城市环路交通状态自适应判别方法

针对城市环路交通拥挤问题,提出基于模糊C均值聚类与灰色聚类的交通状态自适应判别算法.首先运用模糊C均值聚类对交通状态边界进行划分,得到各个交通状态的门阀值,进而利用灰色聚类模型对交通状态进行判别,避免聚类方法容易陷入局部最优解的问题,同时减少灰色聚类参数设定的主观性.通过对福州二环路实测交通流数据的计算分析表明,不同路段的交通状态存在显著差异,城市环路交通状态自适应判别方法能够较好地针对不同路段判别交通状态.     

基于动态归类技术的交通流实时运营风险评价

基于车辆间直接影响和状态传递的特征,提出用以辨识交通流各向异性和运动差异性的动态归类技术.基于车辆微观运动特征和车辆间的相互影响,提出考虑危险情形的交通流运营风险矩阵和状态关联矩阵.制定交通流运营风险的等级判别标准,构建交通流的实时运营风险指数模型.选取某高速公路事故多发路段进行试验,结果表明交通流的运营风险指数与历史交通事故数存在良好的关联性.     

基于交通流模型的城市快速路交通流特性分析——以北京、洛杉矶为例

为了更好地掌握城市快速路交通流的运行规律,以北京西三环和洛杉矶I405两条交通廊道为研究对象,收集路段检测器数据,通过对交通流数据使用时序分析和交通流模型拟合方法,从时间-空间及交通流原理上分析交通流的时空特性和拥堵基本规律,并用模型拟合方法对道路交通流速度-流量-密度进行分析,获得道路运行状态的关键参数。结果表明：(1)北京西三环廊道与洛杉矶I405廊道自由流速度基本一致,但发生拥堵时的临界速度差值较大,分别为29km/h和44km/h;(2)北京西三环交通瓶颈处的实际通行能力明显低于洛杉矶I405交通瓶颈,实际通行能力分别为1245veh/h/ln和1464veh/h/ln,差值为219veh/h/ln;(3)选定Pipes、Van Aerde和S3三种交通流模型并对模型进一步推导得到通行能力计算公式,利用实测数据对交通流模型进行拟合,并对三种交通流模型的使用范围进行对比分析,结果发现S3模型较其他两种模型的拟合效果较好,此外,Van Aerde模型也适用于描述北京西三环交通流运行特征。可见,本文提出的基于模型拟合的城市快速路交通流运行特征分析方法能够掌握城市快速路运行规律,提取交通流运行的关键参数指标,适用于城市快速路拥堵交通流运行特性分析,具有普适性。     

一种基于局部加权学习的自适应交通流预测机制

结合交通流的特征,提出了一种自适应的交通流预测机制。首先根据训练数据特点,按三相交通流理论对交通状态进行分类,从每个分类对应的训练数据集内提取相应的最佳邻域。在基于局部线性回归模型的预测中,根据邻域中数据点所处状态分别选择相应局部模型进行预测,最终预测结果为各局部模型预测值的加权平均。根据各模型误差确定当前数据所处状态,增量加入训练数据集。基于真实交通数据的实验证实该方法能够有效提高预测的准确率。     

基于改进FCM均值聚类算法的城市道路状态判别方法

针对传统FCM算法与阈值法两种交通流状态判别方法在适用性上的不足,通过分析交通流数据的分布特征,以各状态数据的离散性变化差异作为参考进行状态的划分,在FCM算法的基础上加入历史先验数据与后验概率进行初始聚类中心的优化,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系与空间分布更加敏感的马氏距离进行算法改良,使交通状态判别结果更加接近实际交通运行状况。并使用实验数据进行算法验证,验证了方法的稳定性与结果的有效性,判别结果与数据表现也更加接近。     

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.      

基于谱聚类与RS-KNN的城市快速路交通状态判别

为了提高城市快速路交通状态判别的准确性,构建了一种基于谱聚类与随机子空间集成K最近邻(RS-KNN)的交通状态判别模型.以地点交通参数为基础,根据交通流运行特性并结合中国道路服务水平的4个等级,采用谱聚类算法将交通状态划分为4类;然后使用已分类的交通流数据训练RS-KNN模型.通过上海快速路的实测数据完成模型的实验验证和对比分析.实验结果表明,所提出的模型不仅能够提高交通状态判别的精度,而且具有良好的鲁棒性,其判别率比标准KNN模型、BP神经网络模型和SVM模型分别提高7.3%、4.9%和4.5%.     

城市快速路交通拥挤分析及拥挤阈值的确定

基于实测数据和交通流模型,划分了六种典型交通状态,提出了"状态跳转"的概念及判别方法以解释拥挤机理;对比了状态跳转与B S Kerner 的"相变"理论的差异及其随路段、时段的变化规律;最后给出了拥挤阈值的定义、指标、确定方法,分析了影响因素及与交通控制的关系.研究结果可为选择合适的交通控制措施及确定最佳控制时机提供依据.     

道路网交通流状态变化趋势判别方法

根据城市快速路交通流参数实测数据所表征的交通流状态特性,结合基本图和三相交通流理论,将道路网交通流状态划分为自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态.在此基础上,采用模糊信息粒化的思想,以道路网检测断面数为窗口,设计三角形模糊隶属函数,将同时段的道路网交通流状态映射为含有低边界值L、中值R和高边界值U三参数的模糊信息粒.以模糊信息粒为输入,建立Elman网络模型预测交通流状态变化趋势.依据预测结果计算道路网交通流状态综合指数,判别未来时段道路网交通流状态,并以北京市某一区域路网为例进行实证性研究.研究结果表明:所提出的方法能够实现道路网交通流状态变化趋势判别,准确率为93.33%,同等条件下支持向量机模型判别准确率仅为86.67%.     

考虑时空相关性的网络交通流短期预测

实时、准确的交通流短期预测是交通诱导、管理的前提.为了提高预测精度,结合交通流数据中的历史时间相关性与网络空间断面相关性,构建了一种基于皮尔森相关系数法(Pearson Cor-relation Coefficient,PCC)与双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,BLSTM)架构的交通流短时预测模型.该模型可以通过PCC筛选路网中与目标路段空间相关的路段,并将其重构为新数据集,作为BLSTM预测模型的输入,以实现交通流短期预测.通过美国加州交通流数据对模型预测性能进行评价,实验结果表明:该模型可以融合交通流数据中的时空相关性,相对于其他主流预测模型精度平均可提高4.83％.     

进离场交通流时距分布特征对比分析

时距分布是空中交通流理论研究的重要概念和组成部分。以中国某机场实测轨迹数据为例,提出一种合适观测点的自动生成方法,该方法能有效提升轨迹数据的利用率,并选择跟驰性较好的轨迹数据用以计算时距。在分别绘制进场和离场交通流时距频率分布直方图的基础上,应用韦布尔、光滑样条和有理函数模型拟合时距分布情况,并从定性和定量的角度对比分析拟合结果。结果表明,在机场运行状态正常时,有理函数模型对离场交通流时距的拟合效果最好,而光滑样条模型对进场交通流时距的拟合效果最好;在机场运行状态不佳时,光滑样条模型和有理函数模型则分别对离场和进场交通流的拟合效果更佳;进场交通流时距分布比离场交通流时距分布特征更明显。     

考虑预估驾驶行为的跟驰模型及其稳定性分析

在 OV 模型的基础上,进一步考虑预估驾驶行为对车流的影响,提出一个新的跟驰模型以获得预估驾驶行为与交通拥堵的关系。通过对新模型进行稳定性分析得到了系统的临界稳定条件。数值仿真结果表明：新模型能够模拟诸如时停时走、系统临界相变等实际交通现象,较 OV模型更贴近于实际。同时,预估驾驶行为增强了交通流稳定性能,提高了车流陷入交通阻塞状态的阈值。最后以车速的平滑度和波动幅度最小为评价指标得到了新模型中预估参数的最优取值范围。     

空中交通复杂度测度分析及航班监测预警研究

应用复杂理论分析方法,研究了空中交通流复杂度,提出了空中交通复杂性测度的计算方法以及交通流稳健度评价体系,并对空中交通系统复杂度影响较大的航班提出预警。讨论了基于复杂性测度理论的空中交通复杂度度量分析和监测预警,研究表明所提供的方法能够从复杂,不确定的数据中计算出系统复杂度的变化,通过稳健性技术指标,能够辨别与系统稳健性相关的状态参数,指出对系统稳健度造成较大影响的航班。这些研究工作表明,提出的复杂性方法能够对空中交通复杂度进行测度分析和对航班进行监测预警。     

Traffic Simulation and Forecasting System in Beijing

Transport system is a time-varying, huge and complex system. In order to have the traffic management department make pre-appropriate traffic management measures to adjust the traffic management control program, and release travel information to travelers, to provide optimal path options to ensure that the transport system operates efficiently and safely, we have to monitor the changing of the state of road traffic and to accurately evaluate the state of the traffic, then to pre-predict the future state of traffic. This paper represents the construction of the road traffic flow simulation including the logical structure and the physical structure, meanwhile introduces the system functions of forecasting system in Beijing.     

交通流状态辨识系统集成研究

交通流状态辨识是智能运输系统,尤其是其先进的交通管理系统和先进的出行者信息系统研究的一项重要内容。对道路交通流状态进行分析研究,深入挖掘交通流动态信息,及时、准确地辨识未来和实时交通流状况,是制定正确诱导和控制措施的一个重要前提。根据我国制定的"国家智能运输系统体系框架",以动态交通管理为基本思想,构建了交通流状态辨识系统框架。介绍了在交通流状态辨识中所采用的一些新技术,利用实测数据以及交通仿真系统VISSIM的模拟数据分别对所建立的算法进行验证,结果表明本文所建立的算法和模型具有较好的性能,为交通流状态辨识提供了新的研究方法。     

平面交叉口车流启动波的测量研究及其应用

通过实际观测和统计分析,论证了在城市道路状况发生很大变化的情况下,低速混合型城市交通流的流体动力学模型及相应的计算交通状态指数的经验公式,仍然能够较好地刻画平面交叉口红灯转绿灯时车流启动时间依赖左转车比例和车流排队长度等条件的定量变化规律,从而为该模型的应用提供了必要条件。     

基于热力学熵的交通流模型

在分析热力学熵的基础上,讨论了交通流类热力学熵的构造方法,并构造了适用于不同情况下的交通流熵。通过对系统熵变的分析,揭示了交通流熵产生的内部机制,导出了熵产生公式。最后依据熵理论,导出了路段交通系统的交通流状态变化的微分方程,并建立了动态交通流模型。研究结果表明,此法不仅对已有理论具有包容性,而且具有普适性。     

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型．模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞．计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃．     

基于耦合映象模型的交通流混沌现象分析

针对交通流耦合映象模型中出现的混沌现象，利用Matlab程序产生交通流时间序列，仿真研究了交通流车队中前后车辆之间车头间距的变化过程，并在此基础上讨论了参数变化对交通流运动状态的影响。结果表明，在该模型产生的交通流中，系统由于参数变化沿着Pomeau—Manneville途径走向混沌，从而验证了混沌现象在交通系统中确实存在。     

城市快速路高阶流体模型实证研究

在回顾宏观流体模型的发展和分析宏观模型中的高阶流体模型的基础上，利用上海高架快速路实测交通数据，对快速路控制中常用的一种高阶流体模型进行了参数辨识和模型性能分析，验证了模型对于我国城市快速路的适用性；最后给出下一步研究的设想．研究结论可为我国城市快速路的规划、设计、运营和管理提供有力依据和数据支持．