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。     

考虑交通事件影响的城市道路行程时间预测

外部环境因素对城市交通预测有较大影响，尤其在交通事件发生时，由于交通流的随机性和非线性特征，交通异常情况下的预测精度往往较低。为此，基于深度学习理论，提出一种以序列到序列模型（Sequence-to-sequence，Seq2Seq）为主体，融合外部因素特征的城市道路行程时间预测方法。利用时间序列分解算法（Seasonal and Trend Decomposition Using Loess，STL）挖掘交通历史数据的时序周期规律，结合交通事件数据深入分析交通异常产生的原因，并建立堆叠降噪自编码器模型（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）提取时间属性和交通事件数据的潜在特征。以北京市北四环中路和G6京藏高速路段为例，对预测模型的准确性和可行性进行验证，通过重复性交通事件和非重复性交通事件下的案例试验，对SDAE组件的有效性进行分析。研究结果表明：模型的单步和多步预测性能均优于基线模型，预测精度最高达到了87.71%；与其他输入了交通事件数据的模型相比，以SDAE作为外部组件的模型具有较好的预测性能和鲁棒性，能够适应复杂多变的交通流，在智能交通系统的短期预测上有显著的优越性，可以增强管理系统的调控能力，降低城市交通的拥堵成本。     

基于粗糙集交通信息提取计算的城市道路行程时间预测

针对城市道路的行程时间预测问题进行研究。由于城市道路交通问题具有不确定性和不精确性,故采用基于粗糙集的交通信息提取计算理论建立城市道路行程时间预测模型。模型建立后,利用在荷兰代尔夫特市采集到的实际数据,对该预测模型进行检验。检验结果表明:如果不进行原始数据的前期处理,那么得到的预测误差在35%左右;而在剔除了质量较差的数据后,预测精度明显提高;同时,条件属性和决策属性的分类,显著影响到预测的精度。通过计算得到分类范围值,该模型能够较好的对交通状态进行物理解释同时预测精度能够达到可以接受的范围。     

基于大数据的出行方式分配预测研究

随着城镇化及城市交通机动化的进程加快，在城镇化和机动化的共同作用下，交通拥挤问题已经成为制约城市发展和影响居民生活质量的主要问题之一。居民出行行为研究在交通管理和控制中有着非常重要的作用。结合多元大数据，构建出行方式选择的概率模型，有助于不同小区的出行方式分担率的预测，对缓解城市交通压力、提升运营管理能力有直接作用。本文基于小区出行分配、公共交通和非公共交通以及公交和轨道出行三个层级，分别得出出行分配预测模型，并形成计算机程序。利于实际应用，对识别城市出行特征、缓解城市交通压力提供有效措施。     

Fusion de données pour l'estimation des temps de parcours via la théorie de l'évidence

The emergence of new information technologies and the transformation that has occurred in traffic management have both increased drivers' already considerable need for road traffic information. The travel time is one of the forms in which this information is presented, and a number of systems are based on its dissemination. In this context, this indicator is used as a measure of the impedance (or cost) of routes on the network and/or a congestion indicator. This raises the problem of estimating travel times with an acceptable degree of accuracy, which is a particularly difficult task in urban areas as a result of difficultes of a theoretical, technical and methodological nature. Thus, in order to find out the traffic conditions that prevail on an urban road, the traffic sensors that are usually used to measure traffic conditions are ineffective under certain circumstances. New measurement devices (cameras, GPS or cellphone tracking, etc.) mean that other sources of data are increasingly used in order to supplement the information provided by conventional measurement techniques and improve the accuracy of travel) time estimates. As a result, travel time estimation becomes a typical data fusion problem. This study deals with a multisource estimate of journey times and attempts to provide a comprehensive framework for the utilization of multiple data and demonstrate the feasibility of a travel time estimation system based on the fusion of data of several different types. In this case two types of data are involved, data from conventional induction loop sensors (essentially flow and occupancy measurements) and data from probe vehicles. The selected modelling framework is the Dempster-Shafer Evidence Theory, which has the advantage of being able to take account of both the imprecision and uncertainty of the data. The implementation of this methodology has demonstrated that, in each case, better results are achieved with fusion than with methods based on a single source of data and that the quality of the information, as measured by correctly classified rates, improves as the degree of precision required of the estimate is increased.     

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

Freeway path travel time prediction based on heterogeneous traffic data through nonparametric model

Providing reliable travel time prediction is very much needed for commuters for their upcoming trips to reduce travel time and relieve traffic congestion. This article proposes an integrated model for path and multi-step-ahead travel time prediction on freeways using both historical and real-time heterogeneous traffic and weather data. The model's performance is investigated in a case study under various traffic scenarios. Results indicate that the proposed model provides satisfactory prediction results in various performance tests. For practical purposes, general guidelines for selecting the model's parameter sets as well as the efficient size of historical data are also presented.     

A hybrid model based method for bus travel time estimation

Providing accurate information about bus arrival time to passengers can make the public transport system more attractive. Such information helps the passengers by reducing the uncertainty on waiting time and the associated frustrations. However, accurate estimation of bus travel time is still a challenging problem, especially under heterogeneous and lane-less traffic conditions. The accuracy of such information provided to passengers depends mainly on the estimation method used, which in turns depends on the input data used. Hence, developing suitable estimation methods and identifying the most significant/appropriate input data are important. The present study focused on these aspects of development of estimation methods that can accurately estimate travel time by using significant inputs. In order to identify significant inputs, a data mining technique, namely the k-NN classifying algorithm, was used. It is based on the similarity in pattern between the input and historic data. These identified inputs were then used in a hybrid model that combined exponential smoothing technique with recursive estimation scheme based on the Kalman Filtering (KF) technique. The optimal values of the smoothing parameter were dynamically estimated and were updated using the latest measurements available from the field. The performance of the proposed algorithm showed a clear improvement in estimation accuracy when compared with existing methods.     

基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别方法研究

交通方式换乘点识别长期以来是手机大数据交通调查领域的一大技术难点,既有研究大多通过设置出行时间、距离阈值进行识别,算法经验性强,普适性不佳,且易将起讫点、信号控制、交通拥堵等停留误识别为换乘停留。为此,提出了一种基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别新方法：首先,构建模糊时空聚类算法识别个体运动-静止状态,算法同步实现了定位点时空密度双重聚类约束与聚类边界弹性需求,对个体运动状态识别效果更佳;其次,建立支持向量机模型进行交通方式换乘点识别,有效解决了起讫点、信号控制、交通拥堵等停留对换乘停留造成的干扰;最后,从出行链视角出发,提出了基于序列相似度算法的误差回溯自检与优化模型,能够有效修复换乘点漏识别与错误识别问题。此外,在成都市开展了大范围实测试验,由150名志愿者采集了近2 160 h得到的777.6万条数据被用于技术实证评估。试验结果表明：所述方法对交通方式换乘点平均识别准确率达89.3%,换乘时间平均识别误差控制在20 s以内;与既有空间聚类、小波分析算法相比,换乘点识别精度提升近10%,换乘时间误差最大可降低20 s以上,算法适用性与效果更佳。研究成果可为基于活动的交通需求模型演进提供数据支撑,为交通规划与管理部门决策提供技术支持。     

基于BP神经网络的居民出行方式选择模型

以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明：BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。     

基础交通信息融合方法综述

文章介绍了几种经典算法在基础交通信息融合中的应用,包括卡尔曼滤波、人工神经网络、统计分析(加权平均,指数平滑法,平均值的递推估计算法),以及交通流量和行程时间预测方法。各种方法均通过实际验证其有效性及可靠性。融合后的数据能够满足智能交通系统的子系统ATMS相关应用领域对信息的精度要求,为下一步的交通状态估计提供可靠信息。     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。     

一种新的城市快速路行程时间预测技术

根据城市快速路交通诱导和监控系统的实际需要,提出了基于宏观动态流体力学模型的行程时间预测技术,可以动态预测稳定流和非稳定流状况下城市快速路网上任意两点间行程时间.     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点(OD)需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件.综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型.上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间...     

基于蒙特卡罗模拟方法的快速路运行时间可靠度研究

运行时间可靠度作为一个非常重要的概率测度参数能有效地评价交通网络的动态特性。在对运行时间可靠度的概念界定的基础上，分析了快速路运行时间可靠度的影响因素。提出了运用蒙特卡罗模拟方法计算运行时间可靠度，即采用蒙特卡罗模拟方法随机的对快速路入口的交通需求变量进行抽样，根据得到的样本值确定路径出行时间，然后对此出行时间进行检查，如果超过了规定的阚值，则认为不可靠，否则可靠。并通过一个算例对该模型进行了验证。最后指出了运行时间可靠度这一概率参数的应用前景。     

基于手机信令数据的交通 OD 提取方法改进

手机信令数据作为一种大数据,在交通 OD 调查中应用日益广泛。从手机信令数据中提取交通 OD 量化指标需要经过出行端点识别和出行端点匹配2个步骤。为了克服现有研究中基站覆盖范围假设与实际出入较大的情况,笔者改进了出行端点匹配方法。首先分析了传统交通小区和基于蜂窝小区聚类交通小区2种交通小区划分方法各自的特点和适用条件;对于使用传统方式划分的交通小区,提出了缩小基站可能覆盖范围的方法,使用用户最大可能活动范围,排除用户不可能达到的区域,结果表明该方法可提高部分出行端点匹配精度。对使用蜂窝小区聚类划分的交通小区,将聚类流程进行了简化,去掉了部分不能显著提高精度的流程,结果表明简化后未明显降低匹配精度。     

浅谈老城区道路改造工程的交通疏解设计

在城市道路改造施工过程中,交通疏解不但对城市道路改造施工进度与施工组织步骤产生重大影响,而且关系到整座城市交通运行系统的调整与适配,更直接影响着广大市民出行的便利性。该文以广州市海珠北路-珠中路-珠南路改造工程为例,探讨老城区道路改造工程中交通疏解的方法。     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息,为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性,目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势,提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先,定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式,并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性;其次,从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合,应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标,并根据层次分析法确立指标权重,同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则,从而融合动态车辆数据与静态路段参数,计算得出交通状态评价结果与评分;最后,由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致,能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性,同时为车路协同技术应用于实时交通诱导,缓解城市交通拥堵提供了理论依据。