智慧公路和ATIS环境下逐日交通均衡模型（英文）

为探索智慧公路和先进的出行者信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,将网络可靠性和经验学习理论引入出行者路径选择过程中,提出智慧公路和ATIS环境下随机网络逐日均衡模型。智慧公路服务于该路段上的所有出行者,ATIS服务于所有配备信息系统的车辆。在智慧公路上行驶或配备ATIS的出行者根据实时交通信息决策出行路径;而其他出行者根据历史路网状况和出行经验选择出行路径。同时考虑道路容量退化和交通需求波动两种交通网络不确定性因素,运用交通网络流理论构建智慧公路和ATIS环境下随机网络逐日均衡模型。采用不动点理论证明逐日模型解的等价性、存在性和稳定性条件。算例表明,过高的置信水平和道路流量行为系数均会导致模型进入不稳定状态;通过对路网状况的反复学习,出行者逐日进行路径调整,最终交通流达到稳定状态;在道路改扩建过程中,构建的模型可以提供科学的交通组织和分流方案。     

基于随机用户均衡的路网拥挤收费模型与算法

为了减轻交通路网拥堵问题,结合现实交通流分配,采用随机用户均衡配流模型,以最小化路网总体出行时间为目标建立了一个拥挤收费的双层模型.对于这种模型,提出了一种新的求解算法,这种算法是将仿射尺度算法与遗传算法相结合.具体地,对给定的收费值,由仿射尺度算法来求解下层随机用户均衡问题得均衡路段流,将其带入上层可求得系统总出行时间.当选取1组初始收费值,可以求得在取各个收费值下的系统总出行时间.这样便可以根据遗传算法来求得最优收费值.数值实验结果表明,在实施收费之后,系统总出行时间得到有效减少,这种模型及算法可以有效地应用于减缓交通路网的拥堵问题.     

城市潮汐车道优化设计的双层规划模型

针对周期性某时段路段通行能力不均衡所导致的单向拥堵问题,分析了潮汐车道的设置条件与方向分布系数。在此基础上,从路网系统的角度出发,建立潮汐车道设置方案的双层规划模型,上层模型用于路网车道分配,以系统总延误及潮汐车道交通流优化比的和最优为目标,下层模型为路径选择行为符合Wardrop用户平衡准则的用户均衡分配模型。基于遗传算法和Frank-Wolfe算法进行算例分析,并将优化前、后的方向分布系数与路段饱和度进行对比,结果表明:该模型可合理缓解潮汐交通现象,降低路网系统总延误。     

基于VMS信息环境中的动态路径选择模型研究

阐述VMS的信息特点以及VMS信息条件下的路径选择行为,对影响出行者路径选择因素的SP调查数据结果进行分析,通过数值模拟出行者路径选择的随机过程,得到VMS信息条件下出行者中选择改变路径所占比例为50.36%。最后,建立VMS信息环境中的途中路径选择模型,通过随机动态用户最优模型完成流量分配和加载,并选取一个小型路网作为算例,计算路网在有VMS和无VMS情况下的流量分配情况。结果表明,在VMS信息环境中,拥堵路段上游的交通量能够及时转移,提高了拥堵路段的运行效率。       

考虑燃油经济性的出行者路径选择模型

为研究燃油经济性对出行者路径选择的影响,将燃油消耗、行程时间及其可靠性的线性加权和定义为广义出行费用,以饱和度为参数建立了路网单元燃油消耗模型并量化燃油消耗出行费用.分别以BPR函数及HCM2000延误公式量化路段行程时间及交叉口延误,以二者可靠性量化行程时间及延误波动的相应费用建立了基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.通过在小型测试路网上进行计算分析表明:基于广义出行费用的交通分配模型能够较好地反映考虑燃油经济性的出行者路径选择行为;出行费用权系数对出行者路径选择行为影响显著,考虑燃油经济性的路径选择行为可有效减少路网燃油消耗,可达9%左右.     

不确定网络中基于鲁棒用户均衡的交通拥挤收费模型

交通网络拥挤收费通过在路段上收取一定的通行费用,调节道路网络中的交通流量分布,使流量从拥挤路段转移到畅通路段,达到缓解交通拥挤的目的.由于用户出行模式选择、节假日或者天气状况等因素的影响,交通网络拥挤收费问题具有不确定性.这些不确定因素影响着交通网络拥挤收费问题,因此有必要研究交通网络拥挤收费问题中的不确定因素.同时考虑交通网络拥挤收费问题中路段费用和O-D需求2种不确定因素,利用鲁棒优化方法建立了基于情景的鲁棒交通拥挤双层规划模型,然后将双层规划模型转化为带均衡约束的数学规划问题,利用松弛算法求解,得到了鲁棒均衡路段流.数值算例表明,求解鲁棒交通拥挤收费模型得到的鲁棒均衡路段流量对不确定因素的扰动具有鲁棒性.     

冰雪条件下城市路网容量可靠性

为研究冰雪条件下城市路网容量可靠性,采用路段行程时间可靠性及容量为约束条件进行研究.定义了冰雪条件下的路网容量可靠性概念,以BPR(Bureau of Public Roads)函数为基础,通过引入自由行程时间及通行能力修正函数,建立了适用于冰雪条件的ISB-BPR(Ice and Snowfall Based-Bureau of Public Roads)函数,并以路段容量和遵循ISB-BPR函数的行程时间可靠性作为约束条件构建了上层规划,以符合冰雪条件出行特征的弹性需求分配模型作为下层规划,提出了适用于冰雪条件的双层规划模型.根据模型反映的路径选择行为特点,设计了灵敏度分析法求解交通量分配模型,以Monte Carlo仿真算法求解路网容量可靠性.并给出1简单算例,计算结果表明:冰雪强度及交通供需对冰雪条件下路网容量可靠性有很大影响.该模型能够用于评估冰雪条件下的路网性能,并为路网规划、设计、维护提供依据.     

复杂城市交通网络上的交通阻塞和流量分布特性

基于用户均衡配流模型,分别研究了4种类型城市交通网络,即规则网络、随机网络、小世界网络和无标度网络上的复杂交通行为。在用户均衡配流模型中,采用传统的BPR函数作为路段阻抗函数,并侧重分析了该函数中两种不同形式的实际容限的情况。为了刻画网络上的交通阻塞,探讨了流量和实际容限比值大于1的边的比例与交通需求之间的关系。最后,讨论了上述4种城市交通网络上的流量分布特性。     

动态广义出行费用随机用户平衡

为描述弹性需求下降级路网中出行者路径选择行为,为出行者和管理者提供决策参考,采用行程时间、行程时间可靠性及货币费用的加权和定义动态广义出行费用.假定在路网随机变化的情况下,出行者以估计广义出行费用最小为路径选择标准,建立基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型,并给出求解模型的MSA算法.通过在一个算例路网上测试,结果表明:出行者对待风险的不同态度、降级系数和货币费用均对道路流量分配影响显著,并与经验相吻合,说明所提出的基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型能够真实反映出行者在随机路网中的路径选择行为.     

基于路径旅行时间分析的交通异常检测方法

为了综合考虑连续路段通行能力波动对旅行时间的影响,避免由单一路段通行能力的常规性波动所导致的交通异常误判,提出了一种基于路径旅行时间分析的交通异常检测算法。该算法将深圳市路网网格化为若干个地理子区,以地理子区为单位,使用ST-matching地图匹配算法将深圳市出租车GPS坐标记录点匹配到相应路段,采用基于密度的DBSCAN聚类算法计算路径旅行时间的时变异常阈值,来判定旅行时间的异常。该方法成本低廉,实施难度小,能精确灵敏地检测交通网络异常。     

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。     

加密流量中的恶意流量识别技术

网络流量的加密传输是互联网的发展趋势之一,而加密流量中的恶意流量识别是维护网络空间安全的重要手段.识别恶意流量需要将加密流量进行密/非密、应用程序以及加密算法的细粒度区分以提高识别效率,再将不同精细度区分后的流量经过预处理后转化为图像、矩阵和N-gram等形式导入机器学习训练模型中进行训练,实现良性/恶意流量的二分类以...     

基于车辆通过频率的智能交通控制器研究

通过环形线圈来测定车辆在行驶过程中实时通过的频率,从而判定某一条支线道路上车流量的多少。通过车辆采集卡把由环形线圈采集到的脉冲数据传输到FPGA（field programmable gate array）,运用模糊控制技术,设计了一种基于车辆通过频率的单交叉口多相位的交通自适应控制策略,通过FPGA技术进行设计并仿真,仿真结果表明,采用模糊控制所设计的智能交通控制器能有效缩短运行周期,减少车辆排队长度。     

交通事故后的交通运行风险状态等级预测方法

以事故数据为基础研究事后风险状态,建立了基于改进深度森林算法的交通运行风险状态等级预测模型.首先分析了事故特征重要度,建立了基于极端梯度提升算法的事故特征筛选机制,引入贝叶斯参数寻优和十折交叉验证法实现了深度森林模型的超参数优化;同时设计了循环多粒度扫描方法和加权级联森林结构,获取了交通运行风险状态等级与事故特征的映射...     

基于交通冲突的城市交叉口安全评价

平面交叉口是城市道路网的重要组成部分,同时也是道路网通行能力的“隘路”和交通事故的“多发源”,掌握城市交叉口的安全状况具有重要的意义.交通冲突技术是一种非事故统计技术,在分析交通冲突技术的基础上,与灰色聚类方法相结合,采用早高峰、晚高峰、平峰时段的交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,针对福州市5个平面交叉口建立安全评价模型,评价结果符合实际情况.     

拥挤收费政策交通影响评价

以拥挤收费政策交通影响评价为研究对象,运用非集计出行需求预测理论,建立了拥挤收费政策交通影响评价指标体系和居民政策响应行为预测模型系统,从出行方式、时间、空间分布等多方面综合评价拥挤收费政策对交通系统产生的影响,并对佛山市南海区实施拥挤收费政策的可行性进行了实证分析。结果表明,该政策的实施有利于南海区平衡出行时间分布,降低拥挤区域道路饱和度,但在交通结构优化和出行时间调整方面效果不甚理想。本文建立的以非集计理论为基础的"交通状况分析-管理政策制定-响应行为预测-实施效果评价"分析模式对我国城市制定、评价和实施相关交通需求管理政策有一定借鉴意义。     

考虑交通诱导下新进出行者的网络交通流演化模型

研究了城市网络交通流的动态演化行为.在网络交通流的演化过程中,出行者根据路网状况不断调整自己的出行路径,假设OD对出行需求和路径流量受到OD对出行成本的影响,考虑在交通诱导下新进出行者的路径选择方式,以Logit分配模型表示新进出行者选择出行路径的比例,提出一个改进的交通流演化模型,并分析了该模型及其零点的一些特性,它能更好地反映现实中交通流演化结果.数值实验结果表明,模型可近似描述交通流演化到用户均衡态的过程,交通流能够收敛到均衡状态.     

Research on traffic congestion mechanism and countermeasures based on dynamic traffic assignment

Traffic congestion greatly influences city develop-ment and activity efficiency. It seriously interferes withthe residents’work and life. To understand the law oftraffic congestion, two causes should be considered.First cause of traffic congestion is irrational planning ofthe city and its road’s network. Improper facility usagewith deficient capacity accompanied with unbalancedflow distribution causes some facilities’to super satu-rate. Also unsuitable TMC (Traffic management andcontrol) …     

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.     

面向交通规划的城市道路交通拥堵度分析模型

采用交通拥堵度来综合评价路网整体的拥堵程度,同时遵循点-线-面的递进研究路线,利用层次分析法和模糊综合评判的数学方法,并结合带转向延误的用户平衡交通分配问题所得的结果,给出了交通规划阶段的交通拥堵度的计算方法。最后结合算例,给出了交通拥堵度计算的具体步骤并说明了以交通拥堵度来评价路网拥堵程度的可行性和有效性。