道路交通流数据检验与修复方法

交通流数据常见问题分为数据缺失、数据无效和数据时间点3类，针对这些问题，提出了一种交通流数据检验与修复方法。以北京市交通流数据为例，应用这一方法进行了分析与验证。结果表明该方法具有很好的实际应用效果。交通流数据质量检验可以保证从数据源所获得数据的正确性和完整性，为数据的管理和应用提供了可靠的数据基础.     

季节性ARiMA模型在稀疏交通流下的预测方法

交通流监测存在普遍的稀疏性,理想的交通流预测模型应该能够充分利用交通流数据的特征,克服稀疏性问题.通过大量的数据分析,城市道路交通流被证实存在时序上的周期性特征.同时,数据分析结果也表明了交通观测数据稀疏性的普遍存在,而且稀疏的分布不均匀,有些极端稀疏道路甚至出现数天的观测缺失.因此,交通流预测模型应该有对稀疏的适应性,而季节性ARiMA交通流预测模型的引入能够很好地利用时序周期特征计算交通观测值的缺失.这种模型的优势在于融合了邻近的交通流观察值和交通流数据的周期性,消除了道路稀疏性导致观测值缺失带来的预测障碍.对比试验的展示表明了这种模型对交通流数据周期性特征的利用和对稀疏性的适应.     

高速公路动态交通流的建模与控制策略

从高速公路交通流的宏观、动态特性出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对模型中的参数进行辨识，从而获得了能比较准确地描述了交通流真实行为的模型，然后提出了低密度区的可变速度控制，中密度区的可变限速和入口匝道联合控制及出口匝道分流和入口匝道协高控制模型，并给出了上三个问题的最估解，最后利用计算机模拟了受控和未控交通流，其结果令人满     

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。     

高速道路匝道连接段通行能力的研究

根据交通流理论中交通流特性分布及相交车流空档认定两基本技术，提出计算机道路上匝道连接段通行的新方法，并在上海市架道路上进行观测比较，证明行之有效。     

连续交通流特性信息加权线性多步扩展法研究

信息扩展技术可以解决数据不足的问题。本文利用了交通流速度－密度的格林希尔茨线性关系，对观测数据进行加权线性多步扩展，然后再通过误差调整得到了近似且完整的交通流特性曲线，并利用国外的实测数据对该扩展法可行性进行了验证。     

一种交通量检测设备布设方法的研究

针对目前交通流检测设备布设中出现的一些问题，借助均匀设计方法，结合神经网络处理观测交通流数据，在设置数量有限制条件下，开展布设方案优化设计研究。方案设计力图在人力、物力投入最小的前提下，通过典型路段、交叉口等交通基础设施的组合，可以更多的获取交通流参数信息，全面、准确的反映城市交通流分布情况。选用了67的均匀设计表作为方案设计基础表，经过拟水平处理后设计优化方案，运用BP神经网络构建交通量推断模型，判定设计方案的优劣，进行了实地交通流检测设备优化布设研究。通过研究可知，采取优选布设方案采集的交通量对检测路段交通量进行预测，相对偏差可以达到0．006。     

交通异常贝叶斯动态检测方法

针对卡尔曼滤波方法在稳定性，滤波器发散及计算方面的缺陷，以占有率为观测变量，以交通流的密度和速度为系统状态，建立了交通异常贝叶斯动态检测模型及算法，能够实施无初始输入的异常检测。     

环行交叉口交通量观测优化方法和数据处理

环行交叉口流向流量和交织段运行特性复杂,直接观测存在困难。在分析环行交通流运行特性基础上,提出了指导观测断面优化布设的原则和方法,用实例对各进口流向流量和交织段的观测和推算进行了应用说明。     

交通流数据采集、处理及其在通行能力分析中的应用研究

根据我国道路交通现状及其发展趋势，提出交通流数据采集和处理系统一体化的设想和方法，分析讨论了观测样本数量的要求及数据采集设备要求，针对不同道路设施类型，提出相应的数据采集、调查和处理方法，并以在广东珠江三角洲为代表的经济发达地区及其它地区付诸应用。     

高速公路交通流低密底区可变速度控制

本文首先建立了高速公路交通控制系统设计和交通系统的计算机仿真所常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并在此基础上，结合我国高速公路交通流的特点，提出了低密度区的可变速度控制策略，最后利用计算机仿真的方法模拟了受控交通流和未控交通流，其结果令人满意。     

基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法

为了准确判别城市快速路交织区的交通状态,实现交通控制策略的优化决策,基于投影寻踪模型与k-means聚类算法,研究了一种新的交通状态判别方法.以交通状态的量化分析为目标,考虑投影寻踪模型的特性,定义了交通状态系数;根据类内聚集度与异类间散度的分析,建立了聚类效果评价系数表达式;应用推导的改进式遗传算法,结合k-means聚类算法,计算获得最优投影方向与聚类中心;应用最优投影方向将新观测的交通流数据转化为交通状态系数,判定欧式距离最小的聚类中心,获得相对应的交通流状态.新方法克服了传统方法对专家经验的依赖性,解决了熵权法对小概率事件信息熵的过量估计问题,并改进了投影寻踪模型的聚类效果评价系数.仿真实验结果表明,新方法状态判别准确率为96.63%,较神经元网络和决策树算法分别提高了5.58% 和7.01%,能够准确判别交织区交通流状态.      

高速公路交通流控制仿真的若干问题

本文从控制理论和计算机仿真的角度，结合高速公路交通流的确定性和随机性共存的特点，提出了高速公路交通流控制仿真的若干问题，阐述了利用计算机仿真解决这些问题的必要性，详细列举了高速公路交通流建模，仿真优化，参数辨识，交通流状态估计，控制策略和方法的选择，控制系统效果评价及系统实现等问题。     

城市交通流有序度分析法

城市交通管理的目的是使路网中的交通流有序流动，城市交通流状态的有序程度分析是交通管理的基础。提出了一种交通流有序度分析的方法，利用该方法计算的模拟路网交通流有序度，能紧随交通状态变化，其有序度数值的大小，反应了路网的有序程度，可以利用有序度来判别交通状态的理想程度，从而作为交通管理的决策依据。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

交通流理论中几个概念的重新定义

交通流理论模型很多，但能够解决实际问题的却很少。多年来，此类问题一直困扰着交通界。章认为传统交通流理论中某些概念定义有缺陷，建模方法不严谨。从而导致了各研究方向的研究成果之间相互难以验证、引证；有的研究成果甚至出现了不能应用的尴尬局面。章应用流体力学的研究方法，分析了几个有缺陷的概念，如动量等，并提出了新的定义和概念，如稠密流和稀薄流、自由流密度等。这将有助于重新审视交通流的建模方法，使交通流理论更加系统、完整和科学。     

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。     

自然交通流的跟驰特性研究

在大量实际观测交通流数据的基础上，在研究跟驰车辆表现出的运行特性基础上，本文提出一种基于跟驰特性的车型分类新方法，数据分析表明，将自然交通流中的车辆划分为大型车和小型车就可以刻画出自然交通中不同车型所产生的影响，在此基础上，深入分析了小型车和大型车的分别作为前导车与后随车的跟驰特性，探讨了车型对驾驶员选择跟驰间隔所产生的物理与心理影响因素，并对车速的影响进行了分析。     

公路隧道交通控制策略

山区高等级公路建设与管理，是我国交通领域面临的新课题，如何对隧道交通进行监控，值得人们的深思。本论述了隧道交通流模式，以车速、交通量、隧道长度为指标，根据交通流理论，推导出不同交通流模式各指标的计算方法，提出隧道的分类方法及各类隧道不同模式时的控制策略。     

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。