交通流理论发展分析

交通流理论是一门发展中的学科,对传统交通流理论研究内容作了归纳总结,认为其模型的限制条件比较苛刻,因而影响了实际应用效果。随着现代科学技术方法的日趋完善,新的研究方法逐渐被应用于现代交通流理论中,其在应用中更重视模型和方法对真实交通流的拟合效果。通过全面的分析和综述,最后预测了交通流理论的发展方向,认为应该以系统科学的新方法去推动交通流理论的新发展。     

基于现实与虚拟交互的交通流再现实验方法

面向连续与间断交通流实验系统框架,利用现实交通流的观测数据,在实验框架的虚拟环境中建立交通流的非参数模型,通过虚拟框架的贝叶斯学习再现与现实等价的实验交通流.选取更为复杂的信号控制交通流场景对该实验方法进行验证.结果表明,该方法在一定精度内可以近似再现信号控制交通流.     

联合时空特征的交通流参数预测综述

针对交通流参数预测在智能交通系统中的重要性,为寻求更实时准确的预测方法,对联合时空特征的交通流参数预测方法进行综述。以交通时空数据为研究对象,将交通流参数预测方法归纳为统计学习方法、深度学习方法和图神经网络方法。基于这3类方法分别从传统和联合时空特征角度概括了各种方法的研究现状和特点,分析了交通流参数预测的难点。结果表明,联合时空特征的交通流预测方法由于考虑了道路网络中复杂且动态的时空依赖性,相较于传统的同类方法,预测性能有较大提升。最后,从模型输入和模型设计角度,讨论了交通流参数预测未来研究方向。     

自适应信号控制条件下的交通流预测模型研究

在分析信号交叉口进口道车流运行特征的基础上，剖析了长时段交通流统计数据序列与短时段交通流统计数据序列的变化规律，阐述了自适应信号控制系统中既不能用长时段的交通流预测方法，也不能用短时段的交通流预测方法，结合两种预测方法的优点，建立了综合功效的自适应交通流预测模型。经实际调查数据验证表明：综合功效的自适应交通流预测模型具有较高的预测精度和实时性，完全能满足自适应信号控制中的预测要求。     

基于神经网络的交通流的预测

在简要介绍智能系统中交通流的实时检测设备的基础上 ,为满足交通流诱导系统的理论需要 ,建立了实时交通流量神经网络预测模型。该模型为交通流诱导系统提供了预测交通状况的一种很好的方法     

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.      

航道交通流统计时间单位研究

恰当地统计时间单位是调查和分析航道交通流的基础.基于非线性随机理论和数理统计理论,提出航道交通流分析中统计时间单位的选定方法,并以京杭运河为例,检验了统计时间单位方法正确.研究方法的基础具有普遍性,可以进一步推广到包括随机、混沌在内的各类交通流相关问题的研究中.     

基于近似熵的交通流序列趋势变化检测

交通流趋势变化特征分析是交通流预测的基础.为了提取交通流序列随时间推移所呈现出来的宏观变化规律,提出了一种用于检测交通流序列趋势变化的滑动移除近似熵方法.通过对交通流序列趋势规律进行研究,首先将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,然后根据不同趋势变化的时间序列复杂程度不同,建立了滑动移除近似熵方法求解其滑动移除近似熵的值,并根据得到的时间序列提取交通流序列趋势变化.最后以北京市四环路某一断面交通流序列为例,用建立的模型对交通流序列趋势变化进行检测,并与滑动t检验方法结果对比.研究结果表明本文提出的方法能够对交通流序列趋势变化进行检测,且检测结果与实际交通流序列趋势变化比较吻合,研究结论可为短时交通流预测建模提供参考依据.     

广义空中交通流建模综述

空中交通流建模是研究空中交通系统拥堵规律和演变机理的重要手段。面向集权式管控下空中交通流广义属性,将空中交通流模型分为"以流为中心"和"以人为中心"两类,评述各类广义交通流模型的核心理念、建模方法、主要特点和适用范围,强调了空中交通流建模中"人-流"关系的重要性;针对当前交通流建模亟需突破的瓶颈和未来空中交通发展需求,从粒度差异化、行为随机化、"人-流"一体化、复杂性视角和未来适应性5个方面提出了广义空中交通流建模的发展趋势,为开展空中交通基础理论和应用技术研究提供参考借鉴。     

基于物联网技术的高速公路交通流监控研究

为了能够有效地提高高速公路交通流监控的效率,防止交通事故的发生,深入地研究了物联网技术在其中的应用。首先,分析了高速公路交通流的特点。其次,研究了物联网在高速公路交通流监控中应用的基本原理。接着,讨论了高速公路交通流的模型。接下来,设计了高速公路交通流监控制系统的软件和硬件。最后,进行了高速公路交通流实时监控仿真研究。仿真结果表明物联网技术在高速公路交通流监控中具有较广阔的发展前景。     

微观车辆仿真模型分类对比研究

车辆跟驰模型是微观交通流仿真的一个基本模型，它是构成许多重要研究领域的基石．把车辆跟驰模型分为基于交通工程的跟驰模型和基于交通心理学的跟驰模型以及基于二结合观点的跟驰模型．从交通工程、交通心理学及二相结合的角度对几个常见的车辆跟驰模型进行了比较研究，介绍了各车辆跟驰模型的建模原理以及它们各自的特点，重点阐述了它们在微观交通模拟中的应用．     

网络流量测量技术研究

研究网络流量特征,对网络管理、规划和发展具有重要意义.本文讨论网络流量的采集方法、流量测量和分析方法、流量测量模型,并指出了流量测量模型方面需要改进和进一步研究的问题.     

基于AR模型的话务自学习研究与应用

本文通过对AR模型的研究,提出了一种基于AR模型的话务自学习模型。通过对话务数据进行平稳化差分处理,得到话务数据的模型,并对未来的话务数据进行预测。仿真结果表明,建立的话务自学习的AR模型和实际的话务数据有很高的一致性,且仿真速度快,适合在实际的工作中应用。     

基于微观交通仿真的城市路网交通排放评估

为了给中小城市建立低碳交通体系提供理论依据,利用美国联邦公路局(FHWA)微观仿真软件TSIS/CORSIM,并结合广东省清远市中心城区的交通调查,建立了清远中心城区路网交通仿真模型,对以现状交通流量为基础设定的5个情景方案进行了仿真研究.结果表明:随交通流量的增大,路网的交通排放增加,当增大到1.5倍时,车辆每公里的HC,CO,NOx和CO2排放分别上升8%,12%,12%和29%,当交通流量增加(1.5倍)导致交通拥挤时,额外燃油消耗为225 L,额外CO2排放为518 kg,占总排放的16.3%.     

用微分方程方法研究红绿灯控制下的交通流模型

红绿灯模型是交通流动力学模型研究中一个重要而困难的问题，首先给出交通流模型，然后给出红绿灯交通流模型与特征线的求解，根据红绿灯模型与特征线意义，对交通流的红绿灯转换周期的设置具有重要意义．     

基于GA-tBP模型的城市道路交通量预测

针对城市道路交通量时间差异性强的问题,提出了一种使用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP(back propagation)神经网络并考虑时间特性的模型(GA-tBP)预测道路交通量。从月、周、日3个维度统计分析了历史交通量数据存在的差异,得出影响城市道路交通量的时间因素。以江西省南昌市赣江中大道交通量为例,对未来24 h内每5 min交通量进行预测,对比分析了不同模型在预测精度和学习能力等方面的表现。研究结果表明,同不考虑时间特性的模型及其他传统预测模型相比较,GA-tBP模型的预测效果最好,其均方误差(mean squared error, MSE)及平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别为14.87 veh/5 min和2.44 veh/5 min,故该模型具有可行性和有效性。     

客运交通方式与体系的关系及其发展

首先分析了决定旅客选择交通方式的因素,然后引入旅客选择交通方式的量化模型,最后分析了旅客选择交通方式对宏观交通方式确定的影响;并对国家如何采取宏观调控手段引导客运交通方式依照国情的需要发展,并对形成一个合理的综合客运交通网提出了看法．     

基于交通效率的城市公共交通路网研究

城市公共交通路网布局是影响公共交通效率非常重要的因素,本文在满足交通需求、环境约束、能源约束的前提下,研究了公共交通效率最大化的公共交通路网布局模型,并提出了运用遗传算法求解模型的思路和基本步骤.     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这点与机动车的密度-速度关系完全不同。     

基于车辆跟驰理论的交通流动力学模型与数值仿真

为改进交通流模拟,提出了微观与宏观统一的交通流动力学模型.从微观的车辆跟驰模型出发,假设路段单元体中的车流为整体,且单元体的运动遵守拉格朗日坐标系下的车辆跟驰运动模型,那么该模型在变换为欧拉坐标后,与流量方程结合,推导出宏观的交通流动力学模型.模型分析和数值仿真表明该模型能够良好地模拟交通流的堵塞和疏导等现象.