基于非参数样条拟合的交通流预测方法研究

准确的交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统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,使得一般预测方法的预测精度大大降低。针对智能交通系统的开发,论文将样条拟合的思想应用到交通流预测领域,利用贝努利多项式求解核函数,进而利用非参数回归理论进行交通流预测。经过实测数据仿真试验表明,样条拟合能较好地兼顾最优拟合与曲线光滑度的选择,算法的预测效果良好。     

基于CA的交叉口模型的仿真研究

结合我国混合交通流的实际情况,建立了二维细胞自动机交叉口交通流模型,并用VC开发了相应的仿真系统.仿真系统可以对平面十字交叉路口的多种交通流相进行了模拟分析,还能够根据交通密度变化,通过实时改变信号灯控制方案改善交通流运行状况,从而找出一种最优的交叉口信号控制方案.     

一种实用的交通信号模糊控制系统的研究

提出基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统结构。用模糊控制方法对单路口交通信号进行控制，决定绿灯时间分配。将此方案应用于北京劲松东口交叉口作为研究背景，仿真结果表明，控制效果优于现行的定时控制。该模糊控制方案能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

越江交通信息诱导系统的设计与实现

越江通道的拥堵影响浦江两岸城市交通管理人员和使用者。该文分析了浦东越江通道和交通流的空间分布特征，提出了建设越江交通信息诱导系统的构想和系统设计原则，设计了软/硬件及总体结构。提出了系统实施效果定量评价的方法。借助无线CDMA通信技术，结合城市公交地理信息系统，构建了基于B/S架构的交通信息诱导系统。应用表明，该系统达到了预期的交通分流目的。     

基于模糊识别的高速公路交通流诱导系统

针对高速公路交通拥挤和堵塞问题,提出用模糊诱导的方法,对采集的交通信息进行处理后,通过模糊识别的方法,认定其状态,将交通状态数据通过图形化的方法,发布给司乘人员,以达到交通管理的目的。首先分析了交通流状态的表达方法,然后设计出交通状态模糊识别的判断函数,并给出了交通状态模糊表达的处理方法。     

基于神经网络的道路交通污染物浓度预测

利用人工神经网络技术设计了一段式计算路侧道路交通污染物浓度的模型。首先把影响路侧道路交通污染物浓度的因素归结为3大类;然后设计了反映污染物浓度与交通流参数、气象参数和道路空间特征等因素之间数学关系的人工神经元网络结构;最后通过实际观测搜集大量的数据,对神经元网络模型进行训练,得到了精度令人满意的预测模型。     

三车道有管理元胞自动机交通流模型的研究

在三车道元胞自动机交通流模型的基础上,将第1车道规定为超车道,对超车道上车辆换道进行管理,提出了一种三车道有管理元胞自动机交通流模型.并分析了车辆减速概率、换道概率对交通流的影响,结果表明,对超车道上车辆进行管理,并没有改变系统的交通流特性,而是增加车辆驾驶的安全性.     

NS模型的随机特性及其在LWR模型中的应用

本文改进了微观一维随机元胞自动机交通流模型（NS模型）的控制规则,将NS模型中的随机特性作为一个随机参量运用到宏观一阶连续交通流模型（LWR模型）中,重新构建了LWR模型的交通流基本图.在实测交通流数据基础上,应用NS模型和引入随机参量的LWR模型进行了计算机模拟和分析.     

公交专用道设置前后路段交通流模型的比较

通过对实际调查数据的分析，分别建立了路段上无公交专用道及设置不同形式的公交专用道条件下公交车与社会车辆的速度模型，并对比分析了车辆的运行状态和车速变化特征，为确定公交专用道的设置条件以及公交专用道的效益评价等提供技术支持和量化的参考依据．     

基于转换OD的路径选择模型研究

针对城市整体路网中交通流分布的差异，提出了分配路网和模拟路网的分析方法，分配路网采用瞬时动态最优分配，模拟路网采用实际动态最优分配，并对二者的应用条件和关系进行了分析．考虑到其在ATMS系统中的应用，模型分析了空间0D转换问题，并将决策点的路径调整方法加入目标函数的选择中，以评价弹性出行策略和建立路线诱导的实际方法．对一小型路网进行了分配实验，结果令人满意．