城市快速路交通事故持续时间预测

有效的交通事件管理系统需要对交通事故持续时间进行准确的预测。基于北京市122事故报警系统的65000组数据,分别运用多元回归和分类回归树的方法对北京市快速路上的交通事故持续时间进行了建模,并运用另外的8000组数据对预测模型的精度进行了检验,回归模型的误差平均值为30．7463％,分类回归树的误差平均值为29．5197％,误差分析结果表明,多元回归模型和分类回归树模型的结果都比较令人满意;分类回归树并不能显著的提高模型预测的精度。     

基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计

针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性,为合理估计交通事件造成的影响提供依据,提出基于随机森林的快速路持续时间估计模型。利用上海市快速路监控中心获得的样本数据,经过数据预处理后,分析交通事件持续时间的分布特征。通过袋外数据估计得到模型最小误差;同时自动判定各属性的重要程度,即事件持续时间的显著影响因素。建立交通事件持续时间估计模型,最后对模型进行验证,模型估计精度总体达到要求,估计平均误差为6min,在持续时间7~30min内精度较高,优于仅基于决策树的方法,且鲁棒性更强。     

城市快速路互通立交分流区交通冲突预测模型

为研究互通立交分流区交通冲突特性,确保车辆的安全运行,提升通行效率,分别选取TTC和PET模型作为判定追尾冲突和换道冲突的标准,通过对交通流和交通冲突数据的分析,拟合出预测交通冲突发生概率的二分类Logistic回归模型.研究结果表明:分流区交通冲突发生数不仅随着交通流率的增加而上升,还受到车辆驶入分流区时所处的位置、...     

交通事件持续时间预测方法综述

对交通事件持续时间的预测方法进行综述。分析了交通事件对交通拥堵的影响,解释了交通事件持续时间的含义。交通事件持续时间预测方法主要包括：基于统计分析的模型,如概率分布、条件概率、回归分析、时间序列,其次包括不需要知道其分布特点的决策树模型、非参数回归模型,模糊逻辑模型。分析了各种方法的优缺点和适用性,并指出交通事件数据的质量影响了模型的准确性和精度。大量的研究发现事件持续时间的分布近似于正态分布,并向左侧偏斜。最后,提出今后交通事件数据库的建立和交通事件的科学分类可从根本上提高基于统计学模型的精度。     

交通事件持续时间影响因素分析及其回归模型

交通事件的快速处置对于交通事故的快速救援、交通拥堵的及时疏导、交通安全隐患的有效排除具有重要意义。文中就某高速公路交通事件管理系统中记录的近3年的交通事件信息进行数据统计处理;采用方差分析的方法,分析高速公路交通事件持续时间的影响因素及其作用;采用多元逐步回归建模的方法找出主要影响因素并进行多元回归预测。经样本检验,此回归模型能够很好地预测交通事件持续时间。     

城市快速路交通监控技术探讨

城市快速路作为城市交通的骨干网络,是城市交通系统的重要组成部分。利用科技手段,对快速路进行有效管理,可降低违章、减少拥堵、减少交通事故。交通监控技术作为一项实践多年的技术手段,为交通管理部门提供了巨大的助力,为市民获得良好的交通体验起到了巨大的作用。分析讨论了当前较为成熟的交通监控技术在城市快速路中的应用,总结了当前城市快速路监控技术的基本特点,并对其未来的发展趋势进行了展望。     

城市快速路匝道交通特性分析

城市快速路建设的速度远不及交通量的增长速度,且目前我国缺乏对其交通流特性及控制技术的系统研究,大量车流从入口匝道无序的汇入主线,严重影响了城市快速路功能的正常发挥。文中以实测数据为基础,利用设计学原理,分析城市快速路入口匝道交通流特性及其对主线交通流的影响,得出在快速路匝道上的车速特性。     

城市快速路智能交通通信系统

城市快速路智能交通通信系统是城市快速路智能交通系统的基础支撑平台,负责智能交通系统的信息传输和交换,是智能交通系统建设成功与否的关键因素。根据以往的工程经验,从设计及施工角度,介绍我国当前城市快速路智能交通通信系统的通信管道及通信系统,可为城市快速路智能交通通信系统的建设提供技术支持。     

城市快速路常发性交通拥挤分析

基于城市快速路交通流实测数据,分析了常发性交通拥挤的特征.划分了6种交通流状态,对其进行了定性和定量分析,进而提出了"状态跳转"的概念和判别方法,揭示了拥挤形成过程;根据交通拥挤的形成原因将其分为主动和被动式.介绍了用时空速度变化图寻找拥挤源头以及选择交通控制措施的方法.     

城市快速路瓶颈交通震荡特性研究

采用基于长期累计值与近期均值比较思想的累计移动序列法对上海市快速路系统中典型瓶颈路段(驶入匝道、驶出匝道)交通震荡的传播速度、振幅以及移动时间步长、背景车速与振幅的关系等特性进行研究。结果发现震荡始于瓶颈排队下游,自下游向上游传播,传播速度保持在20~25 km/h;在不同移动时间步长下,2类瓶颈震荡振幅与移动时间步长的相关系数分别保持在0.9642~0.9998及0.9822~0.9994,表现了高度正相关性;而背景车速与振幅无显著相关性。最后发现,道路基础设施布局影响振幅的变化,震荡传播超越驶入匝道后,振幅被削弱;震荡传播超越驶出匝道后,振幅被放大,该结论可为快速路匝道控制算法提供参考数据。     

基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法

为有效提高快速路交通事件检测的覆盖率,解决算法误判率较高的问题,本文通过分析交通事件发生时交通流参数在时间维与空间维的变化,分别提出了基于固定检测器的多参数判别算法与基于浮动车的时空二维判别算法.当两个数据源算法同时满足检测条件时,研究以D-S理论为基础,将两个子算法有效地结合,实现事件的综合检测.最后,研究利用北京市...     

基于Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

城市快速路三维集成交通事件自动检测算法

为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的三维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。     

高速公路事件探测系统及算法

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全具有十分重要的意义?本文简要分析了高速公路事件探测系统的构成，并对各种自动事件探测算法进行了分类评价，特别是对近年来智能技术在事件自动探测算法中的运用作了较详细的介绍。同时，本文最后指出了事件探测算法的发展趋势。     

高速公路事件管理系统的数据库设计

本文研究并设计了高速公路事件管理系统的核心部分-数据库,通过对于高速公路事件管理系统的应用状况进行全面、详细的调查,在系统需求分析的基础上,完成了以高速公路空间要素数据库和事件管理专题数据库为主体的高速公路事件管理系统数据库整体结构的设计,重点介绍了该数据库概念结构、逻辑结构设计的过程。     

高速公路危险品紧急事件的信息化管理

详细介绍了高速公路危险品紧急事件信息化管理系统的主要功能，信息化管理的主要过程，以及在高速公路上实施该系统所必须的基础环境，提供了危险品紧急事件管理系统功能设计简图，阐明了危险品事件信息化管理的6个主要程序。     

基于支持向量机的高速公路事件检测研究

高速公路事件检测（AID）系统可以有效的减少交通延误、保障道路安全，减少环境污染，是智能交通管理系统的重要组件。文章采用一种新的模式识别技术——支持向量机（SVM），来进行高速公路的事件检测。支持向量机是以统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理为基础，算法上采用二次规划、拉格朗日理论，因此有效避免了过学习、局部极小点等问题。最后，采用Matlab对该方法进行了测试。     

基于多元回归分析的事件持续时间预测

事件持续时间预测是实现先进的事件管理系统的一个重要基础。本文通过多元回归分析法对高速公路事件持续时间预测问题进行研究。首先通过方差分析(ANOVA)确定对事件持续时间具有显著影响的因素。在此基础上,通过逐步回归分析确定用于高速公路事件持续时间预测的最佳变量组合并建立多元线性回归模型。经检验,预测值与实际值的相关系数为0.8573,预测结果基本能够反映真实的事件持续时间情况。