基于两阶段行程时间的交通流分配理论

针对目前静态交通流分配理论难以处理网络流量演化的问题,给出了基于交通流 反λ 基本图的流量分配新模型.通过不断求解新模型更新路段交通状态,明确了利用静态交通 流分配模型分析网络交通流演变的具体方法.假设网络路段均处于自由流状态,通过求解得到 平衡路段流量,判断是否达到临界流量.将路段流量达到临界流量的路段设定为拥挤状态,重 新求解平衡流量,判断是否仍存在达到临界流量的路段.依据上述思路,直到新的模型无解或 无新的路段达到临界流量.本文通过定义网络不同级别的拥挤瓶颈,完成对网络流量演化的分 析描述.算例验证了新模型与方法的可行性.新理论提供了分析网络交通状态演变的新思路, 拓展了静态交通流分配理论.     

现代有轨电车站点行人过街系统设计

以天津市洞庭路有轨电车为例,通过实际调查和数据处理分析,分别研究了路中乘客流到达规律、乘客影响下行人过街平均速度和乘客比例对人行横道通行能力的折减,定性和定量地提出了有轨电车站点行人过街系统的设计建议,为路中式有轨电车行人过街问题提供了理论基础。     

交通流随机行为的研究进展

随着人口和车辆的不断增加,道路发展难以满足车辆交通的需要,交通拥塞等问题日益严重.由于交通流的动态、随机、非线性、多行为主体等特征,进一步增加了交通流问题的复杂性.交通流随机行为的研究对于理解交通流的内在演化规律、管理和控制交通流具有重要作用.目前在该领域的研究已经形成了相应理论体系,建立了系列模型,并不断在实际交通中应用.本文对交通流随机行为相关的研究进行了总结,讨论了随机相互作用无关的模型如微观跟驰模型、宏观流体力学模型、介观气体动理论模型、元胞自动机模型、随机过程模型,随机相互作用相关的模型如势强度相关模型,加权顾前势模型等.通过对目前研究现状的总结和分析,对未来交通流随机影响因素及随机动力学的建模与分析进行了展望.      

跟跟驰驰自自动动驾驾驶驶车车时时人人驾驾车车行行为为研研究究：实证与建模

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,智能网联车辆（Connected and Automated Vehicle,CAV）、自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的状态将在未来一段时间内存在。在混行条件下,车辆间的交互影响模式将发生变化。本文以HDV跟驰AV的驾驶行为为研究对象,通过分析驾驶实验数据将跟驰AV时HDV的驾驶风格量化并分为迟疑型、平稳型和信赖型三类。同时考虑驾驶风格、车辆的转弯能力和转弯半径等参数改进智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）,建立了前车为AV时的HDV跟驰模型。该模型通过对三类不同风格HDV跟驰AV时的驾驶参数的标定,能根据不同跟驰风格采取相应的跟驰策略。经数据拟合检验,该模型在启动加速、匀速行驶和制动减速阶段均能以较高精度拟合实际驾驶数据,其中直行跟驰的平均拟合精度为96.2%,转弯跟驰的平均拟合精度为91.4%。可见,本文提出的模型可以刻画HDV跟驰AV时的行为特征。在目前难以进行大规模混流实车实验的情况下...     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

混合车流交通流特性分析

混合车流基本交通流特性描述是混合车流理论研究的基础。分析了未来我国高等级公路车型结构、界定混合车流研究的合理范围;提出描述混合车流运动自由度的随机度和相互影响的粘度两个基本概念;通过理论计算和实地测定得到混合车流的速度模型和堵塞密度。     

信息融合技术在交通流量预测中的应用

交通流量预测是智能运输系统的一个重要组成内容，但传统的数学方法一直未能取得令人满意的预测效果。信息融合技术是最近十多年来新兴的技术。它通过合理协调多源数据，充分综合有用信息，在较短的时间内，以较小的代价获得对未来交通流量的预测。实验证明，借助信息融合理论建立的聚类分析模型和神经网络模型对未来交通流量的预测比较准确，有实际意义。     

基于交通流元胞自动机模型的车辆当量换算

将一维元胞自动机模型用于模拟周期性边界条件下高速公路的车流运动,用随机慢化FI模型对一定交通环境下车流的车速与密度之间的关系进行仿真分析。探讨了不同车型和车速对道路最大流量(最大通行能力)的影响。依据不同车型在同一道路上的不同通行能力,提出了一种不同车型车辆之间当量换算系数的确定方法。在模拟仿真过程中,考虑不同类型车辆的最大行驶速度及所占空间不同,仿真模型具有不同的参数。通过计算机模拟,得到不同车型的交通流基本图,根据相同道路条件下的最大流量值,给出了以通行能力作为基准时当量换算系数的计算公式。     

非拥挤路段自行车交通流特性研究

自行车是城市居民出行的主要方式之一，研究自行车交通流的特性对于合理规划道路交通资源，提高白行车交通服务水平具有重要意义。针对白行车交通流与机动车交通流的不同特征，提出了以单位面积车道上车辆集散程度定义白行车交通流密度的新方法，并基于调查数据，研究了非拥挤状态下自行车交通流密度、车速和流率3个参数的相关性，发现非拥挤自行车流的速度总是分布在接近期望车速的范围内，且与流率、密度无关，而速度的离散程度随着密度的增大而减小。最后，分析了车道、宽度与交通流3个参数的相关性，并建立了相应的回归模型，模型可用于在给定自行车交通需求以及服务水平条件下自行车道的设计宽度。