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.     

冰雪路面城市快速路跟驰模型研究

针对冰雪路面城市快速路的跟驰模型进行了研究。首先对两种常见的冰雪路面进行了交通调查。根据调查结果对不同冰雪路面城市快速路交通流的自由流速度、平均速度、速度分布,相邻跟驰车辆的车头时距、车头时距与相对速度的相互关系等微观特性进行统计分析,定量地研究不同冰雪路面形态对城市快速路跟驰行为的影响。其次,对不同类型的优化速度函数特征进行对比分析,依据Greenshields速度-密度关系建立期望车速模型,依据车辆不同跟驰状态建立冰雪路面最小安全距离模型,并由此构建冰雪路面优化速度模型。基于现有跟驰理论研究成果,以线性跟驰模型建模思想对全速度差模型进行改造,结合冰雪路面优化速度模型构建适用于冰雪路面的新跟驰模型。最后,利用实测数据对模型参数进行标定,并通过设计实验分析模型的稳定性、加速度非对称性。同时,利用调查数据对新模型和全速度差模型进行模拟分析,结果证明该模型更贴近冰雪路面城市快速路实际交通流,可以为冰雪路面下交通管理措施的制定提供理论支持。     

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...     

混合网联环境快速路交织区交通流特性分析

在混合人工驾驶车辆(human-driven vehicle, HV)与网联自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicle, CAV)的交通流环境下,为提升快速路交织区的通行效率与行车安全性,深入分析了混合交通流的基本特性.首先,结合交织区通行能力计算模型,研究交织区域长度、交织交通量比和CAV渗透率等因素对交织区通行能力的影响;其次,推导混合交通流基本图模型,并在不同期望车头时距和CAV渗透率下对混合交通流基本图参数进行分析;最后,通过数值仿真实验,分别探讨在由车辆换道行为所产生的单一扰动和频繁扰动条件下,混合交通流行驶速度与车头间距的时空演化规律及交通流稳定性.结果表明：CAV渗透率的提升可以提高交织区通行能力以及混合交通流交通效率;交织交通量比的减小和交织区域长度的增大可提高交织区通行能力;提升CAV渗透率可以有效提高混合交通流的稳定性,但较小的车头间距也会造成一定的安全隐患.     

冰雪路面车速预估模型的建立

通过冰雪路况对车辆运行速度影响的分析,建立冰雪路面对稳态车速的影响系数,采用理论分析与试验验证相结合的方法,修正冰雪路面下世界银行公路建设贷款模型(HDM-Ⅲ)的车速预估(稳态车速)模型.     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同.本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数.根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据,进行了对个别路段的状态评估.实证分析结果表明:在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数:基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据.     

考虑交通流失效的快速路出口匝道信号控制优化

对快速路出口匝道及衔接区进行信号控制是解决该区域拥堵的有效手段,但现有研究将交通量视为已知及确定的,未能考虑交通流失效的情况,导致所得信号控制方案实用性不足。为此,在分析交通流失效机理上,研究交通流失效概率与交通量的函数关系;针对此交通特性,应用感应式信号控制方案,并编制了基于VAP控制模块的程序;以某城市出口匝道及衔接区交叉口为例,对该文所述方法进行验证。结果表明：当失效概率一定时,采用感应信号控制方案,与固定信号控制相比,平均车辆总延误、平均停车时间、平均停车次数均有较大改善;当失效概率变化时,各项延误指标呈随机变化趋势,但与现状相比均有明显改善。     

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RBF神经网络的城市快速路短时交通流预测研究

为检验灰色模型及径向神经网络模型用于短时交通流预测的可行性及适用性,本文分析和比较了灰色模型GM（1,1）和RBF径向神经网络模型对短时交通流的预测效果。仿真实例表明,灰色模型不适合用于短时交通流预测,而径向神经网络能够准确预测短期交通流的未来变化趋势,当径向基函数的分布密度值在0.8~1.0之间时能够取得较高的预测精度。     

城市快速路实时交通流运行安全主动风险评估

基于上海市快速路系统采集的线圈检测器数据和事故数据,应用贝叶斯网络(BN)模型对快速路实时交通流参数与事故风险进行建模分析,并利用可有效应对缺失数据的高斯混合模型和最大期望算法分别对BN模型输入和参数进行估计,进而主动评估快速路实时交通流运行安全风险,并对事故状态提前做出预警.分别对可能事故点前后2组检测器和4个时间段的8组交通流数据进行了建模,结果表明使用事故发生地点上下游各一个检测器在事故发生前5~10min内的交通流数据建立的BN模型效果最好,事故预测准确率为76.94%.最后不仅与朴素贝叶斯分类、K近邻、反向传播(BP)神经网络等经典事故风险估计算法进行了对比分析,还与现有的实时风险评估成果进行了对比,结果表明BN模型预测效果最好.     

入口匝道衔接区域交通流运行机理解析

由于对交通流运行和演变机理解析不足,从而导致入口匝道管理和控制策略缺乏针对性和实际可操作性,采用波动理论方法建立数学模型,分析不同匝道和主线上游流量条件下,合流区、匝道合流区上游、合流区下游及匝道等处的交通流运行状态和交通流的演变规律,解析入口匝道无控制时拥堵的形成和传播机理,从而为相关管理和控制策略的提出和优化提供理论支持.实例分析表明,衔接区域交通流运行规律与实际交通流运行符合较好.     

城市快速路常发性瓶颈交通流失效生存分析模型

瓶颈处交通流失效(breakdown)是导致快速路拥堵的重要原因,其致因则是交通需求、驾驶行为及设施设计等多因素交互作用的结果.针对快速路常发性瓶颈失效的随机特征,基于海量检测数据,提出了快速路瓶颈失效的生存分析模型.该模型首先以速度、密度组合阈值法判断失效是否发生;然后统计失效发生时刻及发生前的交通流参数,利用生存函数描述失效发生概率与瓶颈通行能力的关系;进一步采用Cox回归模型分析瓶颈失效的影响因素.上海市内环3个典型双车道常发性瓶颈点277个交通流失效事件分析表明,在50%的失效概率下,3个瓶颈每车道通行能力分别为1341,1 552,1 662veh.h-1;通过调控主线车速及驶入匝道流量可对瓶颈失效起到有效的保护作用.利用该方法可精细化确定瓶颈点概率通行能力,并为快速路主动交通管理措施设计提供理论依据.     

城市快速路高阶流体模型实证研究

在回顾宏观流体模型的发展和分析宏观模型中的高阶流体模型的基础上，利用上海高架快速路实测交通数据，对快速路控制中常用的一种高阶流体模型进行了参数辨识和模型性能分析，验证了模型对于我国城市快速路的适用性；最后给出下一步研究的设想．研究结论可为我国城市快速路的规划、设计、运营和管理提供有力依据和数据支持．     

冰雪天气下高速公路交通安全保障体系的建立

在高速公路运营过程中,自然灾害风险是最直接也是最主要的风险之一,其中对于西北地区高速公路而言,冰冻、雨雪、大雾等各种恶劣天气是对高速公路交通造成重大影响的主要因素。本文通过分析冰雪天气对高速公路行车造成的影响,以及现阶段我国高速公路应对冰雪天气工作存在的弊端,提出了建立有效的冰雪天气下高速公路交通安全保障体系。     

高速公路交通量预测与监控策略

文章以宁宣杭高速公路宁国至千秋关段为例,分析了高速公路交通量的预测方法,并在预测交通量的基础上,提出了宁国至千秋关段高速公路的控制策略,为今后高速公路监控系统设计提供了依据。     

快速路交通流运行安全关键参数识别与评估

基于上海市两条快速路采集的事故数据和相应检测器数据,应用随机森林模型对事故发生前5~10min内的交通流数据进行重要变量筛选.利用基于高斯混合模型和最大期望算法的贝叶斯网络(BN)模型对快速路实时交通流事故风险进行建模分析,并对建立的BN模型进行了可转移性测试.结果表明:选取重要变量后建立的BN模型效果优于使用直接检测数据建立的模型,事故预测准确率达到82.78%;可转移性测试中BN模型的事故预测准确率虽有所下降,但整体预测精度和事故预测精度仍都优于利用直接检测数据建立的模型.     

基于航迹分类的终端区交通流非线性特征

终端区空中交通系统是复杂的非线性系统,本文基于航迹分类与交通流混沌理论研究终端区交通流的非线性特征,为终端区交通流控制及预测提供科学依据。首先对获取的广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)航迹数据进行异常识别与处理。然后基于K-近邻算法(K-nearest neighbor, K-NN)与跑道方向设计终端区航迹分类方法,实现终端区航空器航迹的精确分类。根据分类结果构建交通流量的时间序列,结合相空间重构和最大Lyapunov指数分析终端区交通流的混沌特性。最后,选用北京首都机场终端区ADS-B航迹数据进行实例验证,结果表明本文方法可以实现航迹的精准分类,准确识别和分析多跑道机场终端区交通流的非线性特征,在验证时段内36R、36L跑道及整个终端区交通流均表现出混沌特性。     

高速公路安全行车间距的探讨

本文在分析行车间距计算方法的基础上,提出了在一般气象条件下保证交通安全一般要求的基本安全间距的概念及计算公式,同时探讨了在特殊气象条件下对安全间距的影响因素及修正参数.     

基于粒子群优化-支持向量回归的高速公路短时交通流预测

为实现高速公路短时非线性交通流的精准预测,依托高速公路运营积累的大量数据资源,构建了基于粒子群优化(par-ticle swarm optimization,PSO)的支持向量回归(support vector regression,SVR)预测模型.首先,对获取的高速公路交通流数据进行异常值剔除、缺失值填充以及归一化等预处理;其次,基于SVR算法采用滑动窗口的方式建立预测模型,并基于具有较强寻优能力的PSO优化算法获取SVR模型的最优参数组合;最后,通过京台高速济南西收费站断面交通流数据进行实例验证.模型的预测结果表明,所提出的高速公路短时交通流预测模型能够满足实际需求,且相较反向传播(back propagation,BP)、差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型具有较高的准确性,可为日后高速公路运营决策提供理论支持.