A Dynamic Road Incident Information Delivery Strategy to Reduce Urban Traffic Congestion

Advanced information and communication technologies can be used to facilitate traffic incident management. If an incident is detected and blocks a road link, in order to reduce the incident-induced traffic congestion, a dynamic strategy to deliver incident information to selected drivers and help them make detours in urban areas is proposed by this work. Time-dependent shortest path algorithms are used to generate a subnetwork where vehicles should receive such information. A simulation approach based on an extended cell transmission model is used to describe traffic flow in urban networks where path information and traffic flow at downstream road links are well modeled. Simulation results reveal the influences of some major parameters of an incident-induced congestion dissipation process such as the ratio of route-changing vehicles to the total vehicles, operation time interval of the proposed strategy, traffic density in the traffic network, and the scope of the area where traffic incident information is delivered. The results can be used to improve the state of the art in preventing urban road traffic congestion caused by incidents.      

城市快速路交通诱导和匝道控制集成仿真模型

为缓解城市快速道路网络交通网络拥挤问题,将网络交通流模型、匝道控制模型、基于可变信息标志（VMS）的路径选择模型等整合为一体,建立了城市快速路交通诱导和匝道控制集成仿真模型。与各种边界条件相结合,测试了匝道控制和路径诱导的控制效果。结果表明城市快速路集成控制方法有助于在空间和时间上均衡交通负荷,提高交通系统整体运行效率。     

基于瓶颈感知的多级反馈队列Coflow调度机制

Coflow作为并行计算框架的典型流量模型,降低Coflow的完成时间（CCT）成为云计算领域的研究热点。现有Coflow调度机制未考虑云数据中心内网络瓶颈问题,容易造成网络拥塞,导致CCT增加。针对该问题,构建基于瓶颈感知的Coflow调度机制Bamq。利用Lagrange对偶优化Coflow调度模型,以加快Coflow流速并增大吞吐量,从而降低CCT。通过设计多级反馈队列机制,降低吞吐量对网络拥塞产生的影响,根据已发流的大小、宽度和流速信息,构建瓶颈因子以动态调整多级队列的优先级,实现拥塞感知,提高Coflow调度性能。在Facebook真实数据集上进行实验,结果表明,相比Baraat、Varys、Aalo机制,该机制的CCT平均缩短21.3%,吞吐量平均提高17.9%,能够有效提高链路的利用率。     

基于跳转模型的路网交通流预测

针对城市道路交通流复杂的非线性特征,采用基于跳转的ARIMA模型研究交通流的变化规律,以获得城市道路短期交通流的精确预测.引入路口转弯比例矩阵来描述路网的交通流状态.考虑在路网畅通和路网拥堵情况下路口转弯比例矩阵的不同特征,对两种情况分别进行研究.结合路段交通流预测模型,对路网交通流进行预测.仿真算例表明,所提出的预测模型能较好地用于路网交通流预测.     

针对设备端口链路的LSTM网络流量预测与链路拥塞方案

针对设备端口链路流量,提出两种基于长短期记忆网络的预测模型。第一种针对在大时间粒度下平稳变化的流量;第二种则针对在小时间粒度下波动剧烈的非平稳流量。通过选用不同的数据划分方式与模型训练方法,构建两种具有不同网络结构的流量预测模型。实验结果表明,前者在处理平稳变化的流量时能够达到极高的预测精度,后者在处理非平稳流量时具有明显优于SVR模型、BP神经网络模型的预测效果。在第二种预测模型的基础上,提出了参数可调的链路拥塞预警方案,实验证明该方案具有一定的可行性。     

基于MFD的城市区域过饱和交通信号优化控制

为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图（Macroscopic fundamental diagram,MFD）的过饱和区域控制优化模型,建立了边界控制信号和内部控制信号目标函数的双层规划优化,进一步设计了基于BP（Back propagation）神经网络的自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）模型,对建立的双层规划区域交通信号进行求解,实例仿真结果验证了本文方法的有效性.通过本文的研究分析,对城市区域交通的需求管控、拥堵政策制定等城市区域交通管理具有一定的指导意义.     

基于系统最优的航空信息网络流量均衡方案

随着未来空战的需求,当前的航空信息网络逐渐暴露出种种不足,如针对不同作战任务网络应具备较强的差异化服务能力、网络中各平台节点间的信息不能得到及时共享、网络规模的增加导致网络中流量发生拥塞和网络架构更加臃肿等问题,而SDN的出现较好地解决了这一问题,通过将SDN与航空信息网络相结合,创新性地提出了一种软件定义航空信息网络。文中面向航空信息网络中的流量传输问题,针对网络中流量分布不均衡的情况,提出了一种基于系统最优(System Optiminzation,SO)的流量负载均衡方案。文中通过构建混合SDN/IP航空信息网络模型,在网络中利用SDN控制器的集中控制特性使SDN节点对业务流量进行多路径转发,进而实现对其调度优化,并定义链路拥塞系数和SDN数据流,以链路利用率最小为目标,利用Wardrop均衡理论分析求解,参照系统最优原则,并提出一种基于SO的流量均衡分配算法。为体现所提算法的优越性,仿真中同时设置了SMR算法和MSR算法,结果表明SOA算法在业务完成率与业务吞吐量方面均有显著提升,如在大规模网络中,MSR和SMR算法的业务完成率分别为58.4%和52.2%,而SOA算法的业务完成率大约为70.5%,性能分别提升了20.7%和35.1%,因此所提算法对网络中流量的转发实现了较好的处理,为解决未来航空信息网络下的流量传输问题提供了一种新思路。     

不同信息共享程度下交通拥塞控制研究

信息共享程度是影响交通通行效率的重要条件。分析了信息闭塞、局部信息共享和全局信息共享三种信息共享模式下的交通拥塞现象及其传播特征,并对网络节点行为进行动力学分析,采用概率母函数、分支过程和协调博弈的方法建立了交通拥塞传播模型,解析分析了交通拥塞传播的临界值,比较了不同信息共享模式下的交通拥塞控制策略。仿真实验表明,信息闭塞和局部信息共享下的拥塞控制在交通网络流量较小时更为有效,全局信息共享有利于抑制大规模的拥塞传播,但其可控难度较大。     

Fuzzy adaptive predictive flow control of ATM network traffic

In order to exploit the nonlinear time-varying property of network traffic, the traffic flow from controlled sources is described by a fuzzy autoregressive moving-average model with auxiliary input (fuzzy ARMAX process), with the traffic flow from uncontrolled sources (i.e., cross traffic) being described as external disturbances. In order to overcome the difficulty of the transmission delay in the design of congestion control, the fuzzy traffic model is translated to an equivalent fuzzy predictive traffic model. A fuzzy adaptive flow control scheme is proposed to avoid congestion at high utilization while maintaining good quality of service. By use of fuzzy adaptive prediction technique, the difficulties in congestion control design due to nonlinearity, time-varying characteristics, and large propagation delay can be overcome by the proposed adaptive traffic control method. A comparative evaluation is also given to show the superiority of the proposed method.     

基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型

为了将交通出行需求对路网交通流量的影响进行动态的量化分析,提出了一个基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型。利用O-D矩阵估计的重力模型计算方法、复杂网络理论和路段阻抗模型,构建了路网模型;在人们出行总是选择路段阻抗最小路径的假定下,设计了出行需求的路网流量映射算法;基于离散事件仿真,在PC系统上实现了路网流量仿真系统。仿真结果表明：该仿真系统可以根据各交通子区域出行需求的变化,精确模拟路网流量和交通状态的动态演进。     

基于流量调度的SDN数据中心网络拥塞控制算法

针对采用软件定义网络(SDN)的数据中心网络拥塞的问题,提出一种基于流量调度的数据中心网络拥塞控制算法。当链路发生拥塞时,该算法首先判别拥塞链路中 链路上关键度最大的大流,然后对大流进行重路由计算,选择调度开销最小的流,并进行调度代价计算,最后对调度代价最小的流进行调度。实验结果表明,所提算法能够有效缓解网络拥塞,降低丢包率,提高链路利用率,使得网络性能更为稳定。     

无尺度网络下具有双因素的僵尸网络传播模型

随着网络技术的发展,僵尸网络逐渐成为Internet上最具威胁的攻击平台.而现今的网络是随机网络、无尺度网络等构成的一个复杂网络.结合无尺度的特性,考虑僵尸网络传播过程中部分主机的免疫特性与网络阻塞特征,提出一种无尺度网络下具有双因素的僵尸网络传播模型.该模型基于Internet的实际情况,重点考虑了无尺度网络的拓扑结构,并结合了僵尸网络中部分脆弱主机由于提前从易感染的网络中移除而具有的免疫特征情况与传播过程中的网络流量阻塞情况.Matlab仿真结果表明,这种传播模型更符合真实网络中僵尸网络的传播规律.     

Remote detection of bottleneck links using spectral and statistical methods

Persistently saturated links are abnormal conditions that indicate bottlenecks in Internet traffic. Network operators are interested in detecting such links for troubleshooting, to improve capacity planning and traffic estimation, and to detect denial-of-service attacks. Currently bottleneck links can be detected either locally, through SNMP information, or remotely, through active probing or passive flow-based analysis. However, local SNMP information may not be available due to administrative restrictions, and existing remote approaches are not used systematically because of their network or computation overhead. This paper proposes a new approach to remotely detect the presence of bottleneck links using spectral and statistical analysis of traffic. Our approach is passive, operates on aggregate traffic without flow separation, and supports remote detection of bottlenecks, addressing some of the major limitations of existing approaches. Our technique assumes that traffic through the bottleneck is dominated by packets with a common size (typically the maximum transfer unit, for reasons discussed in Section 5.1). With this assumption, we observe that bottlenecks imprint periodicities on packet transmissions based on the packet size and link bandwidth. Such periodicities manifest themselves as strong frequencies in the spectral representation of the aggregate traffic observed at a downstream monitoring point. We propose a detection algorithm based on rigorous statistical methods to detect the presence of bottleneck links by examining strong frequencies in aggregate traffic. We use data from live Internet traces to evaluate the performance of our algorithm under various network conditions. Results show that with proper parameters our algorithm can provide excellent accuracy (up to 95%) even if the traffic through the bottleneck link accounts for less than 10% of the aggregate traffic.     

基于拥堵系数的道路交通网络关键路段辨识

城市道路交通的路段信息与车流量信息对道路交通的安全、高效运行至关重要.在交通高峰时期,通过对关键路段加以控制,可实现整个道路交通网络的完全能控.为寻找路网中的关键路段,将道路网络的交叉口-节点模型转化为道路网络的路段-节点模型,基于路段信息与车流量信息提出拥堵系数来衡量道路交通网络的车辆拥堵程度,并将其作为道路网络的路段-节点模型的边权重,最后运用关键路段辨识算法对道路交通网络的关键路段进行辨识.以沈阳市皇姑区主城区道路为例建立以拥堵系数为权重的网络模型, 按照所提方法辨识的关键路段数量为14条,约占道路网络总路段数的14.3%,具有较低的控制成本,且大部分为由北向南方向和由西向东方向.其中8条路段分布在皇姑区道路实时拥堵排行前5名,约占关键路段总数的57.1%,表明所给出的关键路段更多地分布在交通状态较为拥堵的路段上,符合实际情况.     

Design of Regulatory Traffic Light Control Systems with Synchronized Timed Petri Nets

Fixing the phases is one of the common methods to control an urban traffic network. Once a road is filled with a high traffic flow approaching its capacity, the conventional traffic light controller is not able to handle this traffic congestion phenomenon well. In this paper, we propose a novel regulatory traffic light control system to handle such traffic congestion by using synchronized timed Petri nets (STPNs). Three kinds of intersections in an urban traffic network are defined and employed to demonstrate our new regulatory traffic light control system models. Finally, the liveness and reversibility of the proposed STPN models are proven through the reachability graph analysis method. To our knowledge, this is the first work that solves a traffic congestion problem with a regulatory traffic light control technique that is effective in preventing vehicles from entering traffic congestion zones.     

道路动态资源研究

运用流体动力学和交通工程学基本原理建立了城市道路动态资源的计量模型。基于城市智能交通数据采集系统采集的动态交通信息,运用城市地理信息系统（GIS）相关方法,对上海市内环内城市道路资源进行可视化描述,分析了城市道路资源的瓶颈地带;对深圳市道路运行状态进行了分析和评价,结果显示深圳市城市道路中支路基本符合规划预期,主干道则部分偏离规划预期。     

语义物联网：物联网内在矛盾之对策*

为应对物联网自身固有的物的信息的表示形式的多样化和物的信息的使用主体的理解能力不足的内在矛盾,提出了将其改进为语义物联网的思路,具体措施为：a）物的信息的表示,要基于本体进行语义标注;b）物的信息的使用,要基于本体实现机器理解。借助于语义分析和科学定义方法,建立了语义物联网的集合表示模型和图示模型。该模型的意义在于指明了语义物联网的实现需要有效推进四项主要任务,即本体的构建、RFID系统的建设、物的信息的预处理（即编码为UID或EPC,添加语义标注,嵌入RFID电子标签）和物的信息上载管理与下载管理。     

面向大型社会活动的快速路网控制策略仿真评价方法*

为了缓解大型社会活动期间短时需求激增对快速路运营的压力,提出了基于宏观交通仿真的快速路网控制策略评价方法,旨在为交通控制与管理提供辅助决策依据。该方法运用网络交通流仿真模型对候选控制方案进行仿真和评价,得到较优方案。采用GANFreSP仿真程序对一实例路网的交通流演化进行仿真,刻画拥挤发生、传播和消散的过程,并模拟基于分流诱导的拥堵应对策略,给出交通状态时变轨迹图、路网全局交通状态快照图等可视化结果,以及不控制和分流诱导情况下的路网总体性能指标。仿真案例表明,网络交通流演化是复杂动态过程,局部节点拥挤易演     

基于DCGRU-RF模型的路网短时交通流预测

随着城市化进程的加快,我国城市机动车数量快速增加,使得现有路网容量难以满足交通运输需求,交通拥堵、环境污染、交通事故等问题与日俱增。准确高效的交通流预测作为智能交通系统的核心,能够有效解决交通出行和管理方面的问题。现有的短时交通流预测研究往往基于浅层的模型方法,不能充分反映交通流特性。文中针对复杂的交通网络结构,提出了一种基于DCGRU-RF(Diffusion Convolutional Gated Recurrent Unit-Random Forest)模型的短时交通流预测方法。首先,使用DCGRU(Diffusion Convolutional Gated Recurrent Unit)网络刻画交通流时间序列数据中的时空相关性特征;在获取数据中的依赖关系和潜在特征后,选择RF(Random Forest)模型作为预测器,以抽取的特征为基础构建非线性预测模型,得出最终的预测结果。实验以两条城市道路中的38个检测器为实验对象,选取了5周工作日的交通流数据,并将所提方法与其他常见交通流量预测模型进行比较。结果表明,DCGRU-RF模型能够进一步提高预测精度,准确度可达95%。     

Urban Traffic Jam Simulation Based on the Cell Transmission Model

There have been different approaches which have been proposed to understand the mechanism of traffic congestion propagation. In this paper, we use the cell transmission model and apply it to simulate the formation and dissipation of traffic jams at the microscopic level. In particular, our model focuses on jam propagation and dissipation in two-way rectangular grid networks. In the model, the downstream exit of the link is channelized to represent the interactions of vehicles in different directions. We have used traffic jam size and congestion delay to measure jam growth and dispersal. Numerical examples exploring the impact of model parameters on jam growth and congestion delay are provided. The simulation results show that there are two strategies to minimize jam size and reduce time for jam dissipation: (1) reduce the length of channelized area and, (2) allocate the stopline widths for all directions in the same ratio as the demands. Furthermore, we obtain some new results about gridlock and discuss the effect of incident position and link length on jam propagation.