震后公路实际通行能力理论模型

震后公路实际通行能力理论模型是震后公路实际通行能力快速评估技术的重要基础。对震后公路实际通行能力进行深入研究,建立了震后公路实际通行能力理论模型;利用生命线地震工程和交通系统工程分析方法,分析了震后公路实际通行能力对于震后应急救援决策工作的重要性,介绍了震后公路交通易损性,定义了震后公路的震害度及平均震害指数临界区间,研究了震后公路的实际通行能力影响因素,推导出震后公路的通行概率,定义了地震对于公路实际通行能力的修正系数,进而建立了震后公路实际通行能力的理论模型。通过算例分析验证了该模型的有效性。     

城市交叉口混合交通流特性及提高通行能力对策研究

本文充分结合我国道路交通管理实际,从交叉口宏观和微观特性出发,研究交叉口混合交通流的运行特征,建立路口交通运行状况动态模拟体系,确立路口通行能力分析与计算模型,分析影响参数的适用范围,在此基础上,提出提高通行能力的科学方法和策略。     

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。     

基于交通流模型的城市快速路交通流特性分析——以北京、洛杉矶为例

为了更好地掌握城市快速路交通流的运行规律,以北京西三环和洛杉矶I405两条交通廊道为研究对象,收集路段检测器数据,通过对交通流数据使用时序分析和交通流模型拟合方法,从时间-空间及交通流原理上分析交通流的时空特性和拥堵基本规律,并用模型拟合方法对道路交通流速度-流量-密度进行分析,获得道路运行状态的关键参数。结果表明：北京西三环廊道与洛杉矶I405廊道自由流速度基本一致,但发生拥堵时的临界速度差值较大,分别为29 km/h和44 km/h;北京西三环交通瓶颈处的实际通行能力明显低于洛杉矶I405交通瓶颈,实际通行能力分别为1 245 veh/h/ln和1 464 veh/h/ln,差值为219 veh/h/ln。选定Pipes、Van Aerde和S3交通流模型并对模型进一步推导得到通行能力计算公式,利用实测数据对交通流模型进行拟合,并对三种交通流模型的使用范围进行对比分析,结果表明：S3模型较其他两种模型的拟合效果较好,此外,Van Aerde模型也适用于描述北京西三环交通流运行特征。可见,所提出的基于模型拟合的城市快速路交通流运行特征分析方法能够掌握城市快速路运行规律,提取交通流运行...     

道路入口匝道连接处通行能力计算模型

结合入口匝道的特点,给出了入口匝道连接处交通流参数之间关系的理论模型以及入口匝道的通行能力计算模型．将连接处参数之间的关系模型整理成汇入率、上游外侧车道流量和密度之间的关系,并且利用实测数据对关系模型进行标定．与美国道路通行能力手册（HCM2000）的经验公式和算例进行了比较．结果表明：流量与汇入率呈指数函数关系;流量-密度呈线性函数关系,并与美国经验公式一致．     

无信号交叉口混合车流的通行能力模型

以可接受间隙理论为基础,通过利用概率论的方法,对以大车和小车2种代表车型组成的混合车流进行分析,建立了无信号交叉口混合车流的通行能力模型,发展了无信号交叉口单一车流理想条件的通行能力理论。     

道路通行能力的计算方法

探讨道路路段的通行能力和交叉口的通行能力的计算方法；并提出了道路通行能力有待进一步研究的若干问题。     

公路交通流车速-流量实用关系模型

针对常用的公路交通流车速-流量关系模型不能进行交通流超饱和状态下交通分析的不足，本文首先应用大量的交通观测数据建立了各级公路车速-流量关系理论模型，通过对公路高峰小时超饱和状态下交通流消散过程的机理分析，研究了各级公路在不同交通负荷条件下的车速-流量关系通用模型的结构，并通过与大量观测数据的拟合，建立了各级公路在任何交通负荷条件下的车速-流量关系通用模型的函数表达式，提出了各级公路在不同设计车速下的实用模型参数．该模型成功地解决了高峰小时超饱和状态下的交通流速度预测问题，为公路网络规划类、终济分析类项目的开展提供了理论基础．     

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.     

基于快速路交通录像的交通流模型参数测量方法研究

提出一种利用城市快速道路交通录像资料测量交通流模型中各种参数的方法.以北京市一个路段的实际录像资料为例,通过测量和分析获得Kerner非线性模型中的临界密度、宽运动堵塞的传播速度和Greenshields模型中的畅行速度等参数.结果显示,这是一种操作性强、成本很低且有多种应用前景的交通流测量新方法.     

公路无控交叉口混合车流的通行能力

文中以可接受间隙理论为基础 ,利用概率论和排队论的方法 ,对由r种车型组成的混合车流进行分析 建立了无信号交叉口主车流服从二阶Erlang分布下的支路多车型混合车流的通行能力模型 ,发展了无信号交叉口的混合车流通行能力理论 ,为现代化的公路交通管理提供了理论依据     

一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型

提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型.该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际交通情况进行切换.基本图和时空分析结果表明,提出的模型符合实际的交通观察.     

基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

混合车流的通行能力

应用跟车理论中的刹车应模式，引入不同车型刹车反应时间及制动距离不同的概念，分析了以大车和小车两种代表车型组成的混合车流，在高速汽车专用道的平直段上行驶时，为保证紧急刹车情况下的车流安全而确定的混合车流通过行能力，并给出算例，这一分析结果可作为进一步的实用化模型的雏形，应用于高速道路的实时控制中。     

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。     

高速公路动态交通流的神经网络模型

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析，提出了动态交通流的神经网络模型。结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对神经网络进行训练，从而获得了比较准确的描述交通流真实行为的模型，仿真结果结果，该神经网络模型具有令人满意的效果。     

基于动态时间规整和长短期记忆的空中交通流量短期预测

空中交通流量短期预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高空中交通流量短期预测准确性,充分利用历史运行数据,提出了基于动态时间规整和长短期记忆(dynamic time warping-long short-term memory, DTW-LSTM)的空中交通流量短期预测模型。首先,分析了空中交通流的时空相关性特征,采用DTW算法衡量扇区之间交通流相关性;其次,依据相关性度量结果构建数据集,在不同输入条件下建立LSTM网络预测模型;最后,在不同时空参数组合模型间展开预测性能对比及分析。实验结果表明,相较于不考虑时空相关性的LSTM模型,本模型平均绝对误差(mean absolute error, MAE)降低24.5%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)降低31.4%,相较于时空相关性的支持向量回归(support vector regression, SVR)模型,MAE降低36.4%,RMSE降低30.6%。由此可见,通过考虑交通流时空相关性可以有效提升流量短期预测的准确性,为空中交通流预测提供有益参考。