一种区域公路交通线圈检测器优化布设的简捷方法

利用数学方法优化布设交通检测器难在求解困难。提出根据检测器布设的目的从总体上把握区域公路网的交通状况,可以简单快速的实现区域公路交通线圈检测器的优化布设。     

手机信令数据支持下高速公路检测器布设研究

交通检测器的布设决定着路段行程时间估算及预测的精度.同时,检测器技术、行程时间估计方法也会影响到检测器布设方法.针对此问题研究利用手机切换数据交通信息提取支持,结合传统固定检测器,基于BP神经网络实现行程时间融合估计.基于新的行程时间估计方法,以估计精度为约束,研究传统固定检测器的布设.结合实例分析,验证行程时间融合估计方法有效性,并在均匀布设和盲区补充方案基础上,研究检测器布设间距对交通参数估计的影响.     

基于事件检测效益的高速公路交通检测器布设方案研究

高速公路交通检测器合理布设有利于准确、快速地检测和确认交通事件发生的时间、地点及性质,进而提高高速公路管控效率.运用一种基于偏差阈值的交通事件检测算法,选取了200 m、400 m和600m等3种交通检测器布设间距,利用VISSIM仿真软件,以济青高速公路济德段为例进行验证性仿真;通过分析有无事件情况下交通参数的变化趋势,确定高速公路检测器最优布设间距,为高速公路监测系统建设提供理论依据.     

区域高速公路网络交通事件传感器布设方法研究

针对如何使用有限的传感器而获得最大的事件检测效益的问题,依据区域高速公路网络拓扑特点,充分利用匝道以及出入口的重要特性,以常规的最短路径算法为基础研究了一种交通事件传感器的优化布设方法,以高速公路网络行程时间标准差作为优化目标,在充分利用现有资源前提下,分别布设和优化路段和出入口事件检测器,形成两层结构的事件检测传感器网络体系。并以上海市高速公路网为例进行了实例应用分析。结果表明,依据合适的优化方法可以确定传感器最佳布设位置和数量,同时结合高效的交通事件检测算法,可以全面提升交通事件检测技术。     

服务于高速公路实时容错性评价的车辆检测器布设研究

车辆检测器采集到的信息的准确度与检测器的空间密度和空间位置有极大的关系,而目前车辆检测器的布设却没有统一的标准。本文以高速公路实时容错性评价模型为基本的分析方法,首先通过道路线形安全评价对高速公路进行路段划分,然后采用仿真手段研究车辆检测器不同布设间距条件下,高速公路实时容错性评价模型对交通事件响应时间的变化规律,最后得到服务于高速公路实时容错性评价的车辆检测器布设方法,并给出各种路段安全等级和交通量条件下的车辆检测器布设间距推荐值。     

基于图论与矩阵论的交通检测器布设新方法

为了获取各路段的交通流量,解决任意路网的交通检测器布点问题,提出了一种基于图论与矩阵论的交通检测器布设方法.从图论的角度出发,给出了顶点的度数、平衡点与非平衡点的定义;利用平衡点的平衡公式,提出交通量关系矩阵,计算出布设交通检测器的路段的数量;提出2条交通检测器的设置原则来进行交通检测器的设置;最后从矩阵运算推导出未对于设置交通检测器的路段,其交通流量的计算方法.该方法能在任意路网上进行交通检测器的优化布设.算例选取兰州市西关什子附近的路网,结果验证了所提出方法的有效性与可操作性.     

基于神经网络算法的高速公路基本路段线圈检测器布设间距研究

为研究高速公路交通事件检测算法及线圈检测器布设间距,设计了高速公路基本路段的人工神经网络事件检测算法,并研究基本路段检测器布设间距在200～700m不同情况下的事件检测效果。利用VISSIM4.2软件仿真获得数据,并在Matlab人工神经网络工具箱中计算,验证了所设计事件检测算法的有效性,得出基本路段线圈检测器的合理布设间距。     

基于VISSIM仿真的高速公路改扩建工作区布设分析

为探究高速公路改扩建期间工作区合理布设长度,基于VISSIM构建了双向四车道高速公路改扩建封闭半幅车道和封闭外侧车道两种模式下工作区分段布设和连续布设仿真模型,选取交通密度、平均行程时间和平均行程延误为评价指标,利用灰色聚类评价法对仿真结果进行评价。结果表明:工程中采用的5 000 m工作区长度较为合理;两种道路封闭方式区别不大,在交通组织方案设计时均可选取;当要求道路服务水平为良时,建议采用连续布设方式以缩短工期,减少费用。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

基于潜在瓶颈路段识别的可变信息标志选址分析

为了降低交通事故和交通拥堵对城市交通的影响程度,科学、合理地确定可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)规划布设的点位并最大地发挥其交通诱导功能,以VMS的交通分流作用作为其选址的前提,首先利用路段脆弱度指标进行潜在瓶颈路段的识别,并在此基础上结合VMS的影响范围,明确VMS选址的路段候选集合;其次,引用驾驶人对于交通标志记忆的统计数据,得到标志信息随行程距离的衰减规律以确定信息效益,采用ARCGIS软件的网络分析模块寻求可替换路径以确定绕行效益,运用改进的用户均衡交通分配模型求解从VMS候选路段出发的节点间重新分流路径以确定路网总行程时间;最后将VMS信息利用最大化、绕行效益最大化和路网总行程时间最小化作为优化目标,以VMS布设成本作为约束,建立VMS选址优化模型,并以快速分类的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对选址优化模型进行运算。研究结果表明:以西安城区局部路网为例,可求得不同VMS设置数量下的点位布设非劣方案,从而验证模型和算法的可行性;随着路网VMS设置数量的增加,各Pareto解集的总体信息效益和绕行效益呈线性上升趋势,总行程时间呈线性下降趋势;合理的VMS设置数量能够使各选址方案的目标效益分布趋于集中。     

城市快速路AVI检测设施布局仿真优化

针对城市快速路车辆自动识别（AVI）系统行程时间检测与动态OD矩阵获取的双重目标,在检测器数量及检测精度有限的条件下,提出了城市快速路AVI检测设施布局优化模型与提高OD估计精度的车辆转向率法;应用Visual Basic编程语言通过Vissim组件对象模型接口建立了基于微观仿真的城市快速路AVI检测设施布局仿真优化平台,可对AVI检测设施布局优化模型进行＂软件在环＂的仿真评价,进而得出优化的布局方案。以上海市南北高架快速路AVI设施布局为例验证了AVI设施布局仿真优化的科学性,在90%检测精度条件下得到OD矩阵范数平均相对误差NMRE〈25%,需要检测器布设断面密度达到85%,并总结了城市快速路AVI设施布局的3条主要原则。     

Short-Term Traffic Flow Forecasting for Freeway Incident-Induced Delay Estimation

Freeway incidents not only threaten travelers’ safety but also cause severe congestion. Incident-induced delay (IID) refers to the extra travel delay resulting from incidents on top of the recurrent congestion. Quantifying IID would help people better understand the real cost of incidents, maximize the benefit-cost ratio of investment on incident remedy actions, and develop active traffic management and integrated corridor management strategies. By combining a modified queuing diagram and short-term traffic flow forecasting techniques, this study proposes an approach to estimate the temporal IID for a roadway section, given that the incidents occurs between two traffic flow detectors. The approach separates IID from the total travel delay, estimates IID for each individual incident, and only takes volume as input for IID quantification, avoiding using speed data that are widely involved in previous algorithms yet are less available or prone to poor data quality. Therefore, this approach can be easily deployed to broader ranges where only volume data are available. To verify its estimation accuracy, this study captures two incident videos and extracts ground-truth IID data, which is rarely done by previous studies. The verification shows that the IID estimation errors of the proposed approach are within 6% for both cases. The approach has been implemented in a Web-based system, which enables quick, convenient, and reliable freeway IID estimation in the Puget Sound region in the state of Washington.     

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。     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

基于浮动车移动检测与感应线圈融合技术的行程时间估计模型

综合考虑到浮动车检测技术与感应线圈检测技术的优缺点,为了提高道路行程时间估计的精度及完备性,提出基于浮动车与感应线圈的融合检测技术的行程时间估计模型。该模型利用神经网络技术对两种检测技术同一路段的检测数据进行融合,从而达到提高道路行程时间估计精度和完备性的目的。最后,以广州市7 000多辆装有GPS装置的出租车所提供的浮动车数据、100多个安装在广州市各主要道路口上的感应线圈检测器提供的感应线圈数据以及广州市交通电子地图为基础,在10条道路上分别随机选取的500个两种检测数据对提出的模型进行了验证,试验结果表明,此模型在道路行程时间估计的精度方面较浮动车移动检测技术与感应线圈技术有较大提高。     

基于多源数据的城市道路网络行程时间预测模型

针对基于单一数据源、利用卡尔曼滤波理论建立行程时间预测模型存在的不足,采用多源数据进行行程时间预测以提高精度。浮动车、固定检测器是常用的交通信息采集方法,在信息种类、数据精度等方面存在一定的互补性。因此,选择2种检测器的实时交通数据作为模型输入参数。利用卡尔曼滤波理论,以流量、占有率、行程时间作为输入量构成参数矩阵,建立城市道路网络行程时间预测模型。并通过Vissim仿真实验验证了模型的有效性。结果表明:基于多源数据的行程时间预测模型平均绝对相对误差为5.45%,其精度比单独采用固定检测器检测数据预测提高了14.4%,比单独采用浮动车数据预测提高了7.5%。      

Estimation of delay variability at signalized intersections for urban arterial performance evaluation

Urban arterial performance evaluation has been broadly studied, with the major focus on average travel time estimation. However, in view of the stochastic nature of interrupted flow, the ability to capture the characteristics of travel time variability has become a critical step in determining arterial level of service (LOS). This article first presents a stochastic approach that integrates classic cumulative curves and probability theories in order to investigate delay variability at signalized intersections, as a dominant part of the link travel time variability. This serves as a basis for arterial travel time estimation, which can be obtained through a convolution of individual link travel time distributions. The proposed approach is then applied in the estimation of travel time along one arterial in Shanghai, China, with abundant automatic vehicle identification (AVI) data sources. The travel time variability is evaluated thoroughly at 30-min intervals, with promising results achieved in comparison to the field measurements. In addition, the estimated travel time distributions are utilized to illustrate the probability of multiple LOS ranges, namely, reliability LOS. The results provide insights into how we might achieve a more reliable and informative understanding of arterial performance.