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11.
12.
Recently connected vehicle (CV) technology has received significant attention thanks to active pilot deployments supported by the US Department of Transportation (USDOT). At signalized intersections, CVs may serve as mobile sensors, providing opportunities of reducing dependencies on conventional vehicle detectors for signal operation. However, most of the existing studies mainly focus on scenarios that penetration rates of CVs reach certain level, e.g., 25%, which may not be feasible in the near future. How to utilize data from a small number of CVs to improve traffic signal operation remains an open question. In this work, we develop an approach to estimate traffic volume, a key input to many signal optimization algorithms, using GPS trajectory data from CV or navigation devices under low market penetration rates. To estimate traffic volumes, we model vehicle arrivals at signalized intersections as a time-dependent Poisson process, which can account for signal coordination. The estimation problem is formulated as a maximum likelihood problem given multiple observed trajectories from CVs approaching to the intersection. An expectation maximization (EM) procedure is derived to solve the estimation problem. Two case studies were conducted to validate our estimation algorithm. One uses the CV data from the Safety Pilot Model Deployment (SPMD) project, in which around 2800 CVs were deployed in the City of Ann Arbor, MI. The other uses vehicle trajectory data from users of a commercial navigation service in China. Mean absolute percentage error (MAPE) of the estimation is found to be 9–12%, based on benchmark data manually collected and data from loop detectors. Considering the existing scale of CV deployments, the proposed approach could be of significant help to traffic management agencies for evaluating and operating traffic signals, paving the way of using CVs for detector-free signal operation in the future. 相似文献
13.
基于灰色残差GM(1,1)模型的道路交通量预测的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型(Greymodel),简称GM模型。本文从理论上介绍了GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。 相似文献
14.
关于城市轨道交通列车编组形式的探讨 总被引:3,自引:2,他引:1
城市轨道交通列车编组形式是确定轨道交通工程规模的重要原则之一。以预测客流量为依据,从行车运营的几个重要指标来分析、比较初期、近期、远期的3个列车编组方案,最后对列车编组方案进行论述,给相关工程提供借鉴。 相似文献
15.
16.
刘志勇 《湖北汽车工业学院学报》2006,20(4):8-10
对燃烧室紧凑性评价参数面容比A/V值进行了分析,讨论了其局限性。提出了新的内燃机燃烧室紧凑性的衡量方法,即面面比S/A,在等容积条件下,进行了各种燃烧室紧凑性及火焰传播距离的比较。 相似文献
17.
城市轨道交通网络化客流特征及成长规律——基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析 总被引:1,自引:0,他引:1
中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。 相似文献
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19.
Short period traffic counts (SPTCs) are conducted routinely to estimate the annual average daily traffic (AADT) at a particular site. This paper uses Indian traffic volume data to methodically and extensively study the effect of four aspects related to the design of SPTCs. These four aspects are: (i) for how long, (ii) on which days should SPTCs be carried out, (iii) how many times, and (iv) on which months should SPTCs be carried out? The analyses indicate that the best durations for conducting SPTCs are 3 days (starting with a Thursday) and 7 days, for total traffic and truck traffic, respectively. Further, these counts should be repeated twice a year keeping a separation of two months between the counts to obtain good estimates of AADT at minimal cost. An additional outcome of this study has been the determination of seasonal factor values for roads in developing economies, like India. 相似文献
20.