基于工农业总产值关联度的农村客运交通分布预测研究

针对目前农村客运交通分布预测中碰到的问题,提出解决思路和方法,建立基于工农业总产值关联度的交通分布预测模型,灵活合理地运用引力模型进行交通分布预测,可以作为常规交通分布预测方法的补充,丰富农村客运规划的应用实践。     

一种面向多相位的交叉口信号灯描述模型

如何在交通仿真系统中真实反映实际中的各种交通实体及行为是计算机交通仿真的一个难题,而建立一个可信的交叉口信号灯描述模型更是解决该问题的关键。然而,多相位信号灯设置方式的可能组合非常多,模型需要描述的状态空间也非常大。目前的交通仿真系统一般采用以下两种方式:(1)采用两相位模型简单描述交叉口信号灯控制;(2)对于实际中可能出现的多相位信号灯控制事先建立相应的描述模型。本文提出了一种方向编码的方法,对相位的流向进行编码,从而实现了多相位信号灯的描述模型,该方法相对于其他的方法并不需要庞大的描述状态空间,非常易于实现。最后给出这种模型的一个应用实例。     

基于交通控制的交通诱导优化模型

随着国内交通需求量的持续增长,交通拥挤已成为城市交通所面临的主要问题,缓和这种现象的主要做法就是交通控制和交通诱导。文中以交通信号控制为基础,从影响交通畅通的因素出发,建立了交通诱导优化模型,并且为该优化模型寻找到了一种算法思路。     

交通影响分析中的交通量预测模型研究

交通量预测是交通影响分析中的基础性工作之一。从面向应用的角度出发，给出了一种用于交通影响分析（TIA）的交通量预测模型。该模型基于回归分析、时间价值原理与重力分布原理预测交通量建立。实例应用表明模型是实用的。较之传统经验方法，模型能够有效定量预测新建公共建筑交通影响分析中的交通产生量。     

基于动态系统的交通分布优化预测方法

研究运输系统中动态交通分布的预测方法,即在运输系统中,当各交通小区的发生交通量及吸引交通量出现变化后,需根据当前交通OD分布表迅速确定下一阶段的交通OD分布表。确定OD分布是交通运输规划与管理的一项重要研究内容,目前已有的预测方法都需经反复多次迭代才能得到计算结果,计算速度不能满足动态交通系统的要求。论文通过建立预测动态交通分布的优化数学模型及严格的数学推导,得到了求最优交通分布的一个解析公式,应用闭回路法设计了满足非负约束并使误差增长最小的一种调整方法。由算例表明该模型计算速度快,计算效果好,适合动态系统的交通分布预测。     

交通预测原则和预测模型评价方法

在总结已有研究成果的基础上,提出了交通预测应遵循的原则,并对交通预测评价方法和模型选择等问题进行了探讨,以期更好地指导交通实际预测工作。     

微观交通仿真模型研究

介绍微观交通模型研究的意义、应用范围及发展趋势。说明微观交通仿真模型的建模特点及各个子模型的建模方法。利用Visual C 编程实现单车道交通仿真、汇流和分流仿真、高速公路匝道控制仿真。     

交通颗粒物排放模型研究

近年空气质量严重下降,其中交通颗粒物首当其冲。为了预测交通颗粒物的排放量,研究者开发了很多排放模型。通过对现有的一些交通颗粒物排放模型进行介绍与对比,讨论了目前国内对颗粒物排放模型的应用情况以及存在问题,为今后建立中国自己的排放模型提出意见。     

交通影响评价中的交通区分割方法研究

为了在交通影响分析中准确预测道路网络的宏观交通流和局部路口的微观交通流特征,开发了利用交通量分配模型和交通仿真技术组合分析交通影响的方法。首先在地理信息系统(GIS)的支持下,利用Voronoi图对交通小区进行几何分割,并借助GIS的空间聚合分析功能分割相应的属性数据,然后利用MCI(Multiplicative competitive interaction)模型推求新OD矩阵。从而使交通需求预测模型的输出结果可以直接作为交通仿真的初始数据,以便利用交通仿真技术实施关键路口的微观交通流分析。最后通过一个试验验证了方法的有效性和精度。     

重力分布模型在TransCAD中的应用研究

在“四步法”交通需求预测中．交通分布模型用于预测起讫点之间的交通出行空间布置状况．重力模型是其中比较完善和成熟的。TransCAD是国际流行的交通地理信息系统软件，其交通分布预测功能以直观和准确见长。章从讨论TransCAD重力模型的工作机理入手，剖析了交通分布预测应该解决的关键参数，给出了利用TransCAD重力模型进行交通分布预测的操作规程。结合应用实例，探讨了TransCAD重力模型的标定流程和操作方法。     

Multi-objective optimal predictive control of signals in urban traffic network

Traffic congestion in urban network has been a serious problem for decades. In this paper, a novel dynamic multi-objective optimization method for designing predictive controls of network signals is proposed. The popular cell transmission model (CTM) is used for traffic prediction. Two network models are considered, i.e., simple network which captures basic macroscopic traffic characteristics and advanced network that further considers vehicle turning and different traveling routes between origins and destinations. A network signal predictive control algorithm is developed for online multi-objective optimization. A variety of objectives are considered such as system throughput, vehicle delay, intersection crossing volume, and spillbacks. The genetic algorithm (GA) is applied to solve the optimization problem. Three example networks with different complexities are studied. It is observed that the optimal traffic performance can be achieved by the dynamic control in different situations. The influence of the objective selection on short-term and long-term network benefits is studied. With the help of parallel computing, the proposed method can be implemented in real time and is promising to improve the performance of real traffic network.     

交通流预测控制的机制与方法

应用预测控制的机理,提出基于可校正交通流预测模型和两级遗传算法以实现交通分配和交通控制相结合的交通流系统计算机控制方法。基于伪给定、预测模型、滚动优化和反馈调节的交通流预测控制系统能够实现有性能保障的交通流系统控制,为交通拥堵预防和拥堵恢复畅通提供全局性的分析和决策支持。该系统通过综合集成应用现代信息处理技术、优化技术、专家系统、交通流及交通控制理论,为交通分配和交通控制的结合提供了工程实现途径。     

基于关键本征模态函数的道路交通信号控制时段划分方法

交通信号控制是缓解城市交通拥堵的重要手段,时段划分是信号灯控交叉口多时段控制的基础,合理的划分方法有助于提高信号控制效率。对于固定配时的信号灯控交叉口,传统时段划分方法主要借助于路口历史交通流量数据,依据人工经验或者简单聚类算法,直接进行时段划分,未能充分考虑交通流的时序性和随机性问题,不利于交通控制整体效益。综合考虑交通流中随机因素和时序性对时段划分的影响,本文研究了基于经验集合模态分解和有序聚类的时段划分方法。利用集合经验模态分解处理交叉口流量数据,提取了若干个本征模态函数及1个余项。借助皮尔逊相关系数分析原始流量数据、本征模态函数、余项这三者之间的关系,优选与原始流量相关性最高的本征模态函数或余项作为交通流的关键成分,使用关键成分代替流量数据进行有序聚类,完成时段划分。通过寻找不同分割个数下最小损失值突变点,获取最佳分割数,并得到最佳方案。以广东省中山市一个路口为案例对本文提出的时段划分方法进行算例分析,VISSIM仿真结果表明：①相比于现状,提出的方法在工作日和非工作日分别能提高路口通过车辆数11.32%和2.62%,缩短排队长度18.67%和12.02%;②非工作日车均延误减少6.80%,停车延误减少5.87%,工作日车均延误和停车延误变化不大。     

基于时空特征的干线协调控制子区划分方法

为应对干线交通流的时变性和空间分布差异性给干线协调控制带来的影响,本文提出了基于交通流时空特征的干线协调控制子区划分方法。首先利用交通流时间相关系数和空间相关系数分析交通流的时空特征,根据交通流的时间特征改进时段划分方法;引入相邻交叉口关联系数和不停车通过路口车辆数作为子区划分指标,在时段划分的结果上进行子区划分,以交通流的空间特征改进合并指数法,实现子区划分方案的更新。最后,以玉林市民主路为例验证该方法,结果显示,干线系统的总延误、车均停车延误时间、车均停车次数分别降低了19.5%、23.4%、16.7%,该方法比传统交通控制时段划分方法更能适应交通流的时空变化趋势,显著提高干线交通流的运行效率。     

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。     

基于卡尔曼滤波理论的交通信息预测模型及其应用

为了改善交通预测值的精度，采用改进的卡尔曼滤波法进行交通信息预测，提出了其噪声协方差μ的计算方法。改进的预测法能利用实测的交通参数对未来的预测值不断进行修正，适用于交通状况的实时分析。     

网联环境下基于速度引导的车辆能耗优化方法

传统的车速引导策略考虑交通信号的信号配时（signal phases and timing,SPAT）信息和到下游交叉口的距离,来对车辆进行速度建议和引导,以提高交叉口通行效率、减少能源消耗。但由于通信设备频率的限制,实时诱导效果欠佳。随着车载设备与路侧基础设施通信技术（vehicle to infrastructure,V2I）的发展,能实时、同步地获取交通流的多维信息,研究了1种符合真实驾驶场景的实时变速引导策略。以信号相位时间和道路通行限制条件为约束,构建三阶段变速诱导模型。提出将车辆通过连续路口的车速引导问题分解为车辆通过多个相邻路口的子问题进行求解。针对任意相邻2个交叉口,求解车辆到达下游交叉口的可通行时间区域,并将到达时间区域离散化,计算车辆到达时间区域内的每1个时间节点的能耗。将连续路口车速引导问题转换为速度轨迹寻优问题进行求解,以车辆能耗为权重,采用Dijkstra算法在所有可通行速度轨迹中寻找能耗最小的速度轨迹。利用交通仿真软件SUMO搭建仿真环境,并用Python对SUMO进行二次开发,以武汉市经济开发区东风大道的3个连续路口为研究对象进行仿真验证。实验结果表明：所提车速引导方法在过饱和,饱和、欠饱和流量下,与多级最优策略相比能耗分别减少0.68%,1.64%,3.97%,与匀速策略相比能耗分别减少0.7%,2.60%,9.80%。所提变速诱导方法在不同交通流量情况下均能诱导车辆节能地驶离交叉口,在欠饱和流量下效果最佳。     

车头时距服从M3分布下的支路通行能力仿真方法

为得出是以交通量还是以时长为控制条件所生成的支路通行能力仿真值更接近理论值,在假定车头时距服从M3分布规律下,以间隙可接受理论为基础,建立了上述2种控制条件的环形交叉口支路通行能力仿真模型;在VC＋＋6.0平台上进行仿真试验,计算出支路通行能力、时长和交通量的仿真值,并与理论值进行对比。分析结果表明：以交通量为判断条件的仿真方法所产生的仿真时长与理论时长的平均相对误差小于以时长为判断条件时的平均相对误差,前者仿真产生的支路通行能力也较后者更贴近理论值;以交通量为判断条件的仿真方法的仿真效果明显优于以时长为判断条件的方法。     

基于Poisson过程的交通冲突预测模型研究

交通冲突预测是利用交通流运行特征,预测出可能发生交通冲突的次数,从而为道路交叉口等交通交汇处的交通安全评价提供一种较为可靠和可行的方法。影响车辆发生冲突的因素包括车辆在冲突点的暴露时间、车辆到达潜在冲突点的特性以及车辆间的车头时距等。在对交通冲突点的冲突过程分析的基础上,给出了交通冲突次数的定义,包括大于2辆车连续通过冲突点的交通状况.应用Poisson随机过程理论,建立潜在冲突点机动车间交通冲突次数的预测模型。预测结果的对比分析研究表明,基于随机过程的交通冲突预测模型的预测值与实际观测值最接近。