基于深度学习的时空交通流预测算法

在智能交通系统中,准确地预测交通流量对优化交通管理和提高城市整体流动性起着至关重要的作用。随着深度学习技术的广泛应用,人们对交通流时空特征提取展开了深入的研究。本文提出了一种基于图卷积网络和Transformer的交通流预测算法,利用深度学习算法的强大功能来捕获交通动态数据中固有的复杂的时空模式。首先,通过时空图卷积网络提取空间特征;其次,通过Transformer动态地提取全局时间依赖关系;最后,为了验证该算法的性能,我们在真实交通数据集上进行了大量实验,结果表明该算法的预测准确性优于对比模型。     

跟跟驰驰自自动动驾驾驶驶车车时时人人驾驾车车行行为为研研究究：实证与建模

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,智能网联车辆（Connected and Automated Vehicle,CAV）、自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的状态将在未来一段时间内存在。在混行条件下,车辆间的交互影响模式将发生变化。本文以HDV跟驰AV的驾驶行为为研究对象,通过分析驾驶实验数据将跟驰AV时HDV的驾驶风格量化并分为迟疑型、平稳型和信赖型三类。同时考虑驾驶风格、车辆的转弯能力和转弯半径等参数改进智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）,建立了前车为AV时的HDV跟驰模型。该模型通过对三类不同风格HDV跟驰AV时的驾驶参数的标定,能根据不同跟驰风格采取相应的跟驰策略。经数据拟合检验,该模型在启动加速、匀速行驶和制动减速阶段均能以较高精度拟合实际驾驶数据,其中直行跟驰的平均拟合精度为96.2%,转弯跟驰的平均拟合精度为91.4%。可见,本文提出的模型可以刻画HDV跟驰AV时的行为特征。在目前难以进行大规模混流实车实验的情况下...     

川鼻航道及附近水域碰撞事故及船舶交通流分析

川鼻航道及附近水域是沙角处辖区乃至广州局辖区碰撞事故最多的水域,广州沙角海事处辖区2004年至2009年共发生列入统计范围的事故34宗,占广州海事局辖区事故总量的36%,其中列入统计范围的碰撞事故18宗,在18宗列入统计范围的碰撞事故中,8宗发生在川鼻航道及附近水域,占44%。笔者是曾在广州沙角海事处从事海事监管工作并参与川鼻航道及附近船舶流和航行规律研究的一线执法人员,文中围绕川鼻航道及附近水域的特点和近几年来该水域发生的船舶碰撞事故及船舶交通流等相关情况进行分析,得出结论并提出相关建议,旨在探索监管规律,改变该水域事故多发的的局面。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

基于车辆身份感知数据的路段轨迹 重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.     

冰雪条件下的交通流元胞自动机模型

利用元胞自动机,建立了冰雪条件下城市道路单车道和双车道交通流微观模型.针对冰雪条件下驾驶员出于安全考虑降低车速、保持较大车间距的现象,细化了元胞尺寸,引入反映不同冰雪条件的速度因子参数和间距因子参数.通过数值模拟,得出了正常天气和冰雪天气下的车辆速度、密度、流量间的关系曲线,并分析了不同冰雪条件对交通流的影响.研究发现,中雪条件下的车速波动程度及范围最大;基本图显示冰雪条件对于临界密度、最大流量等参数影响较大;冰雪条件下的亚稳回滞现象不明显,未出现换道频率局部最大值.     

基于模式识别的短时交通流预测

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础,有很多种方法被用来对交通流进行预测.基于模式识别的交通流预测方法是较新的预测方法之一.提出一个用于短时交通流预测的模式和对应的模式识别算法,并对城区道路的交通流做了实验预测,结果表明在趋势上较为准确.     

基于元胞自动机的拖挂车弯道转弯模型及仿真

根据拖挂车在弯道行驶的受力情况,推导出在车辆正常行驶和发生甩尾情况下车轮的行驶轨迹;并设计了状态感知向量及分量取值条件,以便驾驶员能对当前交通状况和外界环境的感知作出相应地加速、减速和转向等决策;在此基础上建立了基于元胞自动机的重型拖挂车弯道转弯模型。设计了一组特定环境下转弯路段的交通流仿真实验,仿真结果表明该模型能够对存在拖挂车较多的弯道设计参数进行检验和修正的有效性和可行性。