城市快速路匝道合流区与基本路段交通流特征对比

基于快速路实测数据和微观仿真数据,从交通流基本图、交通流状态空间传播、匝道与主线流量关系和车道横向分布特征4个方面对比了匝道合流区与基本路段的交通流特征.结论表明:由于匝道车辆汇入的影响,匝道合流区与基本路段的交通流特征存在较大的差别,在城市快速路的规划、设计、管理和控制中都应该区别对待.     

基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别

以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数C和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究．结果表明：该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92．22％;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86．67％．     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

网联环境下混合交通流偶发拥堵演化机理研究

针对混合交通流中智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles, CAVs)和人工驾驶车辆的交织干涉问题,本文在传统交通流统计理论模型和一阶连续介质模型的基础上,通过引入智能驾驶员跟驰模型(Intelligent driver model, IDM)和协同自适应巡航控制模型(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC),构建人工驾驶车辆和CAVs的混合交通流偶发拥堵演化模型,探索CAVs混入和诱导干涉措施对混合交通流偶发性拥堵传播规律的影响。实验选取重庆市华陶立交至巴南立交路段为路网原型,对CAVs不同渗透率( Pc )下的路段拥堵演化情况进行仿真。实验结果表明：CAVs渗透率越高,混合流流量、占有率和速度的改善情况越显著,但只有当 Pc ≥ 0.2 时,网联车辆对拥堵消散的改善效果才较为明显;Pc ≤ 0.8 时,干涉措施下,拥堵消散状态的持续时间约为不采用干涉措施的 50%;当 Pc = 1.0 时,网联车辆的通行能力是纯人工驾驶交通流的2.34倍;分别在非干涉措施和干涉措施下计算拥堵评价指标,与仿真结果进行对比,最大相对误差在5.38%之内,验证了模型的准确性。研究成果对疏散交通拥堵具有重要意义。     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

基于分形插值方法的城市轨道交通车站客流拟合与仿真

城市轨道交通车站客流量的变化具有复杂的非线性特点,通过对某些车站一天的客流量时间序列的分析,发现其客流量的变化具有自相似性,并且满足某种拟周期性。本文采用迭代函数系统模型描述城市轨道交通车站客流量的变化特征,用计算机自动求解该迭代函数系统的相关参数,在此基础上采用分形插值的方法模拟产生动态的客流。通过与实际客流调查数据的对比分析可以看出,该方法模拟产生的客流不仅与实际客流较好地吻合,而且能更好地描述客流的非线性特征。     

公路无信号平交口安全性间接评价方法

以往的公路交叉口的安全评价方法主要是基于交通事故和交通冲突来进行研究的,但交通事故数据采集的困难以及交通冲突获取的主观性限制了这些方法的应用。基于此,文章应用交通流理论提出了一种新的安全评价方法。基于对公路平交口交通事故的成因的系统分析以及交通冲突发生的概率估计,建立了安全评价模型。最后,根据调查交叉口的交通冲突概率的分布范围,将公路平交口的安全水平划分为四个等级,并用具体实例来验证了模型的有效性。     

一种短时交通流组合预测模型

为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。     

装配式梁桥横向协同工作性能度量指标的研究

为了表征运营期间装配式梁桥的横向协同工作性能,提出了一种间接度量指标——相邻预制梁间的应变相关系数;同时建立了装配式梁桥的简化力学模型,通过推导建立了该指标的解析表达式。理论分析和数值仿真研究表明,在保证足够的样本长度条件下,交通流荷载趋向统计稳定,此时结构特性成为该度量指标的唯一影响因素,证明了该指标具备表征装配式梁桥横向协同工作性能的条件。     

一种交通量检测设备布设方法的研究

针对目前交通流检测设备布设中出现的一些问题，借助均匀设计方法，结合神经网络处理观测交通流数据，在设置数量有限制条件下，开展布设方案优化设计研究。方案设计力图在人力、物力投入最小的前提下，通过典型路段、交叉口等交通基础设施的组合，可以更多的获取交通流参数信息，全面、准确的反映城市交通流分布情况。选用了67的均匀设计表作为方案设计基础表，经过拟水平处理后设计优化方案，运用BP神经网络构建交通量推断模型，判定设计方案的优劣，进行了实地交通流检测设备优化布设研究。通过研究可知，采取优选布设方案采集的交通量对检测路段交通量进行预测，相对偏差可以达到0．006。