高速公路交通流优化模型及分析

本文对高速公路进行了两级分段，以车流密度ρ（ｋ）和车流速度υ（ｋ）作状态变量，将入口匝道车流量ｒｉ（ｋ）作控制变量，建立高速公路非线性离散动态交通流数学模型和交通流优化模型，提出了模型中参数辨识的优化算法，分别建立了高峰期两种情况优化目标函数。最后，实际计算了西（安）临（潼）高速公路高峰期和非高峰期的优化状态。     

高速公路交通流建模综述

交通流建模是智能交通自动控制、分析、设计、仿真和决策的前提, 历来是交通工程界的一个重要的研究课题, 分三条主线(宏观交通流模型、微观交通流模型、其它交通流模型) 对交通流建模的发展做了详细介绍, 并在文末提出了对交通流建模今后发展的展望     

交通流参数的微分方程

流量，速度和密度是表征交通流特性的三个基本参数，随市面上ITS（intelligent transportation system)技术的应用，传统的流量-速度-密度关系将有变化，文中研究了交通流三个基本参数的全微分方程（动态方程），三参数之间关系曲线的斜率，提出了衡量车辆反应快慢的速度延迟系数。     

高速公路作业区宏观动力学交通流模拟

在分析高速公路作业区汇合交通特性的基础上,提出了一个高速公路作业区的宏观动力学交通流模型及模型的离散格式,并用此模型做了汇合交通流的数值模型.数值模拟结果表明,模型可基本反映交通流的物理特性,在描述不均匀密度在车流中的传递,车道数目变化对交通流的影响方面,有一定的优势.     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10^-5, 最大相对误差为4.237 1×10^-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。     

加热炉动态模型的相关辨识

叙述了相关辨识的原理和方法，建立了加热炉的动态的数学模型。     

高速公路交通流参数实时预测AML法

探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型，提出了交通流参数的线性神经网络方法，且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究。     

高速公路交通流参数实时预测AML法

探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型,提出了交通流参数的线性神经网络方法,且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究.     

交叉口交通流动态模型的建立与分析

本文针对我国交通条件比较混乱的特性,提出描述交通流控制系统中车队离散规律的实用动态模型。同时,对车队离散动态进行稳定性分析与实际运算。     

混合交通流参数之间关系模型标定

提出了混合交通流参数之间关系模型的标定和超车换道率的计算方法,采用广深高速公路、广佛高速公路和沪宁高速公路的实测数据对模型进行了验证,并计算了各数据点的超车换道率.结果表明,流量、密度数据的相关系数都接近1,超车换道率介于-1和1之间.     

Statistical Features and Phase Identification of Traffic Flow on Urban Freeway

At present, researches on traffic flow theory mainly focus on highway traffic, which is significantly different from urban freeway. Because traffic science is an “empirical science”, it is based on actual traffic flow data of urban freeway, the statistical features of velocity distribution at different densities have been investigated in this paper. Moreover, four steady phases: free flow, coherent-moving flow, synchronized flow, and jams are identified in the flow rate-density plane of the traffic flow. Finally, features of the four phases as well as functional forms of phase boundaries are discussed in detail.     

混合交通流的动力学模型

引入超车换道流量，建立了混合交通流的连续性方程；通过对交通流参数的微分变换,建立了混合交通流的运动微分方程．连续性方程和运动微分方程构成了混合交通流的动力学模型．将模型应用于无超车换道交通流，求出了流量和密度之间的关系．结果表明在低密度段模型与实测数据吻合．     

动态交通流分配模型

静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量,这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离或非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的.而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大,使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性,从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化.     

介绍一种高速路平稳车流控制策略

文章分析了恶劣天气对高速路交通流运行的影响.在此基础上,给出一种高速路车流平稳控制模型.基于2008年我国南方大雪给交通带来损失的背景,提出在恶劣天气下保证高速公路畅通、车辆运行安全的交通流平稳分段控制策略,这一研究成果特别适用于雾天跨海大桥交通流控制.     

终端区空中交通流参数模型与仿真

研究机场终端区空中交通流参数的时空特性及演变规律,可为缓解终端区交 通拥挤,优化管控策略提供科学的依据.采用数理推导和仿真演析相结合的方法,首先基 于元胞传输模型建立了终端区进场交通系统模型,阐明空中交通流的速度、密度和流量三 项基本特性参数相互关系及影响要素;然后运用Netlogo仿真系统对增量后的进场交通流 的宏观涌现行为进行模拟,推演空中交通流基本参数的变化趋势,并进行敏感性分析;最 后,采用基于空管实测数据拟合的交通流参数关系对模型进行验证.研究结果表明,本文 建立的交通流参数模型符合实际且对终端区交通态势的判断具有应用价值,终端区空中 交通流基本参数间存在明显相关性,并随飞行程序、管制间隔、管制策略的改变而改变.     

基于参数拟合的交通流预测模型

交通流的准确预测是交通控制的重要手段之一,基于曲线拟合的最小二乘法,将交通流统计数据分组,以各组均值和概率密度值为变量,进行函数拟合,并在显著性水平α下进行假设检验,得出了满足α的概率密度.最后进行了仿真实验并分析了结果.     

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本文基于快速路交通流分布参数系统模型,利用快速路交通流系统具有重复运行的显著特点,设计一种新的入口匝道分布参数迭代学习边界控制方案.所提出的方法采用带有反馈的PD-型控制律,不仅可以从以前重复过程中学习有用的知识,提高系统的控制精度;还可以有效的抑制当前运行过程中系统的量测噪声和扰动等不确定影响因素.该方法的另一个显著特点在于充分利用了快速路交通系统的分布参数模型描述,更全面地利用了系统的时空控制信息,从而提高了整个路段的控制性能.本文基于Matlab仿真进一步说明所提出方法的有效性和适用性.     

用交通动力学法对高速公路事件影响分析的研究

应用交通动力学分析算法对高速公路偶发性事件影响进行研究，推导出偶发性拥挤下排队率、消散率、最大排队长度、总延时车时数、拥挤下的总通行车时数等参数，并将分析结果与确定性排队分析算法的结果进行了比较，认为本算法能更加准确的分析事件的影响。以算例对这种算法的具体应用、与确定性排队分析方法的具体差别作了说明。     

高速公路道路交通控制系统初探

如何运用现代化手段进行管理,使高速公路运营管理智能化、现代化、自动化和信息化.     

空中高速路交通流的跟驰现象及流量模型

为研究下一代航空运输系统空中高速路的流量模型,针对连接远程、繁忙航线城市对的空中高速路具有航路单向、无交叉、有性能限制、高密度运行的特点,以下一代航空运输系统的运行规则为基础,基于跟驰理论,对单层航路建立了空中高速路交通流微观跟驰模型.通过对空中交通流量密度关系的分析,扩展出空中交通流的宏观流量模型,该模型可用于航路流量优化、安全分析和航路容量评估等.计算结果表明:由微观跟驰模型得出,运行于空中高速路上的航空器间隔越小、速度越快、后机反应强度越小,后机相对于前机的跟驰反应就越强烈;由宏观航路流量模型得出,飞机流中航空器间隔越小、起始速度越大,流量变化就越明显.