高速公路交通流建模

从流体动力学和随机过程角度研究高速公路交通流的动力学属性和统计特点,揭示一些复杂交通现象的本质．分析并比较几种高速公路交通流模型,指出模型的性质、特点与适用范围．最后,作几点评述     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量,能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型,利用BP 神经网络对样本数据进行处理,再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段,利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证,并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。     

高速公路交通流问题的分段固支梁计算机仿真模型

用分段固支梁模型描述高速公路上三车辆行驶过程。给定了三车辆的初始位置，整个时间过程被分为不同的时间段，每一时间段内车辆具有一定的排列次序，任意一个车辆或者处于跟车过程中，或者处于超车过程中。基于梁挠度曲线方程给出车辆在超车和跟车过程中的速度．时间关系曲线解析表示式。这些解析表示式中包含一定个数的参量，用于体现司机行为；各有关时间段的起始和终了端点则根据有关车辆运动距离相等的条件及跟车和超车的判别条件确定。由计算机自动给出计算任意时刻各车辆位置的公式。与传统方法相对比，该方法考虑建立尽可能大范围的局部模型(跟车或超车模型)并明确给出不同阶段局部模型的衔接方法，因而能较好地刻画车辆的行驶过程。旨在为开发出类似于Maple的高速公路交通流仿真软件奠定基础。     

复杂性究竟有多复杂?--论复杂性的测度

系统的复杂性测度叫做复杂度，然而目前却没有适用所有复杂性的通用测度方法，通常都从某个角度或参数来衡量一个系统的复杂性。现在研究比较成熟的有结构复杂性、计算复杂性、描述复杂性、有效复杂性等几种测度，并用这几种复杂性测度来衡量复杂性到底有多复杂。     

基于改进宏观交通流模型的MPC算法设计

为了得到稳定有序的道路交通流,针对高速公路系统,提出了一种基于改进宏观交通流模型的模型预测控制方法.考虑到由于匝道的流入和流出给交通流带来的不确定性,该方法以各路段的交通流密度和速度为控制目标.再以传统的宏观交通流模型为基础,改进得到一个宏观交通流状态空间模型.针对多变量和控制量约束的问题,设计了基于模型预测控制的交通...     

短时交通流混沌预测方法的比较

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,提出了将Volterra滤波器自适应预测模型用于短时交通流的实时预测。为提高预测精度,在Volterra滤波系数计算过程中采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练。应用该预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性。然后再用此方法对微观实测交通流的时间序列进行实证分析。仿真结果表明,该预测模型对实测交通流时间序列具有很好的预测效果,可以满足实时交通流预测的需要。     

城市单交叉路口交通流实时遗传算法优化控制

针对单交叉路口多相位交通流建立了一种实时动态模型 ,并简要介绍了一种实时遗传算法优化控制方法 .通过对本周期及前一个周期的车流量进行实时测量 ,采用线性预估方法 ,对下一个周期的车流量进行预估 ,以最大通行能力为路口模型控制性能指标 ,从而确定下一周期的相位配时方案 .采用 C语言编程进行实时仿真实验 ,仿真结果表明 ,实时优化性能良好、性能稳定.     

交通流时间序列中混沌特性判定的替代数据方法

替代数据方法是判定时间序列中是否具有混沌特性的一种有效方法,本文介绍了该方法中一种基于关联维数的混沌判据。并将该方法应用于１５分钟和５分钟采样周期的实测交通流时间序列中,计算结果表明交通序列中含有混沌特性。     

城市环境质量的未确知测度评价

在未确知测度空间基础上,建立未确知测度评价模型并用于城市环境质量评价; 与模糊综合评判、灰色聚类分析、物元分析、ＢＰ人工神经网络等评价方法比较,未确知测度评价模型严谨,评价结果合理、精细、分辨率高,更适合于环境质量评价;     

具有中心车站的元胞自动机城市交通流模型

在Biham等人提出的二维元胞自动机交通流模型基础上,建立了具有中心车站的二维元胞自动机城市交通流模型,该模型考虑了对外交通对城市交通流的影响,推导出了这种二维CA交通流模型的演化方程.在计算机上模拟了在不同对外交通概率情况下的交通状况,得到了车辆在不同参数下交通流模型的基本演化图,进一步还模拟了城市长途车站数量对城市交通的影响.结果表明,较小的对外交通概率就会对城市交通状况产生较大的影响,适当增加中心车站的数量对城市交通状况有一定的改善.     

面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型

针对我国城市交通特点，在改进经典的高速道路网宏观交通流模型METANET的基础上，提出了面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型。该交通模型能够更好地描述快速路出口匝道流出能力受限、快速路主线起始点车流以及快速路主线车速控制等现象。对上海高架快速路的实际交通流数据进行了仿真研究，结果表明该模型较好地反映了城市快速路交通流的动态演化特征，可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

城市交通系统复杂性模型及仿真分析

提出城市交通系统是开放的复杂巨系统，建立一个基于Logit交通分配模型的诱导信息服从率复杂性模型，对出行者诱导信息服从率的变化特性进行仿真分析，结果表明路径上交通量的变化呈周期性不稳定状态。     

事件状态下城市快速路交通通道优化控制模型

交通控制和管理是解决城市交通拥挤问题的有效措施。在事件状态下，对快速路交通通道的优化拉制建模进行了研究．以快速路和干道交叉口的交通需求与通行能力的方差和最小为优化目标，建立了快速路交通通道优化控制模型，该模型同时优化干道交叉口绿信比、事件上游出口匝道转秽率和事件下游入口匝道转秽率三个控制参数。最后对目标函数进行了评述，表明谊优化控制模型简单实用。     

拥挤交通流的行为分析与仿真建模

从分析拥挤状况的交通行为特性出发，建立了相应的仿真模型。该模型在跟车子模型加入了随机扰动项，换道子模型的可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为。与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的交通行为，更适合于拥挤状况的交通微观仿真。     

基于高速公路收费系统的交通信息采集与处理基本问题研究

高速公路封闭式的收费系统实质上也是先进的交通信息采集系统，从中不仅可以得到流量、车型等一般性信息，而且能够得到行程时间、行程车速、OD、拥挤度、事件、运营特征及需求管理等常规方法不易获取的重要信息。同时，由于这种收费系统的信息采集采用逐车测量与统计的方式、具有无遗漏和直接性的特点，因而信息拥有更高的准确性和可靠性。以上海市高速公路网为背景，通过对典型通道的分析，系统探讨高速公路收费系统中交通信息采集与处理的几个基本问题：①基础数据采集；②交通信息种类；③行程时间信息处理；④动态OD信息处理。由于收费系统数据目前还远未得到充分有效地利用，因此本研究工作对我国高速公路交通信息化与智能化建设、信息综合利用及科学研究具有先导性的作用。     

基于投影寻踪自回归的短时交通流预测

厦时准确地进行交通流短时预测是智能运通系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）与先进的出行者信息系统（ATIS）研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短，交通流量的变化显示出越来越强的不确定性，使得一般方法的预测精度大大降低。例如：非参数回归的算法是一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法，在变通流预测中发挥了很大的作用。但随着样本数据维数的增加．存在“维数祸根”的现象。针对目前短时交通流预测存在的问题，本文提出一种基于投影寻踪自回归技术的短时交通流预测模型，解决了“维数祸根”和高维数据闻的非正态、非线性问题。经过实测数据验证。谊算法完全满足实时交通流预测的需要。     

跟驰模型的交通流混沌转化现象的仿真

用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流.在一定参数组合情况下,仿真研究交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程.通过分析这种车头间距的变化曲线,可以明显地观察到混沌吸引子的存在,说明基于跟驰模型产生的交通流存在混沌现象,从相图中清楚地观察到了交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程.结合交通流的实际情况,对仿真结果作了分析,最后得出对于研究与应用交通流理论的有益结论.     

基于RBF神经网络的短时交通流预测

根据短时交通流的特性，以神经网络技术为基础，构建短时交通流预测的神经网络模型，并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。     

Theory and Architecture of Urban Traffic Flow Guidance System *

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｃｔｕａｌｕｒｂａｎｔｒａｆｉｃｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ,ｔｈｅｍａｉｎｗｏｒｋｏｆＵｒｂａｎＴｒａｆｉｃＦｌｏｗＧｕｉｄａｎｃｅＳｙｓｔｅｍｓｔｕｄｙｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｔｈ...