基于抽样技术的ITS数据存档策略

介绍了ITS数据存储的最佳抽样方法,即对原始数据进行质量控制之后,运用误差平方和法(SSE)或互验法(CV)确定出原始ITS数据中最具有代表性的样本,从而降低所需的数据存储空间。通过开发相应的数据处理软件,针对美国得克萨斯州圣安东尼奥TransGuide交通管理中心的数据进行了测试,结果表明:对数据进行处理以后,仅需存储十分之一的原始数据,所得到的最佳样本则包含了最多的原始数据信息,且该样本数据能够满足潜在的不同交通需求。

轻型车与重型车高速公路比功率分布特征研究

在机动车油耗排放测算中,机动车比功率已经成为一个重要的参数.目前主要的油耗排放模型均采用比功率分布(VSP分布)结合油耗排放率的方法来进行微观油耗排放测算.为了将交通流状态与机动车油耗排放相结合,之前的研究已经对轻型车在城市道路上的行程速度与VSP分布之间的关系进行分析.本文将通过实例研究轻型车和重型车在高速公路上的VSP分布特征.首先,采集轻型车和重型车在高速公路上实际运行的数据并以此建立轻型车和重型车的VSP分布;其次,对两种车型在高速公路上的VSP分布特征进行比较分析;最后,利用MOVES中提取到的油耗率,分析使用轻型车的VSP分布来进行重型车油耗测算所产生的误差.

基于浮动车数据的城市快速路交通事件检测算法研究

交通事件是引发快速路交通延误的主要因素,迅速、有效的检测事件是快速路交通管理与控制的重要组成部分.本文利用CUSUM理论提出了基于浮动车数据的城市快速路交通事件自动检测算法;通过采集北京市快速路上的真实事件信息以及浮动车探测数据,对不同采样间隔条件下的算法性能进行了实际验证,并与传统的基于浮动车数据的UCB算法验证结果进行了对比分析.结果表明:所提算法在采样间隔为1分钟条件下的检测性能要优于采样间隔为5分钟条件下的检测性能;相对于UCB算法而言,所提算法的检测性能大大提高,在同一误报率条件下检测率可提高10%左右.

面向生态驾驶的智能手机应用的开发与检验

激烈驾驶行为导致的排放在机动车排放中占有较高的比重.本研究尝试开发并检验一款生态驾驶智能手机应用,以实时提醒驾驶员减少激烈驾驶行为,从而减少机动车排放.为此,本研究基于Android手机平台,通过实时监测机动车比功率(Vehicle Specific Power,VSP)的方法,开发出可给予驾驶员实时提醒的手机应用.然后,利用车载尾气监测系统(Portable Emission Measurement System,PEMS)和全球定位系统(Global Positioning System,GPS),收集测试车辆在使用生态驾驶智能手机应用前、后的逐秒排放和速度数据.实测数据显示,在使用该生态驾驶手机应用的情况下,测试车辆的VSP分布形态发生了改变,导致其排放状况也随之发生变化.测试车辆排放物中的CO,CO2和NOx排放量降低,而HC排放则有所升高.

协调交通信号控制位相差优化的理论算法

城市交通主干道及格状网络上的交通信号通常以协调的方式运作,目的是使主要的交通流能够顺畅地流动.过去几十年来,协调信号控制策略一直是研究热点,相关的模型系统也得以开发,包括离线模型如TRANSYT、PASSER,在线系统如SCOOT、SCATS、UTCS,以及正在开发中的RT-TRACS.尽管有这么多的模型和系统,它们无一例外都是使用启发式算法来优 化信号的位相差.而另一方面,现有的有关优化信号位相差的理论方法都是确定性的,通常忽略了车流的随机变动.由于缺乏能够决定最优位相差的成熟的理论基础,我们在对现有模型和系统作客观的评价时受到了很大的限制.本文提出了基于概率过程的单向交通流相邻交叉口信号间位相差优化理论方法,该方法的优化目标是使车流的总延误和总停车次数最小.利用概率论和排队论,该方法兼顾了车流离散和车队在交叉口的随机变化.最后,设计了该方法的实用算法并给出应用实例.该算法可以被扩展到更复杂的交通网络,而待到被内嵌到现有模型或系统中之后,既可用于评价,又可用于实施的目的.