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。     

基于低频定点检测数据的交叉口交通状态估计

针对我国中小城市数据现状,提出了一种基于路中定点线圈低频(1/60Hz)检测数据的交叉口交通状态估计方法.该方法基于仿真数据,分析了不同环境变量组合条件下占有率、流量和交通状态的关系,并提出了基于线性拟合的交通状态分界线建立方法;又利用多元线性回归拟合出分界曲线各系数与环境变量的函数关系,用其估计一般条件下的交通状态.经过验证,本方法仿真环境和实证环境下的平均估计准确率分别达到80%和75%以上,且严重错误率均低于2.1%.     

基于收费数据的高速公路交通状态判别方法

目前高速公路交通数据资源未得到充分利用,使得管理和建设成本较高的高速公路联网收费系统只能实现车辆记录、联网收费等初级功能,导致交通数据资源的严重浪费.为此设计了基于高速公路联网收费数据的路段行程时间估计方法,提出以大、小车速度变化情况为基础,采用模糊C-均值聚类方法对高速公路交通状态进行判别,并应用VISSIM软件分别对上述两种方法验证分析.结果表明,路段行程时间估计方法能够获得高质量的路段行程时间数据,同时交通状态判别方法也能够准确判别出道路上所呈现的交通状态,可为历史数据更新提供技术支持,为高速公路交通管理部门提供精确的决策依据.     

道路交叉口交通改善研究

结合合肥市长江东路与当涂路交叉口交通改善研究项目,在现状调查分析的基础上,针对交通特性和存在的问题,介绍交叉口机动车交通治理的研究过程、研究方法和研究结论.     

交叉路网信号灯的模糊控制

提出了一种新的交叉路网交通灯的可变相位的模糊控制方法。首先计算该路口在交通路网的交通流,然后根据通行权转移度来确定通行相位及通行时间。仿真结果表明,该算法具有良好的控制效果。     

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。     

城市平面交叉路口微观仿真软件设计

为再现城市平面交叉路口的交通流,建立一种基于细胞方法的交通仿真模型,提出根据优先级进行加速和减速操作的改进模型,实现城市平面十字交叉路口的微观仿真.实验证明,微观仿真能较好地再现城市平面交叉路口的交通状况.     

城市环形交叉口通行能力理论模型

为了对城市环形交叉口采取有效的控制与管理措施,必须对城市环形交叉口的通行能力做出准确的计算。通过对城市环形交叉口道路和交通特征进行分析,以间隙-接受理论为基础,利用概率分析方法,假设环道上车流车头时距服从Erlang分布的情况,推导出了普遍适用的城市环形交叉口通行能力的理论模型。通过实际的交通测试结果验证了该模型的准确性,而且证实该模型能够较好地反映实际道路和交通条件变化对通行能力的影响。     

主路优先控制交叉口通行能力分析

对主路优先控制交叉口的理论通行能力计算方法进行了分析.首先分析了交叉口车流的运行特点;然后基于可插车间隙理论和概率论方法,给出两股车流情况下次路车流通行能力的计算方法,并对主路车流车头时距服从M3分布次路车流的理论模型进行了推导;最后对整个交叉口的“冲突交通流-临界间隙法”进行了分析.     

基于线轴结合的过饱和交叉口群信号实时优化方法

采用实时动态自适应的优化思想,建立城市路网过饱和状态交叉口群的实时控制框架和方法,针对传统自适应信号控制方式在交叉口过饱和状态下无法很好发挥作用的问题,系统考虑交叉口群关键路口可能发生的排队溢流现象、绿灯空放现象,提出线轴结合方法优化过饱和交叉口的信号相位差;考虑交叉口的实时最值通行能力和最大饱和度为约束来确定信号控制参考周期,进而提升交叉口群信号控制的效果和通行效率。最后选取青岛市香港路及周边某一交叉口群为例通过仿真验证了该方法相较于传统的分时段定时信号控制方法能有效降低交叉口群过饱和状态下的车辆总延误和排队长度。     

基于元胞自动机研究驾驶员特性对信号交叉口交通流的影响

为了研究驾驶员特性对信号交叉口交通流的影响,建立基于元胞自动机的信号交叉口交通流模型,研究驾驶员行为特性对信号交叉口平均车速和车辆延误等的影响。研究表明,不同绿信比情况下,驾驶员特性均对信号交叉口交通流产生较大的影响;冲动型驾驶员比例增加会加快绿灯放行时交通密度的疏散,稳重型驾驶员比例增加可减少绿灯交通流稳定时车辆通行的延误,胆小型驾驶员比例增加可提高黄灯时间内的通行效率以及减少红灯时间内的排队延误。研究还表明,当绿信比超过0.7时,它的变化对信号交叉口交通流影响不显著。     

1980年以来长春市主要交叉路口交通量时空变化特征研究

通过对20世纪80年代以来长春市主要交叉路口交通量相关数据的GIS技术分析,研究了主要交叉路口车流量和人流量的时空变化特征,总结了长春市现在的道路网及交叉路口设置及布局存在的问题,进而提出了解决长春市现存的一系列交通问题的措施.     

线性二次型最优控制状态向量的精细积分法

０引言精细积分法提出时只用于初值问题的积分,但很快就发展到二点边值问题及黎卡提矩阵微分方程的求解,这对于控制问题很有用．但ＬＱ控制的增益阵是时间的函数,因此状态向量的积分要面临时变矩阵常微分方程组的求解．对于这种特定的情况,如何利用该方程的生成特点,...