基于视频信息的高速公路隧道交通管控技术研究

隧道是道路交通运行安全的关键节点，相较于普通路段，其交通运行风险较高，辐射影响更广。为研究提升高速公路隧道交通运行的效率及安全的有效措施，采用视频检测算法提取隧道交通运行信息，提出一种基于隧道监控视频信息的高速公路交通运行状态监测方法，并搭建管控平台，为现有运营高速公路隧道行车安全提供了前沿性研究和现实保障。     

道路交通节点法

交通影响范围是交通影响分析中重要的研究内容,详细分析了基于纳什均衡理论的道路交通节点法,其原理是以道路为基础,以各交叉口为节点,利用纳什均衡原则和城市交通流均衡理论,确定新建项目带来的诱增交通流分配状况。依据"如果建设项目导致新增的交通量超过道路流量的10%,则要将该道路包括在研究范围之内"的原则,从而确定建设项目的影响范围。与传统交通影响范围确定时采用的烟雨模型和圈层递推法相比,道路交通节点法有更多的优点。     

城市快速路关键节点交通诱导系统设计方案研究

针对城市快速路关键节点交通诱导系统建设存在的争议,通过分析市民出行诱导需求,提出点、线、面交通诱导思路,并提出前端诱导屏、采集设施布局的思路,制定诱导系统设计方案,为道路交通诱导系统提供了新的应用场景,为面向市民出行服务的诱导系统建设提供有益借鉴。     

公路平面交叉的安全设计

作为道路交通系统的重要组成部分,交叉口时道路网的节点和枢纽,是道路交通的咽喉.又因为交叉口往往是机动车,非机动车,行人混行实现各类交通汇合、转换、通过,机动车驾驶员在通过路口的同时,需要读取交通指示、遵循交通控制、实施转向、避开行人和非机动车等动作,所以极易发成交通事故.     

城市道路交叉口交通组织设计研究

交叉口设计是道路交通设计的重要内容,适宜的交叉口设计是保证道路通畅的关键,应当引起设计者的足够重视。解放北路—光明路交叉口(北门环岛)位于乌鲁木齐市区中心,是东西向和南北向干道的交汇处,交通地位显著,由6条道路不规则交叉而成,交叉口交通情况复杂,交通组织困难。2009年为加强中心城区东西向通道的建设,光明路、青年路拓宽为双向8车道。该交叉口作为主要节点,需要重新研究分析。     

深圳市交通拥堵点治理研究—以宝安区为例

<正>随着我国城市化进程的加快以及私人小汽车的迅猛发展,城市道路交通拥堵问题日益严重,而道路节点是城市道路网络的重要组成部分,是城市道路交通中的瓶颈部位。本文在对深圳市交通运行现状以及道路交通节点特征调查的基础上,对深圳市宝安区典型拥堵节点进行了研究,并结合实例给出了具体改善方法和措施以及治理交通拥堵点的相关实施保障建议。     

基于疾病传播理论的小区域节点协调控制算法

为降低小区域路网整体调控策略制定难度,缓解区域交通拥堵问题。通过将疾病传播理论和复杂网络中的相关理论运用到道路网络中,构建管控策略预判模型,建立了交通路网中关键节点的监控算法。该算法只需在网络中监控部分关键节点就能够起到对整个路网监控的效果,从而针对关键节点的不同状态运用不同管控方案,有效改善区域交通拥堵状态。     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.     

利用小长假实施关键节点施工期间交通组织思考

为探索小长假流量低峰状态下的交通组织方案实施,确保关键节点项目实施与交通影响间的平衡。通过分析上海中心城年度交通流量变化趋势,总结近5年上海市2次利用"小长假"进行工程实施和交通组织的项目经验。实践表明:利用小长假实施关键节点施工期间交通组织的关键是将精细化管理融入具体项目的实际应用,从需求控制和工艺优化两方面对现行交通组织模式进行拓展和细化。     

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对奥运期间北京市道路网运行情况进行跟踪监测和综合分析,是保障奥运交通运行和总结奥运交通运行特征,评价各类奥运交通保障措施的重要手段。本文首先介绍道路网运行分析的基础——交通拥堵评价指标体系,主要包含综合指标和特征指标。结合拥堵评价的综合指标和传统的速度指标,以北京市浮动车系统采集到的大量数据为基础,从拥堵强度、拥堵空间分布、拥堵时间分布、路网速度 “四维”角度,对北京市五环路及其以内快速路、主干道、次干道和支路在奥运前、奥运会赛事期间和残奥会赛事期间道路网运行状况进行对比、分析。结果表明,奥运期间路网整体处于“畅通”等级,各等级道路运行速度明显提高,奥运交通保障措施综合作用效果显著。     

城市道路出入口关键系数模型研究

综合考虑出入口交通流量、交通事故、运行速度和视距等方面,提出出入口关键系数的概念,并构建计算模型.通过实例分析,得出试验路段出入口关键系数值,并应用聚类分析法进行等级划分,可以为出入口规划与管理提供决策参考.     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

不同路况安全驾驶影响及对策研究

通过对不同道路各种交通事故的分析,得知影响交通事故发生的主要因素有人、车、路、环境。由于各道路有着不同的交通特点,事故发生的原因、类型、严重程度也各不相同。分析城市道路、高速公路、小区道路的不同特点,根据各交通情况提出车辆运行的安全对策,以达到保证车辆出行安全目的。     

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随着机动车保有量的增长,交通拥堵已成为大城市普遍面临的问题.交叉口是城市路网的节点,也常常成为了城市路网的瓶颈点.如何减少车辆在交叉口的延误是提高整个路网运行效率的关键.本文对北京市一典型交叉口的交通问题进行了分析,针对减少机非冲突保障安全、降低延误保障畅通等方面提出了相应的管理方案,利用微观仿真技术对交通管理方案进行了定量的评估分析和优选.仿真计算结果显示,四个改进措施从不同方面有针对性地缓解了交叉口的冲突、降低了机动车的延误.     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

典型交通设施对道路交通事故致因影响分析

在分析黑龙江省2006～2010年间1万多起道路交通事故数据的基础上,选取道路交通控制设施、路侧防护设施、道路物理隔离设施、照明设施等四类典型道路交通设施作为研究对象,分析不同敏感条件下（如不同道路类型、不同天气条件、不同事故形态、不同路表条件等）发生的交通事故形态与特征,据此分析道路交通设施对交通事故发生的影响情况,这将有利于道路交通设施功能的有效发挥,道路交通安全度的提高,也有利于道路交通设施的管理与维护。     

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

城市道路挖掘快速修复技术探讨

在市政设施施工工程中,采用传统的开挖、回填施工工艺,已经不能适应当前城市施工发展的需求。城市道路施工中最关键的因素是施工速度,尽早开放交通是城市道路挖掘修复的重点。所以,引入城市道路开挖回填新技术,可以将对城市交通、环境造成的影响降低到最小限度,并且提高了施工速度,是城市道路挖掘修复技术的发展方向。     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.