交通事件持续时间分布拟合及其加速消散模型

对某高速公路交通事件管理系统中记录的3年交通事件信息进行了数据统计处理,对交通事件持续时间的随机分布进行了多种拟合分析和分布检验,构建了基于对数逻辑斯特分布的交通事件持续时间加速消散模型.该预测模型可以使用不同的拟合分布并接受缺失数据,样本检验能很好地预测交通事件持续时间及其累积结束概率.     

道路交通噪声预测模型的实证比较分析

本文选择了沈阳市7条具有代表性的典型道路进行道路交通噪声现场监测,并同时采用3种常用的道路交通噪声预测模型FHWA、RLS-90、NMPB-Routes-96对上述7条典型道路进行道路交通噪声预测,根据实测噪声值对3种预测模式进行比较验证分析。结果表明这3种预测模型中,FHWA模型对各类型道路的交通噪声预测值均较实测值偏低较多,误差在7.4-11.5分贝之间,预测精度低;RLS-90模型预测值在实测值上下波动,误差在0.1-4.4分贝之间,预测精度高于FHWA模型;NMPB-Routes-96模型预测值在实测值上下波动,预测误差在1.7-2.7分贝之间,预测精度高于前两个模型。NMPB-Routes-96模型较适合作为我国噪声评价的预测模型。     

交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型

提出了基于Pi-Sigma模糊神经网络的交通事故预测模型,选用Takagi-Sugeno型模糊推理系统和BP神经网络,以年平均日交通量、交通负荷、设计速度、车道宽度为输入,以每公里年均事故次数为输出,利用哈尔滨市133条主次干道的道路交通条件数据和5年的交通事故数据对模型进行了训练和检验,并将该模型与模糊逻辑模型、BP神经网络模型进行了对比分析.结果表明,交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型在预测精度及计算效率上总体优于其他两种模型,较适合于大样本条件下交通事故的快速预测.     

灰色推陈出新GM(1,1)模型在城市道路交通噪声预测中的应用

以郑州1995～2000年城市道路交通噪声监测的数据,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)和推陈出新GM(1,1)预测模型。经用四种不同方法对两种模型的精度进行检验,结果表明,推陈出新GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高,不失为预测城市道路交通噪声的一种好方法。应用该模型,对郑州城市道路交通噪声未来4年进行预测,其结果符合郑州城市的实际情况。     

一种高速公路隧道交通流元胞自动机模型

针对高速公路隧道交通瓶颈,通过分析高速公路隧道区域通行环境特性,研究车辆行驶在高速公路隧道路段时的换车道、加速、减速等微观交通现象,在双车道元胞自动机模型STCA模型基础上,引入车辆速度控制条件和车道控制条件,提出了一种高速公路隧道交通瓶颈元胞自动机模型,分析了不同长度高速公路隧道对区域路段交通流的影响。研究结果表明：建立的模型能够模拟车辆在高速公路隧道区域的时空变化特征;高速公路隧道瓶颈会对紧邻瓶颈下游的特定长度路段的交通流产生缓冲作用;隧道路段区域的最大流量以及平均车速与无隧道路段区域相比,将会随着隧道长度的增加而逐渐降低。     

基于数据挖掘的高速公路行程时间预测

以高速公路上路段行程时间历史数据集作为研究对象,以交通数据实际特征作为行程时间历史数据集分类的依据,建立基于数据挖掘的高速公路行程时间预测模型.采用山东高速收费站记录实际数据,以实例数据验证模型并计算平均绝对误差.为对比分析预测强度聚类预测模型的有效性,采用多种算法对测试集行程时间预测,对预测结果误差进行了对比.结果表明:预测强度修正的k-means法可以提高高速公路路段行程时间预测的准确性,模型在降低数据采集成本的同时可为高速信息服务提供可靠的预测行程时间,为出行者提供有力的决策依据.     

高速公路月度交通量ARIMA预测模型

为避免传统预测方法误差率较大的缺陷,在考虑高速公路月度交通量季节性周期特点的基础上,构建了ARIMA预测模型,并对ARIMA模型识别、模型检验和模型预测进行了系统分析,并应用于某高速公路进行月度交通量预测。应用结果表明:模型预测综合误差率为5.45%,低于灰色模型35.43%的误差率,低于三次指数平滑法的5.65%误差率;ARIMA预测模型能更好地适应于高速公路月度交通量预测。     

考虑多因素的高速公路养护区交通组织

为了提高双向八车道高速公路在养护期间通行能力及安全性,结合实际工程,采用VISSIM软件建立宁沪(南京—上海)高速公路养护施工作业区交通仿真模型,对宁沪高速全线不同断面交通量、封闭车道数、限速、工作区长度4个主要影响交通组织的因素进行综合分析,计算不同变量组合条件下共72种工况的交通延误及交通冲突数指标,并建立特定交通量条件下,交通延误、交通冲突数与封闭车道数、限速、工作区长度的预测模型。研究结果表明:交通量、封闭车道数、工作区长度对交通延误有显著性影响,封闭1车道时,交通量为1 100 veh/(车道·h)是显著分界点,小于该值时,每个区间增长率为20%～30%,大于该值时,增长率达到100%;封闭2车道时,650 veh/(车道·h)的交通量是分界点。交通量和封闭车道数对交通冲突数有显著影响,其规律与交通延误类似,但影响幅度更大。宁沪高速交通量小于500 veh/(车道·h)的断面,推荐封闭2车道、限速80 km/h、工作区长度4 km的交通组织;交通量为500～800 veh/(车道·h)的断面,封闭1车道,其他措施不变;交通量为800～1 100 veh/(车道·h)的断面,推荐封闭1车道、限速60 km/h、工作区长度2 km的交通组织;交通量大于1 100 veh/(车道·h)的断面,不建议进行全天候封闭施工,可根据小时交通量系数进行合理的交通组织。考虑宁沪高速不同断面的平纵线形、路面平整度等因素的仿真分析结果更符合现场实际状况。     

八车道高速公路互通式立交最小净距计算模型

为解决目前路线设计规范中互通式立交最小净距规定值不适应八车道高速公路的问题,避免因互通式立交间距设置过近造成的交通紊乱和交通安全问题,通过分析八车道高速公路小间距互通式立交间车辆的运行特征和变道行为,构建了八车道高速公路互通式立交最小净距计算模型;运用概率论、微积分、可接受间隙理论及运动学相结合的方法,从等待和追赶可插入间隙角度分析了车辆从外侧车道换道至内侧车道、从内侧车道换道至外侧车道所需的长度,并结合现场调查数据对模型的关键参数进行了界定。结果表明：八车道高速公路互通式立交最小净距值宜为2.2km。     

交通事故下高速公路行车安全评估

为了对高速公路交通事故条件下的行车安全作出合理评估,通过对交通事故下的变换车道行为进行分析,发现恰好满足不与前车追尾又不与后车相撞即临界条件下的变换车道行为更容易引发交通事故,故选取临界条件下的变车道行为即交通冲突作为交通事故下行车安全的评估指标;采用改进的换车道规则和NaSch模型的跟车规则进行车辆位置和速度更新,根据交通流状况采用相应的车辆到达规律,分别输入不同的大车比例和饱和度仿真参数,从而对交通事故下高速公路混合车流进行仿真。研究结果表明：不同的大车比例和饱和度下的交通冲突数反映了高速公路行车安全状态,据此将交通事故下高速公路行车安全等级划分为较危险、危险、安全、较安全4个等级;最终得出一种交通事故中车辆变换车道行为下的行车安全的评估方法。     

山区高速公路紧急避险车道辅助车道设置

通过对8处紧急避险车道主线外侧车道车头时距的收集与分析,运用拟合分析和卡方检验,发现当外侧车道交通流小于500veh·h-1时,车头时距符合负指数分布.考虑主线外侧车道交通流量、失控车辆的速度与失控车辆汇入的临界间隙,应用微分法求导得到失控车辆汇入主线外侧车道的汇入概率模型.通过分析失控车辆汇入主线外侧车道的换车道驾驶行为,得到了不同路面状况下车辆汇入临界间隙.在保证失控车辆95%的汇入成功率条件下,计算不同路面状况、主线外侧交通流量与驶入速度下的辅助车道长度设置值.     

基于交通流预测的高速公路收费站车道开闭配置

针对高速公路收费站的收费车道资源分配不均问题，结合贝叶斯优化算法（bayesian optimization algorithm, BOA）和长短时记忆神经网络（long short term memory, LSTM），提出了一种基于交通流预测的收费车道开闭配置方法。首先，对收费数据进行预处理，得到交通量、车型比例、收费方式占比和服务时间等基础数据，用于构建模型训练数据集。其次，提出了一种基于多元收费方式的M/G/K排队模型，实现收费站通行过程的理论描述和平均排队长度、平均逗留时间、通行能力等关键指标的计算。然后，针对超参数设置困难问题，引入贝叶斯优化算法构建了BOA-LSTM组合模型实现交通流预测。接着，以交通流预测结果为输入，以车道开启数目为输出，构建了一种以综合成本最小为目标的车道开闭配置模型。最后，以河北新元高速机场收费站为例展开实证分析，结果表明，BOA-LSTM组合模型能够取得良好的预测效果，其中交通量和车型比例的均方根误差分别为16.24和0.03，平均绝对百分比误差分别为13.32%和1.77%；相比于实际方案，工作日平均每天的综合成本降低了2.30%，休息日平均每天的综合成本降低了5.14%。     

杭州湾大桥进出口加减速车道运行速度模型

通过驾驶模拟实验,对在灾害性天气下的杭州湾大桥进出口加减速车道的运行速度进行了试验研究,建立了加减速车道的自回归与时间序列运行速度模型,该模型主要用于高速公路安全运行速度控制标准的制定,研究成果已在杭州湾跨海大桥上得以应用.     

快速路入口区域车辆跟驰行为研究

快速路入口区域车辆跟驰行为及安全间距会受到汇入车辆影响。为了探索快速路入口区域车辆的跟驰行为,利用无人机在200m高空对快速路入口区域进行高空悬停定点拍摄,并利用Tracker软件提取了车辆速度、车辆横纵坐标、加速度等参数。采用跟驰距离、相对跟驰速度绝对值及跟驰片段长度指标对快速路入口区域车辆的跟驰行为进行判断,确定了快速路入口区域跟驰行为判定准则。在此基础上,对交通流变化、车道分布、入口形式对跟驰行为的影响进行对比分析。研究发现：快速路入口区域车辆跟驰距离均值为26m,车辆跟驰距离集中分布在15~28m；相对跟驰速度绝对值均值为0.75m/s,且90%车辆相对速度绝对值小于1m/s；车辆跟驰距离和后车跟驰速度随交通流增加逐渐减小；快速路最内侧车道车辆跟驰距离和跟驰速度大于中间车道；直接式入口的主线车辆跟驰距离和跟驰速度大于平行式入口。本文研究成果可为快速路入口区域跟驰行为参数标定及管控提供参考依据。     

基于随机生存森林的城市快速路交通事件持续时间预测研究

交通事故、抛锚等交通事件对城市快速路的运行影响极大;准确预测交通事件的持续时间可有助于主动交通管理措施的实施,提升通行效率与安全。本研究采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,以克服传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷。研究基于上海城市快速路网交通事件数据,并结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据。原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%)。分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度。     

毫米波雷达数据驱动的桥梁挠度预测

为监测公路桥梁健康状况从而保证车辆行驶桥面的安全性,基于毫米波雷达监测的桥梁挠度数据,结合深度学习理论,提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）与门控制循环单元（gate recurrent unit, GRU）组合的桥梁挠度预测模型。首先,获取高速公路大桥高精度挠度数据,通过数据预处理,在保留原始数据特征的基础上,修复部分噪声数据;其次,将处理后的样本数据、时间步长和特征数的三维数据,以桥梁挠度数据序列构造的输入矩阵作为输入层,经过CNN-GRU组合模型的密集连接层后,输出预测桥梁挠度值。最后,选取具有代表性的监测点数据,利用均方根误差 (root mean square error, RMSE)、平均绝对误差 (mean absolute error, MAE)、平均百分比误差 (mean absolute percentage error, MAPE)进行预测效果验证。结果表明,CNN-GRU模型的精度更高：较于传统LSTM（long short-term memory）模型在RMSE上提升了59.65%,MAE提升了61.30%;较于CNN-LSTM模型在RMSE上提升了2.48%,MAE提升了4.87%。其对于桥梁挠度极值及趋势的判断基本准确,可以作为桥梁健康状况预测的科学依据。     

基于CEEMD-GRU组合模型的快速路短时交通流预测

为了提高短时交通流预测精度,提出了基于互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)组合模型的快速路短时交通流预测方法。首先,运用互补集成经验模态分解算法,将非稳定的原始交通流时间序列数据分解为相对平稳的多个模态分量;然后,将分解后的模态分量分别建立GRU模型进行单步预测;最后,叠加每个分量的预测值,获取最终预测结果,并采用上海市南北高架快速路实测交通流数据进行实例验证。结果表明:CEEMD-GRU组合模型的预测效果明显优于GRU神经网络模型、EMD-GRU组合模型以及EEMD-GRU组合模型,平均预测精度分别提升了33.4%,25.6%和18.3%。CEEMD-GRU组合模型能够有效提取交通流数据特征分量,提高预测精度,为交通管控提供科学决策依据。     

基于客货分离的十车道高速公路车道管理适用条件研究

针对十车道高速公路复杂的交通环境,考虑交通量及货车比例双重因素影响,采取全面试验设计方法,利用VISSIM交通仿真软件对4种车道管理方案开展仿真模拟研究,以平均车速、路段通行能力、冲突数为评价指标,采用主成分分析法构建车道管理方案评价方法,基于多组合交通条件下的车道管理方案评分提出十车道高速公路不同车道管理方案适用条件。结果表明：针对十车道高速公路,当交通量≤1 000 pcu/(h·车道数)时,宜在左侧一条车道禁行货车;当交通量>1 000 pcu/(h·车道数)且货车比例≤30%时,宜在左侧三条车道禁行货车;当交通量>1 000 pcu/(h·车道数)且货车比例>30%时,宜在左侧两条车道禁行货车。     

高速公路分车道荷载差异及其响应特性

为研究我国高速公路各车型分车道行驶的交通规则对分车道荷载及其响应的影响,选取实测的单向两车道、三车道和四车道的动态称重(WIM)数据,首先统计了各车型对车道的选择概率;然后,对比了分车道交通流量及荷载分布的差异;最后从车重极值、荷载响应极值、荷载响应损伤累积三方面研究了分车道行驶对桥面结构局部设计、桥梁整体设计和桥梁疲劳设计的影响.研究表明,各车型对车道具有特定的选择概率,分车道在车型组成、交通流量及荷载分布上显著差别.不同车道数时,分车道的外推车重极值存在差别,桥面结构局部设计用车辆荷载模型应据此进行车道修正.分车道荷载响应极值的比值及等效应力幅的比值均不为1,说明分车道最不利荷载响应及疲劳损伤累积效应都不相同,桥梁的整体设计和疲劳设计应该考虑这些特性.