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本文提出了一套基于虚拟路网的容量均衡分析模型和方法。以虚拟路网（节点及路段）的交通负荷（V/C）为特征变量，采用虚拟路网PA反推技术与交通均衡配流组合模型，辨识路网的真实瓶颈点（段、区域），获得路网供需“均衡容量匹配参数”。以此匹配参数为准则，诊断现有路网的系统性缺陷。为评估城市干道路网与交通需求的宏观匹配水平、制定缓解交通拥堵对策和路网容量一体化均衡配置与改造，提供了新的系统分析理论和方法。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

分布式交通仿真中网络控制模型研究

在分布式交通仿真系统中，存在着众多的模拟驾驶器和教练机，而模拟中又有驾驶训练、驾驶考试、交规训练、交规模拟考试等4个大的功能．如何实现有效的网络环境下的集中管理，是系统成功开发的关键．针对分布式交通仿真系统开发中出现的网络控制问题，将Agent技术成功地应用到该系统的开发平台中．在充分地分析了各模拟驾驶器、教练机的运作特性后，建立了以教练机为主体、各模拟驾驶器为Agent的网络通信模型．实现了教练机对各模拟驾驶器的流畅管理，为该系统的成功开发提供了有力的保障．     

信号博弈下的交叉口TSCA间的协调学习模型的构建

针对路网中交叉口之间交通流的关联性、动态性及不确定性，应用了信号博弈作为交叉口交通信号控制agent（TSCA）间协调的模型，以分布式Q强化学习中Q值更新来进行其效用函数的学习，通过引入记忆因子对奖惩函数进行设计，及相邻交叉口之间的影响建立权值函数，构建了协调学习的仿真实现流程，并通过实验仿真验证此模型的有效性。     

一种新的基于行车道路网数据模型及应用

根据交通管理的需求,选择行车道作为道路网络的最小建模单元,提出了一种新的基于行车道交通路网模型。模型利用几何和逻辑这两种网络结构,实现了道路网络几何特征表达和拓扑连通关系的分离;利用两层路网结构实现道路网络的多尺度表达;最后应用该模型讨论了移动对象的时空管理并以实例对模型进行了验证。     

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许多研究表明机动车的尾气排放量与车辆的瞬时速度、加速度密切相关。为了制定控制机动车尾气排放的有效策略，必须建立一个能够模拟车辆瞬间运行状况的微观模拟平台来评估机动车尾气排放。本文结合微观交通模拟模型VISSIM和微观尾气模型CMEM，建立了微观交通尾气模拟平台。选取北京市海淀区的部分主要道路构建实例分析路网，并对其交通运行状况和尾气排放进行评价。本文首先建立了车辆的瞬间尾气排放率、燃料消耗率与瞬时速度、加速度之间的关系；然后，对研究路网的各种车型的尾气排放量进行分析和计算；最后，通过两个假设方案，对不同的交通管理与控制策略对于尾气排放的影响进行分析。     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制,将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程,将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程,提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法;利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性,动态精准地量化解析上下游交通耦合关系;在此基础上建立了分层动态决策框架,在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响,解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系;设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法,并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明：相较于传统协同控制方法,群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求,在交通效率和稳定性上具有显著优势,在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上;在路网交通饱和度较高的情况下,群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%,控制优势更加明显;由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出,可降低路网最大排队长度超40%,有效规避路网溢流风险;通过对群体决策协同控制模型的分布式求解...     

北京市浮动车交通状况信息实时计算系统

为应用于复杂城市路网的浮动车系统建设,提出了利用浮动车数据实时计算路网速度的系统建设流程,包括GPS数据接收、数据预处理、数据在电子路网底图上的匹配以及路段运行车速计算。并从数据过滤合理性、地图匹配效率、路网覆盖率及结果可信度等方面验证了该方法的可行性与实际效果。经验证,原始GPS数据经过预处理过滤后能显著提高点匹配率,而改进的路径匹配算法能使过滤后的数据达到95％左右的匹配率,基本覆盖大部分北京市快速路和主干路。     

基于HLA的航空通信网分布式仿真平台

在深入研究HLA分布式仿真技术与OPNET平台仿真机制的基础上,将HLA分布式仿真技术与OPNET网络仿真平台相结合,给出了航空通信网分布式仿真的体系结构．基于该体系结构,构建了某航空通信网的分布式仿真平台,实现了精确仿真拓扑和网络资源控制、仿真数据的实时显示和终端模拟的功能,为大规模的航空通信网仿真提供了参考．     

基于stroke分级的道路网匹配研究

路网匹配一直是路网数据更新和变化发现的关键技术。针对用"弧段—结点"模型表达的路网数据,设计了stroke生成方法,对路网进行了stroke生成,并根据stroke长度进行了等级划分。在等级划分的基础上,提出了基于stroke分级的路网匹配算法。通过仿真验证,该匹配算法对研究数据进行stroke匹配的正确率达到91.4%,能得到较好的匹配效果。