基于状态空间模型的动态交通出行量预测研究

在现代交通管理中,短时交通信息预测有着非常重要的地位。动态交通出行量作为重要的交通信息之一,对其进行预测研究可以丰富短时交通信息预测的理论研究,为提前实施相应的交通管理策略,引导交通需求,提高路网利用效率提供数据支撑。本文在总结动态交通出行量反推理论的基础上,构建了用于动态交通出行量预测的状态空间模型,描述了卡尔曼滤波算法。最后将模型和算法应用到南京某路网进行预测计算,结果表明所构建的模型具有较高的预测准确性。

基于新城区土地规划的交通小区出行量预测

分析新城区交通出行预测影响要素:土地利用性质和规模及小区的通达性。提出基于土地规划的交通小区产生、吸引预测模型及交通平衡方法。依据模型对实际案例进行测算,表明模型的有效性。

预防城市公交网络拥堵效应的阻抗增加策略

为有效预防和减弱城市路网发生大规模拥堵时路网拥堵效应的传播,制定及时有效的交通疏导方案。基于道路交通网络级联失效,提出一种增加路段阻抗预防和减弱路网拥堵效应的策略,通过增加某些经常性堵塞路段的阻抗,降低这些路段的交通出行量,防止路段发生级联失效,保证路网的畅通。并通过试验分析路段阻抗增加对拥堵效应作用的不定性影响,建立阻抗增加路段和阻抗增加最优值的确定模型,从而使得交通疏导策略更具科学性和合理性。以某城市路网为例,通过改变不同路段阻抗增加系数ε,观察网络阻塞程度指标J的变化。实验表明,对比不同饱和度大小的路段阻抗增加策略,通过增加饱和度最大的失效路段阻抗能够有效降低路网的阻塞程度。该方法可以有效地预防和减弱城市道路网络拥堵效应,为制定及时有效的交通疏导方案提供参考。