基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

高速公路交通流密度的主线速度控制设计方法

结合高速公路出入口的实际设置情况、高速公路交通流的运行特点以及高速公路主线速度控制方式的实际需要,对经典高速公路宏观动态交通流模型进行了一定的修正;针对改进后的交通流模型,利用非线性系统控制中的反步设计方法,给出了求解控制率的矩阵方程;并提出了使用模糊控制方法进行主线速度控制的设计思路,为解决交通流模型难以确定、交通流参数难以检测等情况下的交通流密度主线速度控制问题提供了一种新方法。     

我国东部地区高速公路交通流特性变化对比研究

研究应用视频摄像设备对山东省青岛市周围3条高速公路进行交通流运行数据采集,得出我国东部典型地区车流运行特性。并通过与1998年广佛高速公路车流运行特性对比分析,发现我国现状高速公路交通流运行特性与过去相比车流运行速度选择空间趋于集中,变化范围在75～115km/h,较1998年有所提升。研究成果可为开展新一轮公路工程设计规范编制提供决策支持。     

高速公路交通流分形特性分析

采用分形理论研究交通流的自相似性；基于嵌入空间理论、状态空间重构和Ｇ－Ｐ算法对实际检测的广佛高速公路２４ｈ交通流情况进行了分形特性分析，分析结果表明交通流在一定的区间内存在尺度不变性。     

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

高速公路动态交通流的建模与控制策略

从高速公路交通流的宏观、动态特性出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对模型中的参数进行辨识，从而获得了能比较准确地描述了交通流真实行为的模型，然后提出了低密度区的可变速度控制，中密度区的可变限速和入口匝道联合控制及出口匝道分流和入口匝道协高控制模型，并给出了上三个问题的最估解，最后利用计算机模拟了受控和未控交通流，其结果令人满     

基于接入管理技术的高速公路出口匝道与地面道路衔接部的交通流导入控制方式研究

我国高速公路出口匝道与地面道路衔接部的几何设计是一个较为薄弱的环节,交通流"溢出"的现象时有发生,是交通事故频发的区域之一。因此,研究高速公路出口匝道与地面道路衔接部的交通流导入控制方式对改善高速公路匝道出口区域的交通流通行效率和交通安全有着重要意义。基于接入管理的思想,对衔接部的交通流导入控制方式进行研究,从进口道拓宽交通流导入控制、交通流导入方向控制和交通流组合控制三个方面进行了探讨,以期为相关工作提供参考。     

高速公路交通流特性分析与应用实例

实测数据表明，高速公路的交通运行同时具有连续性与非连续性。传统的交通流模无法解 种现象，因此有必要对高速公路的交通流特性进行深入的分析，本文结合上海内线高架的调查数据业分析拥挤状态下的交通流特性并进行拥挤类型判断。     

高速公路交通流混沌特性研究

提出了一种基于Zuo Binwu矩阵算法的判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法，并用这种改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题。绘制了高速公路交通流实测的时间序列的功率谱曲线。通过分析这种车头间距的功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化。应用最大Lyapunov指数改进算法计算这些时间序列的最大Lyapunov指数，用它判定实测交通流是否存在混沌现象。结果表明高速公路实测交通流中存在混沌现象。最后对结果作了分析．得出了对于研究与应用交通流有益的结论。     

高速公路交通流控制仿真的若干问题

本文从控制理论和计算机仿真的角度，结合高速公路交通流的确定性和随机性共存的特点，提出了高速公路交通流控制仿真的若干问题，阐述了利用计算机仿真解决这些问题的必要性，详细列举了高速公路交通流建模，仿真优化，参数辨识，交通流状态估计，控制策略和方法的选择，控制系统效果评价及系统实现等问题。     

城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。     

基于跟驰模型的交通流混沌转化影响因素的仿真研究

为分析交通流混沌转化机理，利用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流时间序列。在一定参数组合情况下，仿真研究了交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距的变化曲线，可以明显地观察到交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程；在此基础上，通过考虑模型参数和仿真参数变化的大量仿真试验，应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流混沌转化的影响因素进行了理论分析。该研究结果有助于进一步理解、解释诸多交通流混沌转化现象，并为短时交通流预测和智能交通控制提供理论依据。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

交通流时空描述模型

为了描述车辆排队的演化规律并揭示交通多米诺效应的形成机理,基于图论和矩阵论,从实际问题的需求出发,建立一套描述交通流时空特性的模型体系。首先,分别建立信号配时描述函数、道路特性描述函数和交通流特性描述函数;然后,提出交通流与时间的关联函数和交通流与空间的关联函数;最后,以一个平面十字交叉口为例,给出分支向量、车道向量、车道属性向量、交通流存在性矩阵、流量矩阵、交通流冲突矩阵、信号相位矩阵、交通流-相位关联矩阵和交通流-车道关联矩阵。结果表明:本文所述模型能为研究车辆排队的网络效应提供有力工具。     

城市快速路交通流特性分析

城市快速路是城市道路网的主骨架,对交通状态进行状态划分及稳定性分析,结合城市快速路交通信息采集系统的交通流检测数据,对速度一流量关系模型进行分析,建立了城市快速路快速交通流流量、速度、占有率关系模型,并进行交通流基本参数时变特性和空间特性分析。首先利用基本图理论,对3种城市快速路交通流状态进行稳定性分析。随后,结合北京市典型路段实测数据散点图,对各种速度一流量关系模型的适用范围和适用程度进行对比分析,从而得出Greenshields模型的拟合效果最好。最后分析交通状态转换过程中的交通流参数时变特性和空间特性,对实际交通疏导有指导意义。     

OD矩阵估计在区域交通分析中的应用

OD矩阵是交通运输规划的基础资料,是城市交通规划、控制与管理等工作的基础,而通过观测到的路段交通量和先验OD矩阵来估计未知OD矩阵,是一种效率高、周期短的OD矩阵获取技术。该文在深入研究国内外OD矩阵估计成果和实践经验基础上,提出了双层规划OD矩阵估计模型,并应用于区域交通分析中,取得了比较好的效果。     

交通流预测控制的机制与方法

应用预测控制的机理,提出基于可校正交通流预测模型和两级遗传算法以实现交通分配和交通控制相结合的交通流系统计算机控制方法。基于伪给定、预测模型、滚动优化和反馈调节的交通流预测控制系统能够实现有性能保障的交通流系统控制,为交通拥堵预防和拥堵恢复畅通提供全局性的分析和决策支持。该系统通过综合集成应用现代信息处理技术、优化技术、专家系统、交通流及交通控制理论,为交通分配和交通控制的结合提供了工程实现途径。     

BP神经网络在通道交通流预测中的应用探索

利用通道交通流参数在通道相邻路段的传动机理,分析上下游交通流特征参数的耦合关系,提出通道交通流预测技术,并基于传统数理方法建立交通流预测模型的局限性,提出神经网络模型。利用遗传算法不断优化网络权值,并通过改变网络隐含层节点数以及网络各层之间的转移函数提高网络模型的预测精度,实现通道下游交通流的实时预测。     

改进时空步长一维交通流的数值模拟

在研究了现有的交通流宏观模型的基础上,采用差分方法对BD型交通流模型进行了数值模拟。为保证计算的精度和稳定性,引入“音速”概念;提出了时间和空间步长的改进算法,使得在时间步长的计算中考虑了地点平均车速和交通流密度的影响。数值模拟结果表明改进算法可行。     

基于视频分析的车流量综合检测算法

车流量检测是智能交通系统中的关键技术之一。研究了多种基于视频图像处理的车流量检测算法,包括基于灰度图像的背景差分法、帧差法、边缘检测法和基于彩色图像的色彩跳变检测法。在分析了以上算法在不同检测环境中适用性差异的基础上,提出了1种修正的背景差分法,并在此基础上实现了1种通用性更强的综合检测法。综合检测法结合背景差分法,边缘检测法和色彩跳变法三者优点,可依据光线条件自动选择检测区域和检测算法,适用于多种检测环境,准确率超过90％。