高速公路交通流密度的主线速度控制设计方法

结合高速公路出入口的实际设置情况、高速公路交通流的运行特点以及高速公路主线速度控制方式的实际需要,对经典高速公路宏观动态交通流模型进行了一定的修正;针对改进后的交通流模型,利用非线性系统控制中的反步设计方法,给出了求解控制率的矩阵方程;并提出了使用模糊控制方法进行主线速度控制的设计思路,为解决交通流模型难以确定、交通流参数难以检测等情况下的交通流密度主线速度控制问题提供了一种新方法。     

城域混合交通流仿真系统的人机界面设计实现

交通仿真软件在智能交通研究领域的重要性日益凸现，针对国内的混合交通状况与城市化趋势，开发了城域混合交通流仿真与分析系统。作为面向对象的微观混合交通流仿真软件，其独立设计的人机界面，为软件建立了良好的信息结构，在满足人-机友好交互的同时，提高了软件的易用性、美观性和可靠性。界面设计基于交通仿真软件复杂、多元化的功能，实现用户与仿真内核全方位交互。本文在简要介绍SASUMT的功能、特点以及有关人机界面模型及交互技术的基础上，详细叙述了各个界面类型的设计思想与实现方法，并提出了在该类软件开发中应注意的一些问题。     

HMI——城市快速路发生交通拥堵的一个预警指标

借鉴定性推理中描述参数的相关方法,首先提出了描述城市快速路各车道交通流同态程度的概念——同态度量指数（Homogeneous Measure Index,HMI）,大量对快速路的实证研究得到的HMI指数反映了不同情况下交通流状态的定性差异.通过对北京环路交通拥堵发生与消散过程的观察和分析,本文发现当交通拥堵发生或消散的过程被触发时,不同车道交通流的同态度量指数HMI会发生定性跃迁变化,并且各车道交通流的同态性变化将是一个＂同态→非同态→同态＂的过程,因此可以利用这一性质,将HMI作为一个指标来对城市快速路交通拥堵是否可能发生进行预警.     

交通流缺失数据处理方法比较分析

针对交通数据的缺失问题,采用基于时间相关性、空间相关性和时空相关性的多种数据修复方法对缺失数据进行处理.基于时间相关性的修复方法包括历史数据法、移动平均法、指数平滑法和线性回归法等.基于空间相关性的修复方法利用相邻车道和相邻检测器所采集的数据对缺失值进行处理.基于时空相关性的数据修复方法结合交通流的时间相关性与空间相关性对缺失数据进行修复.基于美国加州I-880高速公路交通流数据的实验结果表明,平滑系数α=0.1时的指数平滑法和利用相邻车道数据加权平均法得到的缺失值修复结果最优.     

基于状态观测器的城市快速路交通事故识别

针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法.根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征.同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别.以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%.该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考.     

行人交通流基本特性研究现状与展望

以行人交通流基本特性为研究对象,总结了行人交通流基本特性研究的发展历程和研究现状,分析了行人交通流未来发展趋势.介绍了行人交通流基础数据采集方法,例如人工调查法、视频检测法和泰森多边形法等.总结了行人交通流宏观特性和微观特性,阐释了行人流交通特性基本关系图和行人流的整体运动特性,讨论了人群中个体的速度特性及个体间的相互作用,行人交通流的微观特性是宏观特性的自然展现.分析结果表明:行人流动力学所表现出来的各种集群效应是由于行人个体之间的非线性作用而引起的,行人交通流特性存在显著的个性化特征,即:出行目的的多元化、出行行为的自组织性、出行过程的避让性.行人速度随着密度的增大而减小,当密度低于1.0~2.0 p/m2值时,行人流完全处于自由流状态,此时行人速度不受密度的影响,完全由个人喜好、舒适程度和个人出行目的等决定;当密度增加到4~5 p/m2时,行人速度已经下降到0.2 m/s,即行人基本上处于拥挤状态,很难继续往前移动.由于行人性别、生理、心理以及年龄、出行目的、调查地点的不同,其速度变化范围为0.9~1.9 m/s,密度变化范围为1.7~7.0 p/m2,而最大阻塞密度则从3.8~10.0 p/m2变化.行人交通流数据采集方法、行人交通仿真与模拟、行人交通建模与实证是未来需要关注的研究趋势.     

交通流变化下的多配送中心-多需求点配送网络优化模型

基于城市道路网结构与交通流特征, 以总配送耗时最小为目标函数, 以交通流为约束条件, 构建了双层配送网络优化模型。上层模型计算配送车辆的配送路径, 下层模型为用户均衡交通分配模型, 通过上层模型的计算结果改变下层模型中的OD出行数据, 通过下层模型的计算结果改变上层模型中的路段通行时间。利用混合式分组法、遗传算法与Frank-Wolf算法求解模型, 并以大连市某带有31个交通小区、27个需求点和4个配送中心的交通网络为例进行实例验证。计算结果表明: 当利用最短距离法求得配送方案时, 27个需求点的总配送距离为94.8km, 总配送耗时为425.2min, 计算时间为13s;考虑交通流变化后, 利用提出的双层优化模型, 27个需求点的总配送距离为109.7km, 总配送耗时为329.1min, 计算时间为256s。利用提出的双层优化模型, 虽然总配送距离增加14.9km, 但总配送耗时却缩短96.1min, 并可以一次性达到配送车辆和其他车辆相互平衡的过程, 计算速度和效率并不是最重要的因素, 可以得到更符合实际的计算结果。     

最小安全间距约束下拥挤交通流速度-密度关系模型

根据交通拥挤状态下交通流速度与密度一致性变化的特点, 分析了拥挤交通流的平均车间时距为定值的原因, 并结合最小安全间距约束提出了交通拥挤状态下的速度-密度关系模型。研究了驾驶人的平均反应时间和交通拥挤状态下的最小车间时距的关系, 对速度-密度关系模型的反应时间进行参数标定。分析了不同车辆长度、阻塞停车间距和反应时间下的速度-密度关系, 利用提出的速度-密度关系模型、Greenshields模型、Greenberg模型、Underwood模型、Northwest模型、Edie模型对美国US-101、I-80两条高速公路的交通数据进行拟合, 得到了拟合结果和绝对误差。分析结果表明: 提出的速度-密度关系模型能够从理论上解释交通拥挤状态下速度与密度的变化关系和速度-密度数据的离散现象; 和其他模型相比, 提出的速度-密度关系模型在拟合2条高速公路交通数据时的绝对误差最小, 分别为4.91、7.50veh·km^-1。基于最小安全间距约束的速度-密度模型刻画了拥挤交通流的本质特征, 且对现实数据能够取得更好的拟合效果。     

轨道交通建设对既有交通影响及解决措施

随着多条线路引入社会资本参与建设,天津市轨道交通建设已经进入全面加速时期。目前,在建的几条线路均为穿越城市中心区的放射线路,沿线途经城市交通干道引起道路路段以及路口的通行能力降低。因此有必要深入研究地铁施工给城市道路交通带来影响的具体表现,分析不同施工工法,不同疏解方式对机动车、非机动车、行人、周边环境的影响, 结合现场调查和仿真模拟,科学评价交通组织方案,及时发现不足并有根据地进行交通组织优化,更好的解决地铁施工所带来的城市道路交通问题。     

混合交通流出行者Agent行为模型

由于混合交通流的交通行为和交通情况的复杂性,针对混合交通流的微观仿真模型开发一直是系统仿真领域研究难点和热点.文中提出一个基于活动的、适用于城域混合交通流仿真的出行者Agent行为模型——A-TAM,通过分析一个完整的典型出行过程,借此构建出A-TAM模型层次框架,应用Agent建模、效用函数理论和“心理场”理论对A-TAM模型中各层次模型进行分别建模,最后应用A-TAM模型对自行车在混合交通流无信号交叉口的行为进行建模,仿真结果验证了A-TAM模型的有效性.