基于神经网络的交通状态模糊判别方法

针对交通流的特点,建立了基于神经网络的交通状态模糊判别方法.综合考虑检测器采集的流量、速度和占有率信息,采用三个模糊规则进行推理,利用具有模糊输出的BP神经网络对交通状态进行评价.利用虎门连升路采集的交通信息对算法进行了验证.研究表明,该方法具有较强的自学习、自组织和自适应能力,不仅可以确定交通的状态,而且可以识别出属于该状态的程度,使判别结果更加具体,为交通状态的判别提供了一种新思路.     

基于交通信息提取的区域交通状态判别方法

为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法．在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型．以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性．该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息．     

基于线圈检测的过饱和交通状态判别

信号控制交叉口的过饱和交通状态判别是进行交通拥堵管控的前提与基础,文中利用线圈检测数据,运用交通波理论,从交叉口绿灯结束滞留排队长度和下游交叉口溢流两个方面判别过饱和交通状态．针对绿灯结束滞留排队长度,定义了排队消散系数,提出利用排队消散系数判别交叉口过饱和交通状态; 针对下游交叉口溢流,定义了溢流阻滞系数,提出利用溢流阻滞系数判别过饱和溢流现象．最后,通过算例说明: 根据线圈检测数据,通过计算排队消散系数和溢流阻滞系数可以准确、有效且快速地判别过饱和交通状态．     

基于FCM快速路交通状态判别加权指数研究

加权指数m是影响模糊C名)值聚类(fuzzy Cleans,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判別性能,针对m取值的问题提出了一种兼顾算法判別精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数在不同加权指数m和样本量n下进行聚类分析,从算法判別精度、类内间距、类间间距、目标函数收敛性四个方面对m的最优取值进行了深入研究。以某市快速路为例別用MATLAB模糊逻辑工具箱分析实验数据的隶属度和聚类中心,以上四个方面在n×m种组合情形下综合分析,得出快速路交通状态模糊判別m的最优取值,并进一步验证了该方法的可行性。实验结果表明,以流量、速度为状态评价参数的快速路交通状态模糊判別加权指数m的最佳取值为2.25。     

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.     

T型错位交叉口的精细化交通组织

针对信号优化效果不明显的特定T型错位交叉口,根据实时的交通流情形,进行精细化交通组织,分析设置直行待行、阶梯型停车线的可行性,仿真对比了设置前后道路交通效益指标。结果表明,充分利用交叉口的时空资源,合理设置路口直行待行区及阶梯型停车线,有利于提升交通通行能力,减少车辆延误、排队长度,以及提高进口车道的利用率。     

基于状态判别的环形交叉口信号设置依据

摘 要：目前环形交叉口信号设置信号的依据和标准均是通过建立微观的交通模型所得到,复杂的模型标定和计算导致这些方法所得数据信息的可靠性差,并不适用于实际情况。为此,本文直接利用环形交叉口实际采集的内、外环道车流车头时距及车头时距之差,采用模糊C-均值聚类方法对环形交叉口交通运行状态进行判别,根据判别结果,为交通管理者提供信号控制的时段依据。最后,本文采用VISSIM仿真对文章提出的方法进行有效性验证,结果表明,该方法能够准确的判别环形交叉口的交通运行状态,为交通管理者提供可靠的信号控制依据。     

基于固定检测器的区域交通状态判别方法

以固定检测器获得的交通数据为基础,分别建立路段和交叉口交通状态判别模型;考虑不同路段和交叉口对区域路网整体交通状态影响程度的差异性,建立路段和交叉口交通状态的权重计算模型;在此基础上建立区域交通状态的综合判别模型;并分析状态指标P与路网中车辆平均行程速度的相互关系,确定路网P所表示的交通状态级别;最后利用Vissim软件设计包含9个交叉口的典型路网,根据采集的数据对模型进行验证。仿真结果表明:所建立的方法可以有效地对区域交通状态进行判别。     

基于模糊综合评价的城市快速路交通状态判别研究

选取速度和占有率评价指标,建立基于熵权法和灰色关联分析的快速路交通状态模糊判断模型。模糊综合评价的权重由熵权法和灰色关联分析组合分析得到,最终通过计算得到交通状态的量化结果。结合实例分析可知,方法可行且有效,与基于单一速度或占有率的方法相比,具有较好的稳定性,能够为城市快速路交通状态判别提供理论依据。     

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%．     

基于小波-Elman神经网络的信号交叉口首车到达时间预测

信号交叉口首车到达时间与交叉口进口道的延误等参数具有密切的关系。论文选取信号交叉口首车到达交叉口时间与红灯启亮时间的时间差作为分析对象,对首车的到达时间进行了预测。考虑到周期时长的首车到达时间序列数据波动性较大,首先,使用了互信息法和Cao方法确定了相关参数,并应用最大李雅普诺夫指数判别时间差时间序列的混沌特性,然后,运用小波-Elman神经网络预测方法对首车的到达时间进行了预测,结果表明,预测数据的误差均值为3.13s。研究成果为信号交叉口延误参数的提取和信号配时优化提供了可靠的数据来源。     

一类特殊路口的多相位模糊交通控制

模糊控制不需建立被控对象的精确数学模型,特别适用于具有较大随机性的城市交通控制。对一类特殊路口的交通流进行了分析,确定了相应的信号配时方案。提出了以当前相的主队列和后继相的主队列共同决定信号配时的模糊控制方法,阐述了模糊控制器的整个设计过程。以通过交叉口的平均车辆延误为性能评价指标进行了仿真实验,仿真结果表明模糊控制优于定时控制。     

绿灯充足时段交通违法监控对车速及行为决策影响分析

为了解信号交叉口处绿灯充足时段交通违法监控是否对机动车车速及驾驶人驾驶行为决策产生影响,运用录像法,分别对经过青岛市黄岛区2类4个信号交叉口绿灯充足时段的机动车进行调查。采集了车辆经过交叉口的车速、加速度、所在车道等具体数据,对经过2类信号交叉口的车速及行为决策进行对比分析;并运用logistic回归模型建立信号交叉口驾驶行为决策模型。结果表明在绿灯充足时段,在装有交通违法监控的信号交叉口,进入交叉口前的机动车车速较低,且离散程度较小;进入装有监控的信号交叉口时,驾驶人采取匀速行为决策的比例比无监控情况高22.78%;较减速行为决策相比,加速和匀速行为决策与交通违法监控、车速及所在车道有关。     

信号交叉口饱和流率和启动延误的影响分析

针对我国城市中典型的信号控制交叉口，从实地调查的角度出发，在现有的道路几何条件和交通条件下，对信号交叉口不同车道宽度时的直行车道饱和车头时距进行现场测定．通过编写计算机程序对数据分析处理，给出饱和车头时距的分布、初始时距分布、饱和流率估算值及其单个周期内的启动延误估计；深入考虑了车道宽度对初始时距、饱和时距、饱和流率及启动延误的影响，给出了车道宽度与饱和时距、饱和流率的关系模型，并对模型中给出的结论与美国的HCM2000（道路通行能力手册）中的结论作了进一步的比较分析．     

基于VISSIM仿真的信号交叉口优化研究

交叉口是城市道路系统中重要的组成部分。本文对济南二环东路与山大北路交叉口进行实地调查,采用VISSIM仿真软件对交叉口现状进行仿真、分析与评价。通过交叉口渠化、信号配时调整等措施,有效地降低了车辆的延误和排队长度,从而大大提高了道路的通行能力。     

交叉口绿灯信号倒计时等因素对车速的影响

针对绿灯信号倒计时与其他道路交通因素对交通运行的综合作用问题,选择6处道路交叉口为调查地点,使用雷达测速设备采集进口道自由流车速及车辆通过的时间点,同时标记超速数据。运用描述统计及假设检验、方差分析、列联表等推断统计方法分析速度均值、离散度、超速率等数据与绿灯信号倒计时等因素之间的关系。结果发现：是否安装交通违法检测设备对车速均值具有显著影响,而绿灯信号倒计时则没有显著影响;在绿灯信号倒计时且无交通违法检测设备的情况下,车辆速度均值会更高;绿灯倒计时会对超速比例产生影响。研究结果表明,单独使用绿灯信号倒计时会对交通安全产生不利影响,应同时安装交通违法检测设备,会使车速与超速率得到有效控制。     

微观模拟模型中车辆旅行时间确定方法的研究

对微观条件下车辆在城市交通网络中的行为特征进行了分析,在考虑影响车辆个体行为的各种因素之后,给出了车辆在非拥挤路段的行驶时间、在拥挤路段的排队时间和通过交叉口行驶时间的计算方法,并给出了动态条件下车辆行驶路径的确定方法,为城市交通网络中微观模拟模型的建立奠定了基础．     

非线性动力系统的重构与信息提取

本文就如何从时间序列中提取动力学信息，讨论了状态空间重构方法。指出了在重构参数时优化选取中存在的问题。