基于偏差分析的交通事件自动检测算法

高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。     

模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

影响交通流状态预测的因素很多,如何对预测效果作出评价十分重要.过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论,或者仅作定性评价,缺乏严密性.本文运用模糊数学方法,建立了一个量化的评价模型,通过模糊变换及其他相关计算得出结论,较常规方法更快、更准确、更科学,更适合多种预测方法同时进行比较.     

高速公路交通事故紧急救援的预案生成模型

通过分析高速公路交通事故的特点,提出了生成紧急救援预案的模型.针对现有预案可操作性差、缺乏动态调整功能等不足,采用动态博弈技术将交通事故过程分为若干个阶段,研究了每一个阶段交通事故状态的变化及状态转移的概率矩阵,对救援决策者与交通事故之间的博弈过程进行了分析.根据动态博弈的路径,计算了每条博弈路径的救援保障率与救援成本,在满足一定的保障率约束的条件下,按照成本最低的原则,选择最优博弈路径作为救援预案.最后,结合实例说明了建立预案的过程.     

短期交通流预测效果的模糊综合评判

短期交通流预测是智能交通诱导和交通管理控制的基础，预测效果的好坏直接关系到诱导信息和控制决策的正确性．运用标准离差法确定评价指标的权重，并依据最大隶属度原则建立了二级模糊综合评判模型，评判结果可用于判断各种短期交通流预测模型的预测性能，给智能预测系统中的模型选择提供了依据．     

小流量下短时交通量预测最佳窗口长度与时间间隔

探讨了小流量情况下，路段短时交通量预测中的可变时间间隔及预测窗口长度对预测精度的影响，分析了不同间隔序列在反映交通流特性方面的差别和最适合的预测窗口长度，并建立神经网络模型对预测效果进行了定量比较，得到序列用于预测的最佳窗口长度和一组最优时间间隔，有助于预测算法的改进和预测精度的提高。     

城市中心区停车资源优化模型

结合城市中心区的土地利用与功能布局,探讨了中心区内停车设施供应与需求的时间、空间不均衡关系。根据不同用地停车设施使用特征,建立了基于土地利用的动态停车泊位需求模型,描述了不同功能建筑物停车需求的时间变化规律。根据停车需求的差异性,提出了互补型用地功能区停车泊位优化整合方法,该方法在不增加停车泊位总量的情况下可提高单个泊位的使用效率,有利于缓解城市中心区停车资源紧张状况。     

用改进的灰色关联度分析交通事故成因

改进的灰色关联模型与普通灰色关联模型相比,可以突出关联度的微小变化,且更加科学。通过实例,用改进的灰关联对道路交通事故成因进行了分析,并与普通灰色关联分析进行了比较,发现前者分析结果更具层次性、差异性,更容易识别事故主要、次要和潜在的成因。     

基于神经网络的停车需求预测模型及应用

结合停车需求特点分析了停车需求影响因素,提出了基于主成分分析的BP神经网络停车需求预测模型,该模型主要是通过对城市中心区停车需求的经济、土地、交通的特征分析,利用主成分分析法,明确了影响停车需求的主成分,简化了神经网络的输入样本,消除了网络输入之间的相关性,提高了网络的性能,实现了公共停车需求的准确预测。     

基于合同模式交通分配模型和求解算法

首先,提出了基于合同模式下交叉口的通行权分配问题,根据相邻局中人之间的流量特征和服务水平,建立合同模式的讨价还价模型,并用Nash均衡效用衡量双方谈判的效果。其次,根据有效性和防策略性,证明了局中人价格策略均衡和路网流均衡的条件是所有的旅行者都遵循基于合同模式的路径选择规则,通过路网中局中人之间最终的均衡策略价格,所有的旅行者都按照自己的真实偏好选择报价总和最小的路径,从而实现系统最优和用户最优之间的协调。最后设计了求解合同模式模型的算法,并用一个算例说明了模型和算法的有效性。     

高速公路交通事故紧急救援的预案生成模型

通过分析高速公路交通事故的特点,提出了生成紧急救援预案的模型.针对现有预案可操作性差、缺乏动态调整功能等不足,采用动态博弈技术将交通事故过程分为若干个阶段,研究了每一个阶段交通事故状态的变化及状态转移的概率矩阵,对救援决策者与交通事故之间的博弈过程进行了分析.根据动态博弈的路径,计算了每条博弈路径的救援保障率与救援成本,在满足一定的保障率约束的条件下,按照成本最低的原则,选择最优博弈路径作为救援预案.最后,结合实例说明了建立预案的过程.