基于MFD的路网宏观交通状态及影响因素研究

从城市路网交通管理与控制的需求出发,引入交通流宏观基本图(MFD)模型,基于实测和仿真数据,开展对北京市西三环实际路网的宏观交通状态、时变特征以及影响因素研究.文中首先介绍了MFD模型及其矢量算法,利用实测数据建立西三环路网的MFD,基于Van Aerde模型标定路网交通流特征参数,对比分析路网平均流量-平均密度关系的时段分布差异,并得到宏观交通流的"磁滞现象";其次,证明了交通密度分布的不均衡性是影响路网宏观交通状态的根本因素;最后,利用Integration仿真研究了路网结构、交通需求以及出行路径对路网车流密度分布、宏观交通状态及其变化趋势的影响,以期为宏观交通控制、拥堵治理措施的制定提供决策支持.     

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。     

基于遗传算法的高速公路网入口匝道优化控制

为了实施高速公路路网交通流的优化控制,采用MATANET模型进行路网交通流建模,应用非线性最优控制方法,构造了路网入口匝道的协调控制模型. 该模型应用全局实时交通数据,以缩短行程时间和减少入口匝道排队长度为控制目标,能够提高交通运行效率和有效处理偶发性拥挤. 针对模型的非线性,应用遗传算法对性能指标进行优化,探究不同性能指标的优化对路网交通运行状况的影响. 以南京市周边高速公路路网作为应用实例,验证了所研究模型与优化方法的可行性.     

中观交通仿真模型dynaCHINA及其案例应用

交通仿真模型可以分为宏观、中观、微观三类,中观交通仿真模型是一种能够兼顾宏观与微观模型优点的交通流动态仿真模型。国内对宏观、微观交通仿真模型已有很多研究,但是对于中观交通仿真模型的研究还很少。根据中观交通仿真模型DynaCHINA的基本原理及功能特点,将其应用于智能交通中,并结合实例加以分析。针对实际路网的测试表明,该模型可有效缩短车辆在路网中的平均旅行延误,并可推广应用于更复杂的区域路网。     

基于浮动车技术的动态交通拥挤预测模型

利用动态交通信息实现路网交通拥挤动态预测是城市智能交通管理系统的一大关键技术。本文提出一种新的动态交通拥挤预测模型。该模型应用浮动车数据判断路网实时交通流具体状况,结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测。现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果。     

路网下收费道路的分车型费率优化模型

为了科学地对收费道路的费率进行决策,以收费道路及相邻道路组成的路网为研究对象,利用双层规划理论建立起路网下的分车型费率优化模型,上层规划描述路网管理者追求社会效益最大化的思想,并以实现道路经营者的财务目标作为约束条件;下层规划采用多车型多准则交通均衡模型来描述道路使用者的出行选择行为;通过模型求解可以获得各收费路段的分车型最优收费费率以及相应的路网交通流量.文中还介绍了利用遗传模拟退火混合算法进行模型求解的步骤.算例分析表明,路网下收费道路的分车型费率优化结果可以有效地提高整个网络的运行效率,并更好地体现不同车型用户间的公平性.     

基于交通指数云图的宏观交通流分析方法综述

基于交通流分析在智能交通研究和应用中的重要性,聚焦路网交通流分析方法的回顾,综述了宏观尺度的路网交通流分析方法的研究现状.从微观、中观、宏观3个方面梳理了交通流分析方法的基本类型;重点阐述了宏观交通流分析中的交通拥堵指数的基本概念及其计算方法;随后基于交通拥堵指数提出交通指数云图的概念;最后对基于交通指数云图的路网交通流分析进行了讨论,并对其发展和应用前景进行了展望.     

基于复杂网络的交通阻抗模型研究

针对城市道路交通拥堵及路网道路使用不合理的交通现状,将影响交通阻抗的因素分为交通流特性和路网结构特性两大类;结合ArcGIS、UCINET以及Matlab等工具,通过复杂网络理论量化网络结构特性对交通阻抗的影响;采用节点收缩方法从结构上确定其对交通阻抗的影响,并与BPR路阻函数相结合,建立综合阻抗的参数模型;根据熵权法来确定模型中的ψ、ω两个参数值。最后以天津市部分城市道路网络为例,进行实例验证,结果表明综合阻抗算法更精确地表征了城市道路网络的交通阻抗。     

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．     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

环形放射状路网拓扑结构交通拥堵特性

考虑交通出行需求和路网拓扑结构,研究了环形放射状路网上的交通拥堵特性。基于国内7个城市的出租车乘客OD数据分析,研究了出租车用户群体出行距离分布特性,建立了一种基于OD分布的交通需求生成普适性模型。在此基础上,研究了特定需求分布下规则网格状和环形放射状两种典型路网结构的交通拥堵特性。结果表明在满足特定OD直线距离分布的交通需求下,环形放射状路网拓扑结构能有效减少网络拥堵时间,节约交通出行成本。     

网络失效条件下的北京市城市道路交通网络统计特征分析

为获知城市道路交通网络的结构和网络特性,根据实际的拓扑和交通流数据,采用原始法进行建模,将路口抽象为节点,将路段抽象为网络的连边,构建城市道路交通网络模型。通过MATLAB和pajek计算,分析了道路抽象、基础设施和动态交通3种网络的统计特征。对基础设施和动态交通网络的强度分布的分析,证实了北京市城市道路网络中的这两种网络均为无标度网络;通过计算基础设施网络的节点强度和介数等特征指标,获知了北京市城市道路的重要路口和路段。最后,仿真分析了3种网络在不同网络失效条件下的重要统计特征,结果表明北京市城市道路基础设施和动态交通网络既具有鲁棒性又具有脆弱性。     

面向大型社会活动的智能交通控制策略研究

城市交通系统是由交通工具、交通路网、交通设施和交通运营管理组成的一个整体,良好的控制策略可以有效缓解道路拥堵,提高路网利用效率.为了缓解大型社会活动期间短时间交通需求激增对快速路网运营的压力,提出一种基于动态交通分配理论的智能交通控制策略.该策略以路网总运行时间最少为目标,通过宏观调节分流比例来进行优化控制,为交通控制与管理提供辅助决策依据.同时,讨论了适合模型求解的优化算法——序列二次规划算法,并针对上海快速路网特点进行仿真实验.仿真结果表明:智能交通控制策略可以有效改善路网的运行状态,减少路网的总运行时间,具有良好的实用价值.     

城市道路交通拥堵自动判断算法研究

 与高速公路交通流特点相比较,从城市路网中交通流多数为间断流的特点出发,结合目前城市道路中所使用的交通流采集设备及信号控制设备,利用交通工程中交通流到达－离散模型对城市道路中不同类型的城市交通流进行分析,选择出符合交通流变化的数学模型对进入路段和驶出路段的交通流分别利用模型匹配,从而进行交通拥堵进行自动检测。这类算法的应用既为城市道路拥堵的自动判断提供了手段,又使得城市中所使用的智能交通设施发挥更广泛的作用。     

基于双层规划的公航联运旅游交通网络规划研究

为了满足旅客多样化的出行需求,规划旅游交通网络,本文基于旅客联运出行视角,提出一种新的公路-通用航空短途运输联运（公航联运）方式,构建了公航联运旅游交通网络双层规划模型。上层以旅客出行总时间最短和交通网络线路运营总成本最小为目标,设计交通线路方案,下层模型以单个旅客出行时间最小为目标,对线路进行客流量分配。采用遗传算法求解模型,通过实例分析表明,构建的公航联运交通网络模型具有科学性,合理性和可行性。     

基于灰色神经网络的道路权重确定方法

提出了一种基于灰色神经网络的道路权重确定方法.首先利用灰色预测模型少数据建模和人工神经网络模型非线性逼近的优点,将两种模型有机结合,实现对交通流的模拟预测;其次利用交通流量-行驶速度以及行驶速度-行驶时间的关系确定交通流量与行驶时间的关系模型;最后结合前两部分建立的模型构建基于灰色神经网络的路阻函数模型,从而确定路段的权重.实验结果表明,该方法具有较高的精度,且模型利用少量的数据就可以确定路段的路阻函数,为路段权值的确定提供了一种有效可行的方法,可用于智能交通的路径规划等应用中.     

考虑空间不平稳的交通拥堵传播特性研究

基于城市道路交通拥堵的空间影响特征和传播规律对交通管理和诱导措施的重要作用,在分析城市道路交通流数据空间不平稳性的基础上,对空间Durbin模型进行改进,并据此提出一种道路交通拥堵传播特性分析方法.通过北京市的案例研究发现,改进模型对交通流的描述效果得到了显著提高;局部交通拥堵具有显著空间传播特性,且随空间范围扩大逐渐衰减;特别是当路网处于临界密度状态时（14：00左右）,局部拥堵的传播影响达到最大.因此,拥堵缓解措施应对路网临界密度状态及关键节点进行重点监控和疏导,以控制拥堵传播所造成的空间影响.     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

宏观交通安全建模研究与安全影响因素分析

由于对规划层面的交通安全研究不足,道路网络特征、区域交通特征及区域其他与交通安全的关系尚不明确,导致在交通规划阶段缺少可用的方法和工具来评价不同规划方案的安全性.依托美国佛罗里达州Orange县的数据对宏观交通安全建模进行了系统研究,基于拓扑学理论计算交通分析小区(traffic analysis zone,TAZ)路网形态结构,提取TAZ层面交通特征和其他影响因素.TAZ在空间上有远近之分,相邻的TAZ在社会经济发展、道路交通特征方面有某种程度的趋同性,距离较远的TAZ之间有某种程度的相异性.贝叶斯条件自回归模型可以分析空间相关数据,利用先进的贝叶斯空间统计模型分析TAZ层面交通安全与影响因素之间的关系.基于事故发生机理考虑,提出将主干路事故和支路事故分别建模的新思路.分析发现新的建模思路能够很好区分不同道路类型的安全影响因素;路网形态结构和安全之间有显著的关系.     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.