上海高架道路车流特征研究

流量、速度和密度是道路交通流的三个基本特性,并构成了交通工程学的交通流基本理论。利用上海快速路系统埋设线圈采集的交通流数据,深入研究南北、内环、延安等三座高架快速路的交通流特征,分析“流量-密度-速度”之间的变化关系,确定评价快速路交通运行状况的量化指标,并进一步标定出快速路交通流非饱和以及过饱和2种状态的道路车流分配模型的路阻函数。     

综合客运枢纽内行人微观行为特性数据采集方法研究

综合客运交通枢纽是行人中转换乘的关键场所,掌握行人微观行为特性对行人换乘路线合理规划、行人换乘基础设施布设具有重要意义,但是,研究行人微观行为特性需要以行人微观行为特性数据为基础。本文从综合客运枢纽内数据采集角度来对行人交通流行为特性数据采集方法开展研究,分析了行人交通流数据采集中最常用几种方法的优缺点,并针对客运枢纽内最多的视频图像,提出了基于网格的行人行为特性数据采集方法,该方法具有较高精度处理复杂视频的能力,减轻了工作人员的工作量,为利用客运枢纽内视频数据的分析行人行为特性提供了新的方法。     

快速路路段类别事故率与交通流状态关系

选取基本段、合流段和分流段作为比较对象,对快速路不同路段类别的事故率与交通流状况的关系进行研究.采用临界速度区分饱和流和非饱和流,利用交通密度划分交通流水平,统计其事故率,并比较直、曲线形和分(合)流模式以及分(合)流点上(下)游区事故率分布差异.研究结果表明:对于非饱和流,事故率随交通密度呈现二次函数变化,其中合流段事故率显著大于分流段和基本段事故率;对于饱和流,事故率随交通密度呈现指数函数变化,但3种路段类别间事故率差异不显著,直、曲线形和分(合)流模式以及分(合)流点上(下)游区对事故率变化趋势有较大影响,其中在分流段的影响更为显著.     

行人交通模型与微观仿真

行人交通是一种重要的交通方式,也是个人出行活动必不可少的行为。从描述行人运动行为的尺度和精细程度出发,将行人交通仿真模型划分为宏观模型、中观模型和微观模型3类,并分析其原理和特点。在对现有行人微观仿真软件调研的基础上,提出Legion、STEPS、SimWalk、AnyLogic是适用于正常情况和疏散情况的软件,研究了如何具体运用上述软件实现模型建立,探讨了建筑空间平面创建、数据输入、参数标定、输出数据的分析处理等关键步骤和流程。研究表明,充分利用已有软件可实现快速有效的行人交通仿真建模。     

基于Vissim的3相交通流理论应用

交通流状态演变机理的研究是交通流理论中重要的一部分.以不同交通负荷下的城市快速路路段来研究城市快速路路段交通流状态演变的机理.由于无法进行大规模交通调查,所以利用Vissim仿真软件,仿真不同交通流量下路段交通流特性的变化情况.统计分析仿真数据,研究了不同交通状态下交通流的特性,并对各个交通状态转变的阈值作了界定,标定了每一种交通状态的密度取值范围.结果表明,在不同的交通负荷下交通流呈现不同的状态,路段上的交通流状态呈现为自由流相、同步流相和宽幅运动阻塞流相3种状态.      

非拥挤路段自行车交通流特性研究

自行车是城市居民出行的主要方式之一，研究自行车交通流的特性对于合理规划道路交通资源，提高白行车交通服务水平具有重要意义。针对白行车交通流与机动车交通流的不同特征，提出了以单位面积车道上车辆集散程度定义白行车交通流密度的新方法，并基于调查数据，研究了非拥挤状态下自行车交通流密度、车速和流率3个参数的相关性，发现非拥挤自行车流的速度总是分布在接近期望车速的范围内，且与流率、密度无关，而速度的离散程度随着密度的增大而减小。最后，分析了车道、宽度与交通流3个参数的相关性，并建立了相应的回归模型，模型可用于在给定自行车交通需求以及服务水平条件下自行车道的设计宽度。     

基于视频技术的微观交通流信息采集系统研究

现代检测理论与技术，完全有能力采集到完整的微观交通流数据，即断面或区域车辆序列信息，包括每一辆车的车辆属性、位置属性和运动属性．微观交通流信息对于通行能力分析、智能交通控制、异常交通状态识别、微观交通流特性研究、宏观交通流行为理解以及实验交通工程学的发展，具有重要的意义。视频检测技术在微观交通流信息采集和研究中具有无可替代的作用。章系统分析和完整描述了断面和区域两类微观交通流信息，介绍了在此基础上开发的微观交通流视频信息采集系统．     

北京市主干路基本路段交通流特性及状态分析

基于实测数据和交通流模型,对北京市的主干路基本路段的交通流进行了分析,发现主干路交通流呈现出不同的相位特征,应用“三相交通流理论”,在城市主干路基本路段的流量一密度平面中将交通流划分自由流、同步流和堵塞流3个相位,并具体讨论各个相位的交通流特性及交通流的状态转变,确定了各个相位的关键阈值,标定每个相位的区域范围,同时定义了城市主干路基本路段交通拥挤的范围,并用分类与回归树（CART）方法对结果进行了验证。     

城市快速路交通流状态跃迁的实证分析

根据北京市二环路的实测数据分析了在高交通需求条件下的城市环路交通流特性,研究了交通流在临界密度附近的稳定性和车道间车流的同态性,即速度跃迁概率和车道间交通参数的偏差,结合三相位交通流理论中的同步流概念,将交通流状态划分为4个相位：自由流、高速同步流、低速同步流和堵塞,并通过实测数据分析了交通流在4种状态间的时间和空间演变规律。结果表明：分析得到的交通流状态和状态间时空变化规律,对交通流的短期预测、控制和诱导具有应用价值,同时也为分析交通拥堵机理、建立合理的交通流模型提供了理论基础。     

多机场终端区进场交通流建模与仿真分析

为了揭示多机场终端区交通系统拥堵机理,从多机场终端区交通流基本运行特征出发,定义了空中交通流特征参数.考虑空中管制员的反应时间,运用跟驰理论和局域先到先服务原则,建立了符合管制认知的进场交通流模型.结合某终端区实例,在模型的基础上运用NetLogo仿真工具构建三维运行场景,通过实验统计交通流宏观态势演化过程中数据,分析了交通流特征参数关系以及配流、调速对终端区运行容量影响,挖掘了交通流特性及其相变规律.仿真结果表明:①流量与速度密度乘积存在显著的线性关系,进场交通流存在明显相变与迟滞特征,可划分为自由相、畅行相、伪拥塞相和同步拥塞相等基本相态;②配流、调速对终端区运行容量有显著影响.      

基于神经网络的交通方式选择模型

已有的交通拥挤问题研究大多关注于城市交通的宏观层面,而对于微观层面的居民出行个体研究甚少,这主要是因为与出行个体相关的特征指标难以量化,只能做定性分析,引入神经网络模型即能够识别线性指标又能够识别非线性指标的特性。分析了影响居民出行方式选择的相关因素,这些因素包括出行者自身特性、出行者的出行特性、运输系统特性、出行区域特性和目的地区域特性5类,并建立了神经网络居民出行方式选择预测模型。通过实际调查数据的验证,表明本文模型具有很好的实用性,为城市居民出行方式的选择预测提供了新的思路。     

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.     

交叉口混合交通流仿真设计及应用

在混合交通环境下,交通仿真需要模拟机动车、非机动车、行人、公交车辆停靠等问题,采用合理的仿真方法研究交通问题才能得到准确的结果.研究了微观交通仿真的过程和方法,考虑了仿真目标的确定、数据采集、模型校验、优化方案的设计,设计了一套交叉口微观交通流仿真的流程.结合微观仿真软件Vissim,选取典型的交叉口为例进行研究.结果表明所设计的仿真流程具有良好的实用性和可操作性.      

北京市快速路速度—流量—密度关系研究

以北京市快速环路系统为研究对象,以大量的实测交通数据为基础,分析了流量-密度-速度三者之间的关系,据此来研究北京市快速环路交通流的运行特征;并利用不同的流密度模型进行相应的拟合,从而对各模型的适用范围和使用程度进行了对比分析,为进一步进行北京市快速路交通流特性的深入研究以及进行交通控制优化提供了基础。     

城市客运交通方式分担预测方法研究

影响人们选择交通方式的因素可分为宏观因素和微观因素。宏观因素决定着出行方式的总结构,微观因素则决定着各交通区之间出行的具体选择。基于宏观指导微观、定性分析和定量分析相结合的指导思想,根据城市居民选择出行方式随距离而变化的内在规律,提出了一种实用的、可操作性强的城市客运交通方式分担预测方法。其中,微观预测采用了特定的标定函数来反映各种交通方式分担率随出行距离变化的趋势,并通过对经验系数和拟合系数的调整和计算,使得宏观预测结果与微观预测结果相一致。该预测方法曾在河南濮阳城市交通管理规划和常州城市交通管理规划中两次使用,效果令人满意。     

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。     

场论模型下的多方向行人仿真

常用的元胞自动机模型的研究重点是对向行人流,当行人方向增加到3向甚至更高时,元胞模型将会非常的复杂导致难以大规模仿真。基于场论的行人流模型可以较好克服元胞模型的不足,通过场论模型仿真行人多方向的运动实现真实行人的运动状态。基本图结果表明,多方向行人仿真基本图显示在行人密度较高的情况下可以得到更高的速度,在低密度下则相反。     

信号交叉口行人过街特性研究

选取了5个交通流特性具有明显不同的信号交叉口,依据交通流理论和交通控制理论,以信号交叉口的行人过街特性作为研究对象,对在不同时间段、不同区域和不同年龄群体的行人过街交通参数进行调查,并应用相关统计学方法对数据进行对比分析,研究了信号交叉口行人过街的交通特性,为交叉口行人过街的信号灯配时和相关政策的制定和管理设施的设置提供了参考和依据。     

无信号灯控制下行人过街对机动车流的影响

行人过街问题是引起中国城市道路交通秩序混乱、安全隐患大、交通效率低的主要根源之一。文中分析了城市路段间行人过街特性,通过引入双车道换道规则、行人过街对机动车流干扰规则,提出了一种无信号灯控制下基于元胞自动机的行人过街模型。数值模拟研究表明随着机动车流密度的增加,行人过街对机动车速度及流量的影响降低,当密度超过一定值后行人无法过街,因而不会对机动车流造成影响;随着行人可接受穿越空档的减小,行人过街对机动车行驶的干扰加剧,对快车道车辆行驶的干扰比慢车道明显。     

城市信号交叉口自行车及行人到达与释放规律

在我国城市交通管理中,对城市信号交叉口处机动车、自行车和行人的混合交通流的有效组织是交通通畅运行的关键。在交通调查的基础上,利用数理统计方法分析城市信号交叉口自行车及行人的到达与释放规律,提出城市信号交叉口自行车及行人的到达分布模型,对城市信号交叉口自行车流的释放饱和流率、释放速度和行人步速进行标定,并对信号交叉口自行车流及行人的交通特性形成原因进行分析。研究结果可应用于城市信号交叉口混合交通控制及管理。