基于智慧城市的交通拥堵治理探讨

长期以来，交通都是制约城市发展的一项重要因素。当前，城市交通作为公共基础设施，肩负着流通、交换、分配等多项任务，在目前的城市经济发展中占有关键性地位。分析基于智慧城市的交通拥堵治理对策，可以拓宽城市交通拥堵治理的思路，为人们提供更好的交通服务，并以此促进城市的进一步发展。     

关于上海世博会交通服务和保障的若干思考

中国2010年上海世博会将于2010年5月1日～10月30日在上海举行，历时184天。届时将有200多个国家和国际组织参展，预计观众将达到7000万人次，展会规模和参展人数均创世博会历史之最。上海作为一个2000万人口的特大型城市，日均出行总量接近4700万人次，高峰时段市中心城区交通拥堵问题较为突出。如何做好世博交通服务和全市日常交通保障，对全市交通组织和管理带来极大的挑战。     

南京溧水老城区交通拥堵分析与改善策略

为应对南京溧水老城区日益拥堵的交通现状,在充分调研溧水老城区交通现状资料基础上,划定交通拥堵重点区域,分析交通拥堵原因,疏理造成交通拥堵的主要因素。结合主要影响因素,有针对性地提出改善策略：协调交通与用地,完善路网布局和道路结构,优化静态交通,重视公共交通,加强交通管理。最后,通过TRANSCAD软件构建交通模型,结果表明：交通量分布趋向合理,道路饱和度明显下降。证明改善策略的有效性。     

杭州市交通拥堵综合治理实践

随着城镇化、机动化快速发展,中国城市交通拥堵问题日益突出,已严重影响城市环境、运行效率以及居民宜居感受。以杭州市为例,从城市交通拥堵演变的视角分析交通拥堵问题和发展症结所在。结合杭州市自2002年以来开展的交通拥堵综合治理实践,探讨城市交通拥堵综合治理的各项可行措施及其成效与隐忧。结合实际经验与教训,厘清杭州市交通拥堵综合治理的本源,明确治堵工作的核心目标。从土地开发与交通协同发展,交通与环境治理协同,系统整合与干线交通提效,实施需求管理,动静协调策略,交通管理精细化与智能化,推进景城交通协调发展以及加大绿色交通投入八个方面,阐述城市交通拥堵综合治理关键举措。     

城市道路交通拥堵状态时空相关性分析0

城市交通拥堵的形成和消散实际受多周期的交通流冲击波影响,产生来源非常复杂,建模也很困难.正因如此,有关拥堵时空扩散性的研究多停留在定性层面.基于直接采集交通数据可进行定量分析,但数据的细粒度特性使信号不够平稳,在多时间尺度上甚至表现出相反特征,缺乏有效的知识挖掘思路和方法.针对拥堵区域交通参数时空相关性问题,在皮尔逊相关性指标的基础上提出并采用了一种新的分析方法,它将道路实测速度轨迹分解为多时间尺度的趋势和细节分量.应用该方法提出的相关性指标和数据分段算法,对典型交通拥堵扩散算例进行了分析,借助相关性状态变化刻画了拥堵在时空中扩散的定量特征.     

基于FCD的桥下积水导致城市交通拥堵点段识别方法研究

城市暴雨天气不仅导致了城市大范围的交通拥堵甚至全路网交通瘫痪,同时还造成了严重的经济损失和人员伤亡.文中通过对比分析降雨导致桥下积水日和正常日天气状况下的快速路浮动车交通流特性,综合考虑积水导致交通拥堵的空间影响范围、积水路段的速度变化和时空分布情况,提出了基于样本量比率和交通流速度变化、速度差三者共同作为积水交通拥堵点段识别指标的方法.该方法可排除GPS受随机因素的干扰,减少积水时段内常发性交通拥堵的影响.并将基于ArcGIS程序应用识别算法与实际情况对比,分析结果表明该算法具有一定的准确性和实用性.      

基于设置综合等待区的城市交叉口交通改善方法应用研究

城市道路交叉口是城市道路交通改善工作重点关注和研究内容.对交叉口道路交通条件进行研究,利用设置待转区来挖掘和充分利用道路的空间资源,增大了排队容量,缩短了排队长度,从而提高了路口通行能力和效率,整体上提高交叉口的通行能力.在研究综合等待区的基本情况和应用原理的基础上,分析设置的条件和信号控制模式,并以广州市滨江路-下渡路路口为例,验证了设置综合等待区的效果.      

国外交通科技成果：东京公共交通网络健全 尖端科技治理交通拥堵

日本首都东京人口逾1200万,机动车总量超过400万辆,家用轿车320万辆,大约不到4人拥有一辆乘用车。东京人口和北京差不多,车比北京多,路比北京窄,他们解决交通拥堵靠的是什么呢？     

越南河内市交通拥堵问题及对策研究

河内市作为越南的首都,是越南特大城市的典型代表。河内市是越南北部经济三角带中最重要的城市。随着城市化进程的不断加快,经济迅速发展,河内市面临着城市交通能力有限与交通需求快速增长的矛盾。通过描述河内市的交通现状,分析城市交通发展的演变,研究河内交通存在的主要问题,深入剖析影响交通的六个直接原因和四大深层次原因并提出对策,对于治理河内交通拥堵意义重大。     

基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究

面对大量的交通参数数据,如何快速建立高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。本文利用检测器提供的车速、流量和占有率等相关参数信息,提出了基于学习向量量化（LVQ）神经网络的交通拥堵预测模型．通过使用Matlab7．3数学软件的神经网络工具箱对该神经网络不断地训练,最终可以对道路正常状态和拥堵状态进行分类,通过交通流参数数据的输入预测出路段交通拥堵状况．最后,给出算例进行网络训练和测试,训练结果表明,运用该算法进行交通拥堵预测取得了良好的效果,具有一定的现实意义．