城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型

文章针对交通波模型应用于城市道路排队长度估算所存在的问题,评述了累计到达-离去模型应用的优势。通过对累计到达-离去模型的三种变形形式的分析比较,选用出其中的一种模型为基础模型进行改进,得到城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型,并通过VISSIM仿真实验验证了这一改进模型的实用性。     

队列与多线程技术在交通监控系统通信软件中的应用

为满足高速公路及城市道路交通监控系统通信软件与大量网络设备实时通信的功能需求,提出了基于队列与多线程的技术方案,阐述了设计思路并给出了软件实现。通过多种多线程技术方案的对比,认为基于队列与多线程技术的方案能满足交通监控系统通信软件的应用需求,并在实际应用中取得预期的效果。结合实际应用给出实现代码,对同类技术应用具有参考价值。     

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信号交叉口是城市交通系统的重要组成部分,制定合理的交叉口拥堵和安全治理方案尤为重要.交叉口扩容是缓解交叉口拥堵最直接有效的措施,但是传统的扩容方案（如增加车道,禁止左转和立体交叉等）,可能并不能达到预期的效果.由于上游的扩容,下游交叉口的交通状况可能会急剧恶化,导致更长的车辆排队,这些排队车辆可能蔓延至上游交叉口,引起堵塞.此情形在车流量大、交叉口之间距离小和信号灯周期长的情况下表现尤为显著.本文提出了一个简单、准确且实用的方法,用于判定这种下游排队蔓延现象的发生及其种类（循环性或持续性）,并且评估这种排队蔓延对上游信号交叉口通行能力的影响.此方法基于最新的美国交通运输署的高速公路通行能力手册.本文还介绍了该方法相应的计算程序的开发和运用,并给出运用实例.     

道路交通事故的影响范围算法

为了及时有效地采取交通流诱导措施以减少交通事故对路网的影响,对交通事故影响范围的确定方法进行研究。首先分析了路段和交叉口两种类型交通事故对路网的影响。以交通波理论为基础进行交通事故影响范围算法分析,将影响范围分成交通事故处理和交通事故持续影响两个时间段,对每一段的交通波速度、排队长度等给出相应的计算方法和步骤,最终得到确定影响范围的流程图。以虚拟路网进行算例分析,证明了算法的可行性和实用性。     

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题,本文采用车联网实时数据,构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型.首先,以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程,以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程;其次,采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵;然后,提出基于...     

城市主干路常发性拥挤扩散规律的模拟研究

通过Vissim模拟方法，对常发性拥挤的扩散规律进行研究。得出拥挤扩散时的波动性、延滞性、传递性等特点，对相邻检测站间的排队车辆数和排队长度拥挤指标进行量化。采用变换后的累计流量曲线（Ⅳ曲线）对拥挤持续时间进行预测，并与真实值进行比较分析，验证了该预测方法的有效性。     

有负顾客的M/G/1重试可修排队系统的极限分布

利用马尔可夫骨架过程和Doob骨架过程及其极限理论,主要给出了有负顾客的M/G/1重试可修排队系统队长的极限分布.     

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利用理论推导和系统仿真等方法分析了有关城市快速路交通控制的一些基本问题，包括入口匝道车流控制，出口匝道排队控制，快速路交通优先等．分析结果表明：(i)入口匝道控制虽然增加了入口排队延误，但是对整个快速路系统来说，可以提高系统的效率．(ii)入口匝道控制对普通道路既有正面影响，也有负面影响，合适的入口匝道控制策略甚至能同时对快速路和普通道路系统有益．(iii)在出口匝道相连的信号交叉口采用考虑出口排队的感应控制算法，可有效避免出口匝道排队阻塞快速路的现象，虽可能对普通道路有些负面影响，但是对整个交通网络有益．     

Lane-based real-time queue length estimation using license plate recognition data

License plate recognition (LPR) data are emerging data sources that provide rich information in estimating the traffic conditions of urban arterials. While large-scale LPR system is not common in US, last few years have seen rapid developments and implementations in many other parts of world (e.g. China, Thailand and Middle East). Due to privacy issues, LPR data are seldom available to research communities. However, when available, this data source can be valuable in estimating real-time operational metrics in transportation systems. This paper proposes a lane-based real-time queue length estimation model using the license plate recognition (LPR) data. In the model, an interpolation method based on Gaussian process is developed to reconstruct the equivalent cumulative arrival–departure curve for each lane. The missing information for unrecognized or unmatched vehicles is obtained from the reconstructed arrival curve. With the complete arrival and departure information, a car-following based simulation scheme is applied to estimate the real-time queue length for each lane. The proposed model is validated using ground truth information of the maximum queue lengths from the city of Langfang in China. The results show that the model can capture the variations in queue lengths in the ground truth data, and the maximum queue length for each signal cycle can be estimated with a reasonable accuracy. The estimated queue length information using the proposed model can serve as a useful performance metric for various real-time traffic control applications.