基于样本和特征加权FCM的交通状态识别

利用交通量、速度、占有率等交通参数进行聚类识别道路交通状态,参数样本及特征对聚类结果具有不同的作用。为改进传统FCM聚类假定数据样本及特征同等重要的缺陷,选取交通量、平均速度、空间占有率3个交通参数,划分交通状态为自由流、拥堵流和阻塞流,提出基于样本和特征双加权FCM的交通状态识别方法,采用拉格朗日乘数法动态更新隶属度、样本与特征权值,进一步设计双加权FCM聚类算法。实例分析表明,与传统FCM聚类结果对比,双加权FCM聚类交通状态划分边界更清晰,样本隶属度函数值接近0/1的数量增加7%,计算效率提高1.6倍,交通状态识别结果更符合实际运行状态。     

基于决策树模型的信号控制交叉口交通状态估计

为了探究城市干道信号控制交叉口交通状态与检测器数据之间的关系,以低频定点检测器(5 min集计)采集的流量、占有率、速度数据与交叉口离线信号配时方案作为特征变量,以路段平均行程速度为标签变量,基于分类回归树(CART)模型,提出了一种新的交通状态估计方法。首先,以车辆路段行程速度为评价指标,将交通状态分为畅通状态、拥挤状态与阻塞状态3类;然后,通过VISSIM软件建立微观仿真模型,采集不同周期时长、绿信比和饱和度下的64 000个样本对分类回归树模型进行了训练与验证。结果表明,训练集估计精度为84.41%,验证集估计精度为84.08%,模型总体估计精度在84%以上。不同因素对交通状态估计的影响程度不同,由大到小依次为:占有率、绿信比、检测器速度、流量、信号周期。最后,以107组微波检测数据与视频数据对模型进行试验验证。验证结果表明,拥挤状态下模型估计精度最高,为89.19%,其次为畅通状态,为75.00%,阻塞交通状态下模型估计精度最低,为63.15%,交通状态总体估计精度为75.70%。可见,分类回归树模型能够较为准确地估计城市干道信号控制交叉口交通状态,该精度能够基本满足我国中小城市交通状态估计需求。     

高速公路交通事故预测研究

为判别高速公路交通流状态参数对交通事故的影响,提取了美国I-10号州际高速公路的实时交通流数据和交通事故数据,建立了实时交通流状态下的高速公路交通事故泊松分布预测模型,并对模型中显著变量进行了弹性分析。结果表明:泊松分布模型能够很好地拟合高速公路交通事故;平均交通量、平均占有率、大车比例和速度标准差4个参数显著影响高速公路交通事故,并且与之呈正相关关系;交通量是诱导高速公路交通事故发生最突出的因素,交通量增长1%,可导致交通事故增长7.96%。     

基于高斯混合模型的车辆自由流速度分布

基于车辆速度参数是描述交通流运行的最基本参数之一,在交通状态评价与交通安全性分析中具有的重要作用,针对城市道路不同种类车型混合运行的特征,提出采用高斯混合模型来描述自由流状态下的车辆速度分布.结合实测速度数据中的双峰分布特性,将混合车流车型分为大型车与小型车2类,进而建立了2类型的高斯混合模型,并采用期望最大化算法对模型参数进行估计.通过实测数据验证结果表明,模型能够很好的拟合观测速度数据,并能够有效区分不同类型车辆速度,为确定不同类型车辆限速标准、分析不同类型车辆相互影响提供理论依据.     

行人穿越机动车流临界时距影响因素分析

为研究各因素对行人穿越机动车流临界时距的影响机理,在大量采集过街行人接受与拒绝机动车间隙数据的基础上,采用Raff法计算临界时距,再通过相关性分析,确定临界时距影响因素,进而建立行人临界时距计算模型.经分析发现行人临界时距与行人类型、行人等待时间、机动车类型、机动车流速度和流量相关.利用其他区域数据对模型进行有效性验证,结果表明此方法计算得到的临界数据具有较高的准确性.      

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。     

城市干道路段交通流速度-流量关系模型研究

结合城市干道交通流为间断流的特点,主要研究了城市干道交通流速度-流量关系。通过对实测数据的统计分析,分析城市干道路段速度与流量之间的关系,采用分段建模的方法,建立了城市干道速度-流量关系模型,对模型的结果进行了分析。可为通行能力、服务水平的研究以及交通仿真参数的修订提供理论依据,并为城市交通规划设计、管理及控制提供技术支持。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

基于冲突极值模型的非常规信号交叉口安全评价

为了评估非常规信号交叉口交通安全,提出了基于冲突极值模型的横断面分析方法.利用计算机视频技术提取了南京市3个信号交叉口(1个设施组和2个参照组)96h的交通冲突数据和交通流数据,构建了包含数据层[处理层[先验层的3层贝叶斯超阈值冲突极值模型,利用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法对模型参数进行估计,采用预测交通事故和比值比计算...     

运行时间可靠度在单向交通组织中的应用

运用网络可靠性计算的串并联理论,提出了道路网络中节点OD（Origin-Destination）对之间的路径运行时间可靠度计算方法,建立了基于节点OD需求的路网运行时间可靠度计算模型。在节点OD需求已知的情况下,根据交通组织状况,采用动态交通分配和交通仿真方法获得模型参数,计算节点OD对之间分别在双向和单向交通组织条件下的运行时间可靠度,并建立交通组织方案的临界判别条件,作为单向交通组织方案评价和决策的量化指标。     

《HCM(2000)》典型高速公路路段速度-流率-密度曲线分析与启示

依据《HCM(2000)》中典型高速公路路段速度-流率-密度曲线,定义并计算了美国高速公路自由流速度、自由流临界流率、自由流临界流率密度、自由流临界流率车头时距(间距)、临界密度、临界密度流率、临界速度、临界密度车头时距(间距)等交通流参数;详细分析上述交通参数的变化规律及各参数之间的相关关系,得出自由流速度FFS(或者设计速度)级差不宜大于10km/h,高速公路自由流临界流率v0与自由流速度FFS成反比关系,流率大于自由流临界流率时流率影响FFS且FFS越高影响越大,以及流率接近通行能力时行驶速度、跟车距离、流率都将趋于一个相对稳定、恒值而与公路几何线形指标高低关联性不大的结论。     

面向实时交通状态参数估计的浮动车车速置信优化算法

针对浮动车数据稳定性问题,在浮动车及其数据特性分析的基础上,设计了考虑车速置信权重的交通状态参数算法。以车速、样本数和时间为衡量基准得到置信权重,据此计算交通状态参数。在出现异常数据时进行去噪处理;在数据量不足或数据连续性不好的情况下融合历史数据及临近时段数据,以反映真实交通状态。通过编程仿真和实地实验,对优化算法进行数值分析和测试,证明该算法可有效消除异常数据波动和数据量不足的影响,对交通状态参数估计具有较高的准确度和平稳性。     

间断流速度-密度关系模型研究

为了得到城市道路间断流的速度-密度关系,定义了宏观速度和密度参数,利用VISSIM仿真获取基础数据并进行统计分析,进而引入4参数Logit模型完成数据拟合,建立了速度-密度的4参数Logit模型.其次,分析了交通组成、道路几何形式和信号控制参数对模型参数的影响,完成了模型参数与影响因素之间的多元回归拟合,建立了适用于不同条件下的间断流速度-密度模型.通过实际数据验证,得到的一般4参数Logit模型的拟合优度为0.7左右,能够较为准确地描述间断流速度-密度关系.     

考虑行程时间波动性的城市道路阻抗函数模型

在对国内外研究现状进行总结的基础上,利用路段行程时间标准差和均值的比值构造行程时间波动性,提出利用行程时间波动性建立道路阻抗函数模型。在计算行程时间波动性时,同时考虑了机动车和非机动车对行程时间波动性的影响,采用最大似然估计法对行程时间波动性阻抗函数模型参数进行估计。文尾进行了实例分析,在确定各个路段行程时间波动性的基础上,采用dijstra算法确定最短路径,最后利用全有全无方法进行交通分配。     

单线圈检测器速度估计方法研究

实时精确的交通速度对于交通管理系统来说是至关重要的.然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数.提出了一种新的单线圈检测器速度估计的模糊神经网络方法.采用杭州公路实地数据对算法进行了验证,模型的速度估计结果与实际速度接近,与传统的g因子算法相比精度有显著地提高.这一方法可以有效地应用于交通管理系统速度的估计.     

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计EI北大核心CSCD

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

基于车头间距变量的通行能力理论模型

从车头间距构成的理论分析入手,考虑了跟驰时间变量和车速随机分布的特性,建立了跟驰时间模型和车头间距随机项模型,进而建立了改进的车头间距模型,在此基础上建立了改进的通行能力模型,以《HCM2000》中的高速公路临界速度数据作为评定标准标定模型的参数,并计算确定理论通行能力值,该值与《HCM2000》中的通行能力值相差很小,证明该模型能够拟和实际的道路交通流情况,同时分析了最大跟驰时间和速度均方差对通行能力的影响,最后采用城市主干道的调查数据对模型进行了标定和验证,验证结果表明,该模型经过标定后可以拟和城市道路的交通流状况,进一步说明了模型的实用性。     

城市快速路交通流状态跃迁的实证分析

根据北京市二环路的实测数据分析了在高交通需求条件下的城市环路交通流特性,研究了交通流在临界密度附近的稳定性和车道间车流的同态性,即速度跃迁概率和车道间交通参数的偏差,结合三相位交通流理论中的同步流概念,将交通流状态划分为4个相位：自由流、高速同步流、低速同步流和堵塞,并通过实测数据分析了交通流在4种状态间的时间和空间演变规律。结果表明：分析得到的交通流状态和状态间时空变化规律,对交通流的短期预测、控制和诱导具有应用价值,同时也为分析交通拥堵机理、建立合理的交通流模型提供了理论基础。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。