瓶颈路段交通流特性模拟分析

城市道路中的交通信号灯、车辆限速、上坡路以及道路缩减等都可能引起道路的通行能力受到限制,从而形成城市路网中的瓶颈,成为影响交通畅通的一个非常重要的因素。本文选取由于道路施工引起的瓶颈路段作为研究对象,研究了瓶颈路段驾驶员驾驶特性对交通流的影响,分析了侵犯驾驶行为对交通堵塞的影响;利用vissim仿真软件对瓶颈路段的交通流进行了模拟,对交通拥堵的形成、传播和消散规律进行了研究,并将模拟结果与调查结果进行了对比分析,显示了模型的可靠性。     

交通流的动力学模拟与测量方法

用动力学方法建立交通流的数学模型,提出与交通流中“压力”比拟有关的基本假定。给出了一种实际应用中如何测定模型核心参数——交通状态指数的方法,以及若干测量数据。     

交通流的动力学模型与数值模拟

随着经济的持续增长，交通问题已成为困扰我国城市发展的瓶颈之一，为了更好地进行城市交通规划与控制，亟待发展一种有效描述国内低速混合交通流动的数学力学模型，本文对国内外交通流理论中动力学研究的发展概况做一综述，详细介绍各流派理论和研究方法。     

宏观连续交通流数值模拟

应用交通流宏观连续模型,模拟上下游信号灯作异步周期变化的协调信号灯路段的交通流动,经数值计算比较,选择改进Ｍｕｒｍａｎ格式求解．结果表明：改进Ｍｕｒｍａｎ格式能准确捕捉交通流中无振荡“激波”位置．     

浅谈机动车驾驶人的视觉特性与教学关系

本文将从人的视觉特性方面对驾驶人的心理特点进行探讨,并对驾驶人教学工作的要求提供一些参考建议。     

高速公路混合交通流的数值模拟与改进研究

利用LWR模型描述混合高速公路交通流,用二阶非交错中心差分NT格式寻求了相应的数值解,然后用改进时空步长的二阶非交错NT格式来进行数值模拟得出相应的新的数值解,最后对不同的数值解进行分析.结果表明,时空步长改进前后的二阶非交错NT格式得出的这两种疏散过程是不完全相同的,而且改进后的疏散效果较好.     

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?     

穿城镇道路交通流特性研究

将穿城镇道路划分为公路段、适应段、城镇段,利用车辆分型统计系统研究不同路段交通流特性。研究小型车和大型车在各路段的速度和车头时距分布特征。结果表明：大型车车速分布更加集中。公路段、城镇段进城镇方向小型车平均车速比大型车高2.0 %、10.1 %,出城镇方向比大型车高3.9 %、9.6 %。适应段大型车车速较高,进城镇、出城镇方向大型车比小型车平均车速高0.4 %、3.5 %,表明适应段大型车出城镇加速行为明显。公路段、适应段、城镇段小型车出城镇平均车速比进城镇高5.2 %、3.3 %、4.8 %,大型车出城镇平均车速比进城镇高8.1 %、11.4 %、5.3 %。车头时距分布呈现逐渐减小的趋势,公路段、适应段50 %以上的车头时距在10 s内,70 %以上的车头时距在20 s内;城镇段60 %以上的车头时距在10 s内车、80 %以上的车头时距在20 s内。适应段车头时距较大,驾驶员驾驶谨慎。     

车道变换与直行时的驾驶人注视转移特性

针对驾驶人在车道变换与直行过程中的视觉转移问题,利用眼动仪获取了20名驾驶人在真实道路驾驶过程中的注视行为数据。将注视范围划分为7个区域,分别统计了驾驶人在7个区域内的注视概率,以及在7个区域之间的转移概率。研究结果表明:无论是车道变换还是直行,驾驶人对当前车道和目标车道的注视概率始终是最高的,最大概率值为70.2%;车道变换过程中驾驶人对相应方向的后视镜注视概率较高,且向左、向右变换车道时的注视转移特性总体上呈现一定的对称性;车道变换过程中驾驶人的注视转移区域主要集中于原始车道、目标车道和相应方向的后视镜之间;直行时驾驶人主要在当前车道、相邻车道与前方远处之间进行注视转移。研究为自动识别驾驶人的换道意图提供了有益的参考。     

交通流模拟中的随机输入模型

在交通流模拟过程中,随机输入车辆信息和交通流信息是模拟的开端,本文在模拟过程中,以[0,1]均匀分布随机数为基础,选用车型、车头时距和车速作为表征动态交通流的随机变量,建立了车辆随机产生了一组数学模型,给出了交通流随机输入的程序框图,并对实际交通流数据进行了分布拟合。     

驾驶人转向操纵动态特性的影响因素

针对驾驶人模型建模中驾驶人的感知、决策和操纵3个关键行为,通过对转向盘转角进行傅里叶变换,在频域上分析行驶轨迹和车速对驾驶人转向操纵动态特性的影响。采用Matlab建立了人车闭环仿真模型,分别在低速60km/h和高速100km/h下进行了蛇形试验和双移线试验仿真,并且在湖州的普通公路和高速公路上进行了实车试验,对比了直线行驶与弯道行驶下的驾驶人转向操纵动态特性。研究结果表明:随着速度增加转向盘转动频率增加,频率成分越高,转向修正幅度越大;在相同速度、不同弯道转角时,转向频率分布基本相同,但是随着弯道转角的增加,转向盘转角幅值明显增大;直线行驶工况下,转向盘转角幅值明显降低。综合分析,道路线型和行驶车速对转向盘转角动态特性影响较大。     

高速公路驾驶人超车过程视觉行为特性

基于驾驶模拟器构建高速公路超车行为模拟场景,利用眼动仪采集30位驾驶人的眼动视频数据,通过后处理软件逐帧分析,获得驾驶人超车过程中注视、扫视和眨眼等视觉行为参数。将驾驶人视觉区域划分为左后视镜、右后视镜、原始车道、目标车道和其余区域共5部分,经过统计分析,获得驾驶人视觉区域驻留概率。研究结果表明:驾驶人超车过程中目标车辆的速度对注视频率、扫视频率、眨眼频率和平均眨眼时间没有显著影响,与平均扫视时间正相关,与平均注视时间负相关;在同一速度水平下,超车目标为大型车时,驾驶人的平均注视时间、平均扫视时间较长,注视频率、扫视频率较低。超车过程中驾驶人在原始车道和目标车道的驻留时间概率超过70%,在左后视镜和右后视镜驻留时间概率相差不大,均为7%左右,在其他区域驻留时间概率为10%左右。驾驶人主要通过观察目标车道和原始车道获得交通信息,通过左后视镜和右后视镜获得交通信息的概率(约为14%)高于其余区域。     

老年驾驶人的应激操作反应特性分析

随着年龄的增长,老年驾驶人的感知认知能力、判断决策能力及操作反应能力均出现衰退,进而导致其交通风险感知和应激反应能力发生变化。为了研究风险情景下老年驾驶人的应激操作反应特性,设计并搭建了行人与机动车、非机动车与机动车、机动车与机动车冲突的道路交叉口风险虚拟试验场景;分别招募了15名中青年与老年驾驶人进行了驾驶模拟试验,采集驾驶过程中驾驶人的操作行为及车辆运行数据,选取相关的指标对试验进行分析。结果表明,老年驾驶人在各风险情境下的反应时间与制动踏板行程总体上比中青年驾驶人长;而在高风险驾驶场景下,老年驾驶人的纵向加速度的波动幅度比中青年驾驶人大,其中有10名老年驾驶人发生了碰撞事故,占所有受试者的比例为33.3%。研究结果为交通安全政策制定者的措施制定提供一些提高老年驾驶人驾驶安全性的理论依据。     

营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性相关性分析

为明确营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性之间的关系,以实际事故案例为依据,初步筛选主要危险驾驶行为及影响因素并设计调查问卷,引入概率统计方法确定调研样本量,进行实际调研。以调研数据为基础,采用有序多分类Probit回归方法,从出现频率与导致事故可能性两个维度对不同危险驾驶行为与影响因素间的相关性进行分析。通过研究确定了9种危险驾驶行为,并对危险驾驶行为进行了重要度排序。对调查结果进行信度效度检验,表明问卷总体具有很高的可信度与有效性。且驾驶人的特性与危险驾驶行为之间存在关联。     

优秀与一般公交车驾驶人进出站生理特性研究

以提高公交车运行安全为目的,设计并进行实车试验,运用生理测试仪采集驾驶人生理数据,对比并分析在公交车进出站过程中优秀与一般驾驶人的生理特性差异,研究结果表明,不同驾驶人在进出站过程中的生理特性存在明显差异,一般驾驶人的皮电GSC的极大值约是优秀驾驶人皮电极大值的1.9倍,心动阻抗Z_0的最值及均方根比优秀驾驶人高0.08;同时,建立了公交车驾驶人进出站生理特性的评价模型,对开发区15路公交车的进出站生理品质特性进行了动态分析和评价,该NAR神经网络模型能够较好地评价公交车驾驶人进出站生理品质特性。     

道路交通与生活场景诱发下驾驶人情绪的脑认知响应差异

为了探究道路交通场景和生活场景下驾驶人情绪脑认知响应差异,邀请10名被试分别在2种场景下完成情绪诱导实验。从离散情绪和连续情绪2个维度分析2种场景下前额与外额含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的差异,进而推断脑区的激活程度。结果表明,道路交通场景相较于生活场景,愤怒与惊讶情绪下前额与外额的激活程度更强,快乐情绪下前额与外额的激活程度更低,恐惧情绪下仅在前额发现了显著差异,且激活程度更低;道路交通场景相较于生活场景,愤怒、恐惧、惊讶3种情绪前额与外额的脑功能连接强度更高,快乐与悲伤2种情绪下前额与外额的脑功能连接强度更低。     

基于改进认知可靠性与失误分析方法的隧道驾驶人因可靠性分析模型

为有效预测驾驶人通过隧道时的人因失误概率,减少人为差错,提出一种基于改进认知可靠性与失误分析方法（cognitive reliability and error analysis, CREAM）的隧道驾驶人因可靠性分析模型。结合隧道驾驶任务的特点,调整共用绩效条件（common performance condition,CPC）,给出评估细则。使用模糊数将CPC因子的绩效效应值从确定值转换为概率值,以降低主观因素对评价结果的影响。考虑CPC因子间的相互影响关系,给出调整规则。最后建立基于贝叶斯网络的改进CREAM模型,确定控制模式。对隧道驾驶实例进行分析,计算驾驶人完成隧道驾驶任务的人因失误概率。结果表明,该模型可以准确计算隧道驾驶任务中的人误概率,且灵敏性比CREAM基本法更高,可为隧道交通人因可靠性分析提供支持。     

基于时空特性的短时交通流预测模型

根据交通流的历史周期性和空间相关性,文中综合SARIMA模型在历史周期性预测上的优势和RBF模型在空间相关性预测上的优势,提出了SARIMA-RBF模型.该模型采用SARIMA模型通过历史数据预测下一时刻的交通流,然后将预测值与该点上下游关联的交通流数据相结合,采用RBF神经网络模型得出输出值,并将该输出值作为SARIMARBF模型对下一时刻交通流的预测结果.实验结果表明,该模型因同时考虑了交通流的历史周期性和空间相关性,相比SARIMA模型和RBF模型具有更好的交通流预测效果.     

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