基于行程-时间域的路段行程时间预测

为了提高高速公路路段行程时间预测的实时性与准确性,提出了基于行程-时间域的路段行程时间预测算法.该算法依据实时检测的交通数据和BP神经网络预测路段单元在不同时间单元的空间平均车速,构建车辆出行的行程-时间域,通过车辆穿越行程-时间域获得路段的预测行程时间.通过比较行程-时间域算法与传统神经网络预测算法,揭示了行程-时间域算法在预测精度上优于传统神经网络算法.以沪宁高速公路路段作为示例背景,基于Vissim仿真软件,验证了所提算法的准确性与可行性.      

城市道路应急车辆路段行程时间计算模型

针对应急车辆的路段行程时间计算问题,选择了具有代表性的单向2车道道路,在假设应急车辆不更换车道的条件下,根据应急车辆行驶规则,构建了城市道路应急车辆的2车道路段行程时间计算模型.得出行程时间和路段长度,自由流车速,常规车辆的平均车速,更换车道时间,车流的车头时距的关系.验证结果显示,该模型具有一定的适用性.     

交通流量分配对道路网络结构可靠度的影响

研究和分析了基于行程时间可靠度的交通流量分配对道路网络结构可靠度产生的影响,行程时间采用BPR路阻函数,假定行程时间服从Weibull分布,推导出路段行程时间可靠度同路段饱和度之间的关系式.以路段行程时间可靠度80％,即路段饱和度1.0,为衡量和控制标准,对路段超出控制标准部分的交通流量进行重新分配,利用蒙特卡罗MATLAB计算程序计算出分配前后各路段路面结构可靠度,再利用网络串并联原理分别计算出交通流量分配前和分配后的道路网络结构可靠度.通过实例对比分析交通流量分配前后的道路路段可靠度和路网结构可靠度可知:以行程时间可靠度为分配标准较以畅通可靠度为分配标准更合理;路段拥堵时的交通流量分配虽可以提高相应路段可靠度,但会降低整个路网结构可靠度.     

支持向量机在路段行程时间预测中的应用研究

主要探讨支持向量机理论在路段行程时间预测中的应用。具体的方法是,首先将研究路段根据路段交通状态和车辆检测器设置情况进行分段,然后以前几个时段的各个小路段的交通流量、平均速度和车道占有率和整个路段的行程时间为输入,以下一时段的整个路段的行程时间为输出,选取高斯径向基函数作为核函数,建立了基于支持向量机的路段行程时间预测模型,从而探讨支持向量机在路段行程时间预测中的应用效果。最后,利用交通仿真软件的模拟数据进行验证,并与BP神经网络计算结果比较,计算结果的对比表明本文提出的方法预测效果更好。     

考虑收费影响的公路路段行程时间函数研究

研究了道路收费对路段行程时间函数的影响 ,将这种影响分为收费过程对路段行程时间函数的影响和收费额对路段行程时间函数的影响 ,应用排队论和交通流理论推导出计入道路收费影响的新的公路路段行程时间函数模型 ,该模型考虑了三个方面的时间 :收费过程附加的行程时间、收费额转换时间以及道路路段行程时间。新的路段行程时间函数模型克服了传统的路段行程时间函数模型没有考虑道路收费的影响的局限性。     

城市快速路可变限速策略

对城市快速路可变限速控制策略的理论基础进行了研究.在对快速路上的主线车速、进出口匝道车速、分流点合流点车速的特性及速度分布特性进行深入分析的基础上,建立了快速路主线车速-密度动态关系模型,提出考虑出口匝道、不良天气以及道路线形因素下基于安全性的3种主线车速的约束条件.利用积分调节器建立了入口匝道控制模型;提出了基于道路服务流量、行程时间、入口匝道平均等待时间以及行程时间延误4种可变限速的目标函数,利用4种目标函数的线性组合建立了3种系统最优问题,即:低密度状态下路段通行能力最大,行程时间最短;中密度状态下路段通行能力最大,入口匝道平均等待时间最短;以及高密度状态下入口匝道平均等待时间最短,主线车流行程时间延误最短.利用VISSIM仿真模拟手段对可变限速控制模型进行分析,得到可变限速控制策略下与未采取控制策略下的交通流参数结果,验证了可变限速控制策略的有效性.     

基于二次函数型路段行程时间模型描述的交通输出流特性

根据动态交通分配模型中广泛使用的路段行程时间与路段车流量具有二次函数关系的模型，在已知路段输入流的条件下，给出了路段输出流的一般表达式和路段行程时间的递归表达式.在路段车流满足先进先出的条件下，结合任意时刻的车流量表达式和线性路段行程时间模型得出输出流与输入流的关系式，导出此时刻的路段车流量表达式，从而给出了更明确的关于路段行程时间的表达式;同时结合道路交通流调查数据，对一些实例进行了数值仿真，所得结果与实际相符.     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

动态输入下路段行程时间研究

以元胞传输模型(LWR模型的离散形式)作为分析工具,以行程时间为研究对象,研究了单车道路段没有出入口的基本路段受交通信号控制影响下的动态行程时间.考虑到路段上车辆密度对车辆速度的影响,文章定义了路段加权密度来表征车辆进入路段时路段的状态.分析结果表明,动态行程时间和车辆进入路段时的流量基本上没有关系;当车辆进入路段时刻一定时,路段加权密度和车辆的动态行程时间成线性关系.     

基于动态风险饱和度的高速公路交通安全分析

为了反映高速公路运营安全状况，提出了动态风险饱和度理论，构建了动态风险饱和度模型和计算方法。依据路段不同交通饱和度下车辆的驾驶行为，以路段交通安全为约束，研究了跟车行驶和换道行驶2种驾驶状态下，考虑车速变化及雾天等特殊天气条件影响的路段平均最小安全车头时距计算方法，利用建立的安全车头时距与安全流量之间的转换关系，得到不同驾驶状态下的路段安全流量。在不同车辆驾驶状态切换阈值下，计算路段实际交通流量与路段安全流量的比值得到高速公路路段动态风险饱和度值。以G3高速公路某改扩建路段所在路网为例进行验证，计算得到了路网中各路段不同切换阈值下的动态风险饱和度值。动态风险饱和度随着交通饱和度的增大，呈现稳定的先增大后减小的规律，且在换道行驶状态时达到最大，在跟车行驶状态时开始下降，与现有交通安全状态分析相吻合。相较于交通饱和度，动态风险饱和度更能够反应出高速公路路段交通安全动态变化的规律。      

运行时间可靠度在单向交通组织中的应用

运用网络可靠性计算的串并联理论,提出了道路网络中节点OD（Origin-Destination）对之间的路径运行时间可靠度计算方法,建立了基于节点OD需求的路网运行时间可靠度计算模型。在节点OD需求已知的情况下,根据交通组织状况,采用动态交通分配和交通仿真方法获得模型参数,计算节点OD对之间分别在双向和单向交通组织条件下的运行时间可靠度,并建立交通组织方案的临界判别条件,作为单向交通组织方案评价和决策的量化指标。     

引入网络影响分析的道路选线优化模型

提出一个基于遗传算法的道路选线优化模型,该模型首先随机生成新建道路空间位置的候选方案集,并依据GIS平台自动设计新建道路的平竖曲线,并计算其各项工程费用;接下来,分析变化了的路网的拓扑结构,并在新路网中分配OD交通量,获得OD交通在新路网上的交通流特征,进而计算OD交通量的走行时间和在路网上的环境负荷;然后,利用工程费用、OD交通走行时间费用和环境负荷当量费用构造适应度函数,以判断各候选方案的优劣,同时实施选择、交叉、变异操作以获得更多的候选方案,直至得到一个最佳的新建道路方案为止。数字试验结果显示:新建道路对路网的影响不容忽视。     

A framework for travel time variability analysis using urban traffic incident data

This study aims to develop a framework to estimate travel time variability caused by traffic incidents using integrated traffic, road geometry, incident, and weather data. We develop a series of robust regression models based on the data from a stretch in California's highway system during a two-year period. The models estimate highway clearance time and percent changes in speed for both downstream and upstream sections of the incident bottleneck. The results indicate that highway shoulder and lane width factor adversely impact downstream highway clearance time. Next, travel time variability is estimated based on the proposed speed change models. The results of the split-sample validation show the effectiveness of the proposed models in estimating the travel time variability. Application of the model is examined using a micro-simulation, which demonstrates that equipping travelers with the estimated travel time variability in case of an incident can improve the total travel time by almost 60%. The contribution of this research is to bring several datasets together, which can be advantageous to Traffic Incident Management.     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点(OD)需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件.综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型.上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间...     

Robust traffic assignment model: Formulation,solution algorithms and empirical application

ABSTRACT

The deterministic traffic assignment problem based on Wardrop's first criterion of traffic network utilization has been widely studied in the literature. However, the assumption of deterministic travel times in these models is restrictive, given the large degree of uncertainty prevalent in urban transportation networks. In this context, this paper proposes a robust traffic assignment model that generalizes Wardrop's principle of traffic network equilibrium to networks with stochastic and correlated link travel times and incorporates the aversion of commuters to unreliable routes.

The user response to travel time uncertainty is modeled using the robust cost (RC) measure (defined as a weighted combination of the mean and standard deviation of path travel time) and the corresponding robust user equilibrium (UE) conditions are defined. The robust traffic assignment problem (RTAP) is subsequently formulated as a Variational Inequality problem. To solve the RTAP, a Gradient Projection algorithm is proposed, which involves solving a series of minimum RC path sub-problems that are theoretically and practically harder than deterministic shortest path problems. In addition, an origin-based heuristic is proposed to enhance computational performance on large networks. Numerical experiments examine the computational performance and convergence characteristics of the exact algorithm and establish the accuracy and efficiency of the origin-based heuristic on various real-world networks. Finally, the proposed RTA model is applied to the Chennai road network using empirical data, and its benefits as a normative benchmark are quantified through comparisons against the standard UE and System Optimum (SO) models.     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型

结合道路设计理论与交通规划理论,以地理信息系统为平台,开发道路选线优化模型。该模型是一个费用指向的优化问题,最小化费用目标函数中包括道路建设费用、土方工程费、道路交通诱发的环境污染的不经济费用,OD交通在路网上总走行时间的时间费用等。优化模型首先随机生成新建道路的空间位置候选方案集,并自动设计新建道路的平曲线和竖曲线,计算新建道路的各项工程费用。然后,对变化的路网进行自动拓扑,通过交通量分配得到OD交通在新路网上的走行时间和交通流特征,计算OD交通的环境负荷。最后,在遗传算法中判断候选方案的优劣,直到得到一个最佳的新建道路的空间位置方案为止。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

道路交通量分配建模综述

在道路规划和设计过程中,交通量的预测一般都采用四阶段法。在众多研究者的共同努力下,交通量的分配是研究最为成熟的一个阶段。人们根据不同的交通行为的假设,选择不同的交通抗阻和离散选择模型,推出了不同的交通分配模型,例如全有全无分配模型、按比例分配模型、均衡分配模型等。该文在前人研究的基础上,对不同的交通分配模型进行分析,根据它们不同的机理,阐明了不同分配模型的应用条件。