实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。     

集成的交通管理决策支持系统框架研究

随着交通控制系统规模的进一步扩大和实时动态交通流检测系统的建设。数据库中存储的数据量正在急增,如何对海量的公交数据进行有效的组织和利用成为交通管理者关注的一个问题。同时决策者非常希望充分发掘已有的数据中隐藏的富有价值的信息,建立一个决策支持系统。本文试图运用数据仓库、联机分析、数据挖掘等先进的计算机技术和高性能微观交通仿真技术结合构建一个对海量的动态交通数据进行管理、发掘、利用的决策支持系统框架。     

城市道路行程车速影响因素分析

行程车速由行驶车速和路口停车延误共同决定。为了研究行驶车速和路口停车延误的影响因素，分别在沈阳、大连、杭州进行了调查，依据调查数据，应用回归法分析机非干扰状况、车道宽度、车流密度等因素对城市道路上行驶车速的影响，以及车流密度、路口信号配时对路口停车延误的影响。     

综合交通网络整合规划的必要性与联合模型在轨道交通客流预测中的应用

在论述综合交通网络整合规划必要性的基础上,提出了进行轨道交通客流预测的基本思路和工作流程,建立了实现综合交通网络整合规划的数学模型即方式划分和路网分配联合模型,为整合交通规划方案的制定提供了模型与方法.     

基于神经网络的路口交通流转向比预测

为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量,提出了基于改进BP(back-propagation)神经网络的路口交通流转向比预测模型,给出了相应参数的计算方法;采用自适应学习率和动量梯度下降法以提高神经网络的学习速度和算法的可靠性,并用调查数据对模型进行了检验.研究结果表明,与传统的平均值法相比,用所提出的模型,平均绝对相对误差减小约1%~3%.     

数据挖掘技术在智能交通系统综合信息平台中的应用

城市智能交通系统综合信息平台以成为智能交通示范城市的建设目标。数据挖掘作为在综合信息平台的海量数据中有效而可靠地提取有决策价值的先进技术，已日益受到重视。本围绕综合信息平台，首先介绍了常用的数据挖掘技术，接着分析了数据挖掘技术在综合信息平台中的应用过程，最后提出了数据挖掘技术在综合信息平台中的典型应用。     

发展我国智能运输系统(ITS) 亟待解决的课题 ——智 能 运 输 系 统 (ITS)评价方法研究

本文首先论述了在我国开展智能运输系统(ITS)评价的重要意义,以及国内外ITS评价 研究现状综述,然后作者指出在ITS评价中仅采用费用－效益分析法是不足的,进而提出了一种用于ITS评价的新方法,即多目标(多准则)决策方法,之后重点展示了一种最常用的多目标 (多准则)决策方法即层次分析法(AHP)用于ITS评价的流程和实例。     

适合中国城市的TOD规划方法研究

TOD是一种通过对公共交通站点附近的土地高强度综合开发利用而实现公交主导的城市发展的开发模式。在简要介绍TOD概念和基本思路的基础上,分析了TOD对中国城市未来发展的重要意义,结合案例指出了当前轨道交通与土地利用协调发展的问题,从宏观、中观、微观等3个层次以点带面地提出TOD规划中的关键环节,并着重从微观层面给出了对规划有指导意义的土地混合利用分析模型。     

行人交通仿真模型与相关软件的对比分析

从描述行人运动行为的尺度和精细程度出发，行人交通仿真模型分为宏观模型、中观模型和微观模型3类。总结了常见的格子气模型、元胞自动机模型、社会力模型和磁力模型的原理及算法，对比分析了其仿真效果。论述了如何运用Legion、STEPS、SimWalk和AnyLogic软件建立行人交通仿真模型，比较和评述了上述软件的技术性能。研究表明，充分、合理利用已有软件，可实现快速有效的行人交通仿真建模。     

2012年城市交通行业盘点与展望

时间的延展提供了探索的舞台,岁月的年轮见证了发展的足迹。回首2012年,我们看到了城市交通发展面临的严峻问题与挑战,同时也看到了各级政府、专家学者和交通领域规划设计人员从政策、体制、规划、管理等多方面的积极探索与实践。城市交通领域一系列重大事件表明,我们已经走进了城市交通健康发展的新阶段。