道路交通拥挤水平分类方法研究

道路拥挤水平是评估交通运行质量和道路网络性能的重要指标之一,对交通规划、路线导航以及道路拥堵管理具有重要参考价值.利用车载移动传感信息与驾驶员判断的一致性,研究一种自动分类道路交通拥挤水平的新方法.利用GPS传感器和CCD摄像机采集路况信息,使用滑动窗口瞬时抽样技术抽象出车辆运行模式.此外,还引入驾驶员对道路交通3种状态(Light,Heavy和Jam)的感知评价信息,将驾驶员感知和车辆运行模式引入到决策树学习算法(J48)中进行训练.

瓶颈路段上拥挤收费水平与收费时段的优化问题

本文主要在瓶颈路段建立单一收费方案,并且优化瓶颈路段上的拥挤收费水平和收费时段.首先,应用Greenshields模型描述了瓶颈路段上流量的演化过程,并计算每个时刻出行者的出行时间和出行费用.通过出行费用与流量的关系调整每个时刻流量的分配,得到稳定状态时排队的长度和运动部分的速度.然后,建立双层规划模型,其中上层模型是最小化最大排队车辆数和最大化运动部分的最小速度,下层模型是应用Greenshields模型模拟出行者的出行行为.应用改进的遗传算法求解双层规划模型,得到最优的收费水平和收费时段.最后,应用一个简单的算例来验证本文所建立的模型及其算法,并且通过变换参数来分析所得到的现象和结论.

基于模糊数学的交通拥挤评价指标

城市交通拥挤与道路设施以及人们对拥挤的可接受程度相关。目前,交通拥挤主要以V/C比、时速、密度或排队长度等指标来界定,这种界定在某种程度上对交通拥挤进行了一定描述,但并没有反映出交通拥挤的本质。基于这种界定提出的交通拥挤缓解策略并不能真正解决交通拥挤问题。本文对国内外的交通拥挤测定方法进行了回顾,并指出其中存在的问题;通过分析交通参数与交通拥挤的关系,提出"行驶效率"与"低速行驶率"的概念;用饱和度、行驶效率、低速行驶率三个参数,通过模糊推理系统得到交通拥挤水平指数。该指数能够更加全面和客观地衡量交通拥挤。