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。

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.

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%.

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。

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.

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.

基于宏观基本图的城市路网交通流状态分析算法应用

文中构建了考虑多个宏观交通流参数复杂联动的交通流状态分析算法模型,引入了新的宏观交通流参数“旅行效率”作为构建宏观基本图的基本元素,以顿河畔罗斯托夫市长度为39 km的中心城区路网的实例数据为基础,建立了转移流量为主要流量的两城区车辆累积变化趋势模型和内部流量与转移流量同时作用的两城区车辆累积变化趋势模型.根据车辆累积趋势曲线,得到了在不同边界控制管理参数作用之下的吸引区变化规律.结果表明:使用“旅行效率”作为基本元素的图像形状与使用传统经典参数“驶离路网的车辆总数”的宏观基本图效用相同;有效率的边界控制使得交通路网系统有能力处理和接纳不断增加的来自外围区域的车辆累积;在两城区交通流管理优化过程中,管理区域内部流量及其产生的车辆累积与合理调节边界控制一样重要,为制定动态精细化交通流管理策略奠定了理论分析基础.

城市路网交通状态的小波分析检测方法

选取交叉口进口饱和度和路段平均行程速度作为路网状态检测的基本参数,采用小波包变换的时频高分辨率特性,以能量分析方法识别进口饱和度和路段平均行程速度的突变与异常状况,并定义了交通状态系数来定量描述交通状态变化,设计了基于小波分析的交通状态检测算法,并采用贝叶斯算法对交通状态进行预测。仿真分析结果表明:小波包变换可有效识别节点能量分布的突变区间,据此可准确判别交通状态发生变化的时段;当采样数据的模极大值点为200～243时,此段节点能量变化比较剧烈,信号在此出现突变,由较平稳向非平稳状态变化,对应的路段交通状态系数大于0.300h.km-1,为拥挤状态。该方法原理简单,检测响应时间短,检测结果可靠。

基于交通状态分析的南昌市区区际联系通达性研究

综合考虑交通状态日变化规律、区际联系出入口等级及高速公路、过江大桥和隧道等对通达性的影响,引入路网饱和度模型分析南昌市区区际联系通达性的时空分布特征,研究表明:1南昌市区区际通达性主干路指向性强,整体呈由中心向外围不规则辐射状;2全区通达性格局受交通状态影响,不同时段通达性格局差异明显,尤其是南昌市核心区变化更为显著;3过江大桥、隧道的交通状态对区域通达性影响较大,高峰期过江大桥及隧道的拥堵凸显出河流、铁路线等因素对交通的阻隔,河流及铁路线两侧通达性差距拉大。在此基础上,为提升区际联系通达性提出了南昌市区际公路及市内道路空间组织的优化建议。