短时交通流预测建模因素和建模策略

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础。根据短时交通流预测建模的研究现状,探讨了影响短时交通流预测建模的七个方面要素,进而提出了短时交通流预测的"四阶段法"建模策略。对短时交通流预测建模的梳理有助于改进现有模型以及研发新的模型。     

一种短时交通流异常数据识别新算法

为了提高短时交通流预测建模的准确性和可靠性,需要对原始交通流时间序列中的异常数据进行识别和修正。首先分析了异常数据的来源,重点介绍了一种基于统计的双重准则识别算法;其次给出了一个实例分析,在建立短时流量预测模型前,将双重准则识别算法用于交通量时间序列以排查异常数据。实例研究表明,文章提出的双重准则识别算法可快速有效地辨认出交通流异常数据。     

基于粗集和神经网络耦合的短时交通流预测

比较分析神经网络和粗糙集在数据处理过程中的各自优缺点,提出一种基于二者强耦合集成方式的短时交通流预测模型。首先利用粗集对获取的交通流数据进行预处理,简化神经网络训练样本数据集并通过粗集属性约简提取决策规则;其次,利用所提取的规则直接确定神经网络的隐层数、隐层节点数及节点的相互关系;最后训练神经网络用于短时交通流预测。通过与单纯利用神经网络预测的结果进行比较,发现该模型降低了网络训练时间,提高了预测精度。     

经典交通流模型在城市车路不均衡发展评价中的应用

提出了一种基于经典交通流模型的城市车路不平衡发展所产生影响的分析和评价方法,并以北京市为例,通过Param ics交通流仿真软件计算得出了城市车路发展的不均衡性对于交通状态所产生的影响。所得到的研究结果可作为相关修正系数应用于城市智能交通系统社会综合效益评价中,能够使得评价结果更加客观与准确。     

基于Multi-Agent的城市道路平交口混合交通流动态模拟与实现

通过分析机动车和自行车在城市道路平交口处的动态行为特性,建立了平交口混合交通流微观行为模型,提出了基于Multi-Agent的平交口混合交通流动态并行模拟算法,构造了机动车和自行车的Agent类函数,通过计算机仿真再现了平交口混合交通流的动态行为特性。实测数据和仿真分析结果验证了所建模型是正确的。该研究成果解决了传统仿真技术不能协同模拟多种混合交通流动态行为特性的难题,同时为解决我国城市道路平交口的交通干扰和拥堵问题提供了一种新的模拟分析方法。     

交通流信息采集与发布技术讲谈

0引言 交通流信息是建设智能交通系统的前提,全天候、全功能、全自动采集与发布道路交通流信息是智能交通系统的使命,可是这成了世界智能交通业界数十年不解的难题,一场交通流信息采集与发布技术推陈出新的浪潮席卷全球经久不衰。     

基于Synchro的丁字路口交通分析及仿真

对清华东路与双清路丁字交叉口上下班高峰期的机动车、非机动车和行人流量及信号灯配时进行调查,针对该交叉口存在的道路过窄、信号灯配时不合理、非机动车及行人流量大、道路标志标线不明确等问题进行分析,提出拓宽道路宽度、增加非机动车车道、对信号灯配时相位进行优化等方案,最后运用Synchro仿真软件对改造前后的交叉口进行模拟仿真,模拟仿真结果表明改善方案可行。     

数据融合技术在短时交通流预测中的应用

提出了短时交通流预测的时间间隔长度,介绍了常用短时交通流预测方法.结合数据融合技术,明确了短时交通流预测的改进方向之一,即模型选择、模型组合,并给出了短时交通流预测的数据融合算例.     

动态交通系统最优控制的路径选择模型

在分析各种影响动态交通系统最优控制约束的基础上,依据相关原理,采用数学建模的方法建立了态交通系统最优控制模型,最后给出该模型的主要算法.智能交通运输系统的核心部分为动态交通流分配模型与算法,其基础则为动态交通系统最优控制模型,因此建立用于诱导路径选择的动态交通系统最优控制模型将有助于改善城市日益恶化的交通环境,提升人们的生活质量,同时也为城市规划与管理以及各种交通政策的制定提供理论依据.     

京秦高速公路动态监测数据的价值分析

为合理利用京秦高速公路的现有设施,有效预防和减少交通拥挤,保证应有的服务水平,很有必要采取相应的控制与管理措施,以保障高速公路运行在畅通和安全的状态。