基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.      

城市快速道路交通流仿真方法研究

本论文在系统分析城市快速道路交通流特征的基础上，运用流体与离莠型模型结合的方法，并考虑到智能交通系统技术发展的趋势，构筑了集进出口匝道的通行能力和进出快速道路的交通流影响要素（ＯＤ分布、驾驶路径选择行为），以及快速道路网上的交通状态变化于一体的动态仿真模型。     

混合交通流参数之间关系模型标定

提出了混合交通流参数之间关系模型的标定和超车换道率的计算方法,采用广深高速公路、广佛高速公路和沪宁高速公路的实测数据对模型进行了验证,并计算了各数据点的超车换道率.结果表明,流量、密度数据的相关系数都接近1,超车换道率介于-1和1之间.     

互通立交的T型平交口的渠化设计

随着越来越多的高等级公路的兴建,担负路路间交通流转换的互通式立交的应用也越来越多,单喇叭等形式的立交占较大的比重,影响单喇叭立交服务水平的T型平交口的设计就显得尤为重要.本文主要介绍T型平交口的渠化设计.     

考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型

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，网联自动驾驶车辆（CAV）、自动驾驶车辆（AV）和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在。建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型，考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素，并进行典型场景的数值仿真。刹车和起步过程的3种混流数值仿真结果显示，模型在几种典型混行场景下均具有可行性，车辆的加速度和速度变化更为平缓。不同CAV比例下的数值仿真结果显示，车队中CAV比例越高，车队整体恢复至平稳状态的时间越短，波动幅度越小。CAV均质流数值仿真结果表明，与MHVAD模型相比，该模型不稳定区域减小33.8%，所控制的车队速度波动幅度减小14%。CAV与AV混流的数值仿真结果显示，与PATH实验室模型相比，由该模型控制的车队加速度进入相对稳定状态提前5.5 s。该模型可用于不同车辆均质流及3种车辆混行的队列控制，在目前开展混行实车试验困难的情况下，也可应用该模型进行混行跟驰仿真，从而为混行交通流的道路交通管理及基础设施布设提供理论依据和模型支持。     

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差，响应速度较慢，对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高，且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值，难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此，结合深度强化学习无需建立交通流预测模型，能自动适应复杂环境，以及CAVs可控性的优势，提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略，即IPD3QN-VSL。首先，将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中，提升网络的收敛速度和参数更新效率；并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题，实现探索效率和稳定性的提高。其次，以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标，将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入，构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息，HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后，在不同条件下验...     

限制路径条件下的交通流分配模型。

在对用户平衡问题进行系统分析的基础上，讨论了限制车流径路条件下交通流分配问题的特点，构造了基于用户平衡原则的数学模型，并说明了两种模型在意义上的等价性。     

沪苏通长江公铁大桥主航道桥架梁水上交通组织方案

沪苏通长江公铁大桥主航道桥为主跨1 092m的公铁两用双塔钢桁梁斜拉桥,该桥所处长江河段为长江黄金水道中最繁忙的水域,航道宽度有限(主墩间宽约700m),船舶交通流密集、复杂,日均船舶流量超2 000艘次。大桥计划架梁吊装49次,施工周期531d,水上架梁施工对长江主航道船舶通航影响明显。为保障大、小型船舶安全通航的水域宽度,根据相关规范进行水上交通组织方案初步设计,49次架梁作业中有34次需采取不同形式的封航措施。为尽可能减少主航道桥架梁施工对该水域交通组织的影响,优化水上交通组织初步设计方案,将主航道宽度由700m拓宽到800m,交通组织需临时封航次数减少至18次;针对航道拓宽条件下18次需临时封航的情况,通过采用"限大船、疏小船"的方案实现了零封航水上交通组织。     

改进的两车道交通流格子模型及扰动分析

为了了解两车道交通流的内在规律,更加真实的描述两车道交通流的换道情形,分析了现有交通流格子模型中存在的问题,通过引进换道系数和换道阈值,改进流量转移率模型获得了新的两车道交通流格子模型,克服了现有模型中存在的不合理现象.并利用VISSIM仿真确定换道阈值,然后再根据matlab编程对改进后两车道交通流格子模型进行了模拟...