周相似特性下的交通流预测模型研究

针对城市路段交通流的周相似的特性，提出将路段的每日交通流数据分解为日交通流规律和日交通流水平，同时认为每日的交通流规律是由对应的类交通流规律和随机干扰构成。借用电路中的放电规则，给出交通流预测的模型。具体算例的结果显示：将交通流进行分解和采用本预测模型是合理的，它具有计算简单、使用数据少等优点，具有一定的工程应用价值。     

理论.方法.数据：交通流模型成功三要素

本文通过分析现代交通流模型研究中存在的问题，指出认识理论，方法和数据在交通流模型研究中地位问题的必要性，提出并论述：在交通流模型研究中，交通流行为理论是基础，方法是工具，数据是原料，三者缺一不可，构成交通模型成功的三个必要因素；同时，对理论，方法和数据使用中存在的问题进行了详细分析并试图提出相应的解决途径。     

交通流数据处理系统的设计与开发

交通流数据处理系统为路网服务水平评价、最佳路径计算等提供了可靠的数据.分析了交通流数据处理需求,设计了集成数据采集、不精确数据校正、错误数据限定、丢失数据恢复、多传感器数据融合和数据分类功能的交通流数据处理系统,并介绍了系统总体结构和开发结果.     

高速公路交通流数据检测技术

结合应用实践,介绍了现代交通流检测技术——视频检测技术、磁映像技术、橡胶气压管传感器技术和远程微波传感器技术的工作原理及在高速公路交通流检测中的应用,对每种检测设备的适用条件、安装要求进行了详细论述。并以MetroCount 5600车辆分型统计系统的Traffic Executive交通量管理软件为例,对高速公路的交通流参数关系进行分析。实践证明,以上4种检测技术能为高速公路交通流特性研究提供所有交通流参数,为高速公路交通流特性研究提供有力的数据支持。     

数据融合技术在短时交通流预测中的应用

提出了短时交通流预测的时间间隔长度,介绍了常用短时交通流预测方法.结合数据融合技术,明确了短时交通流预测的改进方向之一,即模型选择、模型组合,并给出了短时交通流预测的数据融合算例.     

考虑降雨影响的城市交通流车速多层线性模型研究

应用多层线性模型研究了降雨强度对城市道路交通流平均行驶车速的影响.研究资料包括道路特征数据(25个路段)、广州市城市道路交通流平均行驶车速数据(有效车速样本量超过160万)和降雨量数据(样本量93 462).采集时间从2011年6月至2012年4月一共330 d.基于以上大规模数据,应用多层线性模型(HLM),建立了一个降雨条件下道路交通流车速的短时动态预测模型.结果表明:交通流信息存在嵌套、分层的数据结构,相较于传统交通流研究方法,多层线性模型对交通流影响因素的研究将更为合理;降雨对车速的影响具有普遍的空间变异性,这是因为每个路段具有不同的物理特征;交通流的影响因素之间存在着显著的跨层交互效应,这与传统理论对交通流的认识不同;本文提出的降雨条件下交通流车速的短时动态预测模型具有路段适用性广的突出优点,这与大多数传统交通流模型适用范围较为狭窄的特点较为不同.     

交通流缺失数据处理方法比较分析

针对交通数据的缺失问题,采用基于时间相关性、空间相关性和时空相关性的多种数据修复方法对缺失数据进行处理.基于时间相关性的修复方法包括历史数据法、移动平均法、指数平滑法和线性回归法等.基于空间相关性的修复方法利用相邻车道和相邻检测器所采集的数据对缺失值进行处理.基于时空相关性的数据修复方法结合交通流的时间相关性与空间相关性对缺失数据进行修复.基于美国加州I-880高速公路交通流数据的实验结果表明,平滑系数α=0.1时的指数平滑法和利用相邻车道数据加权平均法得到的缺失值修复结果最优.      

一种基于交通熵的交通流无序度量方法

交通流无序转化过程的研究需要对交通流无序进行定量的描述。为了定量描述交通流无序，通过对有序、无序概念的分析，给出了一种交通流无序的定义；在此基础之上，应用交通熵理论提出了一种交通流无序的度量模型，并应用该交通流无序度量模型对实际道路交通流无序阂值作了分析。计算了9种不同道路交通流的无序阈值，通过其结果比较分析，得出一个基本结论：当阈值N为1．10时，实际道路交通流为交通流无序状态。此时，车速一般小于设计车速的30％。该模型成功地解决了交通流无序度量问题，为交通流有序与无序之间的转化过程研究提供了理论基础。     

一种短时交通流异常数据识别新算法

为了提高短时交通流预测建模的准确性和可靠性,需要对原始交通流时间序列中的异常数据进行识别和修正。首先分析了异常数据的来源,重点介绍了一种基于统计的双重准则识别算法;其次给出了一个实例分析,在建立短时流量预测模型前,将双重准则识别算法用于交通量时间序列以排查异常数据。实例研究表明,文章提出的双重准则识别算法可快速有效地辨认出交通流异常数据。     

快速路路段交通特性研究

快速路的交通特性分析是实行有效的交通控制和管理、保证快速路畅通的基础。本文以大量实测交通流数据为基础，应用数理统计的方法分析城市快速路路段上的交通量特性，速度分布特性，为快速路的交通管理提供数据支持。     

一种基于周相似特性的实时交通量预测模型

针对城市道路交通流量的周相似特性,对实时采集的流量与历史流量进行对比分析,利用均方根误差法确定权重,采用指数平滑方法对权重进行修正,提出一种实时交通量预测模型,并给出利用该模型预测的实例。利用最小二乘法对该预测进行了改进,进一步扩大和提高了模型的应用范围和实用性。     

基于分组流的交通流诱导与控制研究

交通流诱导与控制是解决现代交通难题的有效手段,根据Internet分组流管理的基本思想,研究了城市路网交通流的诱导与控制。从4个主要方面比较了交通流与分组流的相似性,从而证明了把后者的理论应用于前者的可行性。介绍了分组的路由算法和拥塞控制策略,提出并举例说明了动态诱导路径的分区分层算法,交通拥塞控制的分布式交通量均衡方法。实践证明了这一方法应用于交通流的诱导和控制是可行和有效的。     

潮汐车道交通流特性与设置方案仿真研究

为缓解当前城市道路资源紧张、交通拥堵日益加剧的问题,在阐述国内外潮汐车道应用现状基础上,针对北京市潮汐交通现象明显的立汤路和朝阳路,进行了高峰时段交通调查,分析了潮汐车道交通流特性,论证了设置潮汐车道的可行性。根据路段现状设施、交通流量和流向特征,提出了潮汐车道设置方案,并采用Vissim仿真方法,对潮汐车道设置效果进行了评价。结果表明,潮汐车道对提高路段主要交通流向通行能力和降低延误有着重要作用,而且对次要交通流向通行能力影响不大。     

基于手机定位的交叉路口交通流数据采集方法

为了实现对城市道路交叉口交通流数据的全面采集、减少成本、提高效率,提出以手机为交叉口交通流信息获取源的思路。研究了将手机定位数据（运动速度、经纬度）转化为交通流数据的方法。通过检测空间和检测单元的确定,根据用户的运动速度和位置信息,按照步行、自行车、小汽车和公交车将不同手机用户的出行方式进行了准确判断,最终实现了交叉口交通量、车流流向和延误数据的自动采集。     

城市道路交通流预测系统研究

城市道路交通流实时预测是未来城市智能交通系统的重要支撑,近年来受到较多的关注。文中结合国内城市交通状况,分析了城市道路交通流实时预测系统的系统需求,包括功能需求和性能需求,在此基础上提出了系统的逻辑结构和物理结构。逻辑结构主要包括基础数据层、数据处理计算层以及应用层,提出了物理结构巾的4个核心功能服务器：数据库服务器、计算服务器、GIS服务器和Web应用服务器。提小了系统的主要功能和4个主要功能模块,研究了系统的数据流过程,给出了系统实施的技术方案。经过实施检验,所捉系统结构与技术方案具有良好的可行性。     

基于模糊聚类和判别分析的交通状态提取算法

针对交通状态的模糊性和不确定性,在综合考虑交通流3个参数（流量、速度、占有率）的基础上,设计了城市道路交通状态提取算法。采用模糊聚类技术,对覆盖所有交通状态的历史数据进行聚类分析;根据聚类结果,对交通数据进行判别分析,判断其所属交通状态;用实测交通数据进行了状态提取实验,并和问卷调研的统计结果进行了对比分析,结果表明该方法能够有效地进行交通状态的提取,可以准确反应道路使用者的真实感觉。     

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。     

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。     

基于模板的交通调查分析系统设计与实现

就交通调查工作方法进行分析,建立了基于模板的交通调查分析系统的框架,并介绍了的实现方法.引入交通调查组织模板的概念,介绍了其功能设计和实现方法,改进了检测数据预处理的算法.系统降低了用户对复杂的交通调查组织的认知要求,简化了操作步骤,提高了数据预处理的可靠性,扩展了系统的应用范围.系统分为交通调查组织模板、数据录入与数据预处理、数据的分析与处理、查询与结果显示、输出和系统维护模块.