城市交通流诱导系统理论模型和实施技术研究——智能运输系统重要研究内容

城市交通流诱导系统是智能运输系统（ITS）的重要组成部分，它以实时动态分配理论为核心，综合运用检测、通信、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，动态地向驾驶员提供最优路径引导指令和丰富的实时交通信息，通过单个车辆导来改善路面交通状态，防止和减轻交通阻塞，减少车辆在道路上的逗留时间，并最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。本文提供了一整套适合我国国情的城市交通流诱导的理论模型和实施技术，为该系统在中国的实施提供了理论保障和技术支持。     

基于城市交通控制系统的动态车辆行驶路线选择的方法

本文以我国一些城市 城市交通控制系统的基本设施为基础，利用实时路网交通流检测数据，并进一步上理，使其为车辆诱导提供所需信息。车辆根据路网信息，动态地选择起讫点的最短路，以保持较佳的行驶线路，进而优化城市交通。     

基于高阶神经网络的城市交通诱导理论模型

交通诱导是智能运输系统的主要研究内容和解决城市网络局部拥挤的最佳途径。     

停车泊位预定技术研究

停车泊位预定是停车诱导系统的一项特色功能,系统除了提供停车场位置及使用状况、停车路线引导等功能,还需要提供停车场内的泊位引导、停车泊位预定等方便用户的功能。文章就停车泊位预定的相关问题进行了研究。首先,总结了国外在停车预定方面的研究成果,分析了停车预定技术的研究现状;其次,研究了停车泊位预定的类型,论述了两种预定类型的特点,分析了停车预定模型及其求解算法;最后,对停车预定的实现手段进行了比较、分析,提出了基于手机的停车预定技术的实现框架和方案。     

基于车队离散模型的交叉口关联度量化方法研究与试验

分析了常用的基于流量、距离、周期的交叉口合并控制原则,提出了综合因素关联度量化方法,考虑交通流量、交叉口距离、车队离散特性等因素,基于车队离散模型,构建相邻交叉口间关联度的量化公式,建立指标修正公式,结合实际分析模型的可靠性,获得反映综合因素的关联度值,为子区交通信号控制提供是否合并控制的决策支持。采用仿真软件进行模型应用,选择了具有典型意义的700 m相邻交叉口,以及4个交通流平稳上升的时段,进行关联度值计算,并根据是否合并的决策支持调整信号控制参数。结论表明:对于单一原则难以界定的边缘性合并判断,基于车队离散模型的量化综合判断方法能够有效地解决,并为交通信号协调控制决策。