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城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动. 本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一对相邻进出匝道划分交通小区,应用重力模型与双约束Frator法建立高质量先验OD矩阵,借助TransCAD交通规划软件中的矩阵反推模块进行矩阵推算,多角度检验OD矩阵推算效果的系统方法,并在广州市内环路快速路系统上进行了实例验证. 结果显示,应用本文方法设定先验OD矩阵与推算OD矩阵后,拟合的路段及进出匝道上的分配交通量误差、平均出行距离与日周转量误差均较小. 表明推算OD矩阵具有较高的准确性和可靠性,该方法是适用于快速路交通流分析的一种简便可靠的方法.     

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中国的城市快速路与发达国家相比有着截然不同的特征.中国城市快速路匝道出入口之间距离相对较短,且城市快速路匝道出口经常与城市道路交叉口相连,因此在欧美成功应用的快速路匝道控制方案不一定适用于中国.本文详细描述了如何在仿真中设置模型参数,使得城市快速路交通流特性仿真结果与实际测量值具有较高的匹配精度.在具体阐述自适应与协同信号控制策略的基础之上,给出了各种方案在匝道入口、出口辅路和出口下游交叉口的具体部署方案.最终仿真结果表明,自适应和协同控制策略能够提高瓶颈区域道路通行能力8%-9%,有效地缓解城市快速路交通拥堵.     

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为确保浮动车提供信息的准确性和可靠度,首先以RTMS数据作为真值来验证当前样本量条件下浮动车数据的有效性;然后通过简单随机抽样方法来逐步减少浮动车的样本量,并计算、比较不同样本量下的浮动车数据与RTMS数据的相关系数;最后得出确保浮动车数据有效所需的最小样本量. 经验证,本文研究范围内的二、三环快速路5 min时间间隔内每千米路段上需要的浮动车最小样本量为7～9个,而当前样本量条件下的浮动车数据在时间上和空间上能达到最小样本量要求的分别占73％和87％以上.     

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道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

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立交节点是北京市快速路系统的重要组成部分,研究其服务水平评价方法,评估其交通运行质量,对分析北京市快速路立交节点交通拥堵问题根源以及解决对策的提出均具有重要意义. 论文分析了北京市快速路系统立交主要形式和种类,提出了立交服务水平的概念. 在此基础上提出了用平均行程车速、合分流点交通量和交织车速为指标,分别确定立交主线、匝道、交织区服务水平,并参考相关文献提出了评价标准. 最后论文选取北京市快速路系统中的重要立交节点——马甸桥为例,应用本文提出的互通式立交服务水平评价法和评价标准对其服务水平进行研究,结果表明该方法具有较好的应用价值.     

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城市道路分等级路阻函数的研究对智能交通系统(ITS)至关重要，本文首先分 析了大城市快速路以及主干路的特点，并给出了相应的路阻函数的形式，并基于实际调查数据分析了城市快速路及主干路路段的车速与交通量的关系，通过得到的关系论述了两等级道路的路段路组函数的特点及适应形式。并重点针对主干路的交叉口延误计算进行研究，建立了适应各类型交又口延误计算的统一模型，设计了延误计算公式的检验方法，并通过实际调查数据进行了模型的检验.最后确定了城市快速路与主干路路阻函数的模型。     

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城市配送是城市赖以存在和发展的基础条件,同时也是造成城市环境和社会问题的主要原因之一。政府交通管理部门为了减少货运车辆对城市交通的干扰和缓解交通拥堵,对驶入城区的货运车辆实行交通管制政策,城市货运交通管制政策包括限行时间窗和限行区域两个表征指标.本文在分析城市货运交通管制条件下城市配送优化问题主要因素和问题界定的基础上,构建了城市货运交通管制情景下城市配送多目标优化模型,并对模型目标做了单一化处理.最后,本文给出模拟案例分析,对不同城市货运交通管制情景下的城市配送优化综合效益进行了对比分析.通过研究发现,城市货运交通管制政策可以有效降低货运车辆对城市中心购物环境和城市交通的干扰,具有较好的社会效益,但也会增加城市配送成本和环境污染,降低企业的经济效益和城市环境效益.     

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城市快速路交通事故所产生的间接影响远远大于事故的直接损失，而其定量数据又很难通过实际的检测设备和测量手段得到，以车辆微观行为模型为基础，采用面向对象的软件设计方法，建立了城市快速路交通事故影响的微观模拟评价系统.在真实模拟车辆行驶状态的基础上，通过设置事故状态和数据探测器，可以全面记录车辆行驶过程中实际检测设备难以采集到的相关数据，从而为事故影响的定量分析莫定了良好的基础.     

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为了达到有效引导交通流的目的，首先从驾驶心理学的角度将驾驶员对交通标志的识别和对所驾车辆的操作过程分为7个点6个阶段进行研究，在对已有交通标志设置条件进行分析的基础上，得到了交通标志位置设置的依据，然后对驾驶员由城市快速路外侧2车道向外侧1车道的车道转变过程进行了微观分析，在此基础上利用概率论方法，得到了车辆由外侧2车道向外侧1车道汇合时操作行动距离 的理论模型，进而得到了城市快速路出口标志位置设置前置距离D的理论模型，最后通过实例计算得到了城市快速路不同设计车速下出口标志设置的前置距离．     

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分析了路径规划问题及其在交通约束条件下的特点。从算法改进和模型改进两方面对路径规划算法进行了研究,在详细分析Dijkstra算法步骤和对偶法的基础上,给出了交通约束的数学模型及道路网络的相关定理。基于传统Dijkstra算法,对搜索过程中的节点和边的标记方式和规则进行了改进,提出了一种在交通约束条件下的高效路径规划算法。该算法通过减少搜索节点和标记边的次数而减少搜索过程中的运算量。仿真结果表明,该算法对偶法1/3～1/4的运算量。     

城市快速路交通事件持续时间生存分析

提出城市快速路交通事件持续时间生存分析方法.依托上海市中心快速路网的 交通事件数据,将生存分析引入交通事件形成及演化机理分析.其根据大量交通事件样本 的特征属性,采用Kaplan-Meyer 的非参数回归构建基于风险的交通事件持续时间模型, 解析其在五类影响因素作用下的时空分布特性,并采用Cox 回归线性模型综合评价交通 事件持续时间的显著影响因素,分析其作用的强度和方向,提取表征上海市快速路交通 事件运营管理水平的重要特征参数.结果表明：上海市快速路的交通事件持续时间在不同 类别的影响因素下分布特性存在明显差异,日夜、事件类型、涉及车辆数、影响车道数、涉 及货车、所处路段位置、瓶颈处、出动拖车和出动消防车等影响因素对事件持续时间有显 著影响.     

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城市道路交通运行状况信息（路况信息）的准确、实时的获取和处理是交通诱导、交通控制等应用的基础。而路况信息一般用路段平均通过时间和平均速度来表示。本文在分别对基于平均速度和基于平均通过时间的算法误差分析的基础上，提出了基于浮动车技术的城市路况计算方法。并利用广州市出租车综合管理系统提供的浮动车数据，结合车牌计时和跟车测试等实验对该方法的有效性进行了验证。实验结果表明本文所提出的方法是有效且实用的。     

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.     

基于VISSIM的交通事件检测仿真及数据处理

采用VISSIM软件模拟交通事件,获得交通流数据,作为检测系统的训练源数据.利用MAT-LAB软件进行仿真.结果表明：相对于其他算法,该网络结构具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,完全适用于交通事件检测系统,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向.     

高速公路自动事件检测算法

高速公路事件检测是事件管理中十分重要的1个环节.自动检侧因其成本低、不受天气 限制且检测率高而在事件检侧方法中备受关注. 其中自动检测系统的关键部分是事件检测算 法. 在分析比较各种检测算法的原理和特点及其优缺点的基础上,提出更为有效的事件检测方 法.     

公路交通事件检测技术的研究与展望

分析目前国内外交通事件检测技术和检测算法的发展现状,对交通事件检测技术所采用的人工检测技术和自动检测技术进行具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法进行深入剖析,并阐述交通事件检测技术的应用。     

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交通事件是造成偶发性交通拥挤的主要原因,由于交通事件的发生时间和地点是随机的、不可预测的,偶发性拥挤难以采取控制交通需求或提高通行能力等减轻常发性拥挤问题的对策来处理。因此偶发性拥挤控制的关键是尽早地发现事件、确认事件的性质并及时采取救援措施和为其他驾驶员提供相关信息,这也就是要建立一个完善的事件管理系统,对事件实现快速、高效、恰当地处理。交通事件检测是交通事件管理第一步,也是其技术关键,本文从总体上介绍了交通事件检测技术的研究现状,详细介绍了各种自动和非自动交通事件检测技术,对两类技术进行了比较,提出了实际应用中交通事件检测技术的选择方法。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。