面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验,缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题,提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性,基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案,并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上,基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库,并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系,基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件,试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。     

港珠澳大桥交安设施现状分析

道路交通安全设施的设置与驾驶员行车安全舒适性息息相关,如何合理有效地设置交通安全设施,对降低驾驶员行车安全风险至关重要.基于对交通安全设施设置原理和基本设置原则的分析,针对道路行车条件基本一致、分别依据中国和英国的交通安全设施相关设置规范的港珠澳大桥珠海口岸段与香港口岸段桥梁和隧道影响区域两个路段,进行对比分析,发现大...     

基于综合权重和物元可拓模型的城市道路运行状态评价

为了改进传统的城市道路交通运行状态评价方法,确定合适的交通评价指标,以三角模糊数法和熵权法确定的综合权重作为评价指标权重的取值依据,并且基于物元可拓模型构建了城市道路运行状态评价方法.首先为了避免单一指标评价的片面性,在总结基础性指标和特征性指标的基础上,提出了以平均行程速度、饱和度和延误时间比3个指标作为城市道路交通...     

基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定

仿真模型参数标定是微观交通仿真技术科学应用的前提,以单个集计点作为校核目标制约了参数标定结果的可移植性.将校核对象拓展为多点组成的曲线,提出以行程时间累积分布曲线作为校核对象的模型参数标定思路,并结合动态时间规整算法(DTW算法)重新设计校核目标函数,提出基于Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)、信息...     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持.将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素...     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控.首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,...     

首尔公共交通运营改革对我国城市公交改革的启示

首尔在城市公共交通领域的改革是成功的,而且得到了国际上的一致认可和好评,其运营模式和经验值得我国借鉴与学习。这对于促进我国城市公共交通事业的优先发展和可持续发展具有重大的现实意义和深远影响。