基于车辆跟驰理论的交通流动力学模型与数值仿真

为改进交通流模拟,提出了微观与宏观统一的交通流动力学模型.从微观的车辆跟驰模型出发,假设路段单元体中的车流为整体,且单元体的运动遵守拉格朗日坐标系下的车辆跟驰运动模型,那么该模型在变换为欧拉坐标后,与流量方程结合,推导出宏观的交通流动力学模型.模型分析和数值仿真表明该模型能够良好地模拟交通流的堵塞和疏导等现象.     

基于物联网技术的高速公路交通流监控研究

为了能够有效地提高高速公路交通流监控的效率,防止交通事故的发生,深入地研究了物联网技术在其中的应用。首先,分析了高速公路交通流的特点。其次,研究了物联网在高速公路交通流监控中应用的基本原理。接着,讨论了高速公路交通流的模型。接下来,设计了高速公路交通流监控制系统的软件和硬件。最后,进行了高速公路交通流实时监控仿真研究。仿真结果表明物联网技术在高速公路交通流监控中具有较广阔的发展前景。     

异常突发事件下交通流特征分析与预测

针对在异常突发事件下交通流会呈现的不同特性进行研究,以期实现在突发事件下的城市道路短期交通流精准预测。引入基于跳转的ARIMA模型来对突发事件下的交通流变化规律进行描述,在路网正常情况下和路网堵塞情况下,仿真算例表明,预测模型可以较好地进行道路区域网络交流注预测。     

高速公路交通流宏观模型的分段辨识算法

分别采用ＲＢＦ神经网络和最小二乘法对高速公路交通流宏观模型进行分段辨识，成功地解决了该模型辨识的工程化问题，并与传统的复合形法进行了比较，仿真效果令人满意。     

基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法

为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法. 利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证. 验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.      

含时空扰动的一个城市交通流非线性动力学模型

交通流问题是当今社会正面临的一个严峻问题之一,对交通流问题的研究有着重要的现实意义和理论意义.根据车辆跟驰模型和流体动力学模型的建模思想,采用宏观和微观相结合的方法,建立了一个含时空扰动因子的城市交通流非线性动力学模型.同时,设计了3个交通流算例,并将所建立的模型应用于该算例的数值模拟,结果表明:所建立的模型能够较好地模拟实际交通流的许多重要的基本特征.     

过饱和交通流情况下道路饱和度分析方法研究

道路饱和度是交通流量与道路通行能力的比值,为道路交通运行分析的一项重要指标。但当交通流处于过饱和状态时,实测的饱和度值无法反应真实的交通负荷,可能造成相关决策的重大误差。针对这一问题,本文基于交通流参数的相互关系,研究了过饱和交通流的识别方法,在此基础上,以交通流速度-密度相互关系为依据,提出了过饱和交通流情况下道路饱和度的测算方法。本次研究成果具备较强的可操作性,有效解决了过饱和交通流的道路饱和度分析问题,可以为交通流的分析研究提供参考与借鉴。     

基于场方法的船舶交通流分析

为大范围、高精度地研究船舶交通流特征,引入场方法对船舶交通流进行分析.该过程基于理想的网格布置,以AIS船舶交通流数据为样本值,运用Delaunay剖分进行三角插值,得到船舶交通流流场分布图.与实际交通流情况的对比分析表明,场的形式能够较好地表征船舶交通流分布特征和航行水域安全状态;采用船舶交通流流场分析结果,可以提高船舶航行安全预警和海事安全监管的有效性.     

改进的双向两车道混合交通流模型

在已有双向两车道混合交通流模型基础上,通过考虑取消对低速车队列的限制,并引入转道车辆邻道后方安全距的新概念,提出一种新的双向交通流元胞自动机模型.数值模拟改进模型的交通流基本图,并进行对比.模拟结果表明,改进的模型表现出新的特性,混合交通流中,慢车的出现、两车道初始密度不均匀分布对双向交通流都有显著的影响.     

基于SVM的电梯群控系统交通流模式识别

针对电梯群控调度中的交通流模式识别问题,提出了一种基于多值分类支持向量机的电梯交通流模式识别方法．文中介绍了电梯交通流模式识别的设计流程,并建立了相应的电梯交通流模式识别器．结果表明,基于支持向量机的交通流模式识别方法能够较准确地辨识出各种交通流模式．通过对比试验,证明了该算法的识别准确率优于人工神经网络算法,体现出较好的泛化能力,具有一定的实用价值.     

考虑预期效应和交通灯影响的城市道路交通元胞自动机模型

提出描述交通灯控制下城市道路交通流动力学演化过程的元胞自动机模型,其中交通灯对于路段上车辆的影响是全局的,驾驶员可根据交通灯的状态及时调整驾驶行为,同时还考虑前方车辆的预期运动.该模型中车辆的运动更加平滑,符合实际交通现象.应用模型中的驾驶策略,可以有效地减少怠速和速度骤减的状态,从而减少机动车的尾气排放.     

基于云计算的智能交通信号灯控制系统设计与实现

本文阐述了基于云计算的交通信号灯控制系统设计与实现。通过地感线圈来检测车流量,GPRS进行交通量数据的实时数据上传,综合运用STM32F103芯片、云计算机技术等技术实时反馈交通流量、流向,即时调整信号灯配时,实现交通信号灯智能控制。     

黄灯信号与交通安全

现有交通法规对车辆遇到黄灯时是否允许通行仍然没有定论. 这直接导致了众多驾车人在面对黄灯信号时的反应不一, 对道路交通及安全产生了诸多负面影响. 通过分析车辆行驶中的人-车系统特性, 揭示了交通黄灯信号的重要作用. 此外, 从两个不同视角对黄灯信号的通行权展开论述, 并对黄灯信号合理的持续时间等参数进行了案例设计, 由此得出车辆在行驶过程中遇到黄灯可以通行的结论.     

用微分方程方法研究红绿灯控制下的交通流模型

红绿灯模型是交通流动力学模型研究中一个重要而困难的问题，首先给出交通流模型，然后给出红绿灯交通流模型与特征线的求解，根据红绿灯模型与特征线意义，对交通流的红绿灯转换周期的设置具有重要意义．     

关于红绿灯长短的研究

红绿灯是现代化社会中必不可少的交通指挥工具。本文通过微元法,通过合理的假设,对此红绿灯对车流量的影响做了初步的研究,得出了红灯绿灯时间的长短对车流量影响的函数关系。通过合理的选择一个能使两个路口都能进行初始化的时间,即可得出较为合理的红绿灯时间。     

考虑有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型与算法

近年来 ,国内大中城市有些重要交叉口安装了左转专用信号灯 ,对这种路口的交通流分析迄今尚不多见 .有鉴于此 ,此文提出了有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型 ,详细分析了不同车道的车辆通过最大排队断面到达停车线及通过停车线时的随机过程 ,并由此得到相应的车头时距分布 .在非饱和状态下 ,当左转交通量比较大时 ,此模型可以较好地计算车辆的平均延误     

我国现行道路交通信号灯设置中的问题及对策

交通信号灯是加强道路交通管理,减少交通事故发生,提高道路通行效率不可或缺的重要工具。但我国部分城市的交通信号灯的设置,仍然存在严重的交通安全隐患。指出了交通信号灯设置和交叉口存在的主要问题,并从软件和硬件两方面提出了具体可行的对策建议。     

无信号交叉口行人过街决策行为分析

通过分析拟合广西梧州市中心城区无信号交叉口的实测数据, 研究了行人的过街决策行为和过街速度, 并在此基础上, 引入了行人决策距离和临界安全距离两个概念. 实测数据表明, 交通平常期行人过街速度在平均速度附近变化: 如果考虑行人在路边的等待时间, 行人的平均过街速度为0.6 m/s; 如果不考虑行人在路边的等待时间,行人的平均过街速度为0.8 m/s. 经统计学D’Agostino法检验发现,交通平常期行人过街的平均速度分布不满足正态分布.     

城市静态网络交通流研究

基于BML模型,将城市道路设置为10×10条道路的二维静态网络,在开放性边界条件下,研究不同消失概率、车辆长度、最大速度及红绿灯周期与绿信比等影响因素对东西向车道和整个网络交通流特性的影响,再现与实际交通相一致的非线性现象。     

基于级联滤波的交通信号灯识别方法

提出了基于智能车辆中车载摄像头的交通信号灯检测与识别方法.通过对已有交通信号灯图像进行训练及采用色彩分割的方法而提取候选区域;将候选区域作为输入,提出了基于级联滤波的候选区域分类方法;同时,采用标准互相关模板匹配法对级联滤波后的候选区域交通信号灯进行验证.真实环境下的实验结果表明,所提出方法在复杂的城市环境中对于智能车辆的交通信号灯识别的有效性和实时性较高.