短时段交通流预测的RBF神经网络模型

介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析。预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。     

基于视频的道路交通事件自动检测技术

结合当前道路交通事件自动检测的实践经验和国内外相关技术进展,讨论了交通事件检测的类型、目的和各种检测技术,重点介绍了基于视频的道路交通事件自动检测所采用的图像处理算法和基于视频的道路交通事件自动检测算法。     

南宁市交通管理和控制系统优化方案分析工具的建立

交通仿真是采用计算机数字模型来反映复杂的交通现象,对交通运动随时间和空间的变化进行跟踪描述和分析。不同精度的交通仿真模型有不同的优缺点,要客观的评估城市的交通管理和控制系统优化措施,应将不同精度的模型配合,作为分析工具。本次研究采用中宏观的SATURN作为主导模型,对南宁市的宏观的交通进行整体分析,以及对不同交通改善方案进行评估。选用TSIS、SYNCHRO交通仿真软件作为辅助的交通分析工具,对局部地区的交通及信号配时作较为具体的分析,以利于本研究针对各种建议方案进行客观性的整合分析与应用。     

基尼系数对客运交通需求的影响分析

汽车保有量直接影响着区域交通需求,这其中对于客运需求的影响则更为密切。通常认为汽车保有量的主要影响因素包括经济指标和人口数量,而实际上在这二者既定的情况下,基尼系数的变化仍然会对汽车保有量产生较大影响,进而也会影响区域交通需求水平。     

信号采样理论在交通流检测点布设中的应用

在对交通流检测点布设领域研究应用现状进行分析与抽象的基础上,提出交通流检测点布设本质上属于空间交通流信号采样问题。依据信号采样理论,建立了确定检测点间距或密度的方法与流程,该流程包括空间交通流信号产生、离散傅里叶变换、频谱分析、间距确定、误差分析5个步骤。对高速公路拥挤状态下的仿真分析表明:100 m的检测点间距可以满足对拥挤交通流状态的真实检测,该数值接近于实际应用中的最小值(125 m),说明该理论方法具有较好的实用性。     

基于非集计与弹性联合模型的交通需求分析

随着我国交通事业的蓬勃发展,人们对交通方式的需求正在不断发生变化。基于科学研究的交叉性和外延性,将不同研究领域已经基本成熟的模型,即微观经济学中的费用效益弹性理论模型和交通方式分布中的非集计模型(Logit模型)有机地结合并融为一体,得到一种联合模型,使其更容易将数据定量化、具体化。通过这个联合模型来分析交通需求并将与交通需求相关的因素进行对比,得出交通因素发生变化对交通需求者和供给者的影响。     

主曲线方法在交通安全数据分析中的应用

针对交通安全数据的非参数性,将主曲线方法应用于交通安全数据分析.通过未知分布数据集的HS主曲线算法对交通安全数据进行分析后,得到一条通过数据集合中间的曲线,来描述该数据集合的特征,以此作为执行管理标准的依据.研究表明,交通安全数据集的主曲线能够较好的描述出数据本身所具有的非线性关系,可以作为执行管理标准的依据.     

平面交叉口交通设计自动化研究

现行平面交叉口交通设计主要依赖个人经验和主观决策,使得最终设计方案的生成效率很低.文中以平面交叉口交通设计为突破口,探讨自动化设计理论和方法,分析了如何在设计过程中进行设计语言的转换和如何进行设计步骤的耦合性分析及解耦,并通过相应软件的开发,验证了平面交叉口自动化设计的可实现性.     

圈层外推法在交通影响分析中的应用

针对目前交通影响分析实际项目缺乏路段阻抗矩阵这一现实情况,提出了一种基于路段饱和度的交通量分配方法--圈层外推法.由于路段饱和度既与阻抗之间存在显著的相关性,又较易通过观测获得,因此不仅具有很强的理论说服力,而且还具有广泛的实用价值.此外,结合数据结构知识,提出了基于VB的实现算法,并通过实例证明其正确性.     

集对分析的灰数决策法在交通规划中的应用

用灰数表示决策信息是合理的.通过构造灰数意义上的决策值与比较域,利用集对分析的相对性,在与同一、对立(最优、最劣)目标接近程度意义上构造了决策值与比较域间的集对联系数.引入了集对联系数中同一度和对立度间相互关联的集对势的概念,利用集对势的大小对方案的优劣进行排序.作为集对分析和灰数的结合,建立了基于集对分析的灰数多指标决策模型.最后,以实例验证了该模型的有效性与实用性.