基于事故预测的高速公路出口匝道类型优选

为了有效降低高速公路出口匝道事故发生的可能性,研究不同类型出口匝道的安全性能。根据出口匝道在分流区与高速公路主线的衔接形式以及匝道车道数,将其分为类型Ⅰ、类型Ⅱ、类型Ⅲ、类型Ⅳ四类;建立了出口匝道事故数、事故严重程度与匝道类型以及其它变量之间的关系模型;通过分析事故数及事故严重度与不同匝道类型的关系,对四种不同类型匝道的安全性进行了排序。结果表明:从事故总数及事故严重性预测方面(从好到差),类型Ⅰ类型Ⅲ类型Ⅳ类型Ⅱ。     

高速公路出口匝道通行效率分析

以GoogleEarth软件作为观测工具,在大量观测的基础上,从匝道构造型式可能对交通流运行特征的影响角度,总结了影响匝道类型划分的主要因素,并最终将我国的高速公路出口匝道分为4类. 在此基础上,以主线上游段、匝道中游段、主线下游段的车辆运行速度作为评价指标,采用TISI仿真的方法,以A型出口匝道为例,分析了输入交通量、大型车比例、出口转向率等因素对通行效率的影响,并确定了相关参数的影响范围. 最后,在出口转向率为20％,大型车比例为40％的条件下,定量分析了各类型出口匝道通行效率随输入交通量的变化规律,比较了4种类型出口匝道通行效率的优劣,并对其适用条件和实际应用中应重点考虑的问题进行了说明.     

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以GoogleEarth软件作为观测工具,在大量观测的基础上,从匝道构造型式可能对交通流运行特征的影响角度,总结了影响匝道类型划分的主要因素,并最终将我国的高速公路出口匝道分为4类. 在此基础上,以主线上游段、匝道中游段、主线下游段的车辆运行速度作为评价指标,采用TISI仿真的方法,以A型出口匝道为例,分析了输入交通量、大型车比例、出口转向率等因素对通行效率的影响,并确定了相关参数的影响范围. 最后,在出口转向率为20％,大型车比例为40％的条件下,定量分析了各类型出口匝道通行效率随输入交通量的变化规律,比较了4种类型出口匝道通行效率的优劣,并对其适用条件和实际应用中应重点考虑的问题进行了说明.     

城市快速路入口匝道神经模糊控制

综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

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在高架道路匝道设计中,路网性能及设计悖论的出现与否都受匝道位置的影响,本文对同时优化匝道位置和通行能力的匝道设计问题进行了研究.通过分析设计中可能出现的悖论问题总结了导致其出现的原因.鉴于匝道位置的重要性,建立了考虑匝道位置的走廊通道高架道路匝道设计双层规划模型.模型的决策变量为匝道布设位置、通行能力以及类型(上/下高架),上层目标为最小化网络的总出行时间,下层为交通分配问题.最后,通过计算示例来验证所提出模型的优点,算例结果表明,考虑匝道位置的优化设计模型能获得较好的效果.     

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路（简称结合部）路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法. 同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型. 最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.     

单喇叭型互通立交系统中通行能力

单喇叭型互通式立体交叉出入口设置在同一位置,含有两条直接匝道、一条半直接匝道和一条环形匝道,直接匝道供交通量较大的一方进出,环形匝道供交通量较小的一方进出,属于T形交叉的一种,外形与喇叭很相似。叭型互通立交分为两种类型,一般用于相交公路不同方向交通量相差较大,个别方向转弯交通量不大的     

互通式立交匝道运行速度计算

以某互通立交匝道为例,用“模型法”计算了小客车在各条匝道上不同路段的运行速度：用运行速度理论进行了匝道运行速度协调性和一致性的评价,检验了匝道线形指标,并提出相应的优化措施。     

基于模糊理论的高速公路入口匝道控制研究

入口匝道控制是缓解高速公路交通拥挤的主要控制方式之一。在分析高速公路交通流运行特性的前提下,选择交通流平均速度、入口匝道排队长度作为模糊控制的输入量,入口匝道调节率作为模糊控制的输出量;然后,借鉴入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤,运用MATLAB仿真软件确定了相应的隶属函数、模糊控制规则、模糊推理以及反模糊化的方法;最后,从交通流平均速度、入口匝道排队长度以及入口匝道调节率这三者之间的输入/输出特性曲面,可以明显地看出该模糊控制系统更符合匝道控制的实际情况,并且在行程时间和总服务流量上均优于定时控制。     

快速路匝道与主线合流区交通参数关系模型

为了研究快速路匝道与其主线合流区的交通流特征关系,选用南京长江大桥入口作为数据 采集点,观测其汇入路段的交通流,并对交通流速度、密度等宏观参数和换道次数、可接受间隙等微观特征变量进行了相关性分析。研究发现,速度、密度、换道次数和可接受间隙之间存在非 线性相关性。基于此,构建了主线车道车速与密度、换道次数和可接受间隙之间的非线性关系模型。快速路匝道与主线合流区是快速路的主要瓶颈路段,结合宏观交通参数模型和微观间隙接受模型,阐述了快速路主线和匝道汇入车流的交通参数数学关系。实测数据拟合结果表明,该模型能够准确描述匝道与主线合流区的交通流特性。     

互通式立交匝道的服务水平分析

为完善互通式立交匝道设计标准,更好地指导设计人员选择合适的设计指标,以单车道匝道基本路段为研究对象,对互通式立交匝道服务水平及服务交通量的含义和影响因素进行分析;结合单车道匝道基本路段车流运行特征,提出以相对延误率作为服务水平的评价划分标准,从理论分析和实际调查两个角度,确立了相对延误率的计算方法;结合匝道设计速度,以相对延误率分别为30％、60％、80％、100％作为匝道四级服务水平划分标准,并建议以二级服务水平作为匝道的设计服务水平.     

城市快速路车速离散特征及其影响因素研究

车速离散性是影响城市快速路运行效率与安全的重要特征指标.本文采用上海车牌识别系统采集的个体车速数据,使用车速方差作为特征指标,在随机基本图框架下对车速离散特征及其影响因素进行分析.通过比较发现,个体车速方差较集计车速方差数值偏大,整体稳定于5~15 km/h;随密度增大而小幅下降,可分为稳定型、递减型、抛物线型和集群型4类. 通过建立多元线性回归模型辨识了车速离散的主要影响因素,包括车道数和匝道类型等.本文拓展了交通流基本图理论,对提升城市快速路安全和效率有借鉴意义.     

快速路出口匝道型交叉口转向交通分析

快速路出口匝道型交叉口是指交叉口进口道有快速路出口匝道的地面交叉口。通过分析快速路出口匝道的服务范围,以及快速路出口匝道型交叉口的转向交通特征,建立转向交通的特征模型,并有针对性地提出此类交叉口的交通组织方法,这对指导实际工作具有一定的参考价值。     

关于互通式立体交叉设计中几个问题的探讨

总结了多年互通式立体交叉设计经验,阐述了互通式立体交叉设计中T形枢纽互通立交分岔侧主线限速的必要性及分岔侧主线单车道匝道的分流方式,对匝道小半径圆曲线处停车视距进行检验,对单车道出入口的双车道匝道适用性进行分析。     

互通式立交匝道线形组合的检验

通过速度图检验互通式立交匝道线形组合是否恰当,对匝道线形组合进行优化调整,使立交线形设计更加合理,符合汽车在立交区短时间内加速和减速的变化,保证行车安全。     

入口匝道与毗邻交叉口交通流关联度模型

随着城市交通需求的增长,快速路及普通道路系统的拥堵问题日益严重,入口匝道及其毗邻的交叉口群往往形成区域性的拥堵,构成路网中的瓶颈节点.入口匝道作为快速路系统与普通道路系统的连接节点,探究其与毗邻平面交叉口之间的关联性从而筛选出与入口匝道高度相关的交叉口并进行协调控制成为解决拥堵问题的思路之一.在对入口匝道与毗邻平面交叉口交通流关联度的影响因素进行分析的基础上,建立基于出口道路径关联度的入口匝道与毗邻平面交叉口关联度模型,从而实现定量计算入口匝道与其毗邻交叉口之间的关联度,并使用上海SCATS系统数据验证其有效性.所建立的模型能够有效的筛选出与入口匝道交通流高度关联的交叉口,明确入口匝道影响范围边界,并可以作为协同控制策略关键路径筛选的理论依据.     

高速公路入口匝道通行能力模型研究

运用间隙接受理论分析了匝道车辆在高速公路合流区汇入主路的运行状态。基于主路车流车头时距服从移位负指数分布，建立了高速公路入口匝道合流区的通行能力模型。模型表明它是主路交通量、匝道交通量、匝道车辆临界间隙、随车时距及加速车道长度的函数。     

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基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

基于支持向量机的出行链活动类型识别研究

基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.