基于居民出行特性与路网承载力的城市交通状态研究

城市交通状态可以用路网机动车平均行程速度来衡量,是居民出行行为在城市道路网络上形成的结果,随城市交通出行需求和交通供给的变化而动态变化.本文采用道路网络理想承载力来衡量交通供给,采用基于居民出行特性的机动车交通强度来衡量交通需求,使路网交通承载力与交通强度可以在同样的度量单位下进行比较,用交通负荷比来表示交通需求和交通供给的匹配程度,进而可以计算出以平均行程车速衡量的交通状态.最后,以北京市2005年数据为例,验证了模型方法的有效性.

一种基于伪色彩图的网络交通状态观测分析方法

针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法.首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩值之间的映射,变换生成直观生动描述大范围路网交通状态的交通状态伪色彩图;接着利用Otsu图像分割算法,将交通状态伪色彩图进行分割,自动发现其中的拥堵区域;随后利用基于梯度的光流法,提取出图中呈现出的典型交通状态演化模式,用于指导宏观交通管理和控制;最后,利用北京市实际的交通数据进行的仿真研究证实了该算法的有效性.

基于浮动车数据的交通状态估计精度仿真评价

针对大规模复杂路网条件下基于浮动车数据的交通状态估计精度评价,开发了基于交通仿真软件VISSIM的实时仿真分析方法.以上海市陆家嘴地区的微观仿真路网为例,通过30组仿真实验分析了浮动车比例和数据采样频率对路网覆盖率和平均行程车速估计精度的影响.结果表明:随浮动车比例和采样频率的增加,平均行程车速估计精度与路网覆盖率逐渐提高,当浮动车比例为8%和采样频率为1/10s-1时达到最优.

基于马尔可夫过程的路网交通状态预测方法

针对城市道路交通管控对路网实时交通状态信息的需求,首先对交叉口的交通状态进行了界定并划分为4个状态等级,然后以15min为时间间隔,结合历史数据采用马尔可夫过程计算每个交叉口的状态转移概率,并对各个交叉口下一时刻的交通状态进行预测,进而对每个交叉口进行分类并采用综合评价法确定整个路网的交通状态.试验以MAPE为评价指标对已有算法进行对比,结果表明:该方法不仅能够实时地确定每个交叉口的交通状态,同时能够基于不同类型交叉口的预测结果确定整个路网的交通状态,且交叉口平均预测误差为7.04%.

基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别

以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数c和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究.结果表明:该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92.22%;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86.67%.

基于模糊推理的区域路网交通状态分析方法

为准确判别区域路网的交通状态,对区域路网交通流的宏观特性进行了详细分析,建立了路网交通状态评估指标体系。结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,基于模糊推理技术提出了路网交通状态分析方法。以城市主干道路网为例,验证了路网交通状态分析方法的有效性。该方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供基础信息。

基于交通信息提取的区域交通状态判别方法

为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法.在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型.以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性.该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息.

降雨对城市路网交通状态的影响机理

城市道路在雨天易发生交通拥堵是人们的普遍感受。然而,降雨是否必然引发拥堵?感受是否属实?本文从理论出发,结合实际数据进行解释。通过分析认为,雨天驾驶员倾向于保守驾驶,使饱和车头时距增大。基于该假设,建立受信号影响的城市道路交通流模型,并对不同降雨场景下平均行程速度的变化情况进行理论分析。利用视频数据统计得到的各降雨等级下的饱和车头时距,验证降雨会使饱和车头时距增大的假设。选取杭州市萧山区局部路网数据进行数值模拟,并基于VISSIM路网仿真验证构建的模型。结果表明:降雨对路网平均速度的影响是负面的。在交通需求较小时,降雨的负面影响几乎可以忽略;随着降雨等级提高,交通需求大的路网更容易出现过饱和,路网平均行程速度将出现陡降,交通状态迅速恶化。在选取的模拟场景下,相比于非降雨天气,小雨情景下路网平均速度下降7.03%,中雨下降14.61%,大雨下降21.34%,暴雨下降22.82%。基于VISSIM的仿真结果与模型理论值拟合度高,验证了模型的有效性。由结论可知,由于高峰时段的交通需求远大于平峰时段,因此,高峰时段的降雨会给城市路网交通状态带来更大的负面影响,更加需要交通管理部门的重视。

失效相关的道路网络系统连通可靠度向量

应用可靠度向量分析方法,研究了具有中介状态的失效相关的城市道路网络系统的连通可靠性.把具有"安全—中介—失效"3种运营状态的单元或系统转化为"安全—非安全"和"非失效—失效"两种工作状态模式来求解路网安全概率和失效概率,从而计算出中介概率.通过实例研究了节点具有可靠度向量的分析方法,又分析了失效相关系数对系统的影响.发现相关失效对道路网系统的可靠度向量影响很大,要提高可靠度的话必须尽可能的降低相关程度,就需要尽量降低破坏事件对周边影响的扩大,减少受影响路径单元个数.该方法能够全面描述道路网运营状态,并且考虑了单元相关性,符合实际,具有一定的理论和应用价值.

考虑结构差异的城市区域路网交通状态评价

考虑了不同微观单元对路网交通整体运行状态影响的差异,提出了一种基于结构差异的城市区域路网交通状态评价方法。以所获交通数据为基础,建立了微观单元交通状态模型,结合节点邻接关系矩阵建立了区域路网交通状态模型;根据路网结构差异性和交通流分布不均衡性,建立了微观单元权重优化模型和区域路网交通状态评价模型,得出反应路网综合交通状态指数PI;然后分析路网PI与交通状态系数的相互关系,确定路网PI所对应的交通状态等级;仿真实例表明,该评价方法能有效地判别区域路网交通运行状态。

基于ArcEngine的交通运行监测系统设计与实现

路网交通运行状况的实时动态监测对交通管理部门实施交通管理及诱导具有重要意义。通过进行道路交通运行监测的需求分析及架构设计,基于ArcEngine开发平台,采用C#.NET语言开发了城市路网交通运行监测系统。结合路网浮动车基础数据,借助ArcEngine强大的空间分析技术,实现浮动车辆的跟踪诱导、路况识别、路况预测及历史分析等功能,促进城市交通管理的可视化、信息化。

基于图网络融合的交通状态预测方法研究

文中考虑道路节点之间的时间相关性,利用皮尔逊相关性系数构建逻辑相关路网;通过图聚合算法聚合道路节点邻居信息,融合原始交通路网与逻辑相关路网提取的时空特征信息,以最小化损失函数为目标,返回最优模型参数,构建基于图网络融合的交通路网模型.采用西雅图高速路网速度数据集(seattle)和加州流量数据集(PEMS08)作试验验证,图网络融合模型提高了在交通状态预测精度.在短时交通状态预测中,Seattle的MAE指标为2.57、MAPE指标为6.48;PEMS08的MAE指标为14.23、MAPE指标为7.15;长时交通状态预测结果均优于LSTM、T-GCN等模型.

动态视角下的城市道路交通网络失效评价模型

利用可靠性相关理论,在对交通网络状态变化规律分析的基础上,给出了城市道路交通单元及交通网络的"失效—非失效"态的表达方法;分析了路段单元及交通网络的状态从观察起始点t0到首次演变到"失效态"的时间分布规律,并以此为基础推导了城市道路单元及交通网络的失效概率、平均失效时长、失效率以及条件失效时长等失效评价模型,给出了模型标定的方法。以国内某城市核心城区五条道路单元组成的路网为实例,对首次失效时间进行了分布拟合及检验,对模型进行了标定,并将模型计算结果与实际观察结果进行了对比。结果表明,利用对数正态分布来拟合首次失效时间较为理想,而且模型的计算结果与实际观察结果也非常接近,表明模型具有良好的实用性。

基于改进容量模型的路网服务水平确定方法

为了更简洁明了地评价城市路网服务水平,避免在传统评价方法中所需的繁杂过程,因此尝试对路网服务水平确定方法进行改进。引入基于路网服务水平的容量基本模型,进一步考虑时间和空间对资源的影响,以此为基础对容量模型进行改进。用改进后的模型,结合城市的交通需求比例情况,计算得到在各等级服务水平下各等级道路对应的车速范围。结合城市道路的实际车速运行状况,确定道路网的现状服务水平。最后结合某一城市的道路网实例,使用传统容量判断方法与车速范围模型分别对同一路网的服务水平进行评价,并将2种方法评价的效果进行对比。通过实例表明,车速范围模型能对道路网服务水平作出准确的评价,而且计算过程较传统方法更简洁明了。

基于动态行程时间可靠性的单车辆路径选择算法研究

为了提高出行者的路径选择效率,从微观层面对随机动态路网条件下的单车辆路径选择问题进行深入研究。随机动态路网条件下,作为车辆路径构成单元的路段,不同时刻车辆在其上的行程时间具有明显的动态变化特征,若使用传统的最短路算法进行车辆路径选择,将某一时点的路段行程时间作为路段权值不能反映路段行程时间动态变化产生的影响,车辆路径选择结果容易造成误判。为解决此问题,按照集散波理论对于路段车辆运行状态的划分方式,首先以路段下游信号转换时刻目标车辆与排队车流队尾的相对位置关系为切入点,对路段行程时间进行分状态分类随机动态预测,然后建立对应可接受水平下的路段行程时间可靠性计算模型,最终分别针对简单网络和复杂网络的单车辆路径选择问题提出使用行程时间可靠性作为关键控制变量的三阶段车辆路径选择模型和权值异化的Dijkstra车辆路径选择算法。通过案例及对比分析表明,在出行者面临的简单网络中使用行程时间可靠性进行车辆路径选择可纠正仅仅按照单一行程时间进行车辆路径选择造成的选择误判,在复杂网络中使用行程时间可靠性作为路段权值异化的Dijkstra算法可迅速求出最可靠路径,有效解决了随机动态路网环境下的单车辆路径选择问题,是对路径选择问题研究的深入拓展。

基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究

为简化路网状态表达,最大限度地实现路网信息增值,本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型.模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据,综合考虑交通数据的非线性和相关性,基于自适应邻域选择的局部敏感判别分析算法,实现城市路网数据特征提取.通过实例验证了模型的有效性.结果表明:本文得到的特征参量能有效地描述路网状态变化的24 h周期性,可直观反映早晚高峰现象及工作日与周末的区别性;与核主成分分析算法比较,模型得到的特征参量具有可分性更好的特点,可以表达宏观路网运行状态,为交通管理者提供决策依据.

城市区域路网交通状态分析与评价方法

为提高区域路网交通状态判别的准确性,需要考虑不同路段、交叉口对路网交通整体运行状态影响作用的差异性。通过构建路网结构模型,建立路段和交叉口的交通状态模型,根据路网中各路段间拓扑结构关系,建立路网交通状态矩阵,用它来表示路网时空状态信息;考虑路网元素在路网中的道路等级以及影响作用的重要程度,建立路段和交叉口的权重系数模型。在此基础上建立反映区域路网交通状态指数的综合判别模型,确定路网交通状态级别。通过对区域路网的仿真,以平均行程速度为评价指标对路网交通状态进行分析,结果表明了该方法对区域交通拥堵状态判别的实用性和有效性。

基于改进FCM聚类算法的高速公路交通状态识别

为有效识别高速公路交通状态,提高路网服务水平,基于改进的模糊C均值(Fuzzy CMeans,FCM)聚类算法对高速公路交通数据进行分析。首先,采用熵权法确定交通流量、空间占有率、平均速度和路网充裕度4个交通状态分类指标的权重,并对每个样本赋予不同的加权系数。然后,将样本权重计算纳入算法迭代过程,进而实现高速公路交通状态识别。最后,比较改进FCM算法与传统FCM算法的目标函数值、迭代次数及运行时间,结果表明:与传统FCM算法相比,改进FCM算法的目标函数值较小,迭代次数较少,运行时间较短,在数据中表现出更好的适应性;由改进FCM算法得到的聚类结果能准确、全面地反映交通数据的变化情况,实现道路交通状态的有效识别。

居住小区开放对周边路网交通状态的影响研究

针对小区开放对路网交通状态产生影响这一问题,引入"路网极限承载容量"概念,并构造道路交通流量、周边道路的路网密度、行车速度3项指标体系进行研究.通过构建路网交通流的多元回归预测模型,对某小区未开放状态的路网极限承载容量进行预测衡量并与实际开放数据进行比较,论证了小区开放合理性.案例分析四类不同类型的小区,并拟合其对应的多元线性回归方程,验证模型合理性并进行预测,阐述各类小区是否适合开放及产生影响的情况,从交通分析的角度向城市规划等相关部门提出关于小区开放的相关建议.

基于路网二次分层模型的出行路径诱导优化方法

为了提高出行诱导路径搜索的效率和优度,提出了一种基于道路功能以及交通状态划分的路网二次分层模型,模型从道路的功能角度进行路网的初分层,从道路交通状态角度,通过设定的交通状态阈值进行路网的次分层,建立的路网二次分层模型从宏观方面反映路网的结构,从微观方面反映路网运行的交通参数;利用路网二次分层模型所划分的各层路网之间的协同,借助限制区域的A*算法进行最优路径的"三段巡径"过程。实例表明该算法实用、高效,有助于搜索得到最优出行路径。