基于状态观测器的城市快速路交通事故识别

针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法.根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征.同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别.以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%.该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考.      

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

高速公路改扩建工程周边路网交通瓶颈识别

为满足日益增加的交通需求和提高通行质量,同时保障高速公路区域路网和作业区的交通正常运行,有必要开展高速公路改扩建工程周边路网交通均衡诱导研究,对改扩建高速公路上过载的交通流量进行分流和转移。准确地识别高速公路周边路网的交通瓶颈路段,是进行高速公路改扩建工程周边路网交通均衡诱导的重要基础。在对国内某高速公路改扩建工程周边路网交通运行状况调研的基础上,耦合了速度-密度关系模型和服务水平法,构建了交通瓶颈识别模型。然后,基于所构建的交通瓶颈识别模型,结合周边路网的通行能力和不同时段的服务水平,对周边路网不同时段下的交通瓶颈路段进行识别。     

基于速度性能指标的雨天环境对北京快速路网影响研究

降雨作为一种常见的气象条件,对城市路网的交通状态有着直接的影响.为避免不同道路交通状态速度评价标准的不统一,基于道路的最高限速,提出了速度性能指标,进而建立了衡量路段和路网拥堵状态的路段和路网拥堵指标,量化了路段和路网的拥堵程度.以大量数据为基础,在对比雨天和晴天2种环境下的各项拥堵指标基础上,探讨了雨天环境对北京快速路网的宏观影响,为雨天条件下的交通规划与管理提供了重要的依据.同时,基于路段拥堵指数,利用ArcGIS软件可视化展示了北京快速路拥堵路段的空间分布.结果表明,与晴天相比,雨天环境降低了车辆速度,增加了路段偶发性拥堵,也加剧了路网的拥堵程度.同时,雨天环境下的工作日平均每小时路网拥堵指数增加了17.2%,周末则增加了28.6%;而其标准差分别增加了22.2%和62.5%,表明雨天环境下工作日和周末的拥堵特性存在一定的差异性.      

基于流量和出租车GPS数据的城市道路网络宏观基本图

为把握城市宏观交通状况,发掘城市道路网络交通流内在特性,从而达到缓解日益严峻的交通问题的目的,对交叉口流量和出租车GPS两类数据进行数据融合,运用宏观基本图(MFD)和广义宏观基本图(GMFD)在城市道路网络中的存在性以及二者之间存在的差异,以路网平均车辆数、路网通行能力和密度分布为指标来描述MFD和GMFD,并提出一种利用路段流量和出租车GPS数据拟合得到MFD和GMFD的方法,发现路网中密度的不均匀分布是导致路网通行能力不高的原因.针对由长沙市13个道路交叉口组成的区域路网,分别计算出分小区和分路段的MFD特征值,提出了根据存储空间能力(即临界路网平均车辆数的大小)对拥堵路网进行合理分流的方法,实现高峰时期拥堵路段的路径诱导以及路网通行能力的最大化.     

基于路网压缩的城市路网脆弱路段识别

为了更高效地识别出突发环境下城市道路网络中的脆弱路段,首先通过网络特性分析,运用网络效率变化量与最大连通子图变化量这两类鲁棒性指标筛选出道路网络的潜在脆弱路段集合,并在此路段集合的基础上设计出一种基于可达性原理的路网矩阵压缩算法,该算法可将原始路网压缩成若干个彼此连通且相互独立的子路网。然后在压缩后的各个子路网上,考虑不同类型出行者对路段阻抗的随机估计偏差以及对应的路径选择行为,推导出一个多用户随机均衡配流模型并用MSA算法进行求解。最后通过改进原有的网络效率指标,构建出一个新的融合交通流随机分布特性的路网脆弱性指标,用来识别各子路网中的脆弱路段,再结合实测数据进行了模型验证。结果表明:相较于传统的遍历法,基于路网压缩的脆弱路段识别模型能够真实地刻画出突发环境下城市路网交通流分布的随机特性,而且求解模型所耗时间明显缩短(计算过程仅约2～3 min);该模型的求解结果对各个子路网中的脆弱路段有着更好的区分(区分度比传统的遍历法高出24.46%),这能够有效地降低传统识别方法对城市网络脆弱路段误判的可能性,并能够及时地为突发环境下的城市交通管理部门提供关于应急救援与人员疏散的决策支持。     

城市道路网络可靠度及其敏感度研究

针对饱和度不能全面反映交通状况的缺点,首先对路段畅通可靠度的计算公式进行了改进;然后利用图论中的最小路集法将路网简化为简单串并联网络,并结合北京市路网实时数据,构建城市路网畅通可靠度的计算方法;最后作为路网畅通可靠度计算方法的延伸,对各条路段进行了敏感度分析,确定引起路网拥堵的关键路段.研究结果表明:改进后得到的畅通可靠度能够较好地反映交通拥挤状况,基于畅通可靠度评价的敏感度分析能有效定位出解决路网拥堵的关键路段,可为道路交通管理部门提供决策及理论支持.     

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。      

面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。      

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型.首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析.实例分析表明:该模...     

基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究

在介绍现有的主要交通流预测方法的基础上，阐述了基于卡尔曼滤波（Kalman）的预测模型及其具体算法。结合城市环路的交通运行特性，构建了基于卡尔曼滤波的交通流短时预测模型，并根据北京市三环路的实际数据对模型进行验证。实证数据表明．所建立的交通流动态实时预测模型的预测效果比较理想，算法的实时性也满足实际预测系统的要求，可应用于交通流预测及交通智能控制。     

Data Fusion-Based Traffic Density Estimation and Prediction

Traffic congestion has become a major challenge in recent years in many countries of the world. One way to alleviate congestion is to manage the traffic efficiently by applying intelligent transportation systems (ITS). One set of ITS technologies helps in diverting vehicles from congested parts of the network to alternate routes having less congestion. Congestion is often measured by traffic density, which is the number of vehicles per unit stretch of the roadway. Density, being a spatial characteristic, is difficult to measure in the field. Also, the general approach of estimating density from location-based measures may not capture the spatial variation in density. To capture the spatial variation better, density can be estimated using both location-based and spatial data sources using a data fusion approach. The present study uses a Kalman filter to fuse spatial and location-based data for the estimation of traffic density. Subsequently, the estimated data are utilized for predicting density to future time intervals using a time-series regression model. The models were estimated and validated using both field and simulated data. Both estimation and prediction models performed well, despite the challenges arising from heterogeneous traffic flow conditions prevalent in India.     

基于PCA和ICA的交通流量数据压缩方法比较研究

针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。     

城市交通网络中相继故障问题的研究

为了探讨城市交通网络拥堵产生机理,在分析城市交通网络特性的基础上,建立了双层城市交通网络模型,构建了交通动力学模型,并引人累计到达目的地的车辆数目和网络瘫痪时刻2个参数来刻画交通网络拥堵相变。通过计算机仿真,分析了网络拓扑结构、车辆生成率、道路交叉口能力和网络规模对网络拥堵相变临界值的影响,运用车辆到达数目对时间的导数将网络划分为自由流、亚拥堵和瘫痪3种状态,并给出了对应的区间值。研究表明,对于随机出行网络和无标度出行网络来说,都存在自由相到拥堵相的相变,相变点的值可以用来衡量网络能力,且车辆生成率、交叉口能力和网络规模对网络能力有着不同程度的影响。     

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

上海城市快速路匝道处交通分析与控制方案设计

分析了上海市城市快速路交通运行的特点和主要症结,对关键瓶颈位置实施单点匝道控制方案.以洛川路入口匝道为切入点,分析了洛川路主线、匝道的交通状况和相关地面交通状况,针对洛川路入口匝道的具体情况设计匝道控制方案,具体研究了工程控制阈值和匝道调节方案的适用条件.最后对实施的方案效果进行评估,可改变现有拥挤、瘫痪的交通状态,提高快速路的使用效率.     

Customization of Automatic Incident Detection Algorithms for Signalized Urban Arterials

Non-recurrent congestion or incidents are detrimental to the operability and efficiency of busy urban transport networks. There exist multiple automatic incident detection algorithms (AIDAs) to remotely detect the occurrence of an incident in highway or freeway scenarios; however, very little research has been performed to automatically detect incidents in signalized urban arterials. This limited research attention has mostly been focused on developing new urban arterial specific algorithms, rather than identifying alternative methods to synthesize existing freeway-based algorithms for urban conditions. The main hindrance to such synthesis is that the traffic patterns on the signalized urban arterials are significantly different from the same on highways/freeways due to the presence of traffic intersections. This article introduces a new strategy of customizing the existing AIDAs (freeway based or otherwise) to significantly improve their adaptability to signalized urban arterial transport networks. The new strategy focuses on preprocessing the traffic information before being used as input to a freeway/highway-based AIDA to lessen the effect of traffic signals and to imitate the input patterns in highway/freeway-based incident conditions. The effectiveness of this new strategy has been established with the help of four existing AIDAs. The proposed strategy is a simple solution to implement existing algorithms to signalized urban networks without any further instrumentation or operational cost.     

大城市交通拥堵致因的故障树分析

为解决拥堵问题,提出将故障树分析法引入道路交通拥堵中。对道路拥堵故障树进行了相关说明,以北京丰台区广安路为例,构建道路拥堵的故障树模型,分析引起拥堵的所有可能原因,并通过定性和定量分析找出了主要拥堵原因,给出了解决道路拥堵的方案。