基于宏观交通流量模型的公路养护策略优化研究

提出基于宏观交通流量模型的公路养护策略优化方法。公路养护模型主要基于宏观交通流量模型MTFM构建,进行公路交通状况模拟时主要统筹考虑工区及邻近公路的影响,施工区对交通流的影响在整个路网层级予以考虑。此外,公路养护模型采用遗传算法进行养护策略优化,采用此算法可生成多种公路养护策略并求出最优解,从而可减少公路养护作业对路网中交通的影响。

神经网络模式下的城市交通流量预测模型建构

通过对影响交通流原因进行分析,创建交通流预测模型,并且对模型进行仿真实验.结果表明,BP神经网络模型与径向基网络模型仿真实验效果明显,证明了预测模型的有用性.对比两种模型,BP神经网络模型效率与精准率更高.

综合交通运输体系中的公路交通流量分析——来自京沪高速公路江苏段的经验证据

在现代综合交通运输体系中，公路具有基础地位。本研究基于2010~2013年京沪高速公路江苏段交通流量，建立ARIMA（12，1，12）模型，并对2014~2016年京沪高速公路江苏段交通流量进行预测。总体上看，京沪高速公路江苏段交通流量保持基本上升趋势，但是增长将放缓。从通行车辆来看，客车和货车通行数目接近，后者略多。相比之下，客车交通流量波动较大，其中私家车是重要变量；货车交通流量波动较小，并有下降趋势，原因在于铁路分流。京沪高速公路江苏段要适应经济“新常态”，继续发挥干线的作用，改进软硬件设施，促进综合交通运输体系发展。

上海内环线高架道系统经济效益计算模型

1994年通车的上海市内环线高架道路系统有 4 1条上下匝道 ,其地面道路与 72条横向地面道路相交 .定量计算它的增量经济效益是对项目进行经济效益后评价的关键 .内环高架道路系统项目的经济效益计算模型共分四个部分 :交通流量模型 ,高架道路和地面道路车速模型 ,车辆运行成本模型及各项效益的计算模型 .运用上述模型计算出了此项目的运输成本效益、减少车辆拥挤效益、货物和旅客节约时间效益、市中心区和其它各区车公里减少效益及车小时节省效益 .

ITS路线引导效果模型分析评价

文章讨论了有关路线引导效果的以往研究及用于路线引导效果分析的几个典型模型,客观地对道路交通流量模型与路线选择行为模型作了评价,分析了各模型的优点、适用性、局限性及所需克服的关键问题。

基于ARMA-SVR的短时交通流量预测模型研究

短时交通流量预测是辅助智能交通系统进行决策,解决拥堵问题,提高道路通行能力的关键任务。为提高模型对于小样本数据的拟合效果及速度,并充分挖掘交通流序列中存在的线性与非线性关系,将对于线性数据具备良好拟合效果,并且时间复杂度较低的自回归滑动平均(ARMA)模型与对于非线性、小样本数据具有计算准确率高、时间复杂度低等优势的支持向量回归(SVR)模型进行组合,提出一种残差优化组合预测模型。采用赤池信息准则对ARMA模型进行定阶,实现交通流量的线性拟合,并得到相应的残差序列。然后将重构后的残差序列作为SVR模型的输入,对残差序列进行预测,以补偿交通流量数据中的非线性变化。将ARMA、SVR、长短期记忆网络、人工神经网络及ARMA-SVR加权组合模型作为对照组进行模型评价。结果表明:样本的时间间隔分别为5,10,15 min时,ARMA-SVR残差优化组合模型的均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)均小于对照组模型,RMSE降低约0.378~7.063,MAE降低约0.054~0.802;ARMA-SVR残差优化组合模型在不同的样本时间间隔下均具备较高的预测能力、较低的时间复杂度及数据计算成本,可以满足基于不同样本时间间隔的交通流量预测的需要。

基于图注意力网络的交通流量时空预测模型

准确的交通流量预测是实现城市路网数据管控的重要任务,传统的方法往往忽略了交通流量因素之间的相互影响以及交通网络的时空依赖性。提出了一种基于图注意力网络的时空预测模型用于解决上述问题,命名为ST-GATC。在输入层,同时将多个交通流量变量作为输入,挖掘各因素之间的非线性关系。在模型方面,首先将道路网络建模为时空有向图,使用卷积模块对样本在时间步上的特征进行捕捉。然后采用多头注意力图网络聚合道路网络中节点的邻居信息,使每个注意力机制分别处理一个子空间,为目标节点的不同邻接节点分配不同的注意力权重。最后使用一个全连接层对数据进行输出。结果表明,在模型对照试验中,相较于对照组模型,ST-GATC模型的RMSE降低了约0.571~9.288,MAE降低约0.314~7.678,证明了ST-GATC模型在交通流量预测任务中表现优秀,可以用做交通流量预测系统的预测模型。在参数试验中,分别进行了多组试验,获取模型拟合效果随注意力头数、神经元个数及输入因素个数增长的变化趋势,对参数的最佳数值进行了选取。结果显示,该模型在输入维度为2,注意力头数为3,隐藏层神经元个数为64时具备较为优秀的预测效果。

动态交通分配:回顾及前瞻

动态交通分配的特性在脱线交通网络设计、政策评估、和在线运作及管理中有重要的含义.虽然动态交通分配的研究仍然是十分活跃,可是其特性及其含义在以往的文献中并没有完全地受到注意或重视.现在是来总结我们在动态交通分配研究中所学的知识和研究方向适当的时候.本文回顾了动态交通分配公式化的方法、比较其利用不同交通流量模型时的特性、谈论其含义和提出一些未来研究发展的新方向.

物联网技术核心RFID国家工程中心落户南京

给一辆汽车贴上电子标签，即可实现对车辆运行、消费等信息的有效记录，从而构建起城市交通流量模型，进而准确而合理的引导交通，解决交通拥堵现象；给食品、药品贴上这个电子标签后，即可全过程记录生产、存储、运输、销售和监管环节，从而解决食品、药品安全问题。6月9日，物联网的技术核心RFID国家工程中心落户南京三宝科技，今后国内物联网产业将借这一国家技术创新平台，全面整合RFID领域公共科技资源。