基于速度特性的城市快速路常发性交通拥堵研究

基于城市快速路浮动车技术,获取北京市快速路瓶颈路段全天交通流运行速度时间序列数据,对快速路常发性交通拥堵形成及消散进行精细化定量分析。首先应用小波分析技术对数据进行降噪处理,依据速度变化特性将快速路瓶颈处交通流运行状态划分为稳定运行态、拥堵形成态、拥堵态及拥堵消散态4种状态,并分析不同状态下的速度表现特征。研究表明,应用速度变化量可以判别交通流所处状态,而后利用统计学方法给出不同状态之间变化的判断阈值,并归纳出快速路常发性交通拥堵形成时刻、消散时刻及持续时间的判别方法。该方法对拥堵特性判别精度可达80%以上,对交通拥堵预测及交通管理具有明显实际应用价值。     

基于尖点突变理论的高速公路交通流状态判别方法

为准确掌握高速公路交通流的运行状态及变化规律,给驾驶人和高速公路管理者提供科学决策依据,通过分析传统交通流计算模型存在的不足,对现有高速公路交通流状态划分方法和基于尖点突变理论的交通流模型进行改进,并引入混沌状态和突变区间的概念,同时添加大车混入率作为改进后的模型参数,得出不同大车混入率下混沌流状态、自由流状态和非自由流状态下的判别标准。以八车道高速公路标准路段为例,借助VISSIM交通仿真软件模拟车流的实时运行状态及变化过程,计算获得仿真情形下不同交通流状态的判别标准和方法。通过对典型高速公路代表性路段实测数据的统计分析,验证了判别标准和方法的合理性与可行性。研究结果表明:交通流在自由流和非自由流状态之间转变时,存在着一种短暂的突变,呈现出一种混沌流的状态;大车混入率对行车速度和时间占有率影响明显,可以对应获得混沌流、自由流和非自由流状态的判别标准;将仿真所获得的交通流状态界定标准与中、美高速公路服务水平划分标准进行对比,自由流状态处于二级或C级及以上服务水平,而且对自由流服务水平的标准要求更高。该方法对于高速公路运营管理、养护路段划分、安全性评价等具有科学、便捷、实用、可行的实际意义。     

基于Vissim的3相交通流理论应用

交通流状态演变机理的研究是交通流理论中重要的一部分.以不同交通负荷下的城市快速路路段来研究城市快速路路段交通流状态演变的机理.由于无法进行大规模交通调查,所以利用Vissim仿真软件,仿真不同交通流量下路段交通流特性的变化情况.统计分析仿真数据,研究了不同交通状态下交通流的特性,并对各个交通状态转变的阈值作了界定,标定了每一种交通状态的密度取值范围.结果表明,在不同的交通负荷下交通流呈现不同的状态,路段上的交通流状态呈现为自由流相、同步流相和宽幅运动阻塞流相3种状态.     

城市快速路交通流状态跃迁的实证分析

根据北京市二环路的实测数据分析了在高交通需求条件下的城市环路交通流特性,研究了交通流在临界密度附近的稳定性和车道间车流的同态性,即速度跃迁概率和车道间交通参数的偏差,结合三相位交通流理论中的同步流概念,将交通流状态划分为4个相位：自由流、高速同步流、低速同步流和堵塞,并通过实测数据分析了交通流在4种状态间的时间和空间演变规律。结果表明：分析得到的交通流状态和状态间时空变化规律,对交通流的短期预测、控制和诱导具有应用价值,同时也为分析交通拥堵机理、建立合理的交通流模型提供了理论基础。     

信号交叉口拓宽专用双左转车道通行能力研究

在北京市3个信号交叉口拓宽双左转车道交通流数据调查的基础上,应用数理统计学方法对拓宽条件下专用双左转车道的交通运行特性和释放流率进行了研究.发现拓宽专用双左转交通流释放流率呈现出明显的两阶段特性,结合该特性给出了通行能力计算模型,最后采用仿真的方法对模型进行了验证.结果表明:通过与HCM提出的方法对比发现,文中提出的模型更能合理的计算拓宽条件下专用双左转车道的通行能力.     

交通流时间序列的分形实证研究

为了分析交通流在同步流、拥挤流、自由流状态下的分形特征,通过关联维刻画交通流的复杂性,通过Hurst指数研究交通流的长程相关性,通过记忆长度确定交通流的影响范围。对实测数据的计算结果表明,3种交通流都是分形的,且存在长程相关性,同步流的关联维小于拥挤流,拥挤流的关联维小于自由流,同步流和拥挤流的Hurst指数大于自由流,同步流的记忆长度大于拥挤流,拥挤流的记忆长度大于自由流,说明不同状态的交通流具有不同的分形特征。     

混合非机动车交通流路段的车道宽度设计方法

针对非机动车道常呈现出自行车和电动自行车混合行驶的情况,通过对城市道路路段的混合非机动车交通流数据进行统计分析,引入混合比例范围,结合混合非机动车交通流特性,分别提出了基于流率-密度模型与基于速度-流率模型的非机动车道宽度设计方法,根据路段交通服务水平标准,得出两种设计方法的计算分析结果.研究结果表明,以上方法均可用来...     

基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型

为了客观、有效的评价交通拥堵的程度,采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量,针对交通流速度变量存在混合分布的特点,建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型,并将EM算法运用于模型求解,通过对速度变量的聚类分析,以判别交通状态,评价交通拥堵程度.上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表明:模型可以客观分析交通流...     

Method of Dynamic Vehicle Conversion Factors Based on Traffic Flow Characteristic Analysis

道路运行车辆在不同交通运行状态下所占有的道路时空资源的物理意义不同,为了科学反映其动态特性,吸取了传统交通流理论的学术思想,选择交通密集度作为车型换算系数的计算标准,综合分析了不同交通流运行状态下车辆占有车道空间问题,从交通流特性分析入手,定性分析车型对交通流量-密集度的影响,提出了不同车型相对应的影响系数计算方法,进而建立基于需求安全距离的动态车辆换算系数定量模型.通过数据验证和试验对比分析结果显示,动态车辆换算系数更好地反映了交通流运行中的速度-流量关系和动态特性.     

非拥挤路段自行车交通流特性研究

自行车是城市居民出行的主要方式之一，研究自行车交通流的特性对于合理规划道路交通资源，提高白行车交通服务水平具有重要意义。针对白行车交通流与机动车交通流的不同特征，提出了以单位面积车道上车辆集散程度定义白行车交通流密度的新方法，并基于调查数据，研究了非拥挤状态下自行车交通流密度、车速和流率3个参数的相关性，发现非拥挤自行车流的速度总是分布在接近期望车速的范围内，且与流率、密度无关，而速度的离散程度随着密度的增大而减小。最后，分析了车道、宽度与交通流3个参数的相关性，并建立了相应的回归模型，模型可用于在给定自行车交通需求以及服务水平条件下自行车道的设计宽度。     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于分形理论的交通事故分析

以某市交通事故统计资料为例,首先采用功率谱分析方法论证了分形理论用于交通事故分析的可行性,计算结果表明在统计意义上,该市交通事故时间序列具有自仿射性。接着利用分形的自相似性与标度不变性将内区间的分形特性进行延拓,并由此构造了具有外推功能的分形插值算法,实现交通事故预测。该算法利用内区间的迭代函数系和吸引子由特定初始点进行搜索,通过迭代使得到的点集与吸引子的均方偏差最小,从而获得需要外推点的函数值作为预测值。最后对交通事故时间序列进行R/S分析,进一步验证了预测结果的合理性,结果表明该市未来几年交通事故仍有增长趋势,应继续加强交通管理。     

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.      

城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。     

基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。     

汽车变速器磨损轴承振动信号混沌行为分析

本文首先讨论了判断时间序列具有混沌性态的准则，探索了求时间序列奇异吸引子嵌入维数的方法，并用Ｇ－Ｐ算法求关联维数，在尝试用几个传统的奇异吸引子验证了该方法的正确性之后，将它应用于计算一组变速器磨损轴承加速度振动信号的分形维数，计算表明，变速器振动信号具有分形特征，在其它条件不变时，轴承技术状况与振动信号的分形维数密切相关，它们均在２维与３维之间，随着轴承磨损加剧，它向３维逼近，当样本点达到一定数目     

高速公路交通流信息时序分析

在高速公路的营运过程中，新技术的不断推广与应用，特别是智能交通系统（ITS）的普遍应用与系统结合，使得交通信息系统越来越庞杂，交通状态更加难以把握，信息处理面临新的挑战。就高速公路的营运过程中如何判别交通状态，何时出现拥堵问题，运用时序分析法从理论上给予分析研究，给出高速公路交通流信息系统处理的理论研究应用方向。     

基于跟驰模型的交通流混沌转化影响因素的仿真研究

为分析交通流混沌转化机理，利用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流时间序列。在一定参数组合情况下，仿真研究了交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距的变化曲线，可以明显地观察到交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程；在此基础上，通过考虑模型参数和仿真参数变化的大量仿真试验，应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流混沌转化的影响因素进行了理论分析。该研究结果有助于进一步理解、解释诸多交通流混沌转化现象，并为短时交通流预测和智能交通控制提供理论依据。