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利用微观交通仿真软件Vissim和SSAM交通冲突分析模型,结合某一双向4车道高速公路,建立了交通事件下的高速公路仿真模型。分析了事件下的交通冲突特性,采用交通冲突数、交通冲突时间、平均排队长度等指标,研究了事件下不同限速方案对交通运行的影响,得到了事件下的优化限速值。 相似文献
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高速公路交通事件所造成的交通延误占高速公路总延误的一半甚至更多。只有对其发生、发展以及清障整个过程进行详细定量,才能更好地处理和改善事件管理本身,达成对交通事件的定量化管理。本文重点介绍美国尤其是加利福尼亚州高速公路交通事件定量管理的基本过程和使用方法。目的在于对中国高速公路交通事件精细化管理提供参考。 相似文献
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为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。 相似文献
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基于视频图像的交通事件检测系统研究与开发 总被引:2,自引:0,他引:2
交通事件检测是智能交通系统中的重要组成部分和关键技术.文中基于计算机视觉技术与数字图像处理技术,结合当前我国高速公路交通监控所需和已有监控设施,对基于视频图像的交通事件检测进行了研究,并完成了系统的开发和测试. 相似文献
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随着高速公路通行里程的增加和交通流量的迅速上升,因交通事件(指道路异常、交通异常、气象异常)引起的交通捅挤和阻塞时有发生。为了能及时预测交通异常事件隐情和不幸发生交通事件能及时处理,提高道路的通行能力,拟研发一套集道路异常提前报警功能、交通事件自动检测功能、事件管理功能于一体的高速公路营运管理辅助系统。 相似文献
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通过对突发交通事件后高速道路局部交通状态的演变过程的分解,分析了事发点各阶段的通行能力,定义了突发交通事件后高速公路有效通行能力系数。针对引起局部车道临时关闭的不同类型的突发交通事件,利用VISSIM仿真软件进行微观交通仿真,分析仿真评价文件得出了不同类型突发交通事件后高速公路有效通行能力修正表。 相似文献
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