城市道路交通流监测数据最优汇集时间间隔分析

针对传统的交叉验证均方差模型在确定交通流监测数据最优汇集时间间隔研究方面存在的不足,以交通流量、时间平均速度、占有率等3个交通流基本参数来表征城市道路交通流运行状态.在传统的交通状态交叉验证均方差估计方法的基础上,提出了一种改进的基于交通状态矢量的交叉验证均方差模型,以估计不同汇集时间间隔时交通流监测数据的波动性.然后,构建了基于交通状态矢量的均差值假设检验,并采用t检验方法寻找交叉验证均方差值变化的拐点,以确定交通流监测数据的最优汇集时间间隔.以昆山市城市道路车辆检测器实际采集的交通流数据为例,对不同等级城市道路交通流监测数据的最优汇集时间间隔进行了量化分析.结果表明,在实际应用中,城市道路交通流监测数据的最优汇集时间间隔可以选取为5 min.     

基于视频图像处理的交通流检测方法

针对视频交通流的特点，提出了一种无需进行视场标定的交通流检测方法。该方法选用检测线上的点及其近似点作为检测区域，通过对背景模板上检测区域中的突变点的分析和统计，可以实时地检测车辆的驶入、存在和驶出，提高了检测速度。在此基础上，设计和实现了视频交通流信息采集系统，并用软件实现检测算法和图像处理算法。试验结果表明，其检测速度和检测精度都能够满足实际要求，达到了用最小的系统规模实现交通流信息采集的目的，能够为交通管理与控制提供信息数据。     

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.      

城市快速路交通流特性分析

基于北京市二环微波检测器所获取的交通流数据,建立了快速路流量?速度和占有率关系模型,拟合得到交通流曲线,据此来研究交通流的运行特征?应用模糊c均值聚类得到自由流?拥挤流及阻塞流3种交通流状态划分结果,从而定量标定快速路上3种交通流状态的区域范围?通过对交通流基本参数时变特性?空间特性以及交通流状态分析,能够全面掌握快速路交通状况,为快速路交通管理提供指导?     

基于速度截断对数正态分布的车队密度离散模型

鉴于Pacey提出的车队密度离散模型中车速为从负无穷到正无穷上的正态分布这一假设与实际车速分布情况明显不符,基于实地收集数据,从交通流密度的角度,假设车速服从在最小速度至最大速度之间的截断对数正态分布,由此分析了上游交叉口的排队车辆在绿灯放行后往下游道路行驶过程中的离散特性,利用分段函数方式构造了车队在时空坐标上的交通流密度函数的计算公式.针对信号协调控制应用,提出了在某一时刻公交车队头部驶过和尾部未驶过下游断面的车辆数计算公式,推导了下游交叉口断面处的流量分布模式,结合实测数据分析,验证了模型的有效性.     

城市道路交通管控时间与区域长度控制方法

道路交通是时空问题,交通流在时间与空间上应具有相关性,为指导城市道路交通管理,使城市道路交通流管控时间与管控区域长度精确化。从交通流参数、道路长度、交通运行时间之间的关系、时间占有率与空间占有率的定义出发,定义累计时间占有率与累计空间占有率,得出交通流在时间与空间上的等效性。在此基础上,建立了道路交通流时空关系模型,并将该模型用于计算管控时长与管控区域长度,通过实例验证,得出其可精确计算管控时长与管控区域长度,避免了管控资源的浪费。     

北京城市快速路交通流特性多维度研究

基于多天的快速路检测器实测数据,在利用平均车长进行占有率及密度转化后,采用Van-Aerde单一结构模型标定了北京市三环快速路典型路段的不同天、内外环及不同车道的交通流参数,进行了多维度的交通流特性对比分析,为北京城市快速路系统的运营管理及规划设计提供理论基础和数据支持.     

基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法

提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。     

最优组合预测及其在短时交通流预测中的应用

交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果,因此,短时交通流预测是先进交通管理信息系统中关键技术问题之一。在简要介绍最优组合预测模型基础上,以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的权系数,实现交通流预测模型的最优组合,并利用实际数据通过与单一时间序列模型、线性回归模型、卡尔曼滤波模型及人工神经网络模型的预测精度比较分析,验证了交通流最优组合预测模型的有效性和实用性。     

基于混沌的汇流瓶颈区交通流模糊控制与仿真研究

为提高城市快速路汇流瓶颈区交通流通行效率,有效控制路段交通流混沌现象的发生,以瓶颈区交通流占有率是否超过阈值为启动条件,建立以汇流瓶颈区交通流占有率、平均车速为输入,主线限速值为输出的主线交通流自适应神经模糊混沌控制器;并对交通流混沌控制的最佳启动阈值、最佳控制周期进行仿真分析。仿真结果显示,当启动阈值取瓶颈区交通流占有率为30%,控制周期为两分钟时,控制效果最佳,此时路段混沌断面相对于无控制情况减少了60%,交通流总行程时间减少了0.42%,总延误减少了58.25%,说明该方法能够有效抑制交通混沌,提高交通流的通行效率。     

基于时空权重相关性的交通流大数据预测方法

将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合,可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析,使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵,完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明,该方法可以在工作效率及准确程度上满足交通流大数据预测的需求,为交通诱导信息发布提供依据。     

不同区划方案对宏观交通事故建模的影响

依托美国佛罗里达州Hillsborough县历史数据,分别提取人口普查单元组、交通分析小区、人口普查区、邮政投递区等4种区划方案的事故数据、路网交通特征数据和经济-社会-人口数据;基于贝叶斯方法构建负二项条件自回归模型,从模型拟合度、模型估计参数、小区事故黑面识别等3个方面定量评价不同区划方案对宏观交通安全分析结果的影响.研究表明:宏观交通安全分析结果会随着空间单元划分方式不同而产生显著差异;小区数目越少,事故预测越为准确;对比人口普查单元组、人口普查区和邮政投递区,基于交通分析小区的模型拟合度最低;变量中等家庭收入对分区规模最不敏感,其参数估计结果具有稳健性和可靠性.     

福州市城市交通违法行为的空间分布规律分析

为辅助治理城市交通违法行为,从源头减少交通事故,以福州市各县市区为研究区,对福州市交通违法数据按照交通违法扣分细则分类;然后,利用最邻近指数技术计算交通违法行为的聚集状态,并利用标准差椭圆、层次聚类和核密度3种算法进行空间热点识别.结果表明:福州市交通违法数据以点形式分布,主要聚集在三环内和福清市;各类交通违法行为均为聚集型分布状态,中心点主要分布于福州市东南方向,福州市交通违法行为未来的高发区可能呈从主城区向东南方向延伸的趋势;市中心被商场和景区包围的八一七北路、东三环快速路与机场高速互通枢纽、连江县104国道东边居民区和学校为3类交通违法高发区域.     

基于元胞自动机和多主体相结合的交通仿真系统设计与实现

城市交通系统是典型的基于规则运行的复杂大系统,建立能描述实际交通系统一般特性的交通流模型,寻找交通流的基本规律,揭示交通拥堵产生的机理,实现人、车、路与生态环境之间的和谐统一,一直以来都是该领域的热门主题．论文基于元胞自动机和多主体技术,应用Matlab编程语言设计并实现集交通道路（舍交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统．在4种交通规则下,分别考察了机动车和行人闯红灯行为对交叉路口通行质量的影响．其结果有助于揭示交通拥堵产生的内在机理,并为自动疏导交通提供参考措施．     

量化交易中无需最小支持度阈值的模糊关联规则挖掘

现实量化交易应用中,传统的模糊数据挖掘算法往往需要针对给定的量化交易设定最小支持度阈值,然而,这些方法中存在的普遍问题是很难找到合适的最小支持度阈值,并且因为推导出的规则通常是常识而没有实际的商业意义。为了解决这个问题,提出了一种无需最小支持度阈值的模糊关联规则(fuzzy coherent rule,FCR)挖掘算法。首先将量化交易转换成模糊集,然后通过收集已经生成的模糊集生成候选模糊关联规则,最后计算出列联表并用其检查这些候选模糊关联规则是否满足四项判断准则。如果满足,则可以确定为模糊关联规则。在Foodmart数据集上的实验验证了所提算法的有效性,相比原始模糊关联规则(fuzzy association rules,FAR)挖掘算法,所提的FCR方法能够推导出更多的规则,并且能够在高置信度时推导出更多有用的规则。     

一种基于业务流带宽约束的前向资源预留策略

在OBS网络中,与传输路径建立时间相比,入口节点处的数据突发处理时间是影响数据突发端到端时延的主要因素。为了减少入口节点处的数据突发时延,提出了一种基于业务流带宽约束的前向资源预留(FRR-BC)策略。该策略使用一种新的基于业务流带宽约束的数据突发长度预测方法,以降低数据突发在入口节点处的处理时间,同时通过业务流的带宽约束来限制数据突发的最大长度,以提高前向资源预留策略的性能。理论分析表明该策略使数据突发时延达到FRR的最小值。     

通行规则对道路状况的影响分析

针对通行规则对不同道路状况的影响问题,使用非线性拟合、相关性分析、碰撞临界值法等方法,分别建立了等速超车模型、变速超车模型、变道临界距离模型等模型,计算得到了在右行通行规则下,不同的道路负荷。分析了不同的道路通行规则对驾驶员的反应时间、车道变道时间的影响,通过智能系统模拟计算得到车辆在发生碰撞临界条件下的最小行车距离。     

一种基于业务流带宽约束的前向资源预留策略

在OBS网络中，与传输路径建立时间相比，入口节点处的数据突发处理时间是影响数据突发端到端时延 的主要因素。为了减少入口节点处的数据突发时延，提出了一种基于业务流带宽约束的前向资源预留（FRR-BC） 策略。该策略使用一种新的基于业务流带宽约束的数据突发长度预测方法，以降低数据突发在入口节点处的处理 时间，同时通过业务流的带宽约束来限制数据突发的最大长度，以提高前向资源预留策略的性能。理论分析表明， 该策略使数据突发时延达到FRR的最小值。     

基于细胞自动机理论的交通流模拟模型

以细胞自动机理论为基础,结合我国城市道路情况及交通流特性,把车辆在路段上运动的变化规律表述为细胞自动机的演变规则,建立了基于细胞自动机理论的交通流模型,标定了细胞长度和最大速度等参数,继而提出了反映车辆在路段上自由驶、跟驰行驶和减速行驶等交通行为的细胞自动机规则,并对各种规则进行了详细说明。     

城市交通噪声可视化研究

为解决城市环境噪声污染问题,基于城市噪声类型与分布的相关理论,研究得出车流量和车速是影响交通噪声的重要因素.通过分析不同噪声模型的差异,选择合适的噪声模型,利用南京市栖霞大道和玄武大道沿线几个区域安装的观测点实时监测的噪声数据,绘制测点区域的交通噪声地图.选取地图中一点,从全天来看,03:00～04:00时噪声大小处于...