考虑车辆异质性的堵塞交通流模型研究

为研究交通事故对高速公路交通流的影响,以双车道安全距离元胞自动机模型为基础引入强行变道规则,建立了考虑车辆异质性的高速公路车辆堵塞模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析不同交通密度情况下的交通事故持续时间以及重载货车占比对高速公路堵塞交通流的影响。研究表明：交通事故持续时间及重载货车占比均对高速公路堵塞交通流具有显著影响;当车辆密度大于4veh/km小于80veh/km时,交通事故持续时间对交通流有着显著影响,且持续时间越长对交通流的影响越大;当车辆密度小于30veh/km时,重载货车占比对交通流有着显著的影响,并且占比越大对交通流影响越大。     

超速行为对交通流扰动影响的仿真研究

超速行驶是引起交通事故的主要原因之一,会造成巨大的人员与财产损失,基于元胞自动机对高速公路上的超速行为进行了研究.首先详尽分析了超速行驶特性,然后在现有的元胞自动机交通流模型基础上,构造了符合超速车辆特性的行驶规则,使之成为更符合现实道路状况的元胞自动机模型.该模型中的多种类型个体间交织影响,再现了现实交通流的非线性特点.运用新模型进行数值模拟仿真,发现超速行为将会降低交通流的平均速度,并且最终危害交通流的系统安全.     

基于RBF神经网络的短时交通流预测

根据短时交通流的特性，以神经网络技术为基础，构建短时交通流预测的神经网络模型，并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。     

高速公路网的匝道协调控制及仿真研究

基于动态交通流模型和匝道入口处的车辆排队模型,分析了匝道协调控制在提高高速公路路网运行效率中的作用.针对交通流模型的非线性,提出了使用遗传算法对路网匝道调节率进行优化,并且证明了匝道优化可以有效处理偶发性拥挤,快速恢复交通流的运行,减少路网的总行程时间.利用全局交通流数据的实时优化,获得系统全局最优控制,提高高速公路的运行效率.对高速公路网的仿真计算表明匝道协调控制能够有效处理偶发性拥挤,并能大大减少路网总行程时间.     

高速公路路段费用的卡尔曼滤波预测

在交通流动力系统的基础上，提出高速公路路段费用的卡尔曼滤波预测模型，研究高速公路路段费用空间递推规律。该模型具有较好的预测精度和实时性。     

三车道元胞自动机交通流模型研究

在Nagel-Schrekenberg（NS）元胞自动机交通流模型的基础上，提出了一种高速公路三车道元胞自动机交通流模型．该模型中所有的车辆均遵循相同的演化规则，并允许车辆以一定概率换道．根据计算机数值模拟．研究了车辆减速概率、换道概率对车流量、车道利用率影响关系，结果表明，在相同情况下，此模型所得到的基本图显示出交通流量比单车道NS模型大，并且发现减少不必要的车辆换道行为可以使驾驶更安全．这些研究为管理三车道的道路系统提供了一定的参考依据．     

城市与高速公路交通流复杂度的测度及比较

为实现短序列条件下交通流系统的可比化度量，引入非线性动力学中Lempel-Ziv算法、近似熵、统计复杂度等方法。通过分析14个实测城市和6个实测高速公路的交通流时间序列数据，研究不同条件下交通流复杂度的异同，得出结论：城市和高速公路交通流的复杂度都比较高；三种方法都可以解决传统刻画方法的“短序列、可比较”难题，能够应用于交通流系统的复杂性测度；城市交通流系统比高速公路交通流系统复杂。     

尖点突变理论在交通流预测中的应用

运用尖点突变理论从三维空间分析交通流三参数关系,并藉此得出我国高速公路通行能力及其速度预测值,划分稳定流和拥挤流,建立符合我国公路交通实际工况下的高速公路速度－流量模型,用实例数据验证了尖点突变理论在交通流预测中应用的可行性,最后,讨论了其应用前景和存在的问题与不足。     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量，能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型，利用BP 神经网络对样本数据进行处理，再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段，利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证，并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。     

基于网格技术的高速公路通道实时协同控制

针对大城市高速公路通道控制中城市高速公路子系统、并行街道子系统、匝道子系统的控制策略独立制定产生的不协调状况,以高速公路通道整体为研究对象,建立高速公路通道多控制措施多子系统协同控制的分层递阶控制体系;针对高速公路通道协同控制模型求解耗时长,通道交通流实时控制无法真正实现的难题,构建高速公路通道网格体系,并对关键中间件模型设计分布式求解算法,利用网格高性能计算能力,实现通道控制问题的快速求解.     

城市交通信息系统的设计研制——以北京市的系统开发为例

本文介绍了城市交通信息系统的设计目标，开发途径及其系统结构与功能和数据地理编码、建库，同时，论述了系统中交通现状、交通管理、交通规划及背景信息查询模块的建造及应用实验.     

基于神经网络的交通平衡求解算法

研究目标在于采用神经网络方法替代传统的交通分配方法。回顾了交通网络平衡条件下实现交通网络配流的解析方法，然后提出了采用人工神经网络模拟处于交通平衡状态的运输网络，进而替代传统的配流方法的思想。定义了交通流的平衡函数和交通流平衡态的概念，证明了用神经网络来识别交通流的平衡状态的可行性。提出采用反向传播神经网络来模拟交通平衡状态的原则和方法，并建立了训练神经网络的判据，提出了判断神经网络模型效果的评价方法。最后，通过实例证明了良好训练的神经网络可以替代传统的交通分配，而且，容易把交通管理策略考虑到分配的过程中．并且能够政善配流速度。     

预则型动态交通网络配流模型

提出卫种预测型动态交通网络配流模型，利用最优控制理论和最优化原理推出了模型最优解存在的条件，并给出最优解的经济解释，体现模型体现了道路使用者对路树的预测依赖于先进的交通信息系统和决策者的理发预测的特点，它与实际情况更为接近。     

人工交通系统的研究初探

人工交通系统是人工社会在交通仿真系统中的直接应用，是复杂系统研究对传统仿真方法进一步发展的需求和计算能力不断提高的必然结果。首先介绍了人工交通系统的概念，分析了人工交通系统与交通仿真系统的区别，接着阐述了人工交通系统的研究基础、自下而上基于代理的建模方法、以及人工交通系统的研究方式。最后给出了结论和对下一步工作的展望。     

广珠高速公路交通量预测

研究了广州到珠海高速公路交通量预测,重点探论了出行发生量预测、ＯＤ交通量预测与交通量分配所用方法。文中得到的预测结果已经成功地为交通部门采用。     

旅客交通方式选择行为研究的计算机模拟方法

基于随机效用理论，给出了使用计算机模拟方法对旅客方式选择行为进行研究的方法。首先，讨论了如何确定模拟模型的结构和参数，然后给出了对单个旅客的选择行为进行模拟的方法。为了得到统计意义上的结果，可以模拟抽样，随机产生大量旅客，让其进行方式选择。最后给出了算例。     

一种经验性的自相似流仿真算法

设计了一种经验型的自相似流生成方法。该方法以实测数据流的统计特性为基础，能实时在线产生参数可变的自相似流。由于算法的主要参数取自应用层的统计特性，从而说明了用户行为对自相似性的影响。本文同时以仿真的方法讨论了经验型算法的性能，认为能较好反映原数据流的特征。该算法可以作为在线流量生成器的参考。     

基于遗传算法的交通信号机器学习控制方法

通过对到达车辆数目的模糊分类,将交通信号控制方案以不同规则集的形式实施,根据实际控制效果利用遗传算法对规则集进行改进,形成了一种具有机器学习能力的单路口交通信号新控制方法.经过仿真实验,对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了比较,仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式.     

交通拥堵发生时车道非同态性变化的仿真分析

交通系统的状态转移是一个正负反馈交替发生作用的过程。首先提出了同态度量指标、时空盖异度指标等新概念用于定性判断交通系统的状态，并在此基础上，建立了一组变参数线性方程用以描述交通系统状态转移的正负反馈交互进代的过程，最后以某城市环路一个路段发生交通拥堵的过程为实例，仿真分析了交通拥堵发生时车道非同态性变化的过程，仿真结果表明提出的模型能较好地反映车道非同态性变化的实际情况。