城市道路空间平均速度估计模型*

空间平均速度是反映交通状态的一个重要指标;但实际路况下的空间平均速度测量难度很大,其值一般通过定点检测交通数据估算得出。为此,提出了一种新估算方法来获取非均匀交通流的空间平均速度。该方法基于卡尔曼滤波预测路段交通流量,分析不同交通流状态下的路段车辆流入、流出特性,提出了空间速度"转化系数"α,建立了基于时间平均速度的空间平均速度估计模型。采用浮动车采集的行程时间计算路段区间平均速度,作为实测数据对动态α值法和调和平均值法的估计精度进行对比分析,结果说明,动态α值法可更好地吻合城市道路的实际交通状况,可操作性强,适应性好。     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同.本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数.根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据,进行了对个别路段的状态评估.实证分析结果表明:在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数:基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据.     

快速路行车安全的可变限速方法

针对快速路行车安全构建了快速路可变限速优化控制,提出基于碰撞时间的可变限速启动风险阈值预测方法,在充分考虑交通流的实时运行状态的同时优化了可变限速值的计算. 以福州市三环快速路为例,利用VISSIM仿真软件对可变限速方法进行了有效性验证. 结果表明,提出的方法能够有效减少路段的车速离散度,提高路段交通流的稳定性和安全性,且对通行效率不造成影响.     

基于图Transformer网络的城市路网短时交通流预测模型

针对城市路网短时交通流预测问题,在考虑路网交通状态时空相关性基础上,提出一种基于图Transformer（graph transformer,Graformer）的预测方法。该方法将多条路段的交通状态预测问题转化为图节点状态预测问题,针对区分相同结构的空间路网结构图,本文将带有边的图同构网络（graph isomorphism network with edges,GINE）和Transformer网络相结合,对交通状态在路网层面的时空相关性进行建模,从而实现城市路网短时交通流预测。具体来说,Graformer模型首先利用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）对交通数据的时序信息进行预处理,接着采用基于GINE与Transformer的全局注意力机制提取交通数据的空间特征,最后实现路网各路段交通流的同步预测。通过使用PeMS数据集进行实验验证,结果表明提出的Graformer模型在各项性能指标上均优于对比模型,证明了其作为一种可靠且高效的路网短时交通流预测方法的有效性。     

城市快速路车流运行状态安全性评价

为了对城市快速路的车流运行状况进行评价,提出基于数据包络分析(DEA)的车流运行状态安全性评价方法,并对该方法的工程实用性进行研究。深入分析反映交通流稳定性的交通指标,将道路交通状态指标划分为基础性指标和特征性指标2种类型。以交通量、速度和密度等基础性指标为输入指标,以速度标准差系数、车辆变道率和平均车头时距等特征指标为非期望输出指标,运用线性转化将非期望指标转化为期望指标;基于数据包络分析理论构建城市快速路车流运行状态评价模型,通过计算不同路段输入和输出指标之间的差异性,可以得到多个评价样本路段之间的相对安全性;最后,以西安市绕城高速为例,分别选取4个交织路段和6个正常路段作为评估对象,使用雷达测速枪和视频法进行交通调查,并借助LINGO11.0软件对模型进行求解,验证了模型的实用性。研究结果表明:10个评价样本路段中,6个路段为有效决策单元,道路安全度达到了相对有效,4个路段为非有效决策单元,存在潜在的安全隐患,其中非有效决策单元绕城高速A、B、C、J路段的道路相对安全度分别为97%、88%、98%和96%;在交通量、平均行驶速度或车流密度等输入指标发生突变时,道路交通安全隐患存在被放大的可能性,容易发生交通事故。     

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。     

城市道路间断交通流阻塞量化方法研究

为了反映城市道路间断交通流实际运行状态以及交通系统参与者对交通拥挤的感受程度，提出了间断交通流阻塞度的概念．采用行程速度与排队长度占路段长度比例作为阻塞度的判别指标，并应用模糊算法对阻塞度进行量化，建立了相应的隶属度函数与模糊判断规则体系，形成了间断交通流阻塞度的量化计算方法．最后通过应用张家港市长安路的实例数据分析了交通阻塞度的变化规律．     

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％.     

基于效率和时空资源的交通网络可靠性评价分析

为准确评估交通网络运行质量和设置合理性,本文以北京永乐店镇路网为例,从路段视角出发将网络效率、时间资源和空间资源作为三个评价维度,选取速度偏差率、高延时运行时间比和常发拥堵路段里程比作为评价指标,采用实地调查和Vissim软件仿真相结合的方法得到路网交通流运行数据,结合地理信息系统将路网可靠性和道路属性进行匹配,能够准确表达交通网络不同路段可靠性的空间分布特征。通过计算改进值、传统值和标准值间的欧氏距离、线性拟合及SSE证明了该方法准确有效。结果表明：本方法对于高等级道路和中长路段的SSE可以分别下降46.5%和56.5%;路网可靠性与速度偏差率、高延时运行时间以及常发拥堵路段里程的相关系数分别为0.771、0.886、0.829,速度偏差率和路网长度之间相关系数最高可达0.83,计算结果和实地调查数据吻合。研究表明：基于效率和时空资源分析整个交通网络可靠性,可以用于评价交通网络的运行质量及路网设置的合理性,该方法对简化可靠性评价流程、提高评价准确度具有实际意义。     

基于交通冲突的山区高速公路可变限速控制方法

为了提高山区高速公路交通运行的安全性,将相邻路段速度差以及交通冲突风险最小化。针对以往研究缺乏从交通流稳定性层面对可变限速(VSL)系统控制效果分析的现状,提出基于METANET宏观动态交通流模型的可变限速控制方法,建立山区高速公路多目标限速优化控制模型并开发仿真环境进行测试,分析可变限速控制系统对山区高速公路交通运行安全性的影响。首先,构建基于METANET宏观动态交通流模型的可变限速控制策略。通过METANET宏观动态交通流模型实现对交通流在时空域中运行态势的描述,以相邻路段速度差以及路段冲突风险,即替代型交通安全指标最小为优化目标,以交通系统运行效率以及限速值变化范围为约束条件,构建了可变限速多目标优化控制模型,采用基于群智能的差分进化算法求解计算可变限速值。应用VB与MATLAB混合编程技术,开发基于VISSIM COM的仿真平台测试控制效果。最后,以实测山区高速公路交通流数据对仿真模型进行校准,并综合考虑山区高速公路交通特性、驾驶人服从率等因素,运用VISSIM COM/MATLAB模拟环境对山区高速公路进行可变限速控制。研究结果表明:与未实施可变限速时相比,对山区高速公路实施可变限速控制,能够显著降低速度离散性,使可变限速路段各分段中心断面的速度标准差降低30%～40%,山区高速公路交通安全性得到了提高。     

基于PNN的山区高速公路路段安全状态评价

在对路段安全状态和山区高速公路进行定义的前提下,提出了山区高速公路路段的定义及其安全状态评价指标及评价标准.通过在需要进行评价的路段以及路段的上游安装交通流信息采集设备来获取速度参数.以山区高速公路交通事故历史数据和实时的速度参数作为评价指标,参考提出的评价标准,建立了基于概率神经网络(PNN)的路段安全状态评价模型....     

基于回归-卡尔曼滤波组合模型的航道整治区域船舶交通流时空预测

为分析及预测工程不同阶段航道整治区域船舶交通流量变化,通过确立研究断面,获取交通流数据,对研究断面处的船舶交通流时空特性进行分析.基于现有数据,将回归模型预测值替代卡尔曼滤波模型中的状态转移值,建立回归-卡尔曼滤波组合模型,在卡尔曼滤波模型预测具有实时性的基础上,提高预测精度,并利用历史数据进行了预测.预测结果与实际数据对比验证了回归-卡尔曼滤波组合模型在航道整治区域船舶交通流时空预测方面的有效性与可靠性.     

一种基于路网分配系数矩阵的网络交通状态建模方法

由于目前单路段的交通信息不足以反映网络层次上的交通状态,该文提出了一种网络交通状态的建模方法。首先根据网络中各路段间拓扑结构关系提出了路段邻接矩阵;进而从实际交通流量数据出发,应用递推最小二乘法估计出交叉口各方向上实时的转弯率,由此得到邻接路段分配系数矩阵。通过对该矩阵的简单计算以及变换,得到了整个路网的分配系数矩阵。根据该矩阵绘制的网络交通状态图为研究网络交通状态演化提供了可视化方法。该矩阵不仅反映了网络层次上的交通流分配情况,也反映了实时的网络交通状态。     

一种实用的混合交通流BPR模型

针对城市道路混合交通问题,分析了小、中、大3类车型的车道、区位、断面分布特征,依据各车型车辆的道路路段固有阻抗和车型比例仿真构建了三幅路、四幅路、三幅路单行且公交可逆行等典型道路路段机动车流的车速流量实用模型(BPR模型),并以小、大型车比例差为变量对模型进行了修正.预测结果表明,修正模型能够适应各种交通组成情况,且具有相当高的计算精度,可以较准确地预测缺乏实地调查资料的道路路段交通流参数.     

基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测

为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型.首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入变步长因子和模拟退火技术对天牛须算法(beetle antennae search,BAS)进行改进,并以改进算法优化确定性跳跃循环状态网络(cycle reservoir with regular jumps,CRJ)的参数构建预测模型;最后通过实例对比分析模型的有效性.结果表明:通过相空间重构对交通流速度序列处理,能够挖掘序列内部的动态特性,使之更加适用于网络的建模;所提模型的预测结果同对比模型相比,平均绝对百分比误差下降了1.05％ ～6.04％,有效地提高了短时交通流速度的预测精度.     

单向交通规划方案的路网容量判别法

单向交通组织规划改变了车流原有的运行状态,使得路网中各路段的交通流量和行车速度发生变化,单向交通影响区域的路网容量发生相应的变化。在已知规划区域节点0D的条件下,通过交通仿真获得单向交通规划方案的各路段的交通流量和运行车速,利用时空消耗法,计算出单向交通和双向交通组织状况下的路网容量,再运用比值法建立了单向交通规划方案的路网容量辨别模型,对单向交通规划方案的路网容量进行判别.     

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.     

基于参与式机器学习方法的行程时间动态预测模型

在常规交通流情况下,应用参与式机器学习模型估算了交通密度的预测值,通过交通流密度与行程时间的关系间接估算行程时间的预测值;对参与式机器学习模型进行了改进,将原模型中的子系统计算方法从最小二乘法改进为适合长时间平稳交通预测的卡尔曼滤波法;在此基础上开发了部署在可变情报板上的交通信息诱导系统,利用观测的交通密度组成的向量作为输入,实时动态估算预测值,最终行程时间估算结果优于其他常见的单一预测方法,表明这种方法对预测行程时间有效,可以应用于交通控制相关的领域.     

考虑临近时空序列影响的城市交通状态判别方法

以营运车辆的GPS数据作为研究对象,根据路网连接的拓扑属性构建电子矢量地图,在离散化的时-空系统中,提出新的交通状态判别算法设计思路. 考虑路段交通状态的时空关联特性,采用当前路段速度、邻近时空序列速度综合计算进行路段交通状态判别.     

考虑临近时空序列影响的城市交通状态判别方法

以营运车辆的GPS数据作为研究对象,根据路网连接的拓扑属性构建电子矢量地图,在离散化的时-空系统中,提出新的交通状态判别算法设计思路.考虑路段交通状态的时空关联特性,采用当前路段速度、邻近时空序列速度综合计算进行路段交通状态判别.