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车载导航系统（IVNS）能提供实时有效交通信息辅助驾驶人选择最佳路径.为了探讨IVNS的市场渗透率对路网运行效益（交通效益和环境效益两方面）的影响,本文运用宏观动态交通网络模型METANET建立仿真平台,用反馈式动态交通分配模型描述IVNS路径诱导下驾驶人的行为,以总排队时间和总耗费时间作为交通效益评价指标,用反映速度—加速度关系的机动车排放和燃油消耗关系模型——VT-Micro 模型计算机动车排放量和燃油消耗量,并用货币价值量化排放减少带来的直接经济效益(包括大气污染治理费用和燃油消耗节省).对一个算例路网进行仿真,仿真结果表明：IVNS能够有效均衡路网交通,改善路网交通拥挤,尽管使NOx排放增加,却降低了HC、CO排放,减少了燃油消耗,带来了巨大的经济效益.综合考虑IVNS市场渗透率的交通效益和环境效益,建议可将市场渗透率控制在0.2~0.3左右.研究旨在为相关部门设计评价IVNS,优化路网运行效益提供辅助决策依据.     

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针对局部交通状况分析所需要的多粒度仿真功能,本文分析了从宏观规划模型到微观仿真模型转换时的逻辑保证和数据需求,设计了一种基于路径流的多粒度交通仿真方法,从物理、逻辑和运行三个层面实现了从基于点和线的宏观路网到基于车道的微观路网的转换.针对转换过程中交通小区质心及其路网连接线等虚拟实体的处理问题,本文进一步提出了新的支路近似方法.基于上述方法,开发了适用于TransCAD和VISSIM模型转换的软件包,方便地实现了从宏观路网中局部区域交通状况分析到微观路段交通流量仿真的一致性转换.     

一种虚拟交通环境中的微观交通仿真模型

为提高虚拟交通环境中车辆行为仿真的逼真度及解决用户与系统的实时交互问题,提出了一种微观交通模型.该模型由道路模型和车辆行为模型构成:道路模型包括了车道的交通属性、几何形状、路网拓扑关系等数据;车辆行为模型考虑驾驶员的交通性格、车辆性能等因素,包括自由行驶、跟驰及换道模型.车辆行为模型可检测与用户所驾驶的汽车仿真器的位置关系,并作出减速、换道、停车等响应.建立了包含153个车道的虚拟交通环境,对模型进行测试,结果表明:所建立的微观交通仿真模型能够反映仿真车辆的个体行为差异;路网中仿真车辆为600辆时,仿真周期约2~4 ms,能实现实时仿真及与用户的实时交互.      

中观交通仿真模型INTEGRATION及其案例应用

交通仿真模型可以分为宏观、中观、微观三类,中观交通仿真模型是一种能够兼顾宏观与微观模型优点的交通流动态仿真模型。国内对宏观、微观交通仿真模型已有很多研究,但是对于中观交通仿真模型的研究还很少。根据中观交通仿真模型INTEGRATION的模块构成及功能特点,将其应用于道路交通中,并结合实例加以分析,对于推动国内中观交通仿真模型的研究及国内路网规划的逐步完善具有重要的理论和实践意义,     

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交通流分配是交通规划的核心工作之一，而路网中有效路径的搜索又是进行交通流分配的基础。通过将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合，本文提出了一种有效路径的分层定向搜索算法，并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型。新的算法合理的汲取了启发式配流的比例加载思想，并借鉴相继平均法思路解决了多起讫点对的配流问题。新算法具有模拟实际交通路径选择行为，并给出唯一路径流量的特征。文中用一个算例说明了该方法的有效性。     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.     

基于交叉口重要度深度搜索的区域信号协调控制方法

城市路网规模的不断扩大,给城市交通控制系统带来严峻的挑战.本文对交叉口之间的交通关联关系及表征交叉口关联性的交通流参数进行了分析,从而明确路网的拓扑结构,建立了以路网拓扑结构为基础的交叉口重要度估计模型,并根据有向深度搜索算法设计了区域信号协调优化方法.该方法从全局的角度建立了一种均衡疏导路网交通流的信号协调控制方法.最后将本文提出的方法与Synchro7优化出的控制方案对比,利用微观仿真软件SUMO进行控制效益评价,仿真结果表明,本文的方法可以有效提高信号控制效益.     

城市微观交通模型建模及仿真实现

微观交通仿真模型是交通领域的研究热点，城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应用领域．文中建立了一个城市微观交通模型，详细说明模型的体系结构，各子模型的建模方法，在SGI的OCTANE工作站上实现城市微观交通仿真，并举例说明其应用．     

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路网容量可靠性是评价路网综合性能的重要指标之一,已越来越受到路网规划者和交通管理者的重视,而现有评价方法大多在确定路网最大容量过程中并没有综合考虑服务水平的约束。本文为在路网容量可靠性评价中更好地体现出行者及管理者对服务水平的要求,新建了基于服务水平约束的路网容量可靠性双层规划模型,以行程时间增量系数和饱和度系数为约束构建上层规划,结合用户路径选择行为的特点,选用SUE(随机用户平衡)分配模型作为下层规划。采用遗传算法和Monte Carlo 仿真相结合的方法求解容量可靠性模型。并给出了算例.计算结果表明,该模型能够较好地体现不同服务水平要求下的路网容量可靠性,并为城市路网规划、管理及路网性能的改善提供依据。     

基于均衡原理的交通需求结构分析方法研究

道路网络上的交通流状态是交通需求结构和道路网络结构二者共同作用的结果,交通需求结构与道路网络结构一体化研究是实现交通需求系统管理的基础。鉴于此,运用均衡原理建立交通需求结构与道路网络结构二者的耦合关系模型,提出基于交通网络与交通需求二重均衡协调的交通需求结构分析模式,可为交通需求系统化管理提供理论依据和方法。     

基于GIS平台的交通标线布设方案自动生成系统设计

根据道路交通标线的几何特性及其与道路几何中心线的方向关系,将交通标线归为纵向标线、横向标线及点状标线,建立了面向布设方案自动生成的交通标线数据模型,该数据模型能表述标线与路网拓扑数据的关系,并可支持标线布设方案在GIS平台的自动生成。选取珠海市部分路网区域,以前述数据模型表达标线的布设方案,运用线性参考技术,在ArcGIS平台构建自动生成系统,实现了标线的自动生成,并存入GeoDataBase中。     

基于ArcGIS Engine的城市干道网络通行能力仿真系统设计与实现

提出了基于ArcGIS Engine的城市干道网络通行能力仿真系统的设计思想与目标,分析了其开发平台以及系统的总体结构;根据系统功能需求和数据需求分析,利用ArcGIS进行系统的数据库模型设计和功能设计,并对系统各个功能模块进行介绍;以重庆市主城区某一区域道路网(或某一快速路)为例,进行路网通行能力仿真。     

大学城路网规划方法研究

以美国坎布里奇大学城、美国曼哈顿大学城、英国剑桥郡大学城、英国牛津大学城、德国慕尼黑大学城、日本东京大学城、广州大学城7个国内外典型大学城为例,从案例大学城路网结构、街区尺度、街道设计三个方面出发,分析道路等级和功能,计算路网密度和道路间距。总结国际大学城的经验值,提出大学城路网规划的路网模式设计和道路管理策略。以北京沙河高教园为实例,针对规划路网确定提升改造方案。对比改造前后园区的路网变化,结论证实大学城路网采用合理规划方法的必要性。     

MFD子区交通状态转移风险决策边界控制模型

根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.     

基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别

结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNodeRank的有向加权复杂网络关键节点识别方法对兰州市路网关键节点进行识别研究.本文研究方法和结果可为交通管理部门的规划、设计和管理提供科学指导.     

基于自注意力机制与图自编码器的路网交通流数据修复模型

针对城市交通流数据修复问题，提出一种基于图卷积网络和多头自注意力机制的自注意 力图自编码器模型。该模型包括基于拓扑图结构和图信号捕获交通流时空关联性的 STGCN (Spatial-temporal Graph Convolutional Networks)网络。在该网络中使用 LSTM(Long Short-Term Memory)网络学习数据中时序规律，通过注意力网络计算道路自注意力及一阶临近道路注意力系 数，用图卷积网络对图信号重组，达到对缺失数据的精确修复。同时，采用多头自注意力网络计 算数据的注意力权值并对数据重组，捕获交通流数据中的二阶及高阶临近道路空间关联性，提取 已知数据与缺失数据的时间关系，以残差链的形式加入到模型中，作为对STGCN功能的补充。 基于真实数据的实验表明，在多种缺失模式和缺失率下，该模型能够学习路网拓扑关系，捕获数 据中的时间规律性和时空关联性，有效地修复缺失数据。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

基于自适应加权平均的路网MFD估测融合方法

路网宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagrams,MFD)的估测方法有基于固定检测器数据估测法和基于浮动车数据估测法,但很少有文献将两者结合起来,鉴于此,本文提出以车联网环境下联网车数据估测的交通参数为检验数据,引入动态误差,建立两个自适应加权平均数据融合模型,对两种估测法所得的路网加权交通流量和路网加权交通密度分别进行数据融合,从而更加准确地估测路网MFD.为验证模型的有效性,以广州天河区核心路网为研究区域,通过Vissim交通仿真建模分析,对比各种估测法所得路网MFD参数的平均绝对相对误差、路网MFD的状态比和差异值.结果表明,经数据融合后的路网MFD参数平均绝对相对误差和路网MFD差异值均最小,最接近标准路网MFD.