交通流突变分析的变点统计方法研究

针对 ITS的开发 ,建立了分析交通流突变的变点统计方法。依据交通流理论 ,结合均值变点模型 ,对突变存在与否的检验、变点个数的判定以及变点搜索的最小二乘法等问题进行了详细论述。最后利用英国南安普敦市的实际数据对上述算法进行了标定 ,并给出模型应用的实例 。

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象.为了解释交通流量陡降现象,提取了车头间距和驾驶员反应时间等驾驶行为共性参数.利用这些共性参数,建立了车流-回波速度、速度-密度和密度-流量关系模型.根据驾驶员在加速和减速时反应时间,计算了回波速度和密度-流量关系.计算结果表明,随驾驶员反应时间减少,回波速度峰值减小,流量峰值增大.驾驶员反应时间的变化是产生流量陡降现象的根本原因.

交通流状态辨识小波算法研究

针对智能交通系统的开发和交通流特性,应用小波多分辨分析理论的M a llat分解算法建立交通流状态辨识方法,利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行交通突变状态的辨识.交通流状态的突变多与交通事件直接相关,故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法参数进行了标定及离线测试.将算法与几种传统算法分别进行了性能比较,结果表明M a llat分解算法在交通流突变状态实时辨识方面具有很好的性能.

基于成本车流模型的城市交叉路口优化控制

针对存在随机故障的城市交叉路口信号优化问题,从控制理论角度出发,根据其自身特性,借用最优生产控制思想,首次提出了道路和车流运行成本模型,且同时考虑路口的随机故障因素;在此基础上根据系统中存在多级时标和不可靠性、以及呈现一种递阶结构和运行不均衡的特点,将问题分解成不同层次的动态优化子问题,采用递阶控制策略对其进行降阶分解,从而得到交叉路口的优化控制策略.仿真结果表明,该模型更宜于实施于实际交通最优控制中.

突发交通事件非参数诊断的变点统计方法研究

针对智能运输系统(ITS)项目特别是先进的出行者信息系统的开发,建立了突发交通事件非线性非参数诊断的变点统计方法。依据交通流理论,结合均值变点模型,对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了研究。利用在英国南安普敦市检获的实际数据对上述两种算法进行了标定,并对模型进行实际应用。结果显示上述方法对突发事件检测具有很高的灵敏度和有效性。

交通流突变辨识组合算法

针对智能交通系统的开发,结合交通流特性,应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法与RBF神经网络建立交通流状态辨识组合算法。利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行RBF网络输入参数设计,进而通过RBF网络进行交通流状态突变的辨识。交通流状态的突变多与交通事件直接相关,故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法进行了离线测试。与传统算法的性能比较结果表明:组合算法在交通流状态突变辨识方面具有良好的性能。

突发交通事件非参数诊断的变点统计方法

针对智能运输系统(ITS)项目的开发,建立了突发交通事件非线性、非参数诊断的变点统计方法.依据交通流理论,结合均值变点模型,对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了阐述.利用英国南安普敦市的实际数据对上述两种算法进行了标定,并给出模型应用的实例验证了方法的有效性.

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型.模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞.计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃.

局部比较的变点统计理论及其在交通流突变研究中的应用

交通流变点就是交通流模型中的某些参数起突然变化之点。在变点附近的局部中 ,某种量有了显著的变化 ;而在非变点的局部中 ,量保持稳定。本文针对ITS开发 ,依据交通流理论并结合均值变点模型 ,建立用局部比较的方法分析交通流突变的变点统计理论。利用某种交通流参数构造有针对性的统计量并考察它在各个局部内的变化 ,取其显著之处作为突变发生位置的估计。使用实测数据对算法进行标定和检验 ,证明方法的有效性。

快速路匝道瓶颈特性与临界流率模型

对快速路汇入匝道瓶颈的特性进行实测数据研究。以密度和速度组合阈值法判断匝道瓶颈拥堵的发生,统计分析拥堵发生时的主线、匝道流量特征;基于跟驰理论和交通波理论分析了匝道合流区处由匝道车辆汇入对主线交通流造成的干扰,提出了主线交通流形成崩溃的条件;建立交通流崩溃临界主线-匝道流量模型,并用实测数据对模型参数进行标定,结果显示交通波速为24.6km/h,堵塞密度为113.8veh/km。研究表明,所提模型对于交通流崩溃临界条件的描述与实测数据具有很好的一致性。

从车流运动过程分析交通流中流量陡降现象

针对交通流流量密度模型中当密度达到最佳密度Km附近时流量值出现突然下降的现象,从车流运动过程分析移动车流群在最佳密度附近的流量-时间变化规律和密度-时间变化规律,发现车流群所产生的回波速度是影响流量陡降现象的主要因素。在分析格林希尔治模型缺陷本质的基础上,指出交通流模型采用二阶段模型的必然性,并建立了相应模型。

快速路汇入区瓶颈交通流早发性失效研究(第1部分):建模仿真

快速路汇入区是典型的常发性瓶颈,其交通流失效严重制约系统通行效率,影响交通安全。现有研究实证发现,大量汇入瓶颈存在早发性失效现象,这进一步加剧了瓶颈制约作用,而目前尚未有理论方法对这一独特现象进行建模仿真与致因分析。为探究瓶颈交通流早发性失效致因,系统分析了瓶颈驾驶行为新特征,并对其进行深度建模与仿真;进一步地,基于大量仿真试验,利用因果推断理论,探究早发性失效机理。作为系列研究的第一部分,重点探讨瓶颈交通流高精度建模仿真问题。基于上海延安高架虹许路汇入区轨迹数据,在对比分析现有汇入区建模仿真研究的基础上,突破传统驾驶行为建模单向交互、单次决策、单维博弈的确定性行为分析范畴,发现并定义了3类新的汇入行为:主动-回应汇入、并行式汇入、延迟汇入。根据对新行为决策过程的解耦,对汇入的动机生成、间隙选择、换道执行等各阶段均提出了全新的建模方法。进一步地,针对传统汇入仿真框架中各个阶段采用串行序贯决策的方式,忽略了驾驶人和环境状态的时变性,提出了多阶段时序决策的汇入仿真框架,并整合新汇入行为模型,形成了瓶颈交通流汇入仿真新框架。最后,基于该框架构建了汇入区瓶颈交通流仿真原型系统。该仿真原型系统能够高精度再现各类汇入行为特征,相比于传统汇入仿真框架和VISSIM都具有显著优势。仿真结果显示,在汇入间距/位置/速度等汇入区交通流关键参数分布上与实证数据无统计学显著差异,并能准确复现瓶颈早发性失效现象及速度时空演化特征。该高可信仿真系统的构建,为早发性失效的致因分析及管控优化提供了有力支撑。

突发事故条件下道路交通流早发性失效机理研究

为了探究突发事故条件下道路交通流早发性失效机理,采用尖点突变模型建立了交通流早发性失效分析模型。首先,将尖点突变模型变量与交通流参数一一对应,建立了交通流尖点突变模型与实际道路交通运行状态的映射联系,并针对系统状态控制点在平衡曲面上的运动路径与交通流状态演变过程进行了对应分析。随后,引入分叉系数、包围系数及失效阈值边界3个参数定量描述了分叉集,旨在全面、细致地刻画分叉集的特征,揭示分叉集特征对系统状态控制点运动路径的实际影响。基于实测数据,建立了同一路段上有、无事故2种场景下的交通流尖点突变模型,通过最小二乘法拟合得到模型相关参数,并以此为基础推导计算得到2种场景下分叉集的特征参数。采用定量与定性分析相结合的方式对2种场景下交通流系统的演变进行了对比分析,进而揭示了突发事故条件下交通流早发性失效机理,并提出了相应的早发性失效预测方法。最后,结合2种场景下短时交通流参数时序变化路径进行了验证性分析,证明了所采用方法的可行性及合理性。

基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型

针对基本通行能力不能全面反映道路交通状况的缺点,提出了城市道路随机化通行能力概念;依据评价体系定义交通中断与持续中断,量化了城市道路交通拥堵程度;研究了现有通行能力估计方法,利用乘积限与寿命分布列构造并估计了交通流分布函数;结合交叉口各入口交通流数据特性改进传统连续交通流参数模型,提出了基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型;将该模型估计结果与道路通行能力手册HCM2010中的模型估计结果和交叉口实测流量进行误差对比。分析结果表明:生存函数模型计算出的中断、持续中断交叉口通行能力与HCM2010中的模型计算结果误差均值分别为0.162 1与0.116 4,方差分别为0.029 0与0.015 2,两者误差波动均较小;提出的计算模型结果与实测较大流量相对误差分别为9.720%、3.822%和4.936%、4.779%,统计意义下提出的计算模型相对误差为5.871%,估计效果稳健;城市道路交通中断次数、可接受中断概率、交通流、速度与道路通行能力之间存在生存函数乘积限对应关系,研究交叉口的通行能力为7 632 pcu·h^-1,提出的计算模型估计结果更具有可靠性。可见,提出的计算模型适用性较好,特别在不同拥堵程度的城市道路交通区域,通过可接受中断概率估计通行能力,可为城市道路交通组织与管理部门提供优化目标、科学决策和易于接受的理论依据。