基于正交试验的过饱和交通状态关键因素辨识

过饱和状态是交通需求大于道路通行能力的状态,如对其无法有效识别,极易演变为排队溢出、甚至死锁等严重威胁路网运行效率的状态。文章通过对过饱和交通状态的分析,对各影响因素进行了水平划分,设计了各种影响因素不同水平组合的正交试验,并通过微观仿真软件VISSIM完成了相关的仿真试验。最后,通过相关案例的极差分析,给出了各影响因素对过饱和交通状态影响的排序,通过方差分析的F检验,认为场景特性、交叉口间距、大车比例是对过饱和交通状态最为显著的影响因素。

基于车辆身份感知数据的路段轨迹重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.