城市道路指路标志信息选取方法研究

为了科学、合理地设置指路标志系统,给道路使用者提供准确、及时和有效的指路标志信息,在设计方面确定了合适的服务对象,对城市的主要交通吸引点、路网结构及交通功能等进行了调查分析,并在此基础上建立了指路标志信息要素分级体系和指路标志信息选用技术准则．研究结果表明：指路标志信息选取需要考虑的因素众多,并注重对区域土地利用、路网结构、交通功能及交通运作等进行调查与分析．只有以此为基础,才能保证所选指路标志信息的准确性、合理性和系统性,确保指路标志系统发挥正常的引导功能．     

高速公路信息发布与交通预案

在高速公路监控系统中,道路控制与信息发布主要是利用道路上设置的各类交通信息诱导与控制设备,实现对道路交通进行指挥控制、交通信息发布、交通诱导提醒服务等业务。交通预案是针对可能发生的交通事件,根据它的类别和影响程度而事先制定的应急处置方案。本文结合河北省邢衡高速公路邢台段监控系统的建设,对高速公路道路控制与信息发布系统的功能,交通预案的设计等做简单的探讨。     

动态多时段交通分配算法研究

城市道路网中交通量的分配是动态的、随机的，而传统的静态交通分配模型不能很好地反映实际交通情况．本文使用的动态多时段分配方法是基于时段划分的，它不仅反映了不同时段交通量的变化规律，而且在分配过程中考虑了路网中的交通阻抗，充分反映了已有交通量对交通分配的影响．最后结合算例分析了本文所提出的算法的实用性．     

浅谈路网环境下交通标志设计应注意的问题

随着高速公路路网的形成，如何保证交通标志给道路使用者提供明确、准确、及时和足够的信息，是交通工程设计者亟需关注的问题，笔者结合多年标志设计经验，从路网条件出发，总结出路网环境下交通标志设计应注意的问题。     

基于速度差异性的道路VMS前置距离的优化设置

可变信息标志（VMS-Variable Message Sign）既是一种信息发布手段，又是一种交通控制策略。 VMS布设点的前置距离即可变信息标志到道路主要分流点、互通立交及服务区出入口的边缘距离。它的设置合理与否将关系到VMS功效的发挥，对今后工程中合理地设置VMS具有重要的指导意义。     

考虑诱导信息影响的可变信息标志优化选址研究——以北京南站为例

可变信息标志(VMS Variable Message Signs)系统是交通诱导系统的重要组成部分.VMS通过发布相关信息,引导车辆选择最合理的路径,避免局部路段拥堵,均衡路网交通流量,在宏观上对城市交通管理起到重要作用.本文概述了城市交通诱导系统的发展及应用,介绍了基于VMS的交通诱导系统的功能、信息生成等,同时对国内外关于VMS的交通诱导系统研究现状进行了比较与分析;通过对VMS用户需求以及布点影响因素的分析,结合可变信息标志的选址原则,依据VMS诱导信息对路径选择的影响分析,改进了VMS数学规划选址模型.结合北京南站地区实际交通状况,分析VMS选址的影响.     

基于多时段动态交通分配模型设计

基于多时段动态交通分配方法是基于时段划分的,它不仅反映不同时段交通量的变化规律,而且在分配过程中考虑路网中的交通阻抗,充分反映已有交通量对交通分配的影响。该模型能够反映交通网络的动态属性,从而为交通诱导提供必要的可用信息。     

在途交通信息对出行者路径选择的影响研究

交通信息诱导是ITS研究的重要内容,是均衡路网交通流量,缓解交通拥堵的重要措施之一。通过研究交通信息诱导(VMS)对路网交通性能的影响,如:排队长度、延误以及车辆公里数等,并提出了存储-转发计算模型。以荷兰阿姆斯特丹路网为例,分析在发生交通事件和无交通事件情况下,提供即时交通信息和预测交通信息对出行者路径选择行为的影响,同时也考虑出行者对交通信息的顺从程度。该案例分析得出,在事件情况下提供预测信息能使出行者获得的收益最大。     

城市区域路网交通状态分析与评价方法

为提高区域路网交通状态判别的准确性,需要考虑不同路段、交叉口对路网交通整体运行状态影响作用的差异性。通过构建路网结构模型,建立路段和交叉口的交通状态模型,根据路网中各路段间拓扑结构关系,建立路网交通状态矩阵,用它来表示路网时空状态信息;考虑路网元素在路网中的道路等级以及影响作用的重要程度,建立路段和交叉口的权重系数模型。在此基础上建立反映区域路网交通状态指数的综合判别模型,确定路网交通状态级别。通过对区域路网的仿真,以平均行程速度为评价指标对路网交通状态进行分析,结果表明了该方法对区域交通拥堵状态判别的实用性和有效性。     

高速公路主线收费站可变限速控制

以事故率最小为目标,以费用与速度限制为约束条件,建立可变限速控制优化模型,确定可变信息板数目与相应的可变限速值。采用交通波理论模型计算可变信息板设置间距,并利用Vissim仿真软件对模型进行验证。利用不同交通流量下的单向双车道6个收费窗口的高速公路,进一步模拟可变限速控制与静态限速控制。试验结果表明：在高速公路主线收费站排队广场前应设4块可变信息板,设置间距分别为1293、2695、4056m,仿真结果与交通波理论模型计算值的相对误差最小为3．9％,最大为9．5％;可变限速控制中,通过车辆数较静态限速控制增长51．82％,行程时间与排队长度分别平均缩短15．81％、18．98％,验证了本文设计体系的合理性。     

基于元胞传输模型的交通事件消散建模

介绍了元胞传输模型(CTM)的基本原理,并建立了交通事件消散时间的元胞传输模型。分析了上海市城市某段快速路交通事件发生位置处拥挤波的产生与消散,并对此问题用元胞传输模型建模并进行仿真计算。仿真结果表明,事件发生的上游形成拥挤区并慢慢向上游传递;事件清除后,拥挤波的消散较慢并会蔓延较长的距离,其消散也需要较长的时间。因此,有效的交通管理对缓解交通拥堵,减少交通延误有着重要的意义。     

交通事件影响下的路径行程时间变化分析

为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍.      

交通事件下快速路拥堵蔓延消散时空范围模型

研究了交通事件下拥堵蔓延消散的时空范围分析方法与模型,交通事件引发的拥堵会以某一初始蔓延速度向上游蔓延,直至达到最大蔓延边界后开始消散.通过对事件下拥堵蔓延速度的影响因素进行量化分析,建立了时变的拥堵蔓延速度模型;然后通过收集处理数据,进行参数估计;最后利用实际数据,进行了模型的实例应用,对不同情况下的交通拥堵蔓延消散规律进行了研究.该模型可预测交通事件下的交通拥堵边界和持续时间,便于交管部门制定缓堵策略.     

交通事件持续时间预测及参数标定

有效的交通事件管理应基于精确的交通事件持续时间预测。交通事件持续时间包括4个部分:事件发现时间,事件响应时间,事件清除时间和交通恢复时间。提出了基于元胞传输模型的交通事件持续时间预测模型以及参数标定方法。实测数据和仿真数据对比结果表明,基于元胞传输模型的交通事件恢复时间预测方法具有较高的精度。     

高速公路交通事件清除时间模糊逻辑预测模型

清除时间是高速公路交通事件持续时间中的一部分,与事件影响范围密切相关.通过对某高速公路事件数据及交警执勤记录进行分析,提出了救援车辆的清除时间新定义,该定义与事件持续时间有更强的相关性.随后采用含自适应算法的TSK模糊逻辑推理方法,通过对基于事件数据的人工神经网络训练,建立了交通事件清除时间的预测模型,并讨论了模型的适...     

道路交通救援点条件覆盖选址策略及评价

在改善道路交通救援服务质量的过程中，救援点的选址是一项重要工作。现有救援点的布局对选址结果具有重要影响。建立选择性的保留现有救援点的双层条件集合覆盖——p-中值模型。通过参数的连续变动，得到一组条件覆盖-p中值选址方案。基于层次分析法，建立选址结果评价体系，为方案的比选提供依据。结合算例分析，表明该方法的可行性与实用性，可以作为成本约束条件下改善道路交通救援服务水平的依据。     

高速公路交通事件发生概率的短期预测

通过分析由两个相邻的交通检测器观检测得到的实时交通流数据,建立一个可以估计交通事件发生概率的模型。该模型表明,交通事件发生的概率与稳定交通流中上游交通流密度所占的比例和上游、下游交通流的速度差这两个因素具有较大的相关性。该模型只需要利用基本的交通数据便可估算交通事件的发生概率,在高速公路的管理中有较大的应用价值。     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

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交通事件是引发快速路交通延误的主要因素,迅速、有效的检测事件是快速路交通管理与控制的重要组成部分。本文利用CUSUM理论提出了基于浮动车数据的城市快速路交通事件自动检测算法;通过采集北京市快速路上的真实事件信息以及浮动车探测数据,对不同采样间隔条件下的算法性能进行了实际验证,并与传统的基于浮动车数据的UCB算法验证结果进行了对比分析。结果表明：所提算法在采样间隔为1分钟条件下的检测性能要优于采样间隔为5分钟条件下的检测性能;相对于UCB算法而言,所提算法的检测性能大大提高,在同一误报率条件下检测率可提高10%左右。