支撑树理论,在关键路段布设标识点系统,从而精确识别车辆实际行驶路径。该技术方法能够解决高速公路路网中多义性路径识别问题,并实现通行费的合理征收与拆分。     

基于移动检测技术的城市路网拥挤预测模型

提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.     

基于VISSIM的城市施工路段堵塞对策研究

以武汉市街道口施工路段为例,利用实地调查交通数据,得出拥堵车辆中小汽车为大多数,并采用交通仿真软件VISSIM模拟不同交通状况下交通流运行情况,在保证施工顺利进行和正常交通秩序的前提下,分析并提出了建造临时桥梁以解决施工路段堵塞的方法.     

基于车联网的城市路网实时行程时间预测

近年来,车联网技术快速发展,其不仅具备车辆对车辆和车辆对路侧的联网通讯功能,而且还能提供交通信息的实时交换功能。在车联网条件下,假设所有车辆均为浮动车,则基于浮动车和交通检测器信息可构建城市路网的行程时间预测模型。该模型针对路网行程时间进行预测,并对浮动车实时和历史数据进行比较和分析。分析结果表明:使用浮动车实时数据预测的行程时间误差最小,但变异系数很高;而使用融合模型,则误差和变异系数都较低。     

基于交通效率的城市最佳路网密度研究

在指出现有路网性能二元评价指标体系不足的基础上,考虑路网在通行能力和服务水平2个方面的综合性能,针对城市路网设施的断面、路段和路网3个层面提出了断面通行效率、路段输送效率和路网运行效率3个新的交通效率评价指标;并在道路面积率和交通需求分布不变的前提下,建立了4个不同密度的路网仿真分析模型.仿真结果表明:路网服务水平的可靠性随路网密度的提高而增强,但路网交通效率随着路网密度的增加具有先升后降的趋势,即理论上存在一个最佳的路网密度,使路网在容量和服务水平2个方面的综合性能达到最优.