短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法

基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法．首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果．此外,根据灰色系统理论的新息优先原理,实时更新马尔柯夫预测模型中的状态转移矩阵,进一步提高预测精度．通过对苏州某交叉口短时交通量预测,表明小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法具有良好的抗干扰能力和容错能力．     

实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法

灰色预测适合于原始数据序列按指数规律变化的问题,而马尔柯夫适用于预测随机波动大的动态过程．有机地结合两者构成灰色马尔柯夫预测方法,可发挥两者的优势,从而提高预测精度．该方法首先用GM（1,1）模型进行预测,而后对相对误差序列进行马尔柯夫预测,最后用该预测值修正GM（1,1）的预测结果,因而具有较高的预测精度．使用灰色马尔柯夫预测方法对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果优于单一灰色GM（1,1）预测．实验表明,灰色马尔柯夫预测方法用于交通量预测是有效可行的．     

基于神经网络的交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点，给出了一种交叉口多相位自适应控制算法，综合考虑相邻车道上的车队长度，利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制．仿真结果表明，文中所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误，具有较强的学习和泛化能力，是实现交通系统智能控制的一条新途径．     

基于伴随相位的非对称交通流交通信号改善研究

信号配时优化是提高交叉口通行能力,改善路网通行状况的重要途径.文章针对部分交叉口非对称交通流量的特征,改变以往采用对称相位的设置方法,通过改造交叉口渠化、设置非对称相位及伴随相位的方法对交叉口交通信号进行优化,解决了非对称交通流占用大量有效绿灯时间问题;使用Vissim软件进行交通仿真,仿真结果及实践表明,伴随相位对改善非对称交通流交叉口通行状况具有一定的优越性.     

马尔柯夫链初探

本文中,笔者利用所学的马尔柯夫链理论对销售市场的占有率进行建模分析,得到市场占有率的平衡状态,与大家共同学习。     

车联网环境下的动态异质交通流车队离散模型

传统的异质交通流车队离散模型参数估计基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征.为解决这一问题,构建车联网环境下的动态异质交通流车队离散模型.首先,考虑到车联网环境下,车辆行程时间数据易于获得,可对模型的分布参数进行动态估计;然后,基于动态分布参数,构建动态异质交通流车队模型;最后,通过实测数据分析下游交叉口到达流量分布与上游交叉口离去流量分布之间的关系.结果表明:与经典的Robertson车队离散模型相比,动态异质交通流车队离散模型对下游交叉口的到达车辆流量分布预测效果更好,平均预测均方根误差可减少26.51%.     

城市交通信号自组织控制中信号相位建模的优化方法

针对城市交通信号自组织控制中信号相位的建模方式下,在交叉口进入拥堵路况后各个信号相位绿灯损失时间不断增加的问题,提出了一种城市交通信号自组织控制中信号相位建模的优化方法。城市交通信号自组织系统以交叉口内各车道交通拥挤程度为决策信息,以其实时交互与协调的相邻交叉口为自组织单元,根据流体力学建立城市交通信号切换的确定规则集合。通过建立流量分配原则与期望的绿灯时间对控制策略进行更新,解决传统城市交通信号自组织控制中滚动步长的信号建模方法在面向系统每个自组织单元由道路组成、交叉口间联结方式以及交通流随机性等带来的复杂性问题。在传统方法的基础上,首先,对交叉口内各信号相位添加状态约束以提高控制规则的合理性,在完成自身参数优化的基础上,为相邻交叉口间通行效率的协调提供基础。其次,利用元胞传输模型模拟微观交通流传递,预测队列在交叉口处连续传递的运行方式,确定该交叉口放行需求的同时,建立了基于信号相位的上下游流量分配规则。最后,综合从上游交叉口驶出的不同车流量大小,依据下游交叉口当前最大允许驶入的车流量,并按计算得到的放行需求进行动态分配,以此放行车辆需求为基础,确定期望绿灯时间,完成信号相位建模的优化方法。仿真结果表明:优化后的建模方法不仅能同时提高自组织控制在拥堵与非拥堵路况下的通行效率,还能有效减少各交叉口处于拥堵状态的整体时间,使得交叉口群间整体通行能力得到提升,实现一种单点控制与小规模区域控制的同步优化。     

基于MPC的PHEV转矩分配控制策略研究

为提高并联混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle, PHEV)的燃油经济性,文章提出了一种基于模型预测控制(model pedictive control, MPC)的PHEV转矩分配控制策略。首先建立马尔柯夫模型,在预测时域内预测汽车的速度和加速度,为提高预测准确性,提出一种利用工况速度差的改进方法;然后将马尔柯夫模型与动态规划算法相结合,搭建基于模型预测控制的转矩分配控制策略;最后基于ADVISOR建立PHEV模型进行仿真对比分析。结果表明,该文提出的改进方法能够提高预测准确性;提出的转矩分配控制策略与基于规则的逻辑门限控制策略相比,整车的百公里燃油消耗率降低了7.4%。     

基于预测的城市交通拥堵传播与控制策略研究

为缓解城市交通拥堵,提高城市交通网络的运行效率,提出了预测型交通拥堵控制策略的理念. 运用改进的中观交通仿真模型模拟城市交通流的运动规律,采用类似随机动态交通分配的方法对动态的OD进行网络加载,得到了交通状态的预测,从而提前判断交通拥堵的发生,制定相应的交通拥堵控制策略,防堵于未然. 仿真结果验证了本文提出的方法可以有效地控制交通拥堵.     

基于车路协同技术的信号交叉口改进车辆跟驰模型

为了缓解信号交叉口对交通流的阻断问题,基于车路协同技术提出了信号交叉口速度引导决策方法.考虑信号灯相位差异以及车辆可能面临的交通状况,制定了3个速度引导策略,并构建了改进车辆跟驰模型.通过数值仿真验证了所提模型的引导效果,并分析了引导区间长度对速度引导的影响.结果表明,与已有模型相比,改进车辆跟驰模型能够使更多的车辆在绿灯结束前快速通过交叉口,其他车辆通过速度引导平滑地减速停车或跟随队尾在红灯结束后不停驶通过信号交叉口,消除了车辆速度突变.此外,通过增加引导区间长度能够缓解信号交叉口车辆停车排队现象,进而提高了速度引导效果.改进车辆跟驰模型的可行性和优越性得到了证实.     

基于泛布尔代数的交通流控制模型的设计

针对城市交通控制系统实时性要求,利用已建立的通用的单交叉口交通信号控制的泛布尔模型,进行模型系统的硬件设计。在模型系统实现的过程中,选用CPLD作为交通系统数据处理的核心芯片,用VHDL仿真设计各功能模块,实现无冲突点的交叉路口多相位交通信号的配时控制。     

基于交叉口处机动车交通行为概率的延误模型

通过分析信号控制交叉口处机动车的交通行为,利用交叉口的信号周期、有效绿灯时间,求得各种交通行为的概率和平均延误时间,提出一种基于分析各种交通行为概率的交通延误的模型。以石家庄市中山东路与建设南大街交叉口为例,采用Beckham模型对其进行交通流延误的计算。经过对结果的对比,误差为2%,在规定的误差范围内,说明基于分析交通行为概率的延误模型可以为计算交叉口处车辆的平均延误提供一种估计方法,并且求得的平均延误也可以作为评价交叉口服务水平的指标之一。     

基于多源数据的交叉口分流向交通需求预测

对交通流进行科学预判是实施精细化智能管控的基础,为了解决目前方法对于过饱和状态下需求预测精度较低的问题,利用交叉口地磁和上游路段微波数据,结合Markov转移矩阵及加权移动平均法对交叉口内分方向的流向比例依照时间序列进行动态预测,由上游路段的车辆通过率获取交叉口内的交通需求,进而构建交叉口分方向流量动态预测模型。最后通过实测数据对模型进行验证,结果显示总平均误差为13.46%,比使用传统预测模型的预测误差减少了4.13%,尤其是过饱和状态下的预测误差减少5.81%,有效提升了过饱和状态下的交通需求预测精度,这对于城市交叉口过饱和状态下的分流向交通组织及控制具有重要意义。     

公路无控交叉口混合车流的通行能力

文中以可接受间隙理论为基础 ,利用概率论和排队论的方法 ,对由r种车型组成的混合车流进行分析 建立了无信号交叉口主车流服从二阶Erlang分布下的支路多车型混合车流的通行能力模型 ,发展了无信号交叉口的混合车流通行能力理论 ,为现代化的公路交通管理提供了理论依据     

城市交叉口混合交通流到达模型分析

以城市交叉口机动车、电动车、行人为对象,研究混合交通流的到达模型。通过调查获得3种交通流每10 s的到达数据,运用数理方法对其到达特性进行分析。结果表明,机动车的到达特性不一致,电动车、行人的到达特性都符合负二项分布。最后确定3种交通流的到达模型和单位时间内到达交叉口的概率。结果表明,单位时间内交通流到达数越少,概率越大。     

城市环形交叉口通行能力理论模型

为了对城市环形交叉口采取有效的控制与管理措施,必须对城市环形交叉口的通行能力做出准确的计算。通过对城市环形交叉口道路和交通特征进行分析,以间隙-接受理论为基础,利用概率分析方法,假设环道上车流车头时距服从Erlang分布的情况,推导出了普遍适用的城市环形交叉口通行能力的理论模型。通过实际的交通测试结果验证了该模型的准确性,而且证实该模型能够较好地反映实际道路和交通条件变化对通行能力的影响。     

增设左转绿灯的交叉路口混合交通流模型研究

建立周期性边界条件下的十字交叉路口元胞自动机混合交通流模型,增设左转绿灯,而且规定转弯车的最大数量,研究配时问题、主道初始密度以及混合比例系数对交通流的影响。结果发现,配时问题对交通流的影响较大,合理配置红绿灯时间可以改善交通,增设左转绿灯可以达到缓解拥堵,提高道路利用率。     

多转向多车型车流通过主路的通行能力

以可接受间隙理论为基础，利用概率论的方法，对由直行车、左转车和右转车共同组成的多种车型混合车流进行分析，建立了无信号交叉口支路混合车流不同转向且服从M3分布的通行能力模型，推广了无信号交叉口单一车型、直行车流理想条件的通行能力模型．     

联网自动车环境下的信号交叉口优化方法研究

为适应智能交通发展新趋势,改进了两个信控交叉口通行能力模型,使得新模型适用于联网自动车（connected autonomous vehicles,CAVs）环境。其一是最小延迟模型,通过最小化交叉路口的总延迟得出绿灯时间并根据流速得出周期长度,模型引入了每个车道或车道组的绿灯延时和具体排队服务时间的比率作为参数,该参数依赖于交叉路口处车辆到达的概率分布。其二是混合模型,包括两个模型,分别是估计排队服务时间的静态排队模型和从单位延时、流速、车道的限速、检测器长度中估计得到绿灯延伸时间的动态模型。数值算例表明,CAVs环境下新模型的交叉口延误显著减小,从而验证了两个通行能力模型的有效性,可为交管部门进行路口改造提供依据。