实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

基于实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,本文选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用本文实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

不同车头间距下交通流的速度分布

在传统的交通流理论中,通常用确定性函数来描述交通流的速度-密度关系.但实际上,交通流存在着相当大的随机性和波动性:在一定局部密度的情况下,往往存在多种短时局部速度.为了能更加真实地描述速度和间距之间的关系,对NGSIM数据进行了研究和统计,对不同车头间距情况下的交通流速度分布建模.结果表明:当交通流密度较小时,速度分布...     

基于速度截断对数正态分布的车队密度离散模型

鉴于Pacey提出的车队密度离散模型中车速为从负无穷到正无穷上的正态分布这一假设与实际车速分布情况明显不符,基于实地收集数据,从交通流密度的角度,假设车速服从在最小速度至最大速度之间的截断对数正态分布,由此分析了上游交叉口的排队车辆在绿灯放行后往下游道路行驶过程中的离散特性,利用分段函数方式构造了车队在时空坐标上的交通流密度函数的计算公式.针对信号协调控制应用,提出了在某一时刻公交车队头部驶过和尾部未驶过下游断面的车辆数计算公式,推导了下游交叉口断面处的流量分布模式,结合实测数据分析,验证了模型的有效性.     

基于跟驰理论的车速离散度定义及特性

基于车辆跟驰理论提出了能够反映交通流动态特性的车速离散度平均速差(ASD)的定义.应用统计学方法和交通流理论分析了新定义平均速差ASD与传统定义车速标准差SD之间的关系,发现自由流状态下车速离散度ASD的均值约为SD均值的1.13倍,拥挤状态下车速离散度ASD值小于SD值,并用实测交通流数据验证了理论分析结果.车速离散度与交通流密度相关关系的回归分析结果表明,与传统车速离散度定义SD相比,新定义ASD与交通流密度之间的负相关性更为显著.     

一种改进的Nagel-Schreckenberg交通流模型

在Nagel-Schreckenberg交通流模型基础上,通过局域密度及当前车速两个参数来实现对减速概率的控制,同时考虑规则的不同运作次序可能会对系统的演化产生非凡的影响,提出一个改进的一维元胞自动机交通流模型,并进行数值模拟,将模拟结果与实测数据进行比较.结果显示,适当调节系统的相关参数,可以实现畅行相→低速同步相→宽幅运动阻塞相的转变.从系统中可以发现同步流和相分离的存在,弥补了Nagel-Schreckenberg交通流模型无法实现大尺度同步流的缺陷.     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这与机动车的密度-速度关系完全不同。     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这点与机动车的密度-速度关系完全不同。     

交通流实测数据的时间序列分析

提出了一个建立车速、车头间距等交通流参数大样本时间序列的方法,依据实际交通录像获得总数据量超过8万条的4个时间序列样本,对它们进行分形指标的计算和分析.研究发现：Hurst指数和平均循环周期的计算结果较为客观,受数据采集过程中的人为因素影响较小;交通流时间序列存在趋势的正相关特征,并随着路段拥挤程度提高而加强;构建的时...     

交通流模拟中的随机输入模型

在交通流模拟过程中,随机输入车辆信息和交通流信息是模拟的开端,本文在模拟过程中,以[0,1]均匀分布随机数为基础,选用车型、车头时距和车速作为表征动态交通流的随机变量,建立了车辆随机产生了一组数学模型,给出了交通流随机输入的程序框图,并对实际交通流数据进行了分布拟合。     

应用凑合反推法建立一维非定常气流的广义变分原理

变分原理是有限元以及变分直接解法的理论基础，然而由于流体力不往往是强非线性的，因此建立变分原理是相当困难的一个难题。本文介绍了一种建立流体力学变分原理的有效方法－凑合反推法。应用该方法，作者建立了一维为截面非定常可压缩均熵流动的亚广义变分原理及广义变分原理。     

基于跟驰模型的雾天安全限速研究

为准确描述雾天交通流特性,挖掘交通流速度以及交通状态的关系,本文通过对不同气质的驾驶人在不同能见度下的驾驶行为进行问卷调查,分析雾天驾驶人的驾驶心理特性,在NaSch模型中引入加速概率,改变以往加速过程中的贪婪机制,构建考虑雾天驾驶心理的道路交通流模型。通过数值模拟,得到不同能见度水平下车流密度、车头间距、速度以及排队长度的变化趋势,并利用主成分分析法构建交通运行水平模型,为高速公路雾天不同能见度下选择合适的限速值和行车间距建议值提供辅助决策。     

考虑超车换道影响的流体动力学车流模型研究

利用交通流三要素——速度、密度、流量之间的关系,考虑混合车流及超车换道对车流造成的影响,将其比拟为粘性阻力,基于流体动力学车流模型以及跟驰模型,提出了一种新的动力学模型.通过对某高速路段的车流进行仿真分析,与传统模型相比,研究模型由于考虑了超车换道对车流的阻碍影响,密度、速度的变化幅度增大,而流量有所减小,更加符合实际交通流情况.     

路侧公交专用车道下右转出口上游公交车头时距分布特征

为了描述公交专用车道模式下右转出口上游公交车的车头时距分布特征,考虑公交停靠站对公交车头时距分布的影响,将研究对象分为两类。基于实测数据,对公交车头时距进行非线性回归拟合,并通过卡方检验对各组数据进行拟合优度检验,从定性和定量角度对公交车头时距分布进行分析。研究结果表明：第Ⅰ类公交车头时距服从负指数分布,第Ⅱ类公交车头时距服从移位负指数分布。最后,基于可插间隙理论,建立了右转车辆在交织区延长后的通行能力模型;结合两种类型下的公交车头时距分布模型,分别建立了交织区长度与公交车流量和右转车流量的关系模型。     

山区高速公路紧急避险车道辅助车道设置

通过对8处紧急避险车道主线外侧车道车头时距的收集与分析,运用拟合分析和卡方检验,发现当外侧车道交通流小于500veh·h-1时,车头时距符合负指数分布.考虑主线外侧车道交通流量、失控车辆的速度与失控车辆汇入的临界间隙,应用微分法求导得到失控车辆汇入主线外侧车道的汇入概率模型.通过分析失控车辆汇入主线外侧车道的换车道驾驶行为,得到了不同路面状况下车辆汇入临界间隙.在保证失控车辆95%的汇入成功率条件下,计算不同路面状况、主线外侧交通流量与驶入速度下的辅助车道长度设置值.     

高速公路坡道对交通流的影响

采用周期边界条件,建立单车道不同路段最大速度不同的元胞自动机交通流模型,模拟研究坡道长度、坡道倾度、较慢车混合比例和增设爬坡道对高速公路交通流的影响。结果表明,坡道长度不同时,车辆的临界密度相同,车辆达到临界密度之前的平均速度随坡道长度的增加而减小,在中等密度区域对应的交通流量随坡道长度的增大而减小;坡道倾度增大时,车辆平均速度明显减小,相应的车辆临界密度也减小,在中等密度区域内的最大流量随着坡道倾度增大而迅速减小;只要有较慢车存在,不同较慢车的混合比例对交通流的影响基本相同;增设爬坡道前后车辆的临界密度相同,增设爬坡道后的车辆平均速度比没有爬坡道时大,密度不是特别大时,增设爬坡道可以大大提高高速公路的通行能力。     

Improved Model of Start-Wave Velocity at Intersections Based on Unmanned Aerial Vehicle Data

The basic parameters involved in current start-wave theoretical models such as density and velocity are difficult to obtain through traditional traffic detection devices. Thus it is hard to apply these theoretical models to the actual verification and prediction for real situation. Unmanned aerial vehicle( UAV),which can shoot aerial video and identify vehicles, roads and other objects, is introduced in this study as a new type of traffic information collection method to gather the real-time data of the necessary parameters. An improved start-wave velocity model is proposed,where the speed and density of traffic flow are converted into vehicle space headway,mean vehicle length and other auxiliary parameters which can be recognized from aerial video or other means. A UAV was used for video shooting at intersections in a flight experiment in order to verify the accuracy of the calculated start-wave velocity.The mean absolute error rate between the calculated velocity and the actual velocity is 2. 277%. Moreover, the improved start-wave velocity model showed much better accuracy than the traditional start-wave velocity model. The results indicate that the improved model is accurate enough to be used for model calibration and validation in signal timing optimization.     

考虑两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型

考虑驾驶员在不同交通环境下会变换驾驶方式的真实情况,建立两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型(TTChange-CA模型).通过数值模拟发现,2种类型车辆的初始混合比例和换道概率对交通流基本没有影响;与只改变一次驾驶方式的双车道模型(TChange-CA模型)相比,TTChange-CA模型提高了系统的流量、速度和临界密度,增加了道路利用率;与双车道SDNaSch模型和WWH模型相比,该模型的速度、流量及时空图的致密程度介于二者之间,更真实地刻画了现实交通流.     

A Simulation System and Speed Guidance Algorithms for Intersection Traffic Control Using Connected Vehicle Technology

In the connected vehicle environment, real-time vehicle-state data can be obtained through vehicle-toinfrastructure communication, and the prediction accuracy of urban traffic conditions can significantly increase.This study uses the C++/Qt programming language and framework to build a simulation platform. A two-way six-lane intersection is set up on the simulation platform. In addition, two speed guidance algorithms based on optimizing the travel time of a single vehicle or multiple vehicles are proposed. The goal of optimization is to minimize the travel time, with common indicators such as average delay of vehicles, average number of stops, and average stop time chosen as indexes of traffic efficiency. When the traffic flow is not saturated, compared with the case of no speed guidance, single-vehicle speed guidance can improve the traffic efficiency by 20%, whereas multi-vehicle speed guidance can improve the traffic efficiency by 50%. When the traffic flow is saturated, the speed guidance algorithms show outstanding performance. The effect of speed guidance gradually enhances with increasing penetration rate, and the most obvious gains are obtained when the penetration rate increases from 10% to 40%. Thus, this study has shown that speed guidance in the connected vehicle environment can significantly improve the traffic efficiency of intersections, and the multi-vehicle speed guidance strategy is more effective than the single-vehicle speed guidance strategy.