适应长春-吉林高速铁路建设的公路诱增客流量预测方法

分析了长春-吉林高速铁路的修建对吉林省区域公路旅客运输方式的影响,通过分析相关数据,确定了长春-吉林高速铁路公路诱增客流量的变化规律,并采用适当的计算模型预测高速铁路建设项目影响区域范围内的公路诱增客流量。研究结果不仅能为长春-吉林高速铁路建设项目的可行性研究提供理论依据,而且能为受该铁路影响,公路旅客运输系统做相应的调整提供技术支持。

培育和发展现代物流产业促进吉林市交通运输业更好发展

现代物流是指原材料，产成品从起点至终点及相关信息有效流动的全过程。运用先进的技术、设备，以信息网络系统为纽带，向客户提供运输、代理、仓储、包装、加工、配送等多功能、一体化的服务，以更准确、更及时、更周到、更高效的全方位服务，赢得了市场的青睐，成为蒸蒸日上的“朝阳产业”。同时，它以诸多方面的增值服务创造了巨大的利润，继物质资料的节约和人才资源的节约成为“第三利润源”，成为新的经济增长点。

拥挤条件下可变信息板交通诱导信息对驾驶行为的影响

运用模拟的方法,研究了在拥挤条件下VMS交通诱导信息对驾驶行为的影响,得出如下结论:①VMS交通诱导信息的提供位置对交通信息的作用有很大的影响。如果交通诱导信息被合理地提供给驾驶员,路网交通的运行状况将有较大改善,其中延误减少23.7%,停车时间减少31.8%,停车次数减少38.7%;②路网交通运行状况的改善取决于所推荐的替代路径的质量。如果替代路径的质量较差,拥挤现象不但不能得到缓解而且会进一步恶化,并且在替代路径上会形成新的拥挤;③左转次数和左转通行能力是决定替代路径质量的两个关键因素。无论是以出行时间还是出行距离为依据选择替代路径,都应该考虑左转次数及左转通行能力的影响。

基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法

在总结已有多种预测模型的基础上,充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明,该模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。

交通方式选择的非集计模型及其应用

应用非集计模型理论与北京居民出行调查数据,建立了交通方式选择MNL模型,并用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对模型的参数进行了标定。根据所建模型计算出公交车和小汽车的时间价值,求得包含出行时间和实际金钱费用的广义费用,建立了公交车和小汽车出行选择的二肢Logit模型,分析了不同收费价格下两种交通方式所分担的交通出行比率及道路交通饱和度的变化情况,评价拥挤收费政策对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤的作用。研究表明,非集计建模方法能够较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。

城市交通控制与诱导系统智能协作

交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段,两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点,利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究,提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架,以交通信号控制执行级智能体为例,介绍分析智能体内在结构和作用机制,并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型,实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化.

一种组合核相关向量机的短时交通流局域预测方法

为有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法.首先利用C-C方法实现相空间重构,然后根据Hannan-Quinn准则确定邻近点个数,进而构建基于粒子群优化的组合核相关向量机模型,最后采用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明:基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法的预测误差和均等系数均优于对比方法,其中,平均绝对百分比误差比GKF-RVM模型、GKF-SVM模型和加权一阶局域预测模型分别降低了29.2%、47.5%和59.5%,能够进一步提高短时交通流预测的精度.

借对向出口车道左转交叉口交通控制方案优化

为提高借对向出口车道左转交叉口信号配时的科学性以及交通流运行效率,提出借对向车道左转的适用条件,将左转机动车的到达-驶离图式分为8种情况,分别建立每种情况下左转机动车的延误计算方法.以交叉口车均延误最小为目标,以周期时长、主信号与预信号各相位绿灯时间、借对向车道左转车道的长度为优化变量,建立了交叉口信号控制方案优化模型,并采用遗传算法进行求解.以算例的形式对所建立的优化方法进行验证,并与传统控制方法进行对比.结果表明:优化方法可以提高左转机动车通行能力,减少其所需绿灯时间,进而缩短交叉口周期时长;左转相位绿灯时间的缩短减小了直行相位的红灯时间,进而缩短了交叉口的车均延误,在高峰期交叉口车均延误下降比例达到23.8%.

基于感应线圈数据的城市道路交通状态判别方法

以SCOOT系统感应线圈检测器采集到的交通数据为基础,设计了一种基于模糊聚类的城市道路交通状态实时判别算法及其评价方法,并提出了交通状态判别时间间隔的确定方法。以VISSIM为工具,对上述方法进行了模拟。对比分析结果表明,所提出的算法能够提高城市道路交通状态实时判别的效果。

基于多智能体的城市道路交通控制系统及其协调优化

在分析多智能体特性的基础上,提出了基于多智能体的城市道路交通控制系统,并采用遗传再励学习和博弈论方法进行优化控制和区域协调,最后通过仿真分析说明了算法的有效性。

交通环境对道路安全影响的定量评价

为了定量评价交通环境因素对道路安全带来的影响,提出了模糊一致矩阵法。针对2条高速公路4个相似路段道路安全事故的标准事故值建立了评价矩阵,计算评价了对象的优属度值,对其安全问题进行了评价。结果表明:该方法能够定量直观地表达评价结果,是定量评价交通环境对道路安全影响的有效方法。

基于视频处理的无信号交叉口交通冲突自动判别方法

针对交通冲突传统人工判读方法的缺陷,提出了基于视频处理的无信号交叉口交通冲突自动判别方法。首先,利用运动检测与跟踪技术,提取出图像中的前景运动目标及其时空运动轨迹;其次,在获取物体运动数据与类别的基础上,判别物体的运动行为,结合经典冲突理论定义,提出交通冲突的两个判别条件,以此实现交叉口交通冲突的自动判别。通过对实际无信号交叉口视频图像处理的实验表明,本方法具有较好的应用性。

交通事故致因分析的贝叶斯网络建模

综合运用相关性分析方法和K2算法进行了贝叶斯网络的结构学习,并应用贝叶斯参数估计方法进行了贝叶斯网络的参数学习,建立了交通事故致因分析的贝叶斯网络。应用已建网络分析了各因素对事故严重程度的影响,推理学习了改善交通控制方式在降低交通事故严重程度方面起到的作用。研究结果表明,基于贝叶斯网络建立的交通事故致因分析模型预测精度较高,而且可以应用于影响事故严重程度的因素分析,并在此基础上考察如何采取优化措施改善交通安全。

我国中小城市交通问题分析

目前我国城市交通量猛增,交通设施供给发展相对滞后,加上行人、自行车和机动车并存的混合交通状态使得交通问题在中小城市日益严重,中小城市在资金、基础设施、交通管理、交通参与者出行特征等方面与大城市有极大的区别.针对我国中小城市交通特征和道路交通问题的特殊性,从道路基础设施、交通管理、交通参与者等方面进行了深入分析,并就此给出解决我国中小城市交通问题的对策.

基于记忆机制的动态交通路径优化算法

在对经典路径优化算法性能进行分析的基础上,指出了现有路径优化算法在大规模路网条件下实时性差的问题.通过比较道路交通网络路径优化和机器人寻路过程的异同点,基于智能机器人寻路的D^＊ Lite算法和记忆规则,提出一种新的道路网络动态路径优化算法,并对其性能进行了测试和对比分析.结果表明,该方法在保证路径优化结果相近的情况下可以减少优化计算时间26%～50%.

基于二流理论的拥挤交通流当量排队长度模型

为描述拥挤交通流中的排队现象,根据二流理论,提出了将交通流实际运行状态转化为二流运行状态的思想.利用流量守恒方程,建立了单车道路段当量排队长度模型,并在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度模型.为验证模型的有效性,采用VISSIM软件设计了拥挤交通流的模拟方案.对比模型计算的当量排队长度与软件统计的实际排队长度发现:当量排队长度均大于实际排队长度;当量排队长度比较稳定,而实际排队长度有所波动.结果表明,当量排队长度模型能够定量地、更好地描述拥挤路段的交通流拥挤程度.该模型计算方法简单,便于工程实践,可以为城市交通控制系统优化等提供理论依据.

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.

综合交通枢纽内部行人流特性分析及仿真模型参数标定

行人流特性分析及仿真模型参数标定目的在于为行人流仿真工作提供理论依据和基础数据.对国内综合交通客运枢纽——北京西直门地铁站行人流数据进行视频采集,采用统计分析软件SPSS对行人流参数数据进行筛选及拟合分析,建立了不同设施的行人流参数关系曲线及函数模型.研究结果表明,水平通道处行人流量与密度呈二次函数关系、流量与空间在某一临界点两侧分别呈二次函数及对数函数关系、速度与密度呈线性关系,楼梯处与之相似但特征点数值存在差异.在此基础上对社会力模型参数进行标定,给出了行人椭圆的长半轴的范围,并引入时间紧迫程度这一影响因子,确定期望速度为速度—密度函数与该影响因子的乘积.

基于卡尔曼滤波的交通信息融合方法

基于卡尔曼滤波理论,针对交通信息采集过程中的多设备采集系统提出了两种对多种交通检测器检测信息的融合模型。基于该融合思想,建立了3种检测设备的融合模型,并利用3组检测设备的检测数据对该模型进行了验证。结果表明,这两种融合模型建立合理,可有效提高检测精度。

高等级公路路侧景观对交通安全影响的综合评价方法

利用加权算术平均的方法将专家咨询和模糊一致矩阵评价方法相结合,建立了高等级公路全线路侧景观对交通安全影响的综合评价模型。通过对吉林省“安二”公路的实证研究,验证了本方法的可行性和有效性。