采用GPS数据的交通流实时分析与表达

城市交通流状态的分析是实现智能交通系统的关键技术之一。其效率和稳定性决定了系统的用户评价和实用性。本文介绍了一个采用GPS探测车进行城市交通流的实时分析算法。该系统主要由网络数据接口、地图匹配等模块组成。通过一些高效的算法,大大加快了对探测车数据的处理,使得在短时间内快速响应成为可能;同时设计了稳定持续的网络接口,减少了由系统中各种因素引起的数据丢失。     

城市道路状况概率神经网络判别方法

针对移动交通流检测信息的特点,在分析概率神经网络与Global K-means聚类算法的基础上,提出了一种基于移动交通流检测信息的城市路况概率神经网络判别方法。通过分析路况的相关因素,同时考虑信号控制交叉口红灯对车辆行程时间延误的影响,利用Global K-means算法改进的概率神经网络对探测车采集的实时交通信息进行处理,进而得出城市的道路状况。应用结果表明该方法能够有效地判别和跟踪道路状况的变化,比不考虑交叉口红灯的影响时能够更准确地反映城市道路的路况信息。     

微观交通流虚拟现实仿真系统的开发及应用

该文介绍了运用虚拟现实技术完成对交通流微观仿真模型的实现，路网的微观交通流的分配与布置方法，和运用VC 和OpenGL实现微观交通流的仿真的其它技术细节(如道路数据的保存方法，网络交通流数据处理等)。研制出的仿真系统能模拟真实道路微观交通流现象，为进一步开发交通控制和规划仿真软件打下了基础，该仿真平台也丰富了我校自行研制的驾驶模拟器的功能。     

城市复杂道路网络交通流的分解模型

针对城市道路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,将城市道路与快速干道作为整体对待,提出了面向控制应用的城市交通网络宏观动态离散模型。将城市街区作为划分基点,把整个城市道路复杂交通网络分解为交叉口和单向环形道路两个子系统,分别建立了它们的宏观动态模型。通过对交叉口进行理想虚拟变形,将各个单向环形道路连接在一起,从而形成各种复杂网络。对西安市中心区域的实际交通流数据进行了仿真研究,结果表明该交通流模型基本实现了城市道路与快速干道的统一分析建模,较好地反映了城市路网的交通流信息,可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

基于元胞自动机的中尺度交通模拟——以徐州市为例

元胞自动机应用于微观交通系统分析已经相对成熟,但将元胞自动机与城市整体范围内交通系统结合进行分析还少有研究。从中尺度上利用元胞自动机思想在城市整体范围内对交通流模拟进行探讨,从而希望为城市交通流的模拟分析提供一个新的研究思路。该研究通过分析对交通量产生影响的土地单元利用属性提出了车辆生成灭失模型,并列举阐述了模型的相关属性。然后建立了车辆引力度模型确定车辆的行驶路线,以及详细提出和建立了车辆行驶模型等。最后利用基于以上模型编制的程序系统模拟徐州市主要道路交通流状况,在模拟城市交通流的同时对模型系统模拟的真实性进行了分析。     

基于元胞自动机的中尺度交通模拟——以徐州市为例

元胞自动机应用于微观交通系统分析已经相对成熟,但将元胞自动机与城市整体范嗣内交通系统结合进行分析还少有研究.从中尺度上利用元胞自动机思想在城市整体范围内对交通流模拟进行探讨,从而希望为城市交通流的模拟分析提供一个新的研究思路.该研究通过分析对交通量产生影响的土地单元利用属性提出了车辆生成灭失模型,并列举阐述了模型的相关属性.然后建立了车辆引力度模型确定车辆的行驶路线,以及详细提出和建立了车辆行驶模型等.最后利用基于以上模型编制的程序系统模拟徐州市主要道路交通流状况,在模拟城市交通流的同时对模型系统模拟的真实性进行了分析.     

基于Spark的分布式交通流数据预测系统

在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT);并提出了分布式情况下梯度优化决策树模型实现的优化方法,包括切分点抽样、特征装箱和逐层训练三种,提高了分布式情况下梯度优化决策树训练效率。基于Spark分布式计算平台高效、可靠、弹性可扩展的优势,以及梯度优化决策树模型准确率较高和时间复杂度较低的优点,利用时间特征、道路状况特征以及天气特征等特征参数,建立了DUTP-GBDT模型,实现了实时、准确的交通流预测。通过与GABP、GA-KNN、MSTAR等模型的对比,证明了利用Spark平台,DUTP-GBDT模型在分布式环境下准确率和训练速度方面均有所提高,符合城市交通流预测系统的各项要求。     

.基于GIS的城市道路交通流信息发布系统应用研究*

根据基于GPRS/GPS/GSM浮动车交通流信息采集系统实时采集的交通流瞬时速度、路段速度、车辆定位等信息,借助面向对象技术、GIS技术、数据库技术设计、开发了基于GIS的城市交通流信息发布系统,系统采用数据库中的存储过程技术处理海量交通流信息与GIS信息等数据表的多表连接,实现了高效率信息查询,并融合GIS专题地图技术和数据库技术实现浮动车辆历史轨迹动态回放、交通流路段速度查询、可视化显示。开发的系统在天津市部分路段进行试验,系统能稳定、可靠地实现交通流信息发布,并能快速有效查询城市道路交通流信息及识别城市道路网络路况瓶颈,可以辅助交通管理者进行交通管理决策。     

城市交叉路口交通流传递函数模型研究

为研究交通流对象动态特性,提出了描述城市交通流对象的一般模型结构,确定了描述单路口交通流为代表的城市路网交通流的典型动态环节。通过设计不同的仿真试验内容,获得了不同条件下的不同仿真交通流的输入输出数据,基于系统辨识的方法分别建立了单路口交通流的传递函数模型。研究表明,城市交通流的周期控制通道传递函数为三阶系统;绿信比控制通道传递函数为二阶系统。该传递函数模型能够很好地描述交通流状态,可以用于交通流对象动态特性研究。     

微观交通再现仿真系统研究与开发

为了再现过去某段时间的交通状况,提出一个微观交通再现仿真系统,主要由车辆生成模型、OD分配模型和车辆初始分布模型组成。仿真系统对车辆仿真进行了再现分析,能够有效展示各路段上的交通流量、车辆密度、车辆的行驶速度,真实再现路段上的交通流状况。选取上海市中环路的实际采集数据进行仿真验证,结果表明微观交通再现仿真系统真实再现了交通流的时空变化。应用该系统能够为交通道路规划与管理提供技术支持,并能对各种交通参数进行比较和评价。     

基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法研究

城市道路交通安全状态实时评估是智能交系统的重要研究内容。针对现有交通安全状态实时评估方法的评估效果不理想的问题,建立了基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法。首先,分析了基于视频信息的交通流参数快速检测方法;然后,从车速离散度的角度提出了影响城市路段交通安全状态的路段车速离散度的概念;最后,建立了基于路段车速离散度的城市路段交通安全状态评估方法。实验表明,所提方法能够实时合理地对城市道路的安全状态水平进行评估,评估结果可以为交通管理部门制定有效的城市路段交通安全改进方案提供相应的依据。     

高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统设计

高速公路交通流特征复杂多变,受到诸多影响因素的共同作用,如天气、道路状况、车辆类型等等。因此,如何获取交通流逻辑控制条件并实现精准调节难度较大。为此,本研究设计新的高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统。对于系统的硬件部分,设计车流控制模块、无线传输车载终端、实时交通流逻辑调度模块、模糊控制器模块,并确定各个模块之间实时连接关系。对于系统的软件部分,求解交通流逻辑控制条件,联合高速公路实时通行相位条件,调节模糊控制器,并根据高速公路交通路网模型,推导交通流优化控制条件的求解表达式,完成高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统的设计。实验结果表明,本系统可以解决逻辑协调错误的问题,且能够有效控制高速公路车流量。     

基于Zigbee的智能交通车辆数据采集器的设计与与实现

本文研究来自于智能交通项目车辆流量检测系统,该系统以嵌入式多任务操作系统为平台,采用Zigbee 2006协议栈组成的无线Zigbee网络车辆流量数据采集系统.该车辆数据采集系统分为上位机控制和下位机控制两大部分,通过上位机软件能对任意节点参数进行设定,所控制对象对控制结果进行反馈和发送数据;能够对每一时刻的车辆流量、...     

基于TCPN的交叉口信号控制模型与优化

针对城市路网中交叉口车辆通行效率低下,交通信号控制策略难于满足输入路段上车流变化的问题,本文提出了一种基于时延赋色Petri网的交叉口交通流优化控制模型。首先建立路段车流、交叉口车流和交通信号控制的TCPN模型,其次建立以交叉口输入路段车辆数最小为目标的车流优化方程。在假设信号周期固定的前提下,利用15个周期采集的交叉口输入、输出路段车辆数,求解满足优化目标的相位配时,确保交叉口输出车辆数最大,且输入路段上待通过车辆平均数最小。仿真结果表明,交叉口的通行能力显著提高,各输出路段上的车辆平均数分别增加了13.3%,9.7%,9.8%和4.3%。     

刍议C~3I系统技术在城市交通管理中的应用

首先简单叙述了Ｃ３Ｉ系统在军事上的应用，然后针对我国各类大中型城市的交通现状及特点，涉及到城市交通管理、道路管理、车辆管理和城市交通管理指挥中心站、区域指挥站及各交叉路口控制站，提出将Ｃ３Ｉ系统体系结构运用到民用城市交通管理中去的构想。     

移动群智感知下的交通流速缺失数据恢复算法

GPS等设备的普及使得基于大规模车辆数据的城市级道路状态评估成为可能,本文研究移动群智感知下的交通流速缺失数据恢复问题.首先,利用探测车收集车辆数据,设计了基于网格密度提取路网的方法;其次,针对GPS数据特点设计一种自适应的路段流速计算方法,得到交通流速矩阵;再次,对交通状况评估时存在的数据缺失情形进行分类,基于数据时...     

基于MapReduce的城市道路旅行时间实测计算

城市道路旅行时间计算一直是智能交通系统中研究的核心问题之一,准确高效的旅行时间计算可以有效地帮助道路管控,减少交通拥挤.然而面对巨大而且快速增长的城市道路交通检测数据,如何将分布式计算模式融合到传统的旅行时间计算问题中已成为一个亟待解决的问题.论文基于海量道路车牌识别数据,设计了基于MapReduce编程模型的城市道路旅行时间实测计算的算法.并利用Hadoop环境进行了实现,可以支持对自定义路段集下不同时间段道路旅行时间的计算.通过实验证明,相对于传统的旅行时间计算方式,在计算时间上基于MapReduce的旅行时间计算模式可以提高十倍以上.     

TEMMS: an integrated package for modelling and mapping urban traffic emissions and air quality

The Traffic Emission Modelling and Mapping Suite (TEMMS) is a program designed to provide detailed estimates of vehicle emissions on urban road networks, and so act as a precursor to urban air quality modelling. TEMMS is a module of the “Quantifiable City”, a more extensive model designed to address questions relevant to urban sustainability. Within the Quantifiable City model, TEMMS interfaces with SATURN, a traffic assignment model, and the Airviro or ADMS–Urban pollutant dispersion models, to calculate spatially defined pollutant concentrations for given traffic, meteorological and stationary source emission inputs. TEMMS also contains an integral model, ROADFAC, which calculates emissions of gases and particulates from vehicles using SATURN traffic or vehicle count data. TEMMS integrates these models via a database exchanger, the MapInfo geographic information system, and a custom-built Windows-based graphical user interface, allowing modelling and mapping of link-based vehicle flow and emissions, and grid-based air quality. TEMMS applications include emission and air quality mapping, evaluation of associated transport policies and scenarios, and preparation of inputs to other (e.g., epidemiological) models. Within this context, TEMMS has generated considerable interest from potential end-users in Local Authorities and air quality management support services. Validation of the integrated model is discussed, and an example application of TEMMS to a large UK city presented.