城市道路移动型检测器应用模拟分析

移动型采集技术是运用移动的车辆来检测道路上固定标识物,从而确定交通参数的方法。这项技术可用于先进的交通管理系统采集交通流数据。综合考虑了交通流数据的质量、成本等因素,对安装在车辆上的移动型检测器的样本量进行了研究,提出了移动型检测器最小样本量确定的一般原则和方法,并对最小样本量进行了优化设计。利用微观仿真模拟软件对城市道路移动型样本量方案进行模拟,确定了满足ATMS系统需要的移动型检测器采用的最小样本量。

道路交通网络中移动型检测器最小样本量优化方法研究

本文综合考虑交通流数据的质量及其成本等因素,对服务于ATMS的移动型检测器最小样本量的确定原则进行设计,建立一种基于行程时间估计最小样本量的确定方法,并利用微观仿真模拟软件对城市道路不同服务水平下的交通运行状态进行模拟分析。通过设置不同的检测器样本量方案,并利用优化方法对不同方案采集的交通流信息进行分析,确定合理的移动型检测器最小样本量。

基于数据融合的路段行程时间估计

基于检测器数据的路段行程时间估计通常具有精度不高和可靠性差的特点。论文引入了自适应式卡尔曼滤波,采用K近邻法寻找相似的交通流状态来标定状态转移系数,建立了基于固定型检测器数据和移动型检测器数据的路段行程时间估计融合模型。实际数据的验证结果是,平均相对误差为9.52%,相对误差的标准差为8.92%。研究表明,与基于移动检测器数据的估计方法相比较,该方法极大地改善了估计精度和可靠性,还具有收敛速度快、对初值不敏感、参数少等特点。