Research on a non-linear chaotic prediction model for urban traffic flow

In order to solve serious urban transport problems, according to the proved chaotic characteristic of traffic flow, a non linear chaotic model to analyze the time series of traffic flow is proposed. This model reconstructs the time series of traffic flow in the phase space firstly, and the correlative information in the traffic flow is extracted richly, on the basis of it, a predicted equation for the reconstructed information is established by using chaotic theory, and for the purpose of obtaining the optimal predicted results, recognition and optimization to the model parameters are done by using genetic algorithm. Practical prediction research of urban traffic flow shows that this model has famous predicted precision, and it can provide exact reference for urban traffic programming and control.

Continuum modeling for two-lane traffic flow

In this paper, we study the continuum modeling of traffic dynamics for two-lane freeways. A new dynamics model is proposed, which contains the speed gradient-based momentum equations derived from a car-following theory suited to two-lane traffic flow. The conditions for securing the linear stability of the new model are presented. Numerical tests are can＇ied out and some nonequilibrium phenomena are observed, such as small disturbance instability, stop-and-go waves, local clusters and phase transition.

Traffic flow velocity disturbance characteristics and control strategy at the bottleneck of expressway

In the three-phase traffic flow studies, the traffic flow characteristic at the bottleneck section is a hot spot in the academic field. The controversy about the characteristics of the synchronized flow at bottleneck is also the main contradiction between the three-phase traffic flow theory and the traditional traffic flow theory. Under the framework of three-phase traffic flow theory, this paper takes the on-ramp as an example to discuss the traffic flow characteristics at the bottleneck section.In particular, this paper mainly conducts the micro-analysis to the effect of lane change under the two lane conditions, as well as the effect of the on-ramp on the main line traffic flow. It is found that when the main road flow is low, the greater the on-ramp inflow rate, the higher the average speed of the whole road section. As the probability of vehicles entering from the on-ramp increases, the flow and the average speed of the main road are gradually stabilized, and then the on-ramp inflow vehicles no longer have a significant impact on the traffic flow. In addition, this paper focuses on the velocity disturbance generated at the on-ramp, and proposes the corresponding on-ramp control strategy based on it, and the simulation verified that the control strategy can reasonably control the traffic flow by the on-ramp, which can meet the control strategy requirements to some extent.

An environment-friendly control method for congestion flow ahead of expressway toll stations

To alleviate the resulting increase in energy consumption and emissions and other issues caused by the traffic congestion ahead of the expressway toll station, a novel traffic flowcontrol method is put forward based on the environment-friendly conception. The technical thinking of inducing the slowly moving traffic into a batch pass is determined based on the conclusion of the research, traffic flowtheory and traffic sensing detection technology. The model of stop times is established and the parameters of the system are optimized in accordance with the principle of minimizing the fuel consumption. The optimal location selection of traffic control lights and Detector 2 for queue of different lengths at toll stations are calculated based on the model. Finally, the effect of the congestion flowcontrol system is verified via the Paramics simulation system. The result shows that the control system is capable of reducing90% of fuel consumption for vehicles going through toll stations.

On the modeling of synchronized flow in cellular automaton models

In this paper, we further analyze our cellular automaton （CA） traffic flow model. By changing some parameters, the characteristics of our model can be significantly varied, ranging from the features of phase transitions to the number of traffic phases. We also review the other CA models based on Kerner＇s three-phase traffic theory. By comparisons, we find that the core concepts for modeling the synchronized flow in these models are similar. Our model can be a good candidate for modeling the synchronized flow, since there is enough flexibility in our framework.

Analysis of Querétaro-Celaya Highway Applying Queueing Theory

Querétaro-Celaya highway is the obligatory road to the center of Mexico;the establishment of new companies in the area has generated the need to study the dynamics of the vehicular flow that transits this route.Given that the flow of traffic on a highway is a stochastic phenomenon,it is necessary to apply tools that take into account the randomness of the system to measure performance.Queueing theory models capture the random nature of the phenomenon and provide direct information about the relationship between the variables of the system.In this work,the flow of vehicles on the Querétaro-Celaya highway is analyzed with a macroscopic approach and using analytical models of queueing theory;it is concluded that currently the flow on this road is non-congested.The method is an alternative for institutions that do not have specialized packages to carry out studies of this nature.

城市道路平交口左转专用车道类型及设计长度研究

为了解决城市道路平面交叉口左转车流引起的交通拥堵,提高交叉口的通行能力和安全水平,以十字形交叉口左转专用车道为研究对象,总结了城市道路平面交叉口左转专用车道的设计类型。针对当前国内平面交叉口左转车道设计长度不足的问题,选取典型交叉口对其高峰时段左转车流的转弯情况进行调查,根据运动学方程和车流波动理论推算向上游延伸的最长排队距离,从而提出左转专用车道长度的新算法。该算法考虑了车辆之间的传递性、延迟性、连续性特征,由其计算得到的设计长度可以减少左转车辆在交叉口引起的停车延误,提高交叉口的通行效率。

智能网联环境下信号交叉口车辆轨迹重构模型

车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息,可用于各类交通研究.传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象,普遍未考虑由常规车(RV)、网联人工驾驶车(CV)以及智能网联车(CAV)组成的混合交通流的影响.为解决该问题,构建智能网联环境下信号交叉口全样本车辆轨迹重构模型.首先,介绍并分析智能网联环境下城市道路交叉口处车辆组成及排队通过情况;然后,构建城市道路混合交通流轨迹数量估计模型,并针对前后车的排队情况提出虚拟车的概念,用于估计不同车辆的交通状态;最后,设计数值仿真实验分析交通流密度和网联车渗透率对模型的影响,并基于NGSIM数据进行实例验证.结果表明:轨迹重构模型的数量误差和位置误差均随着交通流密度和网联车渗透率的增大而减小,如交通流密度由20 veh/km增大至50 veh/km的过程中,模型数量误差和位置误差均呈现下降趋势,且最大误差分别不超过6.88%和8.02 m;与网联人工驾驶车渗透率相比,智能网联车的渗透率对模型结果影响更大.

平行式快速路出口交通组织方法研究

针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型。从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式快速路不同交通流量状态下出口最适合采用的交通组织方法。结果表明:当平行式快速路主路驶出车流和辅路车流的总流量低于1500 pcu·h^(-1)时,采取无信号让行的控制方法。主路驶出交通量较高时,采用主路驶出优先控制;辅路交通量较高时,采用辅路优先控制。当总流量在[1500,2300]pcu·h^(-1)时,采用辅路信号与让行相结合的控制方法。当主路驶出交通量较大时,采用辅路信号主路优先控制;当辅路交通量较大时,采用辅路信号辅路优先控制。当总流量高于2300 pcu·h^(-1)时,采用主辅全信号的控制方法。

考虑异质交通流的随机参数优化速度跟驰模型

为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明,分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%;随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大;随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响.建立的模型能够提高仿真维度,真实反映交通流的复杂运行状况.

基于复杂网络的空中交通流量短期预测

为合理预测空中交通流量,结合复杂网络链路预测进行研究。首先,将时间序列转化为可视图得到拓扑特征量,然后结合基于局部信息、路径和随机游走的算法,比较在三亚不同扇区内的预测精度,发现RWR0.85算法预测精度最高。由于链路预测只能预测可能存在的连边,不能预测节点,因此引入D⁃S证据理论预测流量值,预测精度最高可达99.85%。结果表明,复杂网络链路预测结合D⁃S证据理论进行空中交通流量的预测是可行有效的,为进一步深入研究奠定了基础。

基于自然驾驶轨迹数据的城市快速路小型车辆换道特性分析

跟驰和换道是交通流理论重要的研究方向,换道行为涉及因素较跟驰行为更为复杂。当前基于国外公开轨迹数据集的换道特性分析很难涵盖符合中国驾驶人特性的换道行为特性,同时国内外数据集采集来源多集中在高速公路上,未考虑不同道路类型对换道行为特性的影响。为研究中国典型城市道路车辆换道行为特性,采用无人机对武汉城市快速路直行路段交通流进行拍摄,获取符合中国城市道路特性与驾驶人特性的自然驾驶数据,并对数据集进行换道识别与参数提取,在此基础上进行了换道行为特性分析。无人机所采集视频包含小型车辆8609辆,依据车辆所在车道编号是否发生变化以及变化次数作为换道车辆识别标准,共提取6897辆跟驰车辆轨迹数据(车辆所在车道编号无变化)以及1712辆单次换道车辆轨迹数据(车辆所在车道编号仅发生一次变化)。基于所提取跟驰车辆轨迹数据获取道路交通流平均速度与车辆平均跟车间距等指标,从而对交通流实时运行状态进行分析;基于所提取的车辆单次换道轨迹数据,采用固定时间窗口作为判断换道起终点的依据,在此基础上获取车辆换道纵向位移与换道启动时与周边车的时距,并结合交通流实时运行状态进行换道行为安全分析。通过对所获取的跟驰与换道交通特征参数进行分布拟合与统计分析,结果显示道路交通流速度均值为19.2571 m/s,车辆跟车间距均值为45.9107 m,车辆换道纵向位移均值为115.515 m,车辆换道启动时与周边车时距分布均符合对数正态分布。其中换道车辆与目标车道前车时距均值显著高于初始车道前车时距均值。同时发现,在与目标车道后车时距较小时,仍有一部分驾驶人选择换道,这体现了部分驾驶人激进的驾驶行驶。本研究可为分析中国城市快速路上的换道特性以及开发适用于中国交通特点的换道行为模型提供参考。

智能网联汽车中联合驾驶风格的交通流数据有效性分析

在智能网联汽车(ICV)中,提高驾驶数据的有效性是提升车辆安全性的基石。只有准确的、可靠的驾驶数据才能为车辆的安全性提供可靠的依据和支持。与传统的异常分析相比,ICV数据有效性分析面临数据异常的多样性(传感器异常、驾驶行为、恶意篡改等)。如何将车辆自身数据特征、驾驶风格和交通流特征相结合,提供有效的数据异常检测方法,已成为智能网联汽车中新的问题。针对ICV系统,采用结合驾驶风格和交通流理论的方法,设计基于粒子群优化的TE-PSO-SVM数据有效性检测算法,实现驾驶数据的有效检测。首先定义驾驶风格识别系数Rad,设计驾驶风格量化模型;其次建立交通流模型,将车辆状态数据与驾驶风格和交通流理论相结合,通过长短期记忆(LSTM)网络对车辆速度预测;最后通过TE-PSO-SVM算法进行数据有效性检测。由于ICV数据的多样性,单一模型在多类型异常混合并存的场景中检测精度仍有局限,利用多个模型的优势构建模型池,并提出基于强化学习的模型选择(RLBMS)算法。在真实数据集highD上的实验结果表明,在不同噪声环境下,TE-PSO-SVM算法模型的F1值相比于传统SVM模型平均提升约8.1个百分点;RLBMS算法模型在不同噪声环境下的F1值相比于模型池中检测率最高的算法平均提高约1.7个百分点,明显提高了数据有效性检测的准确率。

基于冲击波理论的PFI几何信号相位控制模型

针对国内新型非常规交叉口平行流交叉口(PFI)研究不充分、规范不完善及应用有限等问题,建立交叉口几何信号相位控制模型,对PFI的几何布局和信号协调进行研究。以交通流冲击波理论为基础,分析PFI中各处停车线的排队情况,并建立PFI几何信号相位控制模型;通过设定一系列约束条件,提出最小周期条件下满足排队不溢出的模型参数求解方法;同时,基于交通仿真模拟,构建传统平交口和改进PFI方案的VISSIM仿真模型,并结合实测交通数据进行校准。结果显示:1)PFI方案在通行效率、安全性和交通可持续性方面均优于传统平交口,具体表现为能有效提升交叉口通行能力、降低平均延误时间和排队长度、减少冲突数,以及降低车辆油耗和CO排放量,验证了PFI几何信号相位控制模型的有效性;2)本文提出的基于冲击波理论的PFI几何信号相位控制模型及其配套设计方法,可为非常规交叉口的设计和建设提供参考。

Theory and Architecture of Urban Traffic Flow Guidance System

This paper is based on major project supported by National Natural Science Foundation of China (NSFC). The Theory and Architecture of Urban Traffic Flow Guidance System (UTFGS) will be offered by this paper. The research of UTFGS has a significant value of theory and reality. It is not only key part of Intelligent Transportation System (ITS) but also important research field of ITS in China.

高速公路交通能量流理论

高速公路是能源消耗和碳排放的重要行业,构建高速公路自洽清洁能源系统是助力实现“双碳”目标的重要手段。然而,交通负荷时空随机分布、用户充电决策的不确定性给高速公路电力-交通耦合系统的供需平衡带来挑战。拟基于流体力学与电磁场理论提出交通流“电报方程”,描述交通流在时空中的能量传播机理,克服传统分析方法无法反映电动汽车移动性的缺陷。为简化计算,借助电路理论从“场”到“路”的推演方法论,构建交通网络能路模型,并提出路阻、路感、路容等路网元件。高速公路交通能量流理论可为交通能源自洽研究奠定理论基础。

高速公路养护工程安全变道控制距离研究

为探究高速公路养护工程安全变道概率条件下车辆行驶的控制距离,对变道过程中车辆跟驰行驶安全约束条件进行分析,并运用概率论与交通流理论研究车辆变道概率组合特性,推导出安全变道控制距离与成功变道概率之间的关系。结合实例计算,对推导模型与规范中的建议值和计算值进行吻合性验证。

交通强国背景下“交通流理论”课程思政教学探索与实践

交通强国战略的实施对交通运输类人才培养提出了新的要求,课程思政不仅是加强学生价值观教育的迫切要求,也是高素质复合型新工科人才培养的关键内容。本文以《交通流理论》课程为例,探讨交通运输类课程思政教育的创新与实践,通过深入挖掘课程中的思政元素,设计和实施创新的教学方法,并建立科学的评价体系,旨在实现专业知识传授与思想政治教育的有机结合,为交通运输类专业课程思政教育提供参考和借鉴。

突变理论在交通流分析理论中应用综述

高速公路或者快速路交通流的运行数据中常常可以观察到数据间隙现象,相应的交通流参数关系图中(如流量-密度图)会发现某些变量发生了“跳跃”式的变化.传统的交通流模型无法处理这种现象,突变理论则给出了合理的解释.本文总结了数据间隙的研究,介绍了突变理论的基本内容,综述了国内外应用突变理论解决交通流数据间隙问题的研究历史和现状,展望了突变理论应用的前景.

基于随机用户平衡的混合交通网络流量分离模型

考虑了影响出行者交通选择行为的主要因素(时间、费用、方便性、舒适性等),分析了在多种交通方式(私家车、出租车、公交车、轨道交通以及自行车等)存在条件下城市交通网络中出行者交通选择行为,包括交通方式选择和出行路径选择,并基于随机用户平衡(SUE)理论构造了城市混合交通网络的流量分离和分配综合模型及求解算法。最后通过一个简单算例,得到了当各种影响因素变化时,各种交通方式的流量变化情况。