基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

轨道质量状态预测方法

对轨道不平顺进行预测可以监控轨道质量状态的发展,合理安排养修计划,降低养修成本,保证线路安全性和平顺性,同时也是开发和研究轨道辅助决策系统的关键性技术。因此,预测轨道不平顺的发展规律是近代轨道力学的基本课题,一直是国内外研究的重点。一般来说,轨道不平顺的预测从需求上可分为局部轨道不平顺预测和区段轨道不平顺预测。局部轨道不平顺预测偏重对轨道个别     

一种新的交通流矢量场微观模型

在分析非机动车行驶特性的基础上 ,根据场的理论与相关的交通流理论 ,用矢量表示非机动车的速度与加速度 ,综合考虑周围所有运动物体与道路的影响 ,建立了一种新的非机动车流矢量场微观模型 ,仿真与回归分析的结果证明该模型能准确地实现非机动车的交通特点     

基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

沉降预估界面及沉降预测模型的对比分析

由于沉降资料分析的工作量大，所以利用Matlab5．3软件开发了沉降预估可视化界面。利用这一界面采用双曲线拟合法、指数曲线拟合法和灰色Verhulst模型拟合法对高路堤沉降进行预测，并结合工程实例分析比较3种模型的预测效果。     

北京市交通流数据采集、处理/分析和信息发布系统设计

交通流数据采集、处理／分析和信息发布系统是北京市智能交通管理系统的一个重要组成部分。本文介绍北京市交通流数据采集、处理／分析和信息发布系统设计。该系统集成来自交通管理部门、出租车指挥调度部门、公安指挥调度部门、公交指挥调度部门和医疗急救调度部门的交通信息，通过多种方式提供一般和个性化的交通信息服务。     

基于相空间重构的短时交通流预测研究

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数，给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法，对城市道路路段交通流量进行短时预测，取得了较为满意的效果。     

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。     

ITS在交通领域的典型应用

交通管理系统核心目标是在道路、车辆和监控中心之间建立起通讯联系的基础上，通过监控中心接收各种交通信息（如车辆检测、车辆识别、交通需求、告警和救助信号），对信息进行分析处理，实现交通信息提供、交通信号调整与控制、