基于聚类分析法的城市路网节点交通流量预测研究

城市路网系统节点（交叉口）的交通流量预测是城市交叉口宏观规划管理和交通流在路网中高效调度的依据,对其进行合理的预测意义重大,本文基于聚类分析法结合判别分析结果对主要交叉口及待判别交叉口交通流量进行预测,并用实例加以验证说明其实用性。     

逐步回归法在无检测器交叉口交通流量预测中的应用

在研究交叉口相关性的基础上 ,利用逐步回归法预测无检测器交叉口交通流量 ,并应用长春市路网的实际数据对结果进行了检验 ,取得了满意的效果。此研究成果有效地解决了无检测器交叉口交通流量的预测问题 ,它使得只有很少检测器交叉口的城市的交通流诱导成为可能 ,并为交叉口的宏观管理提供了理论依据。     

考虑上下游的LSTM短时交通流量预测

使用基于LSTM循环神经网络的短时交通流量预测模型分析了不同输入配置对交通流量预测精度的影响。首先,比较了同一车辆检测站点处交通流量、速度和占有率数据的不同组合对短时交通流量预测的影响。实验结果表明,在模型输入中包含速度/占有率信息整体来说可以增强模型的预测性能。为了在模型中引入空间信息,我们进一步考虑了目标车辆检测站点上下游的交通流量状况,分别测试了包含目标车辆检测站点和上下游6个车辆检测站点在内的16种不同的输入组合。实验结果表明,在模型中引入上下游交通信息可以显著提高短时交通流量预测的精度。     

公路行驶时间与交通流量预测的时间传递模型

以高速公路行车时间和交通流量预测为研究对象,建立了行车时间预测和路段交通流量估计的时间传递模型,得到了车辆从任意时刻进入高速公路的行驶时间。并分析了增加传感器处交通流量观测值情况下公路的通行特性,重点讨论了对局部阻塞路段的运行时间和交通流量的影响,利用交通流量时间传递模型,给出了该路段车辆运行时间和交通流量的精确预测。     

基于BP神经网络的交通流量预测设计

在研究交通流量特性的基础上,以交通流量控制为最终目标,建立了基于BP（Back Propagation）神经网络的交通流量预测模型。以某市某三叉口路段为例进行仿真模拟,结果表明预测系统能较准确地预测出交通流量状况。     

基于BP神经网络的动态交通流量预测

本文通过对BP神经网络和影响交通流量因素的分析,采用Windrow-Hoff学习算法、Kolmogorov定理和trainlm训练方法,实现对长春市开运街和湖西路路段动态交通流量的预测.     

基于随机过程下的交通流量预测方法

在考虑交通流量为随机过程的情况下,根据实际观测得到的交通流量,运用灰色预测模型、神经网络等方法,预测将要发生的交通流量数据.然后,根据以前相应的交通流量数据计算出预测结果的波动范围.最后,提出了解决交通拥堵的方案.     

一种基于动态递归神经网络的交通流量实时预测方法

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施，实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型Elman神经网络的交通流量实时预测方法，由于预测模型中采用的递归神经网络具有动态记忆能力，因而可在网络规模较小的情况下实现对交通流量的快速、准确预测，并用实例验证了所提出的交通流量预测方法的有效性。     

预测交通流量时间序列的组合动态建模方法

为了预测交通流量,提出一种预测交通流量的组合动态建模方法。考虑交通流量的特征,将流量时间序列分解成周期项、趋势项和混沌扰动项。采用季节性指数平滑法预测周期项和趋势项之和。该计算过程取周期为一天和一周,并用带遗忘因子的递推最小二乘法确定权重,采用邻域法预测混沌项。对实际交通流量序列的预测结果表明,交通流量与前一天和前一周的状态均存在相关性,且季节性指数平滑预测后的残差是混沌的。一周的不同统计间隔的交通流量序列预测的平均相对误差在9%以下。     

探讨交通流量预测的几种方法

交通堵塞是制约城市经济发展的重要因素之一,如何解决使其畅通无阻是目前我国各大城市面临的一个难题.本文运用先进的理论技术,从不同的角度提出了几种进行交通流量预测的方法,如人工智能中的神经网络,面向对象等.可以及时、有效地对交通流量进行合理预测.为解决交通堵塞问题提供参考依据,最终达到规避拥堵,实现车流畅通的目的.     

差分 GPS 在城市交通流诱导中的作用

城市交通流诱导是智能运输系统（ＩＴＳ）的核心研究内容之一,是用于提高道路的通行能力和车辆的运输效率,减少交通拥挤和交通事故的新方法。本文在介绍ＧＰＳ全球定位系统和差分ＧＰＳ定位原理的基础上,提出只有将差分ＧＰＳ导航定位与交通流诱导相结合才能够有效解决城市交通问题。     

寒地城市快速路冰雪路面交通流特性研究

利用视频检测系统采集城市快速路冰雪路面上的交通数据,对城市快速路冰雪路面交通流特性进行了研究;分析了冰雪路面对道路交通安全影响,探讨了城市快速路冰雪路面上车速变化、车头时距分布特性,对比分析了冰雪路面与非冰雪路面上城市快速路交通流量与速度的关系,并建立了冰雪路面快速路交通流量与速度关系模型．研究成果将对寒地城市快速路的运营、管理和评价提供科学依据和数据支持．     

交通流量的预测仿真

从城市交通规划的角度出发,根据交通流的特性,建立了基于广义回归神经网络的交通流预测模型和基于跟驰理论的仿真模型,并将此模型应用于天津市外环线的某路口,预测了该路口未来某高峰时刻的交通流量,模拟仿真了其交通运行特性,为今后该路口的交通规划和管理提供了直观、科学的数据.     

城市交通混合流的成因及其管制策略建议

城市交通混合流是发展中国家交通的普遍特点，其形成过程有较深的历史背景、人文背景和经济背景。文章分析了混合交通流的形成原因，认为解决混合交通流的首要任务是解决人车混流现象和机非混杂现象，并提出了解决混合交通流的几点建议。     

5路相交平面交叉口交通量调查方法探讨

针对目前多路相交的交叉口交通量调查工作存在的问题,提出了五路相交平面交叉口交通量调查的新方法。该调查法将人工观测车牌号法与数学理论推导相结合,利用各种车型的不同车牌尾号对五路交叉口各入口引道的车流进行随机抽样,以样本分析结果推算实际结果,先采用牌照法测定各入口引道进入交叉口的车型及牌照号码,然后再用数学理论推导的方式计算出车辆往各个方向的流量。最后通过实例证实了该方法的可行性。     

面向控制的城市交通网络宏观动态模型

针对城市道路交通流非线性、不确定性和模糊性特点，提出了面向控制应用的城市交通网络宏观动态离散模型. 基于大系统分解 协调理论，把整个城市道路大交通网络分为城市区域、城市快速公路、城市区域 城市快速公路3个子 系统，分别建立了它们的宏观动态模型，并分析了这3个子系统模型之间的相互关系.对杭州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.     

基于虚坡模型的交叉口交通流的解耦方法

交叉口交通流的模型是进行红绿灯优化管理仿真模拟的基础。传统的方法仍有其不足之处,主要表现在对统计手段有较大的依赖性。为此,提出了一种基于虚坡模型的解耦方法,它将路口的红灯黄灯效应用假想路障代替,将一个方向上的车流对另一个方向上车流的影响用另一个假想的宽度变化的路障代替,而假想路障则在虚坡模型中表示为速度为零的车辆。由此,交叉口两个方向上的交通流被表示为两条独立道路上的交通流,用虚坡模型算出每一方向上各车的行驶规律,并求出折合行驶延误时间。调整信号灯切换时间令总体延误时间为最小,就能得到最佳的信号灯管理方案。通过对一个大规模问题的试算,得到了有用的结果,表明可用虚坡模型通过仿真手段对交通管理问题进行直接研究。     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明。该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明，该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．