城市快速路交通运行状态分析

城市快速路是城市交通干道,通过分析快速路交通运行情况,为合理的出行提供依据,以此提高路网利用率。以西安市南2环、东2环实地交通调查数据为基础,选取其中典型快速路路段,分析其交通流特性,根据不同的交通流参数调查数据分布情况,将不同的交通流运行状态划分为4个种类,提出了以速度、密度、饱和度为参数的运行状态分析指标体系。     

高速公路改扩建施工区交通流特性

为了探究高速公路改扩建施工区交通流特性,结合实测数据和仿真分析,基于施工区不同控制段(警告区、过渡区和作业区)不同车道的速度、流量、饱和车头时距等分析了交通流参数的变化和车道间交通流相互影响.研究表明:过渡区是施工区交通运行的瓶颈;在不同控制段,当密度大于30辆/km时,交通流状态发生突变;在不同车道,当密度大于15辆/km时,内、外侧车道交通流呈现不同特性.基于速度-流量观测数据,建立了回归模型.分析结果表明,2-1施工区、3-2施工区交通中断前后流率下降百分比分别为8.56％、9.25％.根据施工区交通流运行特性,将施工区通行能力定义为排队通过流率,给出了通行能力计算方法,确定2-1施工区、3-2施工区通行能力分别为1610、3650辆/h.     

基于交通状态估计的快速路交通联合控制

采用模糊C均值聚类方法将快速路交通状态划分为畅通、轻度拥挤和拥挤状态。将快速路二阶宏观交通流模型与粒子滤波算法相结合,实现对快速路交通状态参数的估计,并将交通状态参数估计结果划分到对应状态中,得到交通状态估计结果。在交通状态估计的基础上,考虑3种交通状态下的交通运行特性,结合可变限速控制和入口匝道控制建立快速路联合控制模型。采集吉林省长春市东部快速路交通数据进行实例验证,结果表明:联合控制模型的应用减少了快速路交通流总时间费用消耗的4.55%,降低了交通流密度,在一定程度上缓解了交通拥挤。     

城市快速路交通事件影响范围预测模型

为研究交通事件对城市快速路交通流的影响,在对MCTM模型进行改进的基础上,建立快速路交通事件影响范围预测模型.该模型针对城市快速路交通流的亚稳态现象,模拟亚稳态区域的交通流状态;同时考虑交通事件对元胞主要特征参数的影响,并结合事件发生的不同位置,对元胞设置进行调整;最后提出事件影响长度的概念,并将其作为交通事件影响范围的评价指标.以北京市局部道路网为研究对象,结合交通事件的相关数据,对该模型进行了参数标定和实例分析.结果表明,仿真数据的变化趋势与实测数据基本一致,且误差在可接受范围内.模型能清晰地反映出不同时刻各个路段的交通流状态,可有效地确定城市快速路交通事件的影响范围.     

拥挤流状态下城市快速路交通流时空特性

为了定量分析拥挤流状态下城市快速路交通流时间和空间特性,首先采用自相关函数法判断交通流率、占有率和速度时间序列的平稳性;其次,研究拥挤流状态下交通流参数空间传递特性;最后,基于混沌分析中的G-P算法建立模型将非平稳的交通流参数时间序列转化为平稳时间序列.研究表明:拥挤流状态下,交通流率表征为平稳的时间序列,速度和占有率属于非平稳时间序列;空间上,上游断面对下游断面的速度参数具有传递作用,下游断面的速度参数对上游具有回溯影响,当时间延迟为2 min时,取嵌入维为4进行相空间重构,可将速度时间序列转化为平稳的时间序列.     

交通事故对道路通行能力影响的定量综合评估

针对车道被占用对城市道路通行能力的影响,以反映道路通行能力的流率、速度和交通密度为切入点,运用了Excel、Matlab、Eviews等软件,通过建立流率-速度、方差分析、车辆排队、多元线性回归等模型,综合分析交通事故所处横截面实际通行能力的动态变化,同一横截面交通事故所占车道不同对该横截面实际通行能力影响的差异,交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游流量间的关系,最后通过交通流模型估算车辆排队长度到达上游路口所需的时间。     

快速路自由流速度及其影响因素

为了研究快速路自由流速度的规律,利用上海市快速路上埋设的检测线圈获取的交通数据,应用统计分析的方法,分析了快速路实测自由流速度、理论自由流速度和85位车速及其关系。重点研究了实测自由流速度,采用定量分析的方法分别建立了实测自由流速度与平曲线半径、进出口距离与交通饱和度之间的回归模型。在此基础上,建立了快速路自由流速度估算模型,从而使得在缺乏交通流数据的条件下,能够估算自由流速度,为进行快速路运营阶段的系统服务水平评价和通行能力分析提供了依据。     

快速路网拥挤应对策略的宏观交通仿真评价

城市交通网络日趋严峻的拥挤对交通管理者提出了严峻考验,各大城市都纷纷研究应对拥挤的良策并评价其有效性.运用先进的宏观动态交通流仿真方法,对需求激增条件下城市快速路网交通运行情形进行仿真,刻画拥挤在路网中发生、传播和消散的过程,并对基于动态交通广播信息诱导的拥堵应对策略进行了仿真评价和效果模拟,结合一个"三起点-三终点"快速路网,给出了不控制和控制两种情形下的路段交通流状态(速度、流量等)时变轨迹图、路网全局交通状态视图等可视化仿真结果.仿真案例显示,宏观交通流仿真能够有效地用于诊断快速路拥堵原因、模拟各类先进交通控制策略的效果.研究成果旨在为交通管理部门设计和评价快速路网拥挤应对策略提供可借鉴思路和技术参考.     

城市快速路匝道调节与动态速度引导的协同策略

介绍了入口匝道调节和主线动态速度引导的基本方法,提出了二者协同运作的控制策略,分析了速度引导下的快速路交通流模型,并建立了以主线服务流率最大和匝道排队延误最小为目标的匝道调节与速度引导的协同函数,通过VISSIM软件进行了协同策略的模拟试验.对比结果表明,通过对主线进行预案速度引导、然后计算匝道调节率的方法可以增加主线实际通行能力10%以上,节约路线平均行程时间30%以上.     

单车道路段上车辆排队的链式反应模型

为揭示单车道路段上车辆排队的演化规律,描述了车辆排队的形成和消散过程与核裂变的链式反应过程之间的相似性。根据核链式反应原理,建立了单车道路段上车辆排队的链式反应模型体系,包括车辆排队形成模型、车辆排队消散模型和信号交叉口车辆排队模型。利用大连市典型路段的实测交通数据对车辆排队形成和消散模型进行了验证,并运用MAT-LAB软件对不同条件下的交通流进行数值模拟,分析了阻滞信号和消散信号的传播速度对于到达流量和行驶速度的敏感度。结果显示,模型具有较高的精度,可以测算单车道路段上车辆排队的链式反应速度和范围,能够解释车辆排队形成和消散的内在规律。研究成果为解析多车道路段上车辆排队的演化规律以及路段阻塞的链式反应规律奠定了基础,可为解决城市交通拥堵问题提供理论依据,同时为研究交通排队提供新的思路和方法。     

快速路交通流常微分模型的PD型迭代学习控制

针对快速路交通常微分模型,利用快速路交通流具有明显的重复性和周期性等特点,首先,设计了一种快速路交通流常微分模型的入口匝道交通流PD型迭代学习控制算法,并建立了迭代学习误差的收敛性条件;其次,利用λ范数和Bellman-Gronwall引理证明了算法的收敛性.最后,通过数值仿真结果进一步说明了提出的迭代学习控制方法的有效性.     

快速路入口匝道连接段交通熵特性

针对以往研究中大多运用车辆当量换算方法来描述混合交通流的性能,无法取得良好效果的问题,采用基于车头时距的方法来计算车辆当量换算系数,并在此基础上,研究了城市快速路入口匝道连接段交通熵的特性以及交通量与车辆行驶平均速度、交通熵的非线性关系。研究结果可为城市快速路入口匝道连接段交通流特性分析、通行能力计算和服务水平分析提供参考。     

Speed Spatial Distribution Models for Traffic Accident Section of Freeway Based on Computer Simulation

Simulation models for accident section on freeway are built in microscopic traffic flow simulation environment. In these models involving 2?lane, 3?lane and 4?lane freeway, one detector is set every 10...     

Research on traffic flow forecasting model based on cusp catastrophe theory

This paper intends to describe the relationship between traffic parameters by using cusp catastrophe theory and to deduce highway capacity and corresponding speed forecasting value through suitable transformation of catastrophe model. The five properties of a catastrophe system are outlined briefly, and then the data collected on freeways of Zhujiang River Delta, Guangdong province, China are examined to ascertain whether they exhibit qualitative properties and attributes of the catastrophe model. The forecasting value of speed and capacity for freeway segments are given based on the catastrophe model. Furthermore, speed-flow curve on freeway is drawn by plotting out congested and uncongestcd traffic flow and the capacity value for the same freeway segment is also obtained from speed-flow curve to test the feasibility of the application of cusp catastrophe theory in traffic flow analysis, The calculating results of catastrophe model coincide with those of traditional traffic flow models regressed from field observed data, which indicates that the deficiency of traditional analysis of relationship between speed, flow and occupancy in two-dimension can be compensated by analysis of the relationship among speed, flow and occupancy based on catastrophe model in three-dimension, Finally, the prospects and problems of its application in traffic flow research in China are discussed.     

基于神经网络的高速公路交通流预测模型及其应用

以宏观动态交通流模型为基础,分析了模型中各个参数之间的函数关系,给出了基于BP 神经网络理论的高速公路交通流预测模型建立的方法,对高速公路进行建模,该模型可以通过对高速公路交通流信息的实时采集对参数进行动态的修正,达到交通流信息预测的准确性要求.     

高速公路主线可变限速控制方法

为了解决高流量状态下高速公路主线瓶颈区域交通流运行态势恶劣,导致车辆行程时间增加、道路通行效率降低等问题,从高速公路交通流运行时-空特性角度出发,对宏观交通模型METANET改进,使其能够描述可变限速控制条件下道路交通流运行状态,并以改进模型为基础,提高通行效率和缩短行程时间为目标,构建高速公路主线交通优化控制模型.实验结果表明:高速公路主线可变限速控制方法能够根据道路交通流量的变化对安全限速值动态设置,实现对危险区车辆到达率的动态控制.实施高速公路主线可变限速控制方法可有效提高道路通行效率,缩短车辆行程时间.     

基于比例积分观测器的城市快速路交通密度估计与拥堵识别

针对城市快速路网中只有部分路段检测器可用的情况,为了及时准确地估计整个路网中未布设检测器路段的交通密度并基于估计结果识别路段拥堵状况,提出了基于路网动态模型的比例积分观测器设计方法.首先,将元胞传输模型(cell transmission model,CTM)嵌入到动态图混杂自动机(dynamic graph hybrid automta,DGHA)框架中,对城市快速路网进行建模,并推导出了分段仿射线性系统(piecewise affine linear system,PWALS)模型;然后,基于该模型设计了切换类型的比例积分观测器,并采用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法求解观测器的比例增益和积分增益,从而实现对全路网密度的估计,因此,可以通过比较路段的估计密度是否大于其临界密度来识别拥堵的时间和位置;最后,分别以京通快速路和北京东三环快速路为例进行仿真实验,结果显示所提方法是可行的.     

城市快速路交通流数据采集处理

交通流数据采集是交通理论研究的基础工作，为交通规划、交通设施建设、交通控制与管理、交通安全、交通环境保护和道路通行能力研究提供准确的数据信息。本文以城市快速路为研究对象，详细论述了城市快速路基本路段、匝道和交织区交通流数据采集及采集设备、设备安装；并介绍了数据的处理方法。     

恶劣天气下高速公路实时事故风险预测模型

先提取了美国加州I-880N高速公路上一段长为23km路段的实时交通流数据、事故数据和气象数据。然后采用Logistic模型建立了基于交通流数据和气象数据的事故风险预测模型。研究结果表明:天气条件对事故风险有显著影响,在雨天和雾天的比值比(Odds ratios)分别为6.4和4.4时,事故风险性分别提高了5.4和3.4倍。最后建立了不含天气参数的事故风险预测模型,结果表明:含有天气参数的实时事故风险模型预测精度为71.7%,不含天气参数的模型预测精度为66.5%,表明天气条件可以显著提高实时事故风险模型的预测精度。