基于建成环境和低频浮动车数据的路段行程时间估计

将城市道路周边建成环境的相关属性作为路段行程时间的解释变量,结合城市低频浮动 车数据,在不需要速度等GPS信息的条件下研究建成环境属性因素对路段行程时间的影响。同 时,给出一种新的路段行程时间分布估计方法,即利用路段车辆数的分布代替路段长度作为路段 行程时间的分配比例系数,得到路段行程时间的分布情况。为验证所提方法的正确性,以辽宁省 丹东市振兴区锦山大街为例进行分析,用极大似然估计法得到各类建成环境对行程时间的影响 参数值,并对比研究路段在有、无建成环境影响下的行程时间。结果表明：道路周边的建成环境 会在不同时段导致路段行程时间显著增加,学校的影响时间段主要在6:00-7:20,医院、诊所集中 在7:00-8:00,交叉口造成的行程时间增量在研究范围内整体较为平均。通过似然比检验,验证了 将建成环境变量作为路段行程时间影响因素的可靠性。     

基于实时数据的路网行程时间可靠度模型研究

道路行程时间可靠度是衡量城市道路交通服务质量的指标之一。本文分析和处理道路实时交通数据．统计其行程时间的分布,并拟合行程时间的分布曲线。以此为基础,构建行程时间可靠度模型,并进行案例分析。本文研究得出：路段的行程时间服从正态分布;出行者要求可靠度越高,需要预估的行程时间就越大;即使出行者期望的可靠度相等,对应不同的出发时刻预估行程时间也不同。     

低频GPS数据和交叉口延误下的行程时间估计

为解决低频GPS数据条件下路段行程时间估计误差较大的问题,分析了车辆在道路交叉口影响区域的延误特征,根据两个相邻GPS点跨越一个或多个交叉口,以及跨越的交叉口影响区域內有无GPS点,划分了4种GPS分布类型,并设计了相应类型的基于交叉口延误计算的路段行程时间插值算法.以北京市八角地区实际GPS数据为例验证了本文算法,结果表明:在平峰和高峰时段,用本文算法计算的路段行程时间的平均绝对相对误差不超过14%;与改进插值法相比,平均估计精度提高了7.9%,在交叉口延误时间较大的路段效果更显著.      

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

改进的高速公路路段行程时间估计方法

准确估计高速公路路段行程时间有助于充分发挥智能交通管理与服务系统的作用,文章在传统路段行程时间估计方法的基础上,从交通流具有动态流动性的角度出发,构建了一种改进的行程时间估计方法;通过车辆运行过程中所在时空的动态变化性,根据2个时段的检测器数据和各路段预设的行程时间给2类信息分配权值;最后以南京机场高速公路为例进行分析,结果表明改进方法可有效估计路段行程时间,并且路段越长,改进效果越明显。     

城市信号控制路网中的路段行程时间估计方法

为了精确检测城市信号控制路网中的路段动态行程时间,分析了路段流量受交通信号控制策略影响的波动规律,提出了基于交通量图偏移的路段行程时间计算方法。研究了不同断面交通量图的相似性,根据最大相似度时交通量图的偏移,计算了断面间路段动态行程时间,并与调查结果进行了比较。比较结果表明:在城市路网封闭路段,平峰、高峰的不同时间长度内(5、10、20 min),平均行程时间最大平均相对误差为7.1%,因此,计算方法可行。     

超载条件下的交通分配对路网结构可靠度的影响

研究了道路网络在超载条件下的交通分配对路网系统可靠度产生的影响,推导了路段行程时间可靠度与路段饱和度的关系,将分配控制指标由路段行程时间可靠度转化路段饱和度;通过轴载转换公式,将超载作用问题转化为累计轴载次数增加的问题;由蒙特卡罗算法分别得出超载条件下交通分配前后路段路面结构可靠度,并基于串并联原理计算出分配前后道路网络结构可靠度。实例分析可知:以路段行程时间可靠度作为评价路网性能指标更合理,与实际情况更贴近;基于行程时间可靠度的交通流分配使整个路网系统可靠度下降。     

基于浮动车数据的行程时间可靠度特征研究

针对正态分布或对数正态分布往往不能有效地描述小间隔行程时间分布的问题,提出了基于浮动车数据的行程时间算法.通过基于浮动车数据的行程时间经验分布,得到了以15min为间隔的不同出发时段行程时间的可靠度指标.以广深高速公路同乐-宝安机场段为例,对不同日、不同出发时段的行程时间可靠度特征进行了分析.该研究方法对于描述交通条件变化比较频繁的城市交通环境的行程时间可靠度有较强的适应性.     

弹性需求下路段行程时间波动的收敛性

分析了弹性需求下路段行程时间的波动随道路长度延伸的收敛性.采用 MITSIM仿真路段上车辆的行驶过程,根据仿真数据计算车辆通过该路段的预期行程时 间,路段入口处的交通需求由需求函数及预期行程时间确定.通过记录所有车辆驶入、驶 出该路段的时刻获取车辆的实际行程时间.用行程时间标准差系数来衡量行程时间波动 性.数值算例对不同潜在交通需求的情况进行分析.结果表明,对任意确定的潜在需求,在 弹性需求的作用下,路段行程时间的波动性都将随着路段长度的延长而趋向收敛,随着 潜在交通需求的增加收敛速度减小,弹性系数的增加则促进行程时间波动的收敛.     

智能化城市交通诱导信息发布显示系统的设计

结合ITS建设的实践,对系统的组成、各部分功能和实现方法给予详细的说明.设计改变传统的人工信息只能个体编辑的方式,引入C-S模式,使得发布信息的编辑可以由不同部门协同进行,并提出XML表示显示信息的具体方法;提出人工诱导信息和动态路段行程时间结合发布的方法;提出交通诱导屏通信、控制单元设计方案;提出模板法解决动态路段行程时间的显示问题.     

城市快速路区间旅行时间短期预测新算法

城市道路交通状况的预测,是实现未来路况查询、车辆动态导航等智能交通系统技术的关键。该文在分析浮动车数据的时间相关性的基础上,研究城市快速路的区间旅行时间短期预测算法。首先,采用统计方法和K-NN分类法相结合的新方法对缺失数据进行填充,并利用小波变换对每天的数据进行消噪处理;其次,在分别利用时间序列模型和人工神经网络模型对城市快速路区间旅行时间进行短期预测的基础上,通过模型组合获得预测值;最后,结合北京市区二环的一段快速路区间旅行时间的历史数据和实时数据,对该文所提出的快速路区间旅行时间短期预测算法进行了评价。结果显示,该算法的预测结果的平均绝对误差百分比控制在10.43%以内,具有良好的精度。     

随机时变特征下基于行程时间的路径选择算法

基于南京市实测数据分析了道路交通流实际随机、时变特征,证实现有行程时间最短路径算法相关研究中对道路交通流的随机、时变特征的假设与实际不符.以反例论证道路交通流实际随机、时变特征下,自适应算法(Adaptive Routing Policy)在求解行程时间最短路径方面的无效性.针对交通模式时段内道路交通流随机、时间无关的特征,以及路段行程过程中行程时间的确切概率分布难以知晓的实际情况,提出基于历史概率分布的历史期望行程时间最短k路径基础上的考虑风险衡量及当前道路实际交通流状况的路径选择算法.     

城市区域交通检测器优化布局模型

智能交通系统（ITS）是公认的缓解城市拥堵的有效手段之一,交通检测器为ITS提供交通基础数据支持。在城市路网中合理布设交通检测器是保证交通数据准确、有效的前提。以交通检测器效用最大和布设检测器费用最少为目标,构建交通检测器优化布局模型,并通过算例加以说明,为此类研究提供了一个新的思路。     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

通化市居民出行特征分析及交通发展对策研究

分析通化市城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行时间分布、出行空间分布等一系列指标,总结归纳通化市城市居民出行的特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对通化市城市交通发展提出优化道路网络、优先发展公交、建设快速交通系统及合理配置停车设施等建议,对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

城市主要道路交通噪声测试及分布规律

采用噪声与振动测试分析系统,进行城市主要道路交通噪声测试及分析,通过测试分析得知,平直路段道路两侧交通噪声的等效声压级在同一时段相差不大,道路噪声在1 600 Hz内达到峰值67.1 dB（A）.交叉路口噪声在3 150 Hz达到峰值67.2dB（A）,在2500～5 000 Hz范围内易出现阶段性峰值.同一路段中,上坡路段的噪声值普遍高于下坡路段噪声值.坡路上测点噪声值在1 250 Hz以下呈阶段式上升,在1 250 Hz出现峰值,即上坡路段噪声峰值为66.8 dB（A）,下坡路段噪声峰值为59.5 dB（A）,在2500～5 000 Hz范围内波动较大,易出现阶段性噪声峰值.在315 Hz以下,隧道入口处噪声值普遍高于隧道出口处.隧道入口处噪声在1 250 Hz达到峰值66.8 dB（A）,隧道出口处噪声在1 000 Hz达到峰值71.1 dB（A）.     

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。     

公交专用道效益评价及仿真-以广州市天源路为例

文中以广州市天源路公交专用道（华南快速广汕路）为例,在交通数据调查基础上,利用Vissim交通仿真软件分别建立实施公交专用道前后的交通仿真模型,分析广州市天源路的公交车运行速度、公交车旅行时间等评价指标,以便为其他公交专用道进行量化评价和后续公交专用道的建设提供参考。仿真结果表明：设置公交专用道后天源路上各路公交车的运行速度提升31．6％,公交车旅行时间减少24．1％,效益评价指标为A级。