基于个体行为画像的路段拥堵责任划分方法

在学校、医院、商场等公共生活服务场所周边路段上经常发生的交通拥堵具有特殊性:是由特定事件触发特定出行者短时间扎堆聚集所导致的一种特殊类型的交通拥堵,这类拥堵的成因及治理对策具有重要的研究价值.利用自动车辆识别(automatic vehicle identification,AVI)技术对出行者的长、短期交通行为进行重构,探究导致公共生活服务场所周边路段的拥堵原因及拥堵责任划分方法.基于AVI数据建立了个体长、短期交通行为画像方法,通过多层卷积神经网络和层级聚类模型精确定位出导致公共生活服务场所周围路段拥堵的主要责任车辆.针对同一路段上的不同车辆,依据其长、短期出行行为特征,进行个性化精准管理,是在有限资源限制条件下解决公共生活服务场所周边拥堵问题的有效途径.选取安徽宣城市第六中学门前的常发路段拥堵作为研究对象.结果 表明:对于经过案例学校门前路段的所有出行者来说,只需对其中0.5％～0.7％的致堵车辆采取重点管理措施就可以有效缓解学校门前路段的拥堵问题.     

冰雪条件下信号交叉口上游拥堵识别方法

为解决冰雪条件下的信号交叉口上游拥堵识别问题,提出基于研究临界消散车队长度值的拥堵识别方法. 该方法根据汽车行驶理论与拥堵区间车辆行驶特点,将拥堵临界车辆的行车过程分为加速、匀速和减速过程,通过分析的拥堵排队车辆通过交叉口的过程,建立不同冰雪路面信号交叉口拥堵识别模型. 通过不同条件下相关参数标定,计算上游路段拥堵临界位置. 利用哈尔滨市区一个交叉口的实际调查数据进行验证,证明该模型能很好与实际相契合.     

基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的GPS轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测.在此过程中,摒弃传统的基于交通流预测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法.该方法同时考虑路段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车GPS轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移矩阵,实现对拥堵路段的预测.真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.     

人工和ETC混合收费方式对车辆能耗的影响

【目的】为探讨高速收费站全面设置ETC通道的必要性,研究人工和ETC收费方式共存的高速公路收费站路段的车辆能耗模型。【方法】基于元胞自动机NaSch交通流模型,针对人工和ETC收费方式共存的单向单车道的收费站路段提出车辆的能耗公式,并数值模拟周期边界条件下人工收费车辆的比例系数和收费站站前减速路段的长度对车辆能耗的影响。【结果】人工收费车辆的比例系数和收费站站前减速路段的长度越大,道路上车辆的能耗值就越小,对应的流量和平均速度也越小,道路交通越拥堵。【结论】人工收费车辆的比例系数和收费站站前减速路段的长度对车辆能耗都有一定程度的影响。     

过饱和交通网络的多层边界主动控制方法

为了预防交通网络的过饱和堵塞,定义了过饱和网络相邻交叉口关联度,给出了初始拥堵区域的确定流程,提出了以关键交叉口(交通需求超过通行能力的交叉口)为中心的多层边界控制策略,动态确定控制边界,将超过通行能力的车辆控制在多层边界路段上.与单层边界控制策略相比,多层控制策略能够充分利用拥堵区域内路段的存储能力,解决边界路段的排队溢出问题,缩小拥堵影响范围,有效减低停车延误和停车次数.案例结果表明,文中方法是可行的.     

异构交通场景下的宏观交通流建模

提出了基于动态图混杂自动机与改进的元胞传输模型相结合的建模方法。通过对不同自动驾驶车辆混入率下路段的流量和密度进行三角基本图拟合,讨论了临界拥堵密度、通行能力、反向波速等主要参数的变化规律,并基于此改进了传统的元胞传输模型;利用动态图混杂自动机表征路网分层递阶的拓扑结构,并将改进的元胞传输模型嵌入动态图混杂自动机来建立异构场景下的宏观交通流模型。利用OpenModelica搭建了仿真平台,验证了该建模方法的有效性。结果表明：随着自动驾驶车辆混入率的增加,路段的临界拥堵密度、最大通行能力和反向波速等都有较为显著的变化。     

预防城市公交网络拥堵效应的阻抗增加策略

为有效预防和减弱城市路网发生大规模拥堵时路网拥堵效应的传播,制定及时有效的交通疏导方案。基于道路交通网络级联失效,提出一种增加路段阻抗预防和减弱路网拥堵效应的策略,通过增加某些经常性堵塞路段的阻抗,降低这些路段的交通出行量,防止路段发生级联失效,保证路网的畅通。并通过试验分析路段阻抗增加对拥堵效应作用的不定性影响,建立阻抗增加路段和阻抗增加最优值的确定模型,从而使得交通疏导策略更具科学性和合理性。以某城市路网为例,通过改变不同路段阻抗增加系数ε,观察网络阻塞程度指标J的变化。实验表明,对比不同饱和度大小的路段阻抗增加策略,通过增加饱和度最大的失效路段阻抗能够有效降低路网的阻塞程度。该方法可以有效地预防和减弱城市道路网络拥堵效应,为制定及时有效的交通疏导方案提供参考。     

城市道路不同拥挤等级定价方法的研究

城市道路交通拥堵问题日益严重,成为我国城市快速发展过程中的突出问题,文章提出对路段不同拥堵程度下差别收取费用。首先考虑了拥挤产生的外部成本,其中包括时间成本、能源成本、安全成本、环境成本等。对此建立各外部成本的定价模型,该模型与车辆运行的速度有关,根据拥挤等级的划分,对不同的外部成本给予不同的权重,最终建立起不同拥挤等级下的定价模型。最后以南京市的典型拥挤路段——中山南路进行拥挤分析,计算出该路段不同拥挤等级下的定价值。     

交叉口及路段拥挤界定研究

当前,我国城市交通供需矛盾日益突出,城市道路及交叉节点的拥堵界定及拥堵评价具有重要意义。通过对交叉口及路段拥堵概念的提出,分析了国内外相关研究的成果,提出适合我国城市交通运行特征的交叉口及路段拥堵界定方法。对交叉口及路段服务水平的评价方法进行了归纳总结,通过实例研究了典型交叉口的延误仿真评价,并对交叉口与路段拥堵的相互作用机理进行了初步分析。研究成果对我国城市交通运行的评价和改善具有理论意义和实践意义。     

基于门架数据的高速公路运行状态评价研究

高速公路信息化建设日益完善，为了能够更加详尽地掌握高速公路的交通状态，以济青高速为研究对象，通过挖掘门架数据，设计了k均值聚类算法和基于密度的噪声应用空间聚类算法相结合的两阶段聚类方法来识别驶入服务区车辆和异常行驶的车辆，再结合各车型流量占比加权的交通状态指数，从时间和空间维度分析高速公路路段交通状态。研究结果表明，两阶段聚类算法有着很好的识别效果，通过交通状态指标发现在7:00—20:00时段高速公路存在3个交通状态较拥堵的时段，精确地识别出高速公路中交通状态较拥堵的路段，并且发现路段的大车混入率与交通拥堵程度呈现密切的正相关的趋势，最后依据交通状态指数将济青高速路段交通状态划分为4个不同的等级，为交通管理部门提供了路段交通状态评估的技术支持。     

基于浮动车数据的区域路网交通状态评价

城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效地发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。通过浮动车数据估算路段最大排队长度,并将其与路段车辆行驶速度、路段行程延误时间作为区域内交通状态评价参数,基于模糊综合评价算法,给出了一种在不同时间段内路段及区域交通状态评价方法。最后通过实际浮动车数据进行实例验证。实验结果表明该算法对于能够较好地检测区域路网交通状态,具有较好的实用性。     

电网大停电交通拥堵度评估模型及方法研究

针对大停电事故对路网交通拥堵产生严重影响和恶劣后果的背景,根据交通流特性,从路段和交叉口两个方面建立基本路段交通拥堵度评估指标体系;同时提出大停电后各个评价指标的计算模型和量化方法。在此基础上,采用突变级数评价法对基本路段拥堵度进行评估;并以车辆行驶里程(VKT)作为权重对路网体系中各基本路段进行加权,进而得到大停电后路网的交通拥堵度水平。最后以典型大停电区域为例,对不同停电时间下路网交通拥堵度水平进行量化评估;且评估结果与有关交通部门的统计情况相吻合,验证了该评估模型和方法的正确性、实用性。     

城市道路交通平面交叉路口拥堵预测

针对交叉口路段拥堵特性,基于定性推理的相关方法,从时间的角度,提出了描述城市交叉口进口路段运行状况的评价指标——稳态评判指数。仿真实验表明,当交叉口交通拥堵与消散的过程被触发时,稳态评判指数会发生定性跃迁,并且每个高峰期的到来都会经历一个“稳态——非稳态——稳态”的过程;并且由该指数确定的拥堵临界点时刻与由交叉口总排队长度所反映的交叉口拥堵形成与消散时刻基本吻合,为交叉口的运行状况评价及拥堵预警提供一个指标。     

不结冰的高速公路

高速公路的路面一旦结冰,不但会影响车辆的行驶速度,导致大量路段的拥堵,而且还很容易引发交通事故。为此,我设计了一种不结冰的高速公路:首先,在冬天容易结冰的路段下埋设两根钢管,它们的间距与汽车左、右车轮的距离差不多,然后每隔一定的距离在钢管上设置一个可以进出的风口。这样,当路面出现结冰的情况时,只要用热风机向钢管内输入热风,路面的雪水就无法凝结起来了。     

城市道路交叉路口的拥堵预测

针对交叉口路段的拥堵特性,基于定性推理的相关方法,从时间的角度,提出了描述城市交叉口进口路段状况的评价指标——稳态评判指数.仿真实验表明,当交叉口交通拥堵与消散的过程被触发时,稳态评判指数会发生定性跃迁,并且每个高峰期的到来都会经历一个"稳态——非稳态——稳态"的过程;由该指标确定的拥堵临界点与由交叉口总排队长度所反映的交叉口拥堵形成及消散时刻基本吻合.     

基于CA交通流模型的车辆停车次数及停车率的仿真研究

运用CA交通流仿真模型对路段上车辆的停车状况进行仿真研究,仿真了路段上车辆的停车次数及停车率与密度之间的关系。结果表明,用CA模型可以较好地模拟路段上车辆的停车情况,能较好地仿真出路段上车辆的停车次数及停车率与密度之间变化的定量关系。这一结果为根据交通流密度采取相应的交通管理措施提供了理论依据。     

基于神经网络的行驶时长预测

定位设备的普及产生了海量的车辆行驶数据,使得利用历史数据预测车辆行驶时长成为可能.车辆行驶数据由两部分组成:车辆行驶经过的路段序列信息和出发时段;路径总长度等外部信息.如何提取路段序列特征,以及如何将序列特征与外部特征有效地融合,成为预测行驶时间的关键问题.为解决以上问题,提出了一个基于Transformer的行驶时间预测模型,模型由路段序列处理模块和特征融合模块两部分组成.首先,路段序列处理模块使用自注意力机制处理路段序列,提取路段序列特征.该模型不但可以充分考虑各条路段与其他路段间道路速度的时空关联性,同时可保证数据并行输入模型,避免了使用循环神经网络时数据顺序输入导致的效率低下.其次,特征融合模块将路段序列特征与出发时段等外部信息相融合,最终获得预测的行驶时长.在此基础上,统计路口连接的路段数作为路段的上/下游路口特征,与路段特征结合输入模型,进一步提升了行驶时长的预测精度.在真实的数据集上与主流预测模型进行的对比实验表明,该模型在预测精度以及训练速度上均有提升,体现了所提模型的有效性.     

基于环形线圈的道路交叉口车辆拥堵饱和自动清空研究

道路交叉口交通高峰期经常出现某一方向车辆拥堵饱和导致整个交叉口交通瘫痪,存在型环形线圈车辆检测器对道路交叉口中央车辆的存在进行检测,通过型环形线圈车辆检测器对拥堵交通流下游车辆通过率进行检测,将两种检测器的检测结果结合,改变道路交通信号灯指示,对车辆拥堵饱和交叉口的车辆自动清空,根据车辆拥堵时间长短,调整原来交通流放行,并将通行权重新分配。自动清空路口是一种解决交叉口车辆拥堵的有效方法,可以提高交通高峰期道路交叉口的通行效率。     

高速公路路段标识站点布置方法

为对高速公路路段标识站点进行合理布置,依据支撑树性质,计算出高速公路路段标识站点数量,同时依据高速公路路段交通量,引入高速公路路段权值,即路段车流量大的路段权值小,利用破圈法求得高速公路网连通图G的最小支撑树,得到高速公路路段标识站点合理的布置位置,即高速公路路段标识站位于求解最小支撑树过程中删去的边,该布置方法能够避免高速公路路段标识站的车辆识别装置产生车辆识别错误和遗漏,同时提高车辆识别装置的可靠性。     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。