城市快速路实时交通状态估计和行程时间预测

根据城市快速路交通诱导和监控系统的实际需要,提出了实时估计和预测城市快速路上交通状态和任意两点间动态行程时间的方法.其基本思想是将扩展卡尔曼滤波理论引入宏观动态交通流模型,结合快速路上的固定检测设备,实时估计和预测未来几个时段的交通状态,并利用“虚拟车”法预测动态的行程时间.通过对上海市快速路典型实测数据的实例分析,发现交通状态估计模型具有良好的跟踪能力,行程时间预测模型在畅通状态计算结果和实测结果几乎完全重合,拥挤状态相对误差基本维持在10%以下.结果表明,该模型的适用性和精度都令人满意,可为城市快速路交通控制和诱导提供依据.     

群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识与建模

提出一种利用实测宏观交通数据定量分析群体诱导信息下驾驶员路径选择行为的新方法.利用上海市快速路监控中心和路由控制示范工程数据库的交通数据,重构可变信息标志(variable message sign,VMS)信息下的交通出行场景,分析VMS信息作用下驾驶员路径选择行为,建立了一个集计的群体诱导信息响应行为Probit模型.结果表明:驾驶员在VMS信息影响下的路径选择行为除了和信息内容有关外,还与时段、下匝道交通状态、拥挤可视性、有无协调分流等因素有关,可为主动式智能交通诱导系统的构建和信息发布策略的制定提供依据.     

面向区域交通状态预测的时空集成模型

在智能交通系统中,交通状态预测发挥着至关重要的作用。针对现有的交通预测方法集中于中微观层面,且时间和空间维度单一的问题,提出了一种面向区域宏观交通状态预测的集成模型。该模型以交通指数为依据,在时间维度上采用时间序列预测方法获得时间预测结果,在空间维度上采用支持向量回归方法获得空间预测结果,并在集成模型中将两者的结果融合。在交通指数云图上的实验结果表明,与单一维度的时间或空间模型相比,该模型能显著提高预测精度。     

通行能力变化时的瓶颈交通分配模型应用研究

以通行能力变化条件下的瓶颈动态交通分配模型为理论基础,根据该模型得出的满足用户均衡条件的交通出行分布模式,分析动态交通信号控制和旅行信息系统的工作原理,为交通控制和诱导的优化分析提供了指导性意见.动态交通控制模型的计算结果表明,按照交通需求的空间不对称性,动态改变有效绿灯时间在不同相位的分摊比例,可以大大提高网络的通行效率.交通诱导模型的分析结果表明,当交通事件发生时,是否应该发布交通信息,应根据事件处通行能力下降的程度而定.     

公共建筑行人交通仿真性能分析

公共建筑内的行人交通是一个群聚密度不确定、个体之间相互作用的非线性随机动态问题.计算机动态仿真是目前研究公共建筑物内行人交通流动力学特性的有效方法之一.文中针对主流仿真软件在模拟相同场景下行人疏散结果时存在差异的问题,分析仿真软件在模型性能上的差异,解释离散空间引致仿真误差的原因,同时引入保真度来评价仿真模型的精确程度.通过对比地铁站通道的实验数据和仿真结果,得出行人交通仿真性能与建筑物内环境密切相关的结论,验证保真度对仿真模型的重要性.案例结果表明,连续矢量空间多智能体仿真模型对再现公共建筑内行人交通的保真度高达87％.     

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%.     

城市快速路最优交通控制

应用非线性最优控制方法,对含有多起点多讫点的快速路进行了建模.使用二阶宏观交通流模型,其通过路径诱导的可变信息标志来实现.控制过程是动态、非线性及离散的最优控制过程并提出了改进梯度算法.仿真实例论证所提方法有效.     

基于宏观交通流模型的行程时间预测

以高速道路为研究对象,概述了宏观交通模型的基本方程,提出了一种基于宏观交通模拟的路径行程时间预测方法．预测方法以宏观模型输出的速度为基础计算路径行程时间,能够考虑交通拥堵以确保行程时间预测结果更合理．预测方法包含一般计算方法、由路段行程时间合成的方法（近邻组合法）这两种计算方法,后者用以加快计算速度,确保预测能够适用于较大规模路网．算例分析说明了预测方法的有效性．     

基于定性动态概率网络的交通状态预测及改进

 交通问题已经成为了制约城市发展的一个主要问题.城市的交通状态是可以预测和加以改进的.有效的交通状态预测在一定程度上能优化交通状态,减少交通堵塞.定性动态概率网络(QDPNs)是目前进行动态地推理不确定知识领域最有效的模型之一.提出了一种基于定性动态概率网络的交通状态预测及改进的方法,该方法从系统的角度对城市的交通状态进行建模,通过推理,能够找到交通问题的症结,以便采取有针对性的措施来解决交通拥堵问题.     

城市快速路网最优控制模型

针对快速路最优控制过程的动态、非线性和离散最优控制的特性,应用了非线性最优交通控制方法,考虑路径诱导,采用二阶宏观交通流模型,对含有多起点、多讫点的快速路进行了建模,路径诱导措施通过可变信息信号来实现,并构建了一个集成的搜索算法求解,给出路径诱导的测试算例。仿真结果表明:在同等交通情况下,算例路网的性能有明显的提高,优化控制比无控制下路网总耗费时间缩短了8.9%,在入口处的排队也基本上消除了;所提出的集成搜索算法在提高路网的性能方面是有效的、实用的和可行的。     

基于模型预测控制的快速路网匝道调节方法

探索了基于模型预测控制(MPC)的匝道调节方法.提出了匝道MPC调节的非线性动态时间离散最优控制模型及其解法.最优控制模型采用动态网络交通流模型作为过程模型,采用遗传算法求解.考察了匝道MPC调节的效果和鲁棒性,并将其效果与经典的ALINEA匝道调节方法相比.针对三起点三终点快速路网的仿真案例显示,匝道MPC调节能明显缓解拥堵,改善路网总体运行效率,较之ALINEA调节能够更连续平稳地调节交通流,在存在预测误差的情况下控制效果依然很好,其路网总耗时改善率明显高于ALINEA调节,具有很好的鲁棒性和应用前景.     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

考虑环境效益的城市快速路匝道协调控制

针对城市机动车尾气污染严重的问题,提出一种考虑环境效益的城市快速路入口匝道协调控制策略.以城市快速路宏观交通流模型为基础,将宏观交通变量转化为微观变量,然后采用微观排放模型计算尾气排放量.在模型预测控制的框架下,综合交通效率和环境效益指标,建立非线性动态优化控制命题,并基于极小值原理进行求解.在多匝道快速路网的仿真结果表明,该策略在兼顾交通通行效率的同时能有效减少机动车尾气CO,HC排放,燃油消耗也显著减少,只有NOx因平均车速的提高略有增加.     

基于动态交通分配的实时应急疏散交通管理

实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用。实时应急疏散交通管理的目的是紧急疏散情况下制定某种目标如疏散时间最短来对交通流实行动态控制。采用动态交通分配方法来进行应急疏散。首先,提出基于疏散时间最短的系统优化交通分配模型。然后运用庞特里亚金最小值定理来获得模型最优解的优化解。仿真算例表明所提出的模型能较好地进行交通应急疏散。     

城市交通网络目标配流模型

进行城市交通网络规划时,一方面需充分利用交通网络各路段的通行能力,另一方面又需考虑到某些路段为了控制交通拥挤、交通污染等而设置目标流量的要求,为此本文建立了已知固定交通需求下的双目标网络配流模型,并将此模型转化为等价的凸目标规划模型．通过求解最优控制不等式组模型的方法对配流模型进行求解．这模型及其算法在小型模拟网络上得到了实施．     

城市道路交通管控时间与区域长度控制方法

道路交通是时空问题,交通流在时间与空间上应具有相关性,为指导城市道路交通管理,使城市道路交通流管控时间与管控区域长度精确化。从交通流参数、道路长度、交通运行时间之间的关系、时间占有率与空间占有率的定义出发,定义累计时间占有率与累计空间占有率,得出交通流在时间与空间上的等效性。在此基础上,建立了道路交通流时空关系模型,并将该模型用于计算管控时长与管控区域长度,通过实例验证,得出其可精确计算管控时长与管控区域长度,避免了管控资源的浪费。     

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.     

基于二流理论的路网宏观交通状态判断模型

为了建立服务于交通控制的路网宏观交通状态判断模型,首先提出了路网宏观交通状态参数的选取原则,确定了路网宏观交通状态参数;然后运用二流理论推导出路网宏观交通状态参数之间的函数关系,建立了路网宏观交通状态判断模型,在此基础上提出了最佳路网容量的计算方法;最后利用最小二乘法对模型参数进行标定.利用VISSIM仿真软件模拟路网...     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

流媒体传输的模糊自适应预测拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中多采用有效的拥塞控制策略.本文给出了一种更有效的流媒体传输的拥塞控制算法.基于模糊算法给出了模拟的网络传输模型,采用能克服较大传输延时的预测控制解决缓存器的排队预报问题,采用自适应控制算法解决缓存器溢出问题.多种算法有机组合,解决了通过网络的流媒体传输.