基于多智能体的城市交通诱导系统可视化模拟

在城市交通诱导系统没有真正实施前 ,借助微观模拟对其应用效果进行评价是一种行之有效的方法。本文基于多智能体系统建立了全新的城市交通诱导系统体系结构 ,并借助微观可视化交通模拟软件 PARAMICS对其进行了仿真研究。详细描述基于多智能体的城市交通诱导系统的工作原理 ,诱导策略和参数确定方法 ,并克服 PARAMICS固有动态路径选择算法难于直接应用于基于多智能体的城市交通诱导系统的不足 ,设计新型动态路径选择算法。仿真结果显示 ,本文提出的交通诱导系统应用后能够大量节约出行时间 ,缓解交通拥挤 ,增加城市路网利用效率。

Delphi在基于网络通信的城市交通诱导屏系统的应用

本文介绍了城市交通诱导屏系统,并详细描述了Delphi6.0的TNMUDP组件在城市交通诱导屏网络通信中的应用。

基于J2EE的城市交通诱导Web-GIS系统的设计与实现

提出了基于J2EE技术的城市交通诱导Web-GIS三层模型系统实现方案.并以北京市为例,采用Struts+Hibernate+JDBC技术构建了B/S结构的实时交通信息发布与诱导系统,克服了已有的城市交通信息Web-GIS系统只面向交通管理层的局限.该Web-GIS采用MapXtreme Java作为地图管理构建的瘦客户机/服务器模式,通过将查询道路与GPS实时浮动车数据进行动态匹配,来获得路线实时的交通信息,并结合重要的道路消息,为出行者提供可靠参考.

改进遗传算法在城市交通诱导策略中的应用

提出一种基于改进遗传算法,并将其应用于城市交通诱导策略.该算法采用邻近交叉策略增加种群的多样性,采用贪婪前向变异策略增强算法的局部搜索能力,并且采用稳态繁殖策略更好地保护适应度高的遗传个体.在适应度函数的设计中考虑实际路网中的交叉口延误,使所求最优路径更加贴近实时的交通状态.数值实验结果表明,所提算法的全局搜索能力和收敛速度均有显著提高.

城市交通控制与诱导系统协同的信息分析与组织研究

对城市交通控制系统与城市交通流诱导系统协同进行信息分析与信息组织研究。对城市交通控制与诱导系统协同的信息需求特点和信息特性进行分析,根据交通信息特性构建数据结构,根据城市交通控制与诱导两系统信息的特性和关联关系,提出城市交通控制与诱导系统协同的信息组织流程,重点研究信息组织中的关键技术——多源交通信息处理。为城市交通控制与诱导系统协同的具体研究与实际应用提供方法依据。

城市交通流诱导系统与交通控制系统集成中的信息处理

分析了诱导和控制集成下的实时交通信息采集和信息传输过程,描述了城市交通流诱导系统与交通控制系统集成中的信息处理理论模型,建议采用基于出行者出行行为的动态交通分配模型,并在此基础上给出了全局最优路径的动态交通分配模型。此外还提出系统集成中的网络通信采用计算机支持的协同网络,并给出了一种基于Multicast通信的数据通信方式。

城市交通流诱导系统中的路段行程时间间接预测方法研究

在阐述综合路段行程时间间接预测模型思想的基础上,提出了基于排队论及基于交通模拟的行程时间间接预测模型,并按照人工调查数据验证模型的精度,给出了相对误差图,以说明模型算法的有效性。

关于城市交通流诱导系统存在问题的思考

交通流诱导是智能运输系统的核心内容之一。目前 ,该项技术已基本成熟 ,但也存在着诸多的问题 ,如诱导策略单一 ,缺乏实用型动态交通分配综合模型与算法 ,实施成本太高 ,等等。因此 ,深入地研究解决上述问题的办法 ,对于建设适合中国国情的交通流诱导系统是十分必要和有益的。

基于自匹配数据融合模型的城市交通路况诱导系统

为了有效地改善城市交通的路况,结合动态的数据采集模块、动态GIS路网、动态数据去噪模块以及自匹配数据融合模块等,针对交通信息处理、共享和发布中的技术难点,设计了基于自匹配数据融合模型的城市交通路况诱导系统。该系统通过对多条道路的路况进行实时地监管和数据分析,从而满足交通参与者在城市交通方面的出行道路信息、信息管理和路况管理等各种需求。

基于多智能体的城市交通流控制原型系统

对中国目前的城市交通流控制系统存在的问题进行了分析。针对原系统结构中的不足提出了构建基于多智能体的智能城市交通流控制系统的思路,并研究了该系统的基本框架和实现途径及方法,同时探讨了该系统中各个交通智能体的结构以及它们的协调合作关系,为基于多智能体的智能城市交通流控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。

城市交通流诱导系统理论模型和方法研究

该项成果以实时动态交通分配理论为核心，综合运用检测、通信、信息、计算机、控制、GPS和GIS等现代高新技术，动态地向驾驶员提供最优路径引导指令和实时交通信息，通过单车诱导来改善路面交通状态，防止和减轻交通阻塞，减少车辆在道路上的逗留时间和空气污染，最终实现交通流在路网中的合理分配。研究中提出了适合国情的城市交通流诱导系统的结构框架、

基于城市交通流自组织性的UTCS与UTFGS协同理论分析

以协同学理论框架分析城市交通流系统的自组织演化,对UTCS与UTFGS役使城市交通流系统自组织有序化进行分析。在分析城市交通流、UTCS与UTFGS的时空特性及两者关联关系的基础上,从子系统功能整合与功能互补的角度,提出UTCS与UTFGS协同研究体系结构和3项主要内容:信息协同、策略协同和协同实施,为UTCS与UTFGS协同的具体研究与实际应用提供理论指导。

城市智能交通诱导系统研究

阐述城市交通诱导系统的基本结构及各技术要件,并以其为研究对象,在总结分析国内外应用状况的基础上,提出城市交通诱导系统的建议方案,为进一步提高城市交通诱导系统的有效性提供思路,并且给有关部门的科学决策提供了依据。

城市交通安全管理的智能决策支持系统探讨

文章探讨了智能决策支持系统在城市交通安全控制中的应用,提出了一种基于交通地理信息系统的智能决策支持系统结构框架,并根据交通工程学知识,建立了基于知识表示的交通安全控制模型库。叙述了在智能决策支持系统的方法库中融合的完善道路基础设施、交叉口控制、城市交通流诱导系统。

基于实时交通流信息的中心式动态路径诱导系统行车路线优化技术研究

近年来,世界各国纷纷致力于新兴交通科技,如智能运输系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)的研究和应用,以应对目前严峻的交通环境。笔者综合应用道路检测器检测的交通流量数据以及路段交通流量与路段行程时间的内在联系,运用增量加载最短路优化的方法对智能运输系统的核心技术—城市交通流诱导系统(UTFGS)中的中心式动态路径诱导系统中的行车路线优化技术展开研究。

考虑诱导信息影响的可变信息标志优化选址研究——以北京南站为例

可变信息标志(VMS Variable Message Signs)系统是交通诱导系统的重要组成部分.VMS通过发布相关信息,引导车辆选择最合理的路径,避免局部路段拥堵,均衡路网交通流量,在宏观上对城市交通管理起到重要作用.本文概述了城市交通诱导系统的发展及应用,介绍了基于VMS的交通诱导系统的功能、信息生成等,同时对国内外关于VMS的交通诱导系统研究现状进行了比较与分析;通过对VMS用户需求以及布点影响因素的分析,结合可变信息标志的选址原则,依据VMS诱导信息对路径选择的影响分析,改进了VMS数学规划选址模型.结合北京南站地区实际交通状况,分析VMS选址的影响.

与交通控制协同的交通流准均衡分配模型研究

本文从路网均衡最优的角度，考虑交叉口交通信号控制对交通流的阻滞延误，建立了以路网总出行时间最小为目标的交通流均衡分配方程。通过引入拥挤度的概念，提出一个准均衡分配算法，算法不苛求能在一个问隔内使混乱交通流趋于平稳，而是在一定交通需求下，根据路段的运行状况（拥挤度），加载或卸载路段交通量，并考虑驾驶员出行特性，优化交叉口最佳信号配时，使交通流在不断反馈与不断调整过程中达到最优。

交通动态信息系统的设计与实现原则

随着ITS(智能交通系统)技术的日益成熟,作为ITS主要内容的交通信息服务系统对实现动态交通诱导、缓解城市交通压力的作用也日趋重要。为此,国内外纷纷开展了依赖WWW基础、将图形化的GIS融合实时GPS浮动车数据的WebGIS在ITS上的应用研究。基于WebGIS的交通信息服务系统凭借其信息可视化、广泛的互操作性等众多优点,越来越得到重视。现在总结WebGIS网络化体系结构的演变和相应的关键技术的基础上,分析了交通信息的地图文件与属性数据组织方式,以实时GPS浮动车数据为基础,研究了基于道路附加属性的地图匹配方法等问题。

城市区域内部可变信息板布点方法研究

在城市交通诱导系统中,建立一个完善的智能交通管理系统(ITMS)是十分必要的,而合理布设可变信息板的位置则是该系统实现的关键。建立了以可变信息板发挥的效用最大为目标的布点模型,并用遗传算法进行优化求解。最后,用VISSIM仿真软件建立模拟路网,验证了模型的有效性。

车路协同系统下区域路径实时决策方法

为解决车辆行驶数据缺失和滞后造成路径规划系统不稳定问题,建立了基于车路协同系统(CVIS)的新型区域路径实时决策方法。首先,通过获取网联车辆的实时行驶数据,结合交通信号配时和路径转向信息,并考虑车辆在途经交叉口时可能遇到的非自由流行驶情况,动态计算当前路段路阻值;其次,根据当前时刻各路段的路阻统计数据,以及区域路网拓扑结构,实时预测各备选路线的行程时间,选择行程时间最少的路线作为车辆最优行驶路径;最后,选取北京市望京地区的典型区域路网数据进行验证。在150组实验过程中,计算得出不同时段下按所提方法得到的最优路线用时平均比常规导航系统推荐最优路线用时分别短9.52 s、13.39 s及20.65 s,证明了所提方法的有效性。