面向动态交通分配的交通需求深度学习预测方法

为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中交通需求的周期性、随机性和非线性等特征,为减少数据噪声的干扰,引入局部加权回归周期趋势分解方法将交通需求数据分解,将其中的趋势分量和余项分量作为深度学习预测方法的输入量,周期分量采用周期估计进行预测;选用具有随机寻优能力强、寻优效率高等特点的布谷鸟寻优算法优化预测方法的隐藏层单元数量、学习速率和训练迭代次数等核心参数。应用西安市长安区的卡口车牌数据验证该方法。结果表明:本文模型的预测结果在高峰及平峰各连续4个时段内相比于自回归滑动平均模型、长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型,平均绝对误差降低了10.55%~19.80%,均方根误差降低了11.20%~17.99%,决定系数提升了8.62%~12.48%;相比遗传算法、粒子群算法优化的模型,平均绝对误差降低了7.36%~13.81%,均方根误差降低了4.23%~10.67%,决定系数提升了3.50%~7.01%,且本文模型运行时间最短。说明与对比模型相比,本文所建立的预测方法在面向动态交通分配的交通需求预测中具有更高的预测精度。

随机用户均衡准动态交通分配模型

动态交通分配问题是交通科学研究的热点和难点,将动态交通分配方法应用于大规模网络往往产生过高的计算成本。通过研究准动态交通分配问题,降低动态交通分配中时间的连续性和动态交通分配模型的复杂性。采用路段行程时间计算公式定义一种新的剩余交通需求计算方法;然后考虑剩余交通需求在时段之间的传播过程和出行者对路网的熟悉程度差异,建立基于Logit的随机用户均衡准动态交通分配模型,基于逐次平均法设计模型的求解算法。最后通过Braess网络和九节点网络说明模型的应用情况,并分析模型参数的敏感度,验证模型的合理性与算法的有效性。本研究丰富了交通科学基础理论,为交通政策的制定提供参考依据。

基于模糊旅行时间的动态交通分配模型

提出了一种新的模糊动态交通分配(FDTA)模型,采用模糊集合理论描述动态旅行时间,应用模糊h截集的最短路径方法找出模糊最短路径集合,计算各条路径的隶属函数,并采用C-LOGIT模型实现网络加载,最后比较了FDTA模型和经典的随机动态交通分配(SDTA)模型.仿真结果显示:在正常交通状况下FDTA模型能够获得与SDTA模型非常接近的分配结果,并更加符合实际的交通状况;当有交通拥堵、事故、施工/管制等动态交通状况发生时,FDTA模型能够解决动态交通状况的建模问题;当交通网络结构复杂时,通过改变h值可以有效减少模糊最短路径的数量,提高计算效率.

基于元胞传输模型的区域疏散动态交通分配

为制定合理、高效的灾害条件下区域疏散交通管理与规划方案,针对道路交通应急区域疏散的动态交通分配问题进行研究.首先,采用元胞传输理论和单终点疏散方法,建立了元胞-连接桥疏散路网模型,进而以系统疏散出行时间最短为目标函数,以元胞流量守恒和流量传播等为约束条件,构建了区域疏散动态交通分配线性规划模型.对该模型的求解可以得到系统最优疏散出行时间、疏散清空时间、分阶段疏散优先权分配方案、交叉口车流诱导方案以及疏散者终点选择和路径选择最优方案.案例分析的结果表明,该模型即能够满足大规模疏散路网建模的需求,同时又能恰当地反映疏散交通流的动态特性.

饱和路网中动态交通分配与路口控制一体化建模研究

基于对动态交通分配和网络信号控制相互作用的研究,以饱和交通网络为研究对象,建立了动态交通分配和信号控制的一体化双层优化模型。在上层模型中考虑系统最优,进行信号策略的优化,在下层模型中反映用户最优,实施交通网络流的配置。模型中考虑了车辆的实际长度,研究了饱和网络中因为流量饱和而导致的路口排队现象及其对路段费用的影响。最后用实例仿真说明了饱和网络一体化研究的必要性和一体化模型的有效性。

动态交通分配理论研究综述

动态交通分配能反映路网交通流的拥挤性、路径选择的随机性、交通需求的时变性等典型交通流动态特征,比静态交通分配有着明显的优越性。在简要介绍动态交通分配的重要组成要素的基础上,归纳总结动态交通分配区别于静态交通分配的六个典型特征:因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特性函数和路段阻抗函数。从路径选择准则、路径走行时间定义、出行者出行选择假定、动态网络交通流模型研究方法等四个方面对动态交通分配模型的分类进行综述性研究,分析不同模型的优缺点,并总结动态交通分配理论的未来研究方向,可为动态交通分配研究提供一定的参考。

动态交通分配中一种离散VI模型的算法研究

在离散化的条件下分析了动态交通中建立模型的约束条件 ,在此基础上建立了动态用户最优 (DUO)配流问题的变分不等式 (VI)模型 ,并对此模型用修正投影算法来求解 ,该算法在每一个小时段都能给出路段流入率、流出率及路段流量 。

饱和路网中动态交通分配和控制一体化建模研究

对饱和路网中动态交通分配和交叉口信号控制的一体化建模进行了研究 .描述了一个双层规划问题 .上层以动态用户均衡为目标建立分配模型 ,下层以系统最优为目标进行信号设置 .考虑了饱和路段上的车辆排队行为和驾驶员路径选择行为 ,并在模型中加以描述 .

基于行程质量的动态交通分配

以道路可靠性作为行程质量指标,建立了结合道路可靠性的动态交通分配模型.首先,给出动态交通分配的流程,以中观模拟的方法建立车辆集合的时变的路网中路径选择,得到基于时间的交通需求在路网中的时空分布;其次,以Wardrop的均衡原理作为平台,建立了考虑道路可靠性质量的动态交通分配模型,达到动态用户最优状态,即在每一步长,每一OD对之间被使用的路径,其可靠性等于该步长内最大的可靠性,且出行者不能通过单方面的改变路径提高其准时到达目的地的概率.最后,通过对模拟结果的分析并验证路网行驶路径动态变化过程.

一类动态交通分配中的输出流模型及其数值解法

已知路段输入流,基于Greenshields提出的速度-密度关系模型以及Jayakrishnan et.al提出的改进的Greenshields速度-密度关系模型所描述的路段交通流特征,分别给出了关于路段输出流的常微分方程模型。针对无法得到该模型的解析解,利用龙格-库塔-芬尔格算法给出初始条件下的数值解。在已知输出流的条件下,每个时刻的路段交通流的行程时间也相应给出。仿真结果表明,针对两类不同速度-密度关系所建立的输出流模型,所得到每个时刻的输出流基本相似,但路段行程时间存在明显差异。与交通流调查数据比较,基于改进的Greenshields速度-密度关系的输出流模型的行程时间更接近真实情况。

基于动态交通分配的杭州湾跨海大桥紧急事件管理

以环杭州湾区域内高速公路和主要干道组成的路网为研究对象,建立VISSIM动态交通分配仿真模型,模拟杭州湾跨海大桥发生紧急事件的多种场景;从路网、路径和路段3个层面出发,评估不同严重程度事故对路网整体运行状况的影响;量化评估车载诱导系统的作用.结果表明,事件持续时间是影响路网运行最关键的因素,相关部门的应急救援能力急需提高;由于大桥现有交通需求远未达到饱和,封闭车道数造成的影响并不明显;事件发生地点对路网运行状况有所影响;使用车载诱导系统可以明显缩减出行整体行程时间,改善出行质量,但其效果与装载比例并非成线性关系.

电动汽车混入条件下多方式动态交通分配模型

为解析电动汽车混入条件下多方式路网交通状态的判别及动态演化过程,提出一种基于行为分析的多方式动态交通分配模型。基于离散选择理论,构建了不同人群出行选择行为模型;基于点排队模型,动态考虑路网容量、电池剩余电量和充电站服务水平等因素,提出了多方式动态交通分配模型及求解算法;并进行了算例验证。结果表明:电动汽车初始荷电状态(SOC)、充电服务费及充电桩数量等因素均对交通系统产生显著影响。本文提出的公共充电设施容量配置方案可降低用户成本3.61%,降低充电桩购置成本15.86%,减少交通系统CO_(2)排放0.76%,同时提高充电站运营收益14.66%,提高充电站服务水平77.09%。

动态交通分配中道路阻抗模型的研究

在分析道路阻抗构成的基础上 ,分析了运用传统的排队论确定交叉口前排队车辆数的局限和不足 ;根据交通流波动理论 ,提出了计算交叉口排队车辆数的模型 ,最后给出了计算路段和交叉口延误的模型。

混合小生境遗传-模拟退火算法在动态交通分配中的应用

为了解决已有的动态交通分配模型普遍存在的优化计算时间过长,严重影响网络规模扩展的问题,提出了一种新的动态交通分配优化算法。将模拟退火和隔离小生境技术有机地结合起来,融入到遗传训练过程中形成了一种混合小生境遗传-模拟退火算法,不仅可以有效地避免传统遗传算法可能出现的不收敛现象,加快进化速度,具有更强的全局寻优能力,而且计算速度和算法稳定性也得到提高。将其与Papageorgiou M.提出的动态交通分配模型框架相结合,设计了动态交通分配的快速模拟优化算法,并进行了实例研究。仿真结果表明,新的优化算法显著降低了优化计算时间,大大提高了动态交通分配模型的实用价值。

面向动态交通分配的路段费用函数建模研究

在交通分配的研究中,车辆在路段上的行驶费用是决定网络交通流分布的关键因素之一。论文面对动态交通分配建模需要,在网络饱和条件下,对车辆在路段上的行驶时间进行了分析和建模。详细讨论了饱和交通网络中考虑容量约束下的车辆连续行驶时间和路口延误时间,在排队延迟模型中考虑了车辆的实际长度及由此而带来的影响,建立了离散的函数模型。最后给出计算实例,对比了点排队和实际排队的不同。

面向动态交通分配的城市道路网络分区研究

提出了城市道路网络的动态可分配性概念,以衡量对特定城市道路网络实施动态分配研究的有效性.并将这个概念用于面向动态交通分配的城市道路网络子区划分,考虑了道路网络的动态变化特性,不仅在空间上,也在时间上对道路网络进行了分区研究.该研究可为动态交通分配的建模研究提供合理的背景和对象.

动态交通分配模型仿真研究

依据最优控制理论 ,建立了一种能够用于多OD对拥挤道路网上的瞬时交通流形态预测的动态用户最优分配模型 ,讨论了此模型离散形式的解法 ,并利用Frank Wolfe算法对模型进行了仿真 ,计算机仿真结果表明了该方法是有效的 .

基于FlowSIM的动态交通分配系统离线参数标定研究（英）

交通拥堵已经成为最严重的城市问题之一,而先进的动态交通分配系统能够用来缓解日益严重的交通拥堵。因此,动态交通分配系统的参数标定问题一直以来都是研究领域内的热点。结合微观交通仿真系统Flow SIM,利用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,对动态交通分配系统的离线参数标定问题进行了实例研究。结果表明,两种求解算法都能够很好的实现标定功能,其中无迹卡尔曼滤波优于扩展卡尔曼滤波。研究表明,Flow SIM能够很好的应用于交通系统的参数标定及其相关研究中。

动态交通分配中一类转换率系统的稳定性

在假设交通很拥挤同时交通的转换率与路径费用成正比的前提下,构建了一个动态的转换率模型.为了获取转换率系统的全局渐近稳定,提出了一个普遍适用的Lyapunov函数方法,与此同时通过线性矩阵不等式方法,得到了保证转换率系统全局渐近稳定的充分条件.

动态交通分配模型

本文介绍了动态交通分配模型的研究现状,将基于分流率的静态交通分配模型推广到动态,建立了以路段分流率为控制变量的动态系统最优交通分配模型,同时分析出该模型的必要条件;之后建立了以有向路段流入率和流出率为控制变量的动态用户最优交通分配模型,分析了模型的最优性条件,并从理论上严格证明了所给模型的最优解所对应的交通流形态与动态用户最优相符合。