重庆市汽车行驶工况的开发与研究

通过对重庆市道路交通状况的调查,选择典型路段进行汽车行驶工况研究;测试车辆的行驶速度、转速、油耗和制动踏板力,同期进行车辆流量统计。引入主成分分析法,从采集的原始数据中提取微行程并按加权比例进行工况合成,从而建立重庆市汽车行驶工况。     

武汉市电动汽车行驶工况研究

通过对武汉市道路交通状况的调查,选择典型路段进行电动汽车行驶工况研究;测试车辆的行驶速度、转速、油耗和制动踏板力,同期进行车辆流量统计。引入主成分分析法,从采集的原始数据中提取微行程并按加权比例进行工况合成,从而建立武汉市电动汽车行驶工况。     

关键交叉口优化对路网运行效率的影响研究

随着机动车保有量的增加,城市路网拥堵情况日益严重。交叉口作为城市路网的咽喉,其服务水平直接影响到整个路网的运行效率。以重庆市民族路-新华路路口为例,基于现场交通调查数据,明确交叉口的现存问题,采用Synchro(设计软件)对该路口进行建模分析。通过优化信号配时和车道功能划分后,交叉口延误降低了71.6%,服务水平从D提升至B。同时,采用VISSIM(仿真软件)对重庆市渝中区解放碑商圈整体路网和该关键交叉口影响的区域路网进行建模分析,并对路网优化前后的车辆运行状况进行对比。结果表明,通过优化,影响区域路网的平均延误下降了17.74%,平均行车时间下降了13.46%,平均停车次数下降了17.18%,尾气排放也有所减少,关键路口优化对路网运行效率的提升作用明显。     

基于城市路口相关性的交通流量预测

利用主成分分析方法对路网中各路口的交通流量进行了相关性分析，构建了相关路口集，提出了根据相关路口集的交通流量预测本路口流量的思想．给出了用于预测的神经网络模型、具体算法和评价标准。在比较精确的训练样本基础上对网络进行了训练，测试了训练后的网络性能。实验表明，采用基于城市路口相关性进行交通流量预测具有满意的准确性和较好的鲁棒性。     

基于主成分分析法的网级路面养护管理

网级路面养护管理主要依赖于道路结构生命周期内在不同时间对路面使用性能的评价。为了处理复杂和冗余的信息,该文将主成分分析(PCA)法应用于路况评价模型,评估柔性路面高维度空间病害的相关特征,并以此进行网级路面养护管理。结果表明:通过主成分分析法降维,路段部分信息的损失不影响整个路网路面等级评定,并且信息冗余度可以达到最小化。     

区域交通流特征提取与交通状态评估方法研究

随着城市各种交通控制系统(UTC)的广泛应用,交通控制中心能够采集大量的交通流数据。通过对这些数据的分析来评价区域的交通运行质量和路口状况,从而有助于改进交通控制方案,这是一项新的研究内容。本文通过对区域内路口大量的检测器数据的分析,利用K均值聚类和EM算法相结合的方法,提取出表征路口交通流运行状况的特征向量。然后,给出典型交通区域内路口交通流运行的平衡因子,建立评价区域内路口相似性的相似性矩阵。利用北京市两个典型交通区域的实际交通流数据进行验证,结果表明该评估模型能够很好的反映北京市交通状况,并具有较好的可移植性。     

交通拥塞对桥梁结构影响分析及优化组织设计

对桥头衔接道路条件及其交通流量进行调查分析,同时分析车辆荷载超标对桥梁结构的影响。运用VISSIM仿真软件仿真衔接路口的排队长度、延误,指导衔接道路改善方案,减小排队长度。对优化前后路段运行速度、路口服务水平、桥梁进口道排队长度进行了对比分析,并提出了相应的交通管理措施,以期对桥头衔接道路路口的优化设计提供参考。     

两相邻路口的混杂自动机模型与信号协调控制

根据相邻路口间相互关系,利用混杂自动机模型确定路口信号周期单元,利用道路车流运动模型确定2个相邻交通路口的信号延时参数,并提出了一种信号灯优化策略来协调控制方案。在此条件下,寻找相邻交叉路口信号灯在动态交通条件下的最佳轮转次序和最佳绿信比。仿真结果表明,此方法可以有效地协调两相邻路口的红绿灯信号,在一定程度上改善了路段的交通状况。     

基于OD反推和Synchro-VISSIM仿真的交通影响评价研究

以往的建设项目交通影响评价研究多从宏观层面评估周边路网交通负荷情况(如饱和度、平均延误及服务水平),而忽略了关键路段或路口以及实施特定交通组织和管制措施下的实际交通运行情况(如排队长度、停车次数及车流冲突)。针对该问题,提出了宏观交通规划模型与微观交通仿真评价相结合的交通影响分析技术手段,实现了宏观与微观的统一。以深圳市建设路深圳酒店区域更新单元交通影响评价为例,通过基于TransCAD的OD反推技术研究建设项目开发对周边交通系统的影响,并提出相应的改善措施和方案;然后基于Synchro仿真系统对关键路口信号控制方案进行优化,并采用VISSIM仿真系统对提出的交通改善比选方案进行仿真优化。该方法进一步完善了我国现阶段交通影响分析理论体系,具有良好的操作性和实用性。     

数字信息技术在高速公路视频传输中的应用

随着现代高速公路的发展,各省高速公路已形成网络,有的甚至跨区域联网,流量大、安全、方便、快捷的特点得到充分体现.如果不采用先进的管理措施,在车流量大、气候恶劣的情况下极易发生交通事故和道路交通阻塞.而高速公路数字化网络多媒体视频监控系统的建立在很大程度上对高速公路全线实施交通流量和交通运行状况的监视对关键路段实行交通适时控制,及时发现各种异常情况并采取应急处理措施.有利于统一指挥调度,确保高速公路快捷、安全、舒适和有效地运营.同时,道路视频信息给交通管理部门提供了及时的、关键的、可靠的情报信息帮助交管部门在处理突发事件时做出关键性的决策,作为省中心还可以通过采集各路段实时信息,向全省其他路段进行广播,真正实现交通信息的资源共享.     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.      

基于ADAS联网时空数据的路段交通参数估算模型

交通参数实时获取是道路交通管控的重要基础.针对固定检测器观测范围受限和浮动车数量需求大的问题,研究了1种利用车载ADAS联网数据进行路段交通参数估算的方法.通过分析车载ADAS感知的前向目标参数与交通参数的关系,结合广义交通量定义,并考虑多车道条件下ADAS车辆及其邻近前车的相对运动变化特性,建立了1种非稳态交通条件下...     

Crash prediction model for two-lane rural highways in the Ashanti region of Ghana

Crash Prediction Models (CPMs) have been used elsewhere as a useful tool by road Engineers and Planners. There is however no study on the prediction of road traffic crashes on rural highways in Ghana. The main objective of the study was to develop a prediction model for road traffic crashes occurring on the rural sections of the highways in the Ashanti Region of Ghana. The model was developed for all injury crashes occurring on selected rural highways in the Region over the three (3) year period 2005–2007. Data was collected from 76 rural highway sections and each section varied between 0.8 km and 6.7 km. Data collected for each section comprised injury crash data, traffic flow and speed data, and roadway characteristics and road geometry data. The Generalised Linear Model (GLM) with Negative Binomial (NB) error structure was used to estimate the model parameters. Two types of models, the ‘core’ model which included key exposure variables only and the ‘full’ model which included a wider range of variables were developed. The results show that traffic flow, highway segment length, junction density, terrain type and presence of a village settlement within road segments were found to be statistically significant explanatory variables (p < 0.05) for crash involvement. Adding one junction to a 1 km section of road segment was found to increase injury crashes by 32.0% and sections which had a village settlement within them were found to increase injury crashes by 60.3% compared with segments with no settlements. The model explained 61.2% of the systematic variation in the data. Road and Traffic Engineers and Planners can apply the crash prediction model as a tool in safety improvement works and in the design of safer roads. It is recommended that to improve safety, highways should be designed to by-pass village settlements and that the number of junctions on a highway should be limited to carefully designed ones.     

城市道路固定型交通检测器布局优化模型

交通信息采集是智能交通系统的重要基础,准确、可靠的数据是动态交通管理、控制的重要保障。分析影响检测器布局的因素,主要包括交通流的特性、道路交通环境、居民出行路径的选择等,提出基于检测器利用率最优的规划模型。探讨模型参数的计算方法,根据观测样本的均值和方差计算交通量波动系数,用最短路径法计算路段客观重要度。阐述模型的求解过程,通过比较几种传统优化算法的优缺点,设计改进隐枚举算法,并给出具体步骤。     

Improved Speed Estimation From Single-Loop Detectors With High Truck Flow

Single-loop detectors are the most common sensors employed by freeway traffic management agencies. The data are used for traffic management and traveler information. Single-loop detectors can only measure flow and occupancy. Although speed is often the most useful metric, it can only be estimated at conventional single-loop detectors. Typically this estimate comes from the quotient of flow and occupancy multiplied by the fixed, assumed average effective vehicle length. This conventional approach is limited because the actual average effective vehicle length will vary from sample to sample. Many researchers have proposed alternatives to address this problem, and although many of the methods work well under normal conditions, there has been limited research into methods that yield reliable estimates under heavy truck traffic. Heavy truck flows may arise as a function of location or time of day, for example, with proximity to a trucking facility or in early mornings when the number of passenger vehicles drops, respectively. This article presents a new methodology to estimate speed from single-loop detectors in conditions where trucks comprise a large percentage of the fleet. While the focus is on single loop detectors, the work is equally applicable to side-fire microwave radar detectors that emulate single-loop detectors.     

基于小波变换的关联交叉口群关键路径识别方法

为提升关联交叉口群信号控制的性能,针对关联交叉口群各交叉口关联性强的特点,采用小波变换对关联交叉口群各进、出口的交通检测流量数据进行分解、降噪、重构,并利用系统聚类方法识别关联交叉口群的关键路径;最后应用南京市广州路某交叉口群的实测数据对模型的可靠性进行了检验。结果表明：该模型识别的交叉口群关键路径与实际情况相符;该关键路径识别方法受外界干扰小,适用于各种交通状态,拥有较高的运算效率和可靠性,可作为关联交叉口群信号控制优化的基础。     

固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法

固定检测器和移动检测器在检测参数、数据精度、覆盖范围、采集成本等方面存在较大差异,具有很强的互补性.分析了固定检测器与移动检测器进行信息融合的必要性,提出了交通信息融合的总体框架.在分别阐述了基于固定检测器和基于移动检测器的区间平均速度估计方法基础上,采用BP神经网络对区间平均速度进行信息融合.以上海市南北高架道路为对象,利用Vissim仿真软件对基于BP神经网络的交通信息融合方法进行了实例分析,结果表明,该方法可以明显提高区间平均速度的精度.     

基于DTA的OD估计方法的交通检测器优化布置模型研究

论文在探讨了动态交通分配和动态0D估计背景下的交通检测器优化问题的基础上，提出了基于DTA的动态OD估计方法的交通检测器布置原则；从预算，对路网中交通流量信息的覆盖程度，对关键路段的检测、对重复检测器的剔除等方面对路网交通检测方案进行约束，建立了交通检测器优化布置模型；最后将遗传算法用于交通检测器优化布置模型的求解，证明了基于DTA的动态0D估计方法的交通检测器优化布置模型的有效性。论文方法概念清楚、操作简单，是交通检测器优化布置的一种可行方法。     

基于监控数据的高速公路实时事故风险模型

近年来,高速公路事故发生率高居不下.同时,对于高速公路而言,其交通流检测器安装又较为普遍.因此研究如何深入挖掘交通流检测数据以实现对高速公路事故风险实时预测很有必要.基于美国加州2012年发生事故最多的4条高速公路I5,I10,I405和I15的全年事故数据和交通流数据,以病例对照基本思路选取事故组和对照组数据,选定交通流数据研究范围,并选用ADASYN算法处理不平衡数据集问题.基于随机森林模型,利用事故发生前10~40 min内的事故地上游4个检测器、下游2个检测器的3种基本交通流数据构建高速公路实时事故风险模型,事故预测准确率可达到88.02%.选取重要性前十的变量作为事故重要诱导因素,对事故重要诱导因素进行调值,将调值后的测试集放入之前构建的随机森林模型进行分类预测,结果显示减少了41.82%的事故,故可认为利用事故重要诱导因素可进行事故先兆预警工作,从而减少事故的发生.