多车道交通流理论与应用研究综述

为了深入了解多车道交通流特性对道路设施高效安全稳定运行的影响,从理论研究、技术发展和工程应用等角度回顾了近年来多车道交通流理论和应用研究。介绍衡量多车道交通流纵向通过能力和横向分布状况的量化指标及其影响因素,说明其与宏微观交通流特性的关系;从微观、中观和宏观3个层次阐述了多车道交通流建模方法和代表性研究;按照智能化等级分类,介绍了传统和新型多车道交通流控制技术。基于对现有研究的分析和讨论,从多车道交通流状态监测、模拟和控制等方面提出了此领域的未来发展方向。研究表明:该领域应从以下几方面开展研究,研究多源数据驱动的多车道交通流状态监测技术;提出减少交通分布不均衡的交通设计方法;合理平衡换道模型的通用性和个性化;提升考虑换道车流及个体车辆随机运动的宏观交通流模型性能;开展微观、中观、宏观建模方法的借鉴和融合;加强车道级交通信号控制、动态车道分组等传统多车道交通控制技术的研究和应用;拓展智能网联背景下的多车道交通流控制理论和技术的研究范畴等。     

进离场交通流时距分布特征对比分析

时距分布是空中交通流理论研究的重要概念和组成部分。以中国某机场实测轨迹数据为例,提出一种合适观测点的自动生成方法,该方法能有效提升轨迹数据的利用率,并选择跟驰性较好的轨迹数据用以计算时距。在分别绘制进场和离场交通流时距频率分布直方图的基础上,应用韦布尔、光滑样条和有理函数模型拟合时距分布情况,并从定性和定量的角度对比分析拟合结果。结果表明,在机场运行状态正常时,有理函数模型对离场交通流时距的拟合效果最好,而光滑样条模型对进场交通流时距的拟合效果最好;在机场运行状态不佳时,光滑样条模型和有理函数模型则分别对离场和进场交通流的拟合效果更佳;进场交通流时距分布比离场交通流时距分布特征更明显。     

神经网络模型在短期交通流预测领域应用综述

对基于神经网络的预测模型和方法的研究进行了综述,基于神经网络模型用于短期交通流预测的优点和固有缺陷,认为多种神经网络相结合的混合模型比单一的神经网络模型的预测效果要好,而将神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合模型的预测效果要好于混合模型。因此,神经网络与各相关学科的人工智能技术有机结合将会形成强大的综合优势,更有效地用于短期交通流预测研究。     

实时交通控制中交通流及队长的预报模型研究

本文以交通工程和交通控制理论为基础,对实时交通控制中的交通流及队长预报模型进行了研究,从理论和方法上揭示了实时交通控制中交通流和队长预报的实质,并通过仿真分析时本文所述方法的有效性进行了验证。     

短时交通流预测方法综述

以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究.对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法.将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景.     

加强动态交通流分配理论与方法研究的论述

 交通流分配理论的发展自从20世纪50年代美国对底特律大都市圈、芝加哥都市圈相继进行交通调查与规划的研究, 开发了交通产生、交通分布、方式划分、交通分配四阶段的交通需求预测方法, 由此开辟了城市交通规划之先河以后, 交通规划理论与方法在全世界范围内迅速展开, 并得到了快速发展。尤其在交通流分配这一核心技术环节上, 诸多理论研究者和交通工程师投入了大量的精力, 经过不断的探求和努力, 使得交通流分配理论的研究与应用处在积极的发展进程中。     

加强动态交通流分配理论与方法研究的论述

一、交通流分配理论的发展自从２０世纪５０年代美国对底特律大都市圈、芝加哥都市圈相继进行交通调查与规划的研究 ,开发了交通产生、交通分布、方式划分、交通分配四阶段的交通需求预测方法 ,由此开辟了城市交通规划之先河以后 ,交通规划理论与方法在全世界范围内迅速展开 ,并得到了快速发展。尤其在交通流分配这一核心技术环节上 ,诸多理论研究者和交通工程师投入了大量的精力 ,经过不断的探求和努力 ,使得交通流分配理论的研究与应用处在积极的发展进程中。人们当初进行交通流分配的研究时 ,多采用全有全无（ａｌｌ ｏｒ ｎｏｔｈｉｎｇ…     

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。     

基于宏观运动波和微观元胞自动机的双车道交通流混合建模

基于运动波理论和线性元胞自动机模型,提出了一种宏观与微观空间表现尺度相结合的双车道交通流混合建模方法.在交通流供需理论框架下,定义了考虑车辆变道行为和元胞自动机空间离散性影响的宏观/微观边界转换条件.该边界条件能够克服在引入车辆变道行为和应用离散化的微观元胞自动机模型时所引起的交通流质量损失问题.应用混合模型模拟双车道堵塞和单车道关闭引起的交通流瓶颈现象.结果表明,交通波在经过模型空间尺度发生变化的边界时能够连续传播,传播速度并未出现降低或者振荡现象,并且交通流质量守恒.混合建模能根据各路段所需表现的空间尺度不同,应用不同空间层次的交通流模型分别模拟,有效提高了大型交通流网络的模拟效能.     

内河航道船舶交通流研究

本文在分析内河船舶航行特点的基础上,应用水流阻力和船舶制动距离计算公式,提出了平原地区内河航道船舶跟驰的安全间距模型,并以双向单航道直线段基本航段和500 t级典型内河船舶为研究背景,建立了基于Anylogic平台的仿真模型。交通流理论结合仿真结果,给出了船舶交通流的基本图模式,分析了水流对交通流的影响以及船舶交通流基本图的特征。     

城市交通需求预测理论与模型研究综述

城市交通需求预测是交通学科研究的热点之一。本文对现代城市交通需求预测理论与模型进行系统分析,重点围绕交通生成、交通分布、交通方式划分预测模型展开,对各模型基本原理、研究进展、传统模型及其改进、模型应用情况等进行综述,最后总结城市交通需求预测研究领域重点、难点,指出未来发展方向。     

交通流微观模型与宏观模型的统一

以改进的微观跟车模型为基础，利用交通注稳态特性和概率统计方法得出了交通流宏观统计模型，首次在严格理论意义上使交通流微观模型和宏观统计模型得到了统一，所得的宏观统计模型在许多方面优于传统的经验回归模型。     

公路网狭义总容量理论及模型

提出了一个关于计算公路公路网规划狭义总容量的理论及其应用模式,它是交通工程学中关于路段和交叉口通行能力的概念在公路网上的推广与延伸。将交通量划分为区域内部流量和外部流量,并分别给予计算,最后,还对本理论的应用前景进行了初探。     

A new dynamics model for traffic flow

As a study method of traffic flow, dynamics models were developed and applied in the last few decades. However, there exist some flaws in most existing models. In this note, a new dynamics model is proposed by using car-following theory and the usual connection method of micro-macro variables, which can overcome some ubiquitous problems in the existing models. Numerical results show that the new model can very well simulate traffic flow conditions, such as congestion, evacuation of congestion, stop-and-go phenomena and phantom jam.     

交通流的流体模型理论

简单介绍了交通流理论的发展概况 ,指出交通流理论在目前有着广阔的发展前景 研究了交通流的流体模型理论 ,从速度 -密度关系出发 ,求得车流密度的一般表达式 由此表达式分析车流密度的变化情况 ,得出车流密度的时空图 同时对有匝道的流体模型理论 ,给出了一种求解流体模型方程的差分格式 ,从而迭代出了车流密度的变化情况 ,也给出了车流密度的时空图     

短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法

基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法．首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果．此外,根据灰色系统理论的新息优先原理,实时更新马尔柯夫预测模型中的状态转移矩阵,进一步提高预测精度．通过对苏州某交叉口短时交通量预测,表明小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法具有良好的抗干扰能力和容错能力．     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

用于短时交通流预测的多项式分布滞后模型

提出了用于短时交通流预测的多项式分布滞后模型.其建模思想是交通状态时间序列同时受自身滞后项之外的多个因素影响,并且影响分布到了多个时段.通过与ARIMA模型(自回归整数移动平均模型)的预测精度对比分析,表明PDL（多项式分布滞后）模型具有与ARIMA相同的预测精度,而在模型可移植性、算法复杂性和实现方面更具优势.研究结果为短时交通流预测理论提供一种新的研究思路.     

基于二流理论的拥挤交通流当量排队长度模型

为描述拥挤交通流中的排队现象,根据二流理论,提出了将交通流实际运行状态转化为二流运行状态的思想.利用流量守恒方程,建立了单车道路段当量排队长度模型,并在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度模型.为验证模型的有效性,采用VISSIM软件设计了拥挤交通流的模拟方案.对比模型计算的当量排队长度与软件统计的实际排队长度发现:当量排队长度均大于实际排队长度;当量排队长度比较稳定,而实际排队长度有所波动.结果表明,当量排队长度模型能够定量地、更好地描述拥挤路段的交通流拥挤程度.该模型计算方法简单,便于工程实践,可以为城市交通控制系统优化等提供理论依据.     

基于数理统计方法的城市道路环形交叉口通行能力研究

分析了吉林市江城广场环形交叉口交通特性，根据实际观测的数据，利用数理统计方法建立了复杂环形交叉口的通行能力模型，为复杂环形交叉口通行能力的研究提供了理论方法。