路段交通流无超车换道的动力学模型及其仿真

通过对交通流参数的微分分析，建立路段交通流的运动微分方程和欧拉方程，与流体力学对比，根据牛顿第二定律，提出计算简便的交通压力和粘性阻力系数及粘性阻力，定义来自下游交通波的干扰为交通流的粘性。波速与最大波速之差定义为沿程粘性阻力系数。沿程粘性阻力与车道长度、流量沿车流方向的变化率和沿程粘性阻力系数成正比。模型能够得出交通流参数之间的关系。仿真实例表明，模型能够反映交通流的基本特性．     

车辆在曲线路段的交通粘性力学模型分析

分析曲线路段对道路通行能力的影响,将交通流比拟成流体流,运用流体力学理论,基于车辆的平均密度、平均速度及速度参数,求出车辆在曲线路段的粘性阻力,建立车辆在曲线路段的交通粘性力学模型。     

混合交通流连续动力学建模

对现有的交通流动力学模型进行了简单的评价,在此基础上提出一种新的高阶混合交通流动力学模型,新模型重点研究了混合交通中的干扰项,用粘性项来计算交通阻力,然后对建立的交通流动力模型在特征根问题(车流应是各向异性)、负速度问题(车流倒退)和线性稳定性(主要指高密度下的车流稳定性)问题进行了理论分析。理论分析结果表明,新的高阶交通流动力学模型有效解决了困扰大多数高阶非平衡连续流模型难以处理的问题,而且新模型充分考虑了混合车流中不同车型比例车辆间的粘性阻力,相比较其他模型更能准确反映非纯小车流情况下的交通真实情况。     

曲线公路隧道沿程阻力损失数值模拟

基于不可压缩粘性流体的N—S方程和k—ε两方程湍流模型,采用CFD方法对曲线隧道通风沿程阻力损失进行模拟计算。结果表明:曲线隧道中即增加了摩擦阻力损失也增大局部阻力损失;曲线隧道断面形式和通风速度对沿程阻力系数的影响较小,在距入口600m后沿程阻力系数基本达到稳定,入口段沿程阻力系数偏大;沿程阻力系数随半径的减小逐渐增大,半径较小时,增大尤为明显,并提出了小半径隧道沿程阻力系数的计算方法。     

城市快速路交通流特性分析

城市快速路是城市道路网的主骨架,对交通状态进行状态划分及稳定性分析,结合城市快速路交通信息采集系统的交通流检测数据,对速度一流量关系模型进行分析,建立了城市快速路快速交通流流量、速度、占有率关系模型,并进行交通流基本参数时变特性和空间特性分析。首先利用基本图理论,对3种城市快速路交通流状态进行稳定性分析。随后,结合北京市典型路段实测数据散点图,对各种速度一流量关系模型的适用范围和适用程度进行对比分析,从而得出Greenshields模型的拟合效果最好。最后分析交通状态转换过程中的交通流参数时变特性和空间特性,对实际交通疏导有指导意义。     

基于Logistic曲线的交通流速度-密度关系建模

为了解析交通流速度与密度关系,推导出了一组交通流参数物理意义明确且符合交通流特性的通用Logistic模型.从Logistic模型本质出发,讨论速度变化率的表达形式,结合交通流实际情况修正速度变化率并引入速度上确界概念,建立了一系列Logistic模型;通过改变取值,给出了模型参数变化对Logistic速度-密度曲线的影响,并细致讨论了参数的物理意义及获取方法;最后分别采集区段和断面的全交通状态数据进行模型验证.结果表明:模型3对2组数据的拟合优度分别为0.931 3和0.970 4,该模型能够很好地描述不同状态下的交通流特性.     

珠江三角洲地区公路路段交通运行特性研究

以大量实测交通流数据为依据，分析珠江三角洲地区道路特性和交通组成特点，应用数理统计方法分析该地区速度分布特性及交通运行特性。划分自由流、稳定流和拥挤流，建立符合我国公路交通实际工况下的高速公路速度－流量模型，并籍此进行交通特性分析。     

交通流时空描述模型

为了描述车辆排队的演化规律并揭示交通多米诺效应的形成机理,基于图论和矩阵论,从实际问题的需求出发,建立一套描述交通流时空特性的模型体系。首先,分别建立信号配时描述函数、道路特性描述函数和交通流特性描述函数;然后,提出交通流与时间的关联函数和交通流与空间的关联函数;最后,以一个平面十字交叉口为例,给出分支向量、车道向量、车道属性向量、交通流存在性矩阵、流量矩阵、交通流冲突矩阵、信号相位矩阵、交通流-相位关联矩阵和交通流-车道关联矩阵。结果表明:本文所述模型能为研究车辆排队的网络效应提供有力工具。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

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。     

基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法

为了更加准确地识别路网中的瓶颈路段,并向路网规划与交通管理提供决策支持,确定了路网瓶颈路段识别的主要影响因子,利用粗糙集方法将通行能力、路网拓扑结构、安全性、常发性拥挤频率与交通流时间均衡系数设为瓶颈路段识别的条件属性.提出了基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法,通过规则提取以识别路网瓶颈路段.通过一个示例路网,验证了路网瓶颈路段识别方法的有效性.该方法也为交通管理者提供了一种实用的路网瓶颈知识获取方法.     

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。     

路段重要度法进行公路网交通量分配的进一步探讨

针对总量控制法中路段重要度交通分配法存在的缺陷,将节点的交通发生强度及交通吸引强度应用于路段重要度分配模型,从而更加真实地反映了节点的社会经济、土地使用特性对交通分配的影响,使交通分配的精度提高,进一步完善了总量控制法理论。     

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...     

A traffic monitoring stream-based real-time vehicular offence detection approach

Traffic offences are becoming increasingly serious as traffic volume increases rapidly in large cities, causing serious property damage and threatening public safety. Existing traffic monitoring systems lack the capability of detecting various types of offences in real-time. This paper proposes a novel monitoring stream-based vehicular offence detection algorithm, which discovers various types of offences from high-throughput traffic monitoring stream in real-time. An offence detecting and monitoring system is also designed and implemented. In order to achieve real-time detection, parallel computing techniques are utilized. An optimized data structure, a one producer-multiple consumer model and a re-hash strategy are proposed to reduce the synchronization cost incurred by multiple threads in the parallel implementation. Both real-world data and synthetic data are applied in the experiments. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is able to discover three types of offences from high-throughput traffic monitoring stream in real-time. Scalability is also observed. The experimental results indicate that the proposed system is sufficiently efficient to provide real-time offence detection for major metropolises.     

从车流运动过程分析交通流中流量陡降现象

针对交通流流量密度模型中当密度达到最佳密度Km 附近时流量值出现突然下降的现象,从车流运动过程分析移动车流群在最佳密度附近的流量-时间变化规律和密度-时间变化规律,发现车流群所产生的回波速度是影响流量陡降现象的主要因素。在分析格林希尔治模型缺陷本质的基础上,指出交通流模型采用二阶段模型的必然性,并建立了相应模型。     

基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究

为满足交通流诱导系统的理论需要,建立了一种基于粗糙集理论的实时交通流量组合预测模型。通过粗糙集理论来确定组合预测中的权系数,对路段的交通流做出短时预测。结合某路段的实际交通流数据,对预测模型进行仿真训练,经过比较分析,验证了该组合预测模型的有效性和实用性。