高等级公路交通运行分析的研究与应用

为满足我国高速公路交通工程设计的需求，对交通运行分析的方法，路段划分和模型参数的确定等进行研究；并将该分析方法应用于京珠高速公路粤境北段３００ｋｍ的交通运行分析，给出相应的分析结果。     

基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法

为了进一步提高短时交通参数多步预测的效果,以自适应指数平滑法、BP神经网络法和小波分析理论作为基础模型,利用前一时刻预测误差确定基础模型在组合模型中所占权重,提出了一种交通参数一步预测组合模型;通过分析交通参数合成和分解机理,在分别提出多时间尺度交通参数合成方法和交通参数分解方法的基础上,设计了一种基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法,采用某大城市感应线圈1 min时间尺度的交通参数数据进行了验证和对比分析.验证结果表明,交通参数一步预测组合模型的预测效果明显优于任一基础模型,且该方法的多步预测效果明显优于循环一步外推短时交通参数多步预测方法.     

基于CNN技术的灰度视频交通图像边缘检测

车辆或道路的边缘是灰度视频交通图像的重要特征，文章采用细胞神经网络技术，合理地选择了网络参数，并编制了基于Matlab 5．3平台的程序，将其用于检测灰度交通图像的边缘。经算例与传统的Sobel方法进行比较，证明采用该方法提取交通图像边缘是有效的，实用的，并通过分析推荐了网络参数。     

谈交通调查统计中的全面质量管理

文章根据历史交通调查资料整理分析所发现的质量问题，对交通参数调查统计质量的涵 义和特性进行了探讨。     

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。     

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。     

识别路段交通平均速度的一种相关分析法

本文应用线性系统识别理论，提出一种在交通情况下对较长周期内路段交通平均速度进行在线识别的算法，其关键是对路段输入，输出交通量中的随机信号进行相关分析，从而识别该路段交通的脉冲响应函数，优点是所需实测数据少，不必测量每车速度，检测器不必埋设第二个环形线圈。本文进而提出识别段内平均车辆有效长度的算法及确定各交通参数的整套算法，应用结果表明这些算法可行。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

主辅道出口与相交道路的交通组织研究

随着城市化建设发展的推进速度加快、交通量与日俱增，城市道路中主辅道出口与相交道路位置对区域交通组织有较大影响，以两条道路的主辅道出口的实际案例，通过不同的交通组织形式及实测数据进行定性与定量的分析，并采用VISSIM仿真模型进行数据分析，对不同流量、不同交通组织状况下的主辅道出入口通行能力及通行效率进行对比研究，提出不同流量、出口与相交道路的间距等参数情况下的交通组织方案。     

参变管道系统在随机交通载荷下响应特征分析

研究了参变管道在随机交通荷载作用下的振动响应问题。利用摄动法表示了管道系统各参数的随机性，推导了管道在随机载荷下响应特性的计算表达式，并提出了一种简化求解算法；通过实例分析考察了管道系、统参数变化以及交通荷载的随机性特征对管道响应的影响，从而证明了该方法对这类问题的适用性。     

几种典型路阻函数的特性比较及参数选择研究

在各种交通规划的交通分配过程中,路阻函数的选择及参数标定直接影响交通分配的科学合理性。分析比较了国内外应用比较广泛的几种典型的路阻函数,即美国公路局的BPR函数、Spiess的Conical函数、Logit延误函数、Akcelik延误函数的来源出处、特性及适用范围,分析确定了函数的关键参数,在此基础上,以交通分配软件Tran—sCAD为研究手段,并结合苏州工业园区综合交通规划调查数据以及天津市实际交通调查数据,对几种典型路阻函数进行了模型适用性评估与参数取值范围标定研究。通过不断调整改变参数值域观察其对应分配结果,最终给出了几种典型路阻函数的参数建议取值范围,为更加合理的进行交通分配提供了科学依据。     

城市立体交叉口与环形交叉口交通特性研究

交通特性是城市道路及交叉口的重要分析参数,科学合理地分析城市交叉口的交通特性对于正确估算交叉口的服务水平具有重要作用。分析城市立体交叉口和环形交叉口的交通特性,并通过交通调查,就吉林市部分立体交叉口和环形交叉口提出其相应的交通特性分析方法及推荐取值。     

西安高架快速干道交通噪声影响预测

根据高架复合道路的特点，在交通量发展预测的基础上，通过对模型参数的修正计算，结合地面反射声的影响，对西安高架快速干道交通噪声的影响进行了分析及预测。     

基于VISSIM的有轨电车交叉口微观仿真模型参数敏感性分析

在梳理微观交通仿真模型及其参数优化研究的基础上,针对参数标定过程中敏感性分析不足、定量分析缺失的情况,提出一种新的参数敏感性分析流程,据此确定参数敏感性系数计算方法.通过VISSIM仿真平台对北京市亦庄T1线有轨电车相关交通仿真实践发现,最大前视距离等5个参数是影响交叉口车辆运行的主要参数;控制方式是影响参数取值的一个重要因素;参数变化影响趋势分析图是定性和定量甄别参数影响的有效方法.本文所提出的参数敏感性分析方法具有流程清晰、方法简单的特点,可为有轨电车条件下微观交通仿真参数标定提供理论及实践借鉴意义.     

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．     

提高公共交通需求量的灵敏度分析方法

对３种交通模式（公交车，一般机动车，自行车）的城市混合交通均衡配流模型进行了灵敏度分析，建立各交通模式的需求及路段流量与公共交通各项特性指标的线性的近似关系式；然后提出合理分配投资金额以使公交需求量达到最大的整数线性规划模型，并设计了求解算法；最后进行了数值试验，实验结果给出了公交车需求与舒适度、转车次数及票价３个参数的近似关系式，以及投资金额的最优分配方案。     

高速公路交通流动态模型的参数辩识

给高速公路交通控制和住址人中常用的宏观、动态交通模型。对模型中的参数结合交通调查利用逐步法分两步进行了辨识，并给出了仿真实例。     

微观交通仿真模型系统参数校正研究--以VISSIM的应用为例

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到广泛应用，然而大多数仿真模型参数均是针对外国的交通情况确定的，并不一定适合中国国情。章提出了微观仿真模型参数校正流程，以上海市北京东路VISSIM仿真为实例，根据实际采集的数据，运用拉丁方格法进行实验设计，对VISSIM的仿真参数进行了校正，指出了微观仿真模型参数校正有待改进的方面。     

基于灵敏度学习的交通方式安全参数结构模型

不同的交通方式具有不同的运动参数,运行环境也不同,因此其交通安全水平也不同.为发现这些动力学性质之间的关联性,运用基于马尔可夫链的灵敏度学习方法,依据步行、自行车、汽车等交通方式运动参数建立交通方式的参数结构模型,从而实现对各种交通方式的安全水平和运动参数分布情况定的量化评价.模型考虑的动力学参数包括最大速度、加速度、最小适应速度、转弯半径、速度与损坏程度等,依据灵敏度学习理论,在不同参数间的马尔可夫过程的基础上由反向推导得到安全运动参数结构.模型分析结果显示,在交通参与者追求快速出行的同时,需要充分考虑其他动力学特征对交通安全的影响,以形成安全可靠的出行过程.     

基于浮动车数据的交通事件参数特性研究

利用微观交通仿真软件Vissim搭建交通事件环境,对在不同堵塞程度和不同交通流量的交通事件情况下,浮动车采集的浮动车速、行程时间、浮动车位置等移动检测交通参数变化特性进行了分析比较,总结出交通事件情况下的浮动车移动检测各交通参数变化规律,并以此为基础对模式识别法、统计预测法、时间序列和智能算法等4种基于浮动车数据的交通事件检测算法进行了探讨,具有覆盖面广、成本低等特点。