基于连通能力的区域公路网的连通度研究

由于受公路技术等级、功能差异和地区经济发展不平衡的影响,传统连通度和模糊连通度的计算方法很难真实反映区域公路网的连通状况．基于公路适应交通量、公路重要度和节点重要度对连通能力的影响进行分析,分别对节点连通度和网络连通度的定义做新的描述,提出区域公路网连通度的计算模型．通过实例表明,考虑连通能力的区域公路网连通度计算模型不仅能真实反映区域公路网的结构性能,而且还可以对节点连通度进行排序,深化了连通度的内涵,有助于为区域交通规划提供决策参考．     

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城市道路交通系统是一个同时具有离散和连续动态,并包含大量随机不确定因素的动态系统,具有动态、并发及同步等特征.在目前交通状况日益复杂的情况下,其动态及随机不确定特性愈加明显.对城市道路交通系统进行建模分析,是深入了解交通状况、进行交通诱导及控制的关键.本文在基本Petri网的基础上,将广义随机Petri网(GSPN)与交通流概念相结合,建立了符合交通流概念的动态流随机Petri网(FSPN)模型.该模型可以很好地描述城市道路交通流的动态及随机特性,并能对城市道路交通系统中的某些随机现象作出很好的解析描述.文中针对四相位十字交叉口给出了动态流随机Petri网建模实例;活性分析表明,该模型能有效避免系统并发性带来的死锁现象.最后仿真运行分析和性能分析进一步证明了动态流随机Petri网的有效性.     

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为了计算城市道路网络的交通容量,结合现实中交通分布特征规律分析,考虑对过于迂回路线的限制与避免,并考虑道路通行能力的约束,建立了较能符合实际交通特征的城市道路交通网络容量计算方法. 该方法在已知各起迄点对（OD对）间交通分布比例前提下,主要通过增量加载的方式来求算道路网络总容量. 介绍了分析求解的具体步骤,并根据求解方法特点采用了多路径—增量加载分配方法来进行其中交通量的分配. 算例表明,该计算方法用于求解城市道路交通网络容量是合理可行的. 该方法可用于城市道路交通网络容量的评估及现状适应性的评价.     

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城市道路交通状态识别是现代智能交通系统的重要组成部分,是交通智能控制、诱导和协同系统的基础.基于支持向量机建立车流量、平均速度和占有率的三维反映空间,以堵塞流、拥挤流、平稳流和顺畅流为标签对道路交通状态进行分类;并在MATLAB平台下利用LiBSVM工具包进行实验分析,对SVM各种核函数的分类效果进行比较研究,实现了支持向量机技术的交通状态模式识别.结果表明：选择的指标能很好地反映交通状态的特征,SVM核函数可以以较高的分类精度区分开交通流的状态识别,数据的归一化对分类的结果具有重要的影响.     

交通网络费用函数的标定与分析

给出了基于时、空两种统计方法的网络流速度转换关系及交通延误BPR型函数参数的标定方法，得到了BPR参数和交通特性参数之间的转换关系;由网络系统最优流的单调性结果及网络平衡流单调性条件，通过对网络费用和平衡流的性质分析，给出了一个Braess型“悖论”.     

基于功能分析的城市道路网络衔接评价研究

城市道路网络中,各等级道路之间衔接的合理与否直接关系到相关道路乃至整个道路网络期望功能的实现.本文以不同等级道路功能分析为基础,提出城市综合交通规划的道路网规划,以交通功能为主要目标的城市道路网络系统专项规划,以服务功能为主要目标的道路网络衔接规划的总体思路.结合以概率统计为基础的蒙特卡罗算法,分别计算交通功能和服务功能的系统可靠度,以作为不同阶段道路网络衔接的主要评价指标,并探讨道路网络衔接中的越级交叉问题.最后以郑州市某区域道路网络为例,验证了本文方法的可行性与适用性.     

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城市道路网络中,各等级道路之间衔接的合理与否直接关系到相关道路乃至整个道路网络期望功能的实现。本文以不同等级道路功能分析为基础,提出城市综合交通规划的道路网规划,以交通功能为主要目标的城市道路网络系统专项规划,以服务功能为主要目标的道路网络衔接规划的总体思路。结合以概率统计为基础的蒙特卡罗算法,分别计算交通功能和服务功能的系统可靠度,以作为不同阶段道路网络衔接的主要评价指标,并探讨道路网络衔接中的越级交叉问题。最后以郑州市某区域道路网络为例,验证了本文方法的可行性与适用性。     

城市道路交通网络可靠性探讨

本文综述了城市道路交通网络可靠性的主要模型，针对诸多道路交通网络不可靠性因素，探讨解决城市道路交通网络可靠性评价体系，寻求路网结构合理化和交通运营优化，从动态时变性研究道路交通网络结构可靠性的时间冗余性、空间冗余性以及时间经济性和空间经济性．在分析全网可靠性的基础上，讨论公交网络可靠性对解决城市交通问题至关重要。     

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城市交通状态可以用路网机动车平均行程速度来衡量,是居民出行行为在城市道路网络上形成的结果,随城市交通出行需求和交通供给的变化而动态变化．本文采用道路网络理想承载力来衡量交通供给,采用基于居民出行特性的机动车交通强度来衡量交通需求,使路网交通承载力与交通强度可以在同样的度量单位下进行比较,用交通负荷比来表示交通需求和交通供给的匹配程度,进而可以计算出以平均行程车速衡量的交通状态．最后,以北京市2005年数据为例,验证了模型方法的有效性．     

城市道路交通信息监测系统

本立足于近年来迅速发展的计算机处理技术，网络技术，无线通信技术并与传统的超声波采集技术相结合，设计并建立一个准确，全面，及时的城市道路交通信息实时监测网系统，通过系统对路面交通信息进行实时监测并从宏观，微观上及时掌握了城市流的动态变化状况，从而为交通流动态特性理论的研究提供了新的技术支持手段。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

考虑多峰的系统最优动态路径流量分配图解方法研究

动态交通分配是交通科学研究的难点,尤其是如何得到系统最优解.Munoz和Laval (2006)介绍了一类图解方法,得到了并行网络动态路径流量分配系统最优解.在此基础上,本文扩展其图解方法,研究存在多个高峰情形的并行网络动态路径流量分配系统最优问题.基于累计到达曲线已知的假设,即出行用户的出发时刻选择给定,并借助于瓶颈模型点排队假设,以两条并行路径为例,考虑其中一条路径瓶颈处的容量为常数,另一条路径瓶颈处容量为常数和无穷大两种情形,通过变分法描绘满足动态最优性条件的系统最优流量分配曲线,得到动态路径流量分配系统最优解.本文的研究有助于加深对交通流量时空分布规律的理解.     

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随着城市社会经济的发展，城市道路交通供给和需求的矛盾日益突出，并引发很多交通问题。本文根据城市交通的特点和面临的交通问题，提出基于交通灯控制的城市交通流动态管理系统。通过分析城市交通流的特征，将通信网研究领域的流量控制思想和计算机图形学的拓扑优化思想引入城市交通的流量优化研究中，提出控制城市交通流量优化和规避拥塞的算法。这项技术可以帮助交通管理部门根据实时交通信息，自动生成动态交通流控制方案，改变城市道路中的交通流分布，从而提前根除和缓解交通阻塞，优化城市交通管理。     

可扩展的网络信息动态监测预警体系

网络信息监测技术是下一代互联网安全防御体系的关键技术．目前存在的网络流量监测技术大多没有动态预警和控制功能,且不支持IPv6．本文给出了一个可扩展的网络流量动态监测预警体系,该体系基于“流”的监测方式,形成以流量分析、入侵检测和统计报表联动预警控制的动态安全防御体系,能够以串联或者并联方式部署,灵活性高．实验表明,该体系数据获取率高,通过各个模块的联动,有效提高了网络监控实效．     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

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．     

蓄意攻击下城市群客运交通网络级联抗毁性仿真

为研究城市群客运交通系统对蓄意破坏的抵抗能力,本文以复合交通网络模型研究城市群客运交通网络级联抗毁性.首先,构建城市群客运复合交通网络模型,并用实际客流加权.其次,采用改进的剩余容量分配策略,构建复合交通网络级联失效模型.再次,提出了网络效率和加权最大连通子图相对规模两个指标的网络抗毁性评估标准.最后,采用蓄意攻击策略,以呼包鄂城市群为实例进行仿真.结果表明：在蓄意攻击下,两次攻击即可使城市群客运交通网络抗毁性下降 90%左右;一定客运需求下,过载能力调节参数存在阈值,若站点建设力度超越该值则会造成不必要的浪费.     

基于交通网络数据集的动态路径诱导系统规划与实现探讨

智能交通是当前公认的有效解决交通拥堵、能源消耗及交通污染等突出问题的根本途径,而动态的交通诱导系统则是智能交通的核心研究领域之一,并一直被学术界和企业界所关注。当前已有诸多成果,但能广泛应用于实际交通环境的不多,通过着重探讨基于交通网络数据集下的动态路径诱导系统的规划设计与实现方式,有利于交通动态路径诱导系统的开发应用。     

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。