基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型研究

行程时间预测是交通流诱导系统和交通控制系统研究的一项重要内容。在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文提出了基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型,利用深圳市的交通实测数据对行程时间进行了预测分析。     

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。     

基于数据融合的路段行程时间估计

基于检测器数据的路段行程时间估计通常具有精度不高和可靠性差的特点。论文引入了自适应式卡尔曼滤波,采用K近邻法寻找相似的交通流状态来标定状态转移系数,建立了基于固定型检测器数据和移动型检测器数据的路段行程时间估计融合模型。实际数据的验证结果是,平均相对误差为9.52%,相对误差的标准差为8.92%。研究表明,与基于移动检测器数据的估计方法相比较,该方法极大地改善了估计精度和可靠性,还具有收敛速度快、对初值不敏感、参数少等特点。     

AKF算法在城市快速路行程时间计算中的应用

卡尔曼滤波算法具有动态性、实时性的优点,但在用FCD数据对城市快速路进行行车时间计算中,要求对参数计算值进行实时跟踪与识别,需要使用具有一定跟踪能力的自适应递推算法,如自适应卡尔曼滤波（AKF）算法。文中通过采用AKF算法计算上海市南北高架道路的行程时间,定量证明了AKF算法的高精度。     

基于行程-时间域的路段行程时间预测

为了提高高速公路路段行程时间预测的实时性与准确性,提出了基于行程-时间域的路段行程时间预测算法.该算法依据实时检测的交通数据和BP神经网络预测路段单元在不同时间单元的空间平均车速,构建车辆出行的行程-时间域,通过车辆穿越行程-时间域获得路段的预测行程时间.通过比较行程-时间域算法与传统神经网络预测算法,揭示了行程-时间域算法在预测精度上优于传统神经网络算法.以沪宁高速公路路段作为示例背景,基于Vissim仿真软件,验证了所提算法的准确性与可行性.     

基于GPS浮动车的自然路段行程时间估计方法

针对目前基于GPS浮动车交通信息采集技术的研究大多只是涉及宏观方案,细节研究较少,导致产生所得交通信息质量不高的问题,考虑数据用户需求以及路网空间数据的特点设计了自然路段划分方法,同时结合动态GPS数据与路网空问数据的特点提出了路段行程时间估计算法.利用编程语言完成了算法实现,并且利用实测数据进行了算法验证.结果表明,自然路段行程时间估计算法不仅运行高效、稳定,同时获取的路段行程时间数据精度较高.     

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.     

基于探测车数据的路段行程时间估计

利用探测车数据进行路段行程时间估计面临着两类误差：采样误差和非采样误差,从而导致估计结果精度不高和可靠性差。在回顾已有估计方法的基础上,有针对性地引入了自适应式卡尔曼滤波,建立了相应的状态方程和观测方程,利用相似时间特征的历史数据标定了状态转移系数,并对滤波进行了求解。以实际数据对估计方法进行了验证,平均相对误差为13.13%。研究表明,自适应式卡尔曼滤波能够应用到基于探测车数据的路段行程时间估计中来,并具有估计精度高、收敛速度快、参数少、对初值不敏感等优点。     

基于预测型路线行程时间的信号控制相位差优化技术研究

相位差是区域信号协调控制的重要参数,其动态优化直接影响通行能力和路网延误。论文考虑交通流诱导与交通信号控制的协同运作,通过研究车队在停车线车头受阻和车尾受阻的不同等待状态,建立了相位差与诱导参数路段行程时间的相关关系,基于诱导控制协同的动态性考虑,提出基于预测型诱导用行程时间的信号控制相位差优化技术,阐述其优化算法流程。论文利用长春市长春大街含3个交叉口的路线进行算例试验,结果表明利用预测型行程时间优化相位差之后干线总行程时间最高节约12.9%左右,延误减少高达51.3%,达到诱导控制信息共享、协同运作提高路网运行效率的目的。     

基于少量探测车的城市路段平均行程时间估计

与传统的固定式采集系统(感应线圈等)比较,探测车系统具有直接采集行程时间、时空覆盖范围广等优点.研究少量探测车情况下的路段行程时间估计问题对降低探测车系统的运营费用具有重要意义.在发现停车组和非停车组的行程时间均值、非停车组所占百分比等3个参数之间关联关系的基础上,提出了在极小样本情况下估计城市路段平均行程时间的方法.基于微观交通仿真的比较分析显示,该方法优于通过样本均值估计平均路段行程时间的方法,特别是当交通状况处于拥挤情况下其优势更为明显.     

区域高速公路网布局结构的连通度研究

公路网的连通度评价指标反映了网络中各节点的连通状况,体现了网络的结构特征。本文分析区域高速公路网布局结构的特点,评述现有的公路网连通度评价指标,并指出其存在的局限性。在此基础上提出路网加权模糊连通度的定义和计算方法,有效体现区域高速公路网布局结构评价中存在的节点重要度的差异性和线路连通度的模糊性。最后给出计算示例,说明该方法的有效性。     

基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究

在智能交通系统中,交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准特征作比较,来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法,结合数据预备技术和交通工程技术,对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行挖掘,实现了一种交通状态分类方法,并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供可靠的参照标准。     

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。     

不完整车辆侦测器数据推估旅行时间之研究

文中收集2007-07-12～2007-07-17日之"国道"1号北上路段111.3 K ～148.9 K之车辆侦测器数据及车牌自动辨识数据(AVI),藉由相关文献了解上下游路段之特性,利用多元线性回归方式进一步探讨上下游车辆侦测器数据推估中间车辆侦测器平均车速之关系,推估出平均车速后利用Oh模式推算推估模式之旅行时间并与AVI数据比较.结果显示,在国道1号北上路段111.3 K ～148.9 K上下游路段之平均车速约略存有线性关系,同时,藉由推估之旅行时间与AVI数据验证与比较,研究推估之旅行时间与完整旅行时间之平均误差百分比(MAPE)在6.874%以下,显示有良好预测;均方根误差(RMSE)在34.044以下,代表模式的可靠度尚可.     

道路时间费用预测模型研究

时间费用是公路建设和公路养护投资效益分析所必须考虑的经济指标之一。旅行时间费用、车辆运营费用和道路事故费用三者一起构成了道路的用户费用。随着公路网水平的提高、社会的发展和人们生活水平的不断提高，时间费用将在用户费用中占有更大的比重。本文就时间和由此产生的费用及费用计算方法进行初步探讨。     

基于出行时间的城市交通出行结构估算模型

本文以北京市相关工作过程为例,介绍了城市交通出行结构传统估算方法的应用,提出了基于熵理论以及出行时间的城市交通出行结构估算模型,给出了模型算法,并以实例演示了模型应用与结果分析过程,最后总结了模型的优势与尚待深入研究的问题。