基于小波分析和傅立叶变换的交通流特性分析

随着经济的发展和汽车保有量的增长,道路交通流特性日益复杂化,交通流特性的分析在交通系统的研究中占有越来越重要的地位。本文在研究小波分析和傅立叶变换在交通流分析中应用现状的基础上,将小波分析和傅立叶变换相结合,先对交通流进行小波软阈值去噪,对比同一路段不同断面的交通流序列特点,然后运用小波分析和傅立叶变换将其进行分解,得出停车线上游位置不同断面交通流的强相关性特征。     

行人与机动车相互干扰的元胞自动机模拟研究

基于VDR模型,建立了行人与机动车相互干扰的元胞自动机模型。在开放边界条件下,研究了车辆产生概率、消失概率和绿信比对车流量及过街人数的影响。数值模拟表明车辆产生概率、车辆消失概率只在一定范围内影响车流量,有红绿灯设置时存在绿信比最佳取值范围。     

转向概率对平面环行交叉路口交通流的影响

从道路结构出发,建立了具有内、外环道的平面环形交叉路口元胞自动机模型,研究了转向概率对平面环行交叉路口交通流的影响.计算机模拟结果表明.各车道的交通流在转向概率影响下呈现出不同的特点.转向概率均在一定的系统密度区域内对车道的交通流存在影响.     

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。     

交通流量变模式辨识的非参数概率变点模型

交通流状态辨识是智能运输系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）和先进的出行者信息系统（ATIS）研究的一个重要内容。以往算法主要集中在交通流预辨识（即交通流预测）和交通流实时辨识（即事件检测或交通流突变检测）的研究上．而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认。依据交通流理论，结合非参数变点统计方法，以在淄博市世纪路采获的自由车流数据的研究为例，首次建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型．对变点存在与否进行假设检验。并对变点发生（时间）位置的搜索算法作了详细研究。最后结合实地数据对本方法进行了标定和检验。验证了本方法的有效性和可行性。     

车辆换道控制策略及其灵敏度分析

本文研究了多车道交通系统中车辆换道行驶的微观模型;结合我国的高速公路分为快速车道与慢速车道的特点,建立了引导车辆行驶的控制策略,该策略由一系列规则构成;通过计算机仿真,验证了模型及规则的有效性;并对规则中的参数进行了灵敏度分析.     

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.     

考虑有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型与算法

近年来 ,国内大中城市有些重要交叉口安装了左转专用信号灯 ,对这种路口的交通流分析迄今尚不多见 .有鉴于此 ,此文提出了有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型 ,详细分析了不同车道的车辆通过最大排队断面到达停车线及通过停车线时的随机过程 ,并由此得到相应的车头时距分布 .在非饱和状态下 ,当左转交通量比较大时 ,此模型可以较好地计算车辆的平均延误     

交通流模拟体系中用户出行路径选择模型的探讨

:在交通流模拟体系中 ,为了模拟智能交通中用户在出行时能够获得当前交通状况信息的条件下进行出行路径选择的情况 ,提出了一个新的微观用户出行路径选择模型 ,包含认识更新模型和出行路径选择模型两个部分