基于网络对偶均衡的交通流分配模型

利用交通网络中交通流量与阻抗的对偶均衡关系,提出一个基于节点-路段的交通流分配变分不等式模型。分析网络中流量与阻抗间的对偶关系,将交通流量与出行阻抗看作一对对偶均衡变量。利用这种对偶均衡关系,通过不断调整网络中局部组成元素的平衡关系式,最终得到网络均衡状态。对上述网络流与网络阻抗的制约平衡特征加以抽象,不仅得到一个新的交通流分配模型,而且得到一个模拟出行者行为的启发式模型求解算法。新的模型算法有两个突出优点,一是进行流量分配过程中可避免反复求解联接起讫点对的最短路径,二是可以根据流量分配结果方便的求出任意起讫点间的有效路径集,并明确路径流量。     

考虑动态空间关系的短时交通流预测方法

为有效提取交通流的时空特征,提升交通流的预测精度,研究了基于动态时空图卷积网络的短时交通流预测模型（DySTGCN）。DySTGCN不仅实现了对交通流时空维度的信息建模,而且考虑了时间维度信息对空间维度信息的影响,创新性提出了基于时间信息的空间拓扑结构——时变空间图（spatial topology graph,TSG）,并设计出了1种能够高效、简便地计算时变空间图的深层网络结构。该结构通过编码、解码方式提取不同节点的交通流数据的相关性特征并实现降噪处理。时变空间图反映了交通网络的实时空间特征,基于交通网络中节点空间位置的稳定空间图（stable spatial graph,SG）反映了交通网络的稳定空间特征。TSG与SG在图卷积过程中共同指导交通流预测,更加准确地刻画了交通流的时空特性,以提高预测精度。为测试模型的预测效果,在2个权威公开数据集上进行实验,结果表明：DySTGCN学习到的时变空间图可以较为准确地反映出不同节点的交通流之间的相关性,在平均绝对误差、均方根误差,以及加权平均绝对百分比误差指标上,比其他时空图卷积网络模型如STGCN、ASTGCN等降低了近13.40%、10.98%、16.72%,充分验证了动态空间关系在短时交通流预测中的重要作用。此外,DySTGCN能够提取交通流的周期性特征,实现了对交通流的连续不间断预测。     

基于路网子图空间的交通流平衡分析方法

通过定义路网子图空间,提出了基于路网子图空间的Wardrop平衡原理,建立了相应的交通流平衡分析模型,并通过实例阐释了偏态均衡路网交通流的形成机理与演化过程。研究表明:该模型能够很好地解释包括新路开通期的路网交通流、换乘子图空间路网交通流、收费道路偏好子图空间路网交通流等多种情形下由于网络结构被差异性地认知所形成的偏态均衡路网交通流现象,为多标准下交通流的平衡分析建立了新途径;该分析方法有助于道路网络结构设计与道路网络管理方案的优化。     

交通流预测控制的机制与方法

应用预测控制的机理,提出基于可校正交通流预测模型和两级遗传算法以实现交通分配和交通控制相结合的交通流系统计算机控制方法。基于伪给定、预测模型、滚动优化和反馈调节的交通流预测控制系统能够实现有性能保障的交通流系统控制,为交通拥堵预防和拥堵恢复畅通提供全局性的分析和决策支持。该系统通过综合集成应用现代信息处理技术、优化技术、专家系统、交通流及交通控制理论,为交通分配和交通控制的结合提供了工程实现途径。     

考虑车辆排队长度的动态用户最优路径选择模型研究

基于交通流理论，建立了路段下游交叉路口前车辆排队长度、路段车流密度的数学模型，提出了新的路段阻抗函数。运用该阻抗函数建立基于路径的动态用户最优路径选择变分不等式模型，给出了该模型的启发式算法。实例分析表明，当路段上有排队时，若将车辆排队处理为质点，则低估车辆路段走行时间，被低估的相对差距约为22％；新的阻抗函数能较好反映路段的阻抗。     

考虑拥堵成本的机场路网可靠性测算方法

为解决传统行程时间可靠性测算算法应用于机场路网的不足,即未考虑实际路网运行情况以及机场旅客出行成本问题,分别引入路段拥堵修正因子以及成本因子,构建机场路网行程时间可靠性测算模型,并且引入路网标准速度,用最小误差平方和的方法对改进后的测算方法进行验证.以南京禄口国际机场集疏运路网为例,改进后的路网行程时间可靠性测算结果与实际路网标准速度的最小误差平方和,即LSE的值为0.57,比传统的测算结果小0.03,说明改进后的测算结果更接近实际路网行程时间可靠性.测算出南京禄口机场集疏运公路路段行程时间可靠性在0.69~0.89内,路网行程时间可靠性测算结果在0.65~0.78内,机场集疏运路网行程时间可靠性存在分布不均,核心路段行程时间可靠性低等现象.改进的测算方法,在一定程度上解决传统路网行程时间可靠性测算算法与实际路况脱节的问题.     

基于批处理增量Lagrange支持向量回归机的短时交通流预测模型

实时、准确的交通流预测是智能交通控制和诱导的关键之一,针对实际中短时交通流数据批量增加的情况,为了提高预测模型准确性、缩短运行时间和模型更新问题,文章提出了一种基于批处理增量学习Lagrange支持向量回归机的短时交通流预测模型。仿真实验表明,与传统的支持向量回归机增量学习算法相比,提高了模型的预测精度,缩短了训练时间。     

基于Multi-Agent的城市道路平交口混合交通流动态模拟与实现

通过分析机动车和自行车在城市道路平交口处的动态行为特性,建立了平交口混合交通流微观行为模型,提出了基于Multi-Agent的平交口混合交通流动态并行模拟算法,构造了机动车和自行车的Agent类函数,通过计算机仿真再现了平交口混合交通流的动态行为特性。实测数据和仿真分析结果验证了所建模型是正确的。该研究成果解决了传统仿真技术不能协同模拟多种混合交通流动态行为特性的难题,同时为解决我国城市道路平交口的交通干扰和拥堵问题提供了一种新的模拟分析方法。     

基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型

在对山区公路交通流随机干扰特性进行分析的基础上,研究了随机干扰对交通流的影响,利用物理学中的势能理论原理,建立了适于山区公路交通流安全分析的车辆微观分析势能模型和交通流宏观分析势能模型,并建立了基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型.最后,通过VISSIM仿真软件模拟短时随机干扰交通流,对建立的模型进行验证.结果表明...     

基于车道的瓶颈交通流失效识别实证研究

交通流失效识别是确定交通状态、制定交通管理策略的关键。为精细化识别各车道交通状态的差异,提出以车道为基础,利用速度变形累积曲线将每个时间间隔内的速度波动"转折点"放大,较为精确和直观地确定各车道的瓶颈交通流失效时间。相比于以往基于断面和基于阈值的识别方法,该方法更为精细和客观,不仅能有效识别路段的半拥挤状态,也可以深入分析拥挤的横向、纵向传播特性。以上海市快速路军工路出口匝道附近作为研究对象,结果表明,出口匝道附近的拥挤一般先由最外侧车道开始,平均经4 min 之后扩散到最内侧车道,但在向上游纵向蔓延的过程当中,内侧车道反而比外侧车道更容易发生交通拥挤。     

道路交通拥挤事件判别准则与检测算法

针对中国城市道路中存在的交通拥挤现象,通过对城市道路路段上环形线圈采集到的交通流流量和占有率数据进行对比性分析和统计推导,从理论上论证了交通拥挤产生的原因;提出了交通拥挤现象出现与消散过程的相对增量判别准则,并利用给出的判别准则构造出相应的拥挤检测指标,给出了城市道路路段上交通拥挤的平均占有率自动检测算法;最后结合实际调查的数据,对算法的正确性进行了验证。     

缓解城市道路交通拥堵的对策建议研究

国内城市化进程发展不断深入,现代化经济体系快速成长,城市规模不断扩大,基础设施水平也在快速提高,在发展过程中不可避免会存在一些突出的问题,城市内越来越严重的交通拥堵现象就是备受关注的问题之一.对于一个合理规划和发展的城市来说,居民应该享受到便捷顺畅的交通环境,提高出行的效率和体验,助力生产力水平的提高.如果交通拥堵现象...     

考虑路网拓扑时变的交通拥堵自适应预测方法研究

对路网交通系统中的交通拥堵进行预测,有利于交通管理和避免交通风险。然而,由于交通管制、道路施工、恶劣天气、自然灾害等原因,路网交通系统的拓扑结构时常发生变化,使得依赖于固定路网拓扑的拥堵预测方法效果不佳。针对这一问题,提出一种双重自适应图卷积循环网络结构(DAGCRN)来处理路网拓扑结构变化情况下的交通拥堵预测问题,该方法运用自适应辅助邻接矩阵对预定义的路网静态图结构进行适应性学习以动态优化原有连接间信息的传递,运用自适应嵌入邻接矩阵对预定义路网静态图结构进行路网隐藏信息的捕捉以确保路网拓扑结构的动态完整性,并采用门控循环单元提取路网交通流的时间特征信息。研究结果表明,DAGCRN具备以下特点：①能够有效捕捉和定位路网拓扑结构发生的变化,并能够在拓扑结构变化时仍然保证拥堵预测的精确率;②相比较一些常见预测模型有更高的预测准确率,尤其是长期预测方面和克服路网结构变化方面更具优势;③进一步的双重自适应功能消融试验,证实了含有自适应辅助邻接矩阵和自适应嵌入邻接矩阵的双重自适应图卷积结构对于路网拓扑结构变化有很强的自适应能力,缺少2个或任一个自适应模块,都会引起模型预测性能的大幅下降。     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。     

基于路段交通量的趋势增长--概率分配路网交通量预测方法

结合中国西部地区路网的现状,以路网中各路段的历史交通量调查数据和区域经济资料为依据,利用多元回归模型对路网的正常交通量进行预测;以现状路网正常交通量为基础,利用概率分配法对新建或改建路网的转移交通量和诱增交通量进行预测,形成基于路网路段交通量调查资料的趋势增长———概率分配路网交通量预测方法。该方法继承了个别推算法的优点又摈弃了总量控制法的缺点,可操作性强,适用于西部地区的路网。     

道路交通无序拥挤控制模型的研究

为了解决道路交通无序拥挤控制问题,定义交通序参数、路段交通的有序和无序,建立涨落后无序拥挤控制过程数学规划模型,采用动态分流决策方法求解模型得出无序拥挤控制的最佳方案,并给出相应的算法,最后用一个例子说明算法的实用性。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控.首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,...     

基于均衡原理的单向交通瓶颈路段诊断法

以单向交通组织区域边界的道路节点为OD点,把交叉口转向流线虚拟成路段,转向车道的通行能力作为虚拟路段的容量,转向车道的行程延误作为虚拟路段的交通阻抗,与实际的路段一起组成单向交通组织区域节点OD之间的路径,采用集合运算合成节点OD之间的通道容量。利用交通均衡方法,经交通分配得到单向交通组织区域的路段和虚拟路段的交通量。通过计算饱和度判断路段和交叉口的拥挤程度,诊断出交通瓶颈,为单向交通组织方案的完善提供可靠的支持。     

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

基于微观评价指标的城市道路交通拥堵评价研究

为了客观地分析城市道路交通拥堵现状,基于交通流基本原理及国内外已有研究成果,构建了城市道路路段及交叉口交通拥堵的微观评价指标体系,并量化分析了各单项评价指标的表征方法及数据采集机制。以此为基础,结合实地交通调查数据,对金华市城市道路交通拥堵现状进行了评价分析,揭示了该市交通拥堵的部分特征。研究成果为后期缓解交通拥堵方案及交通发展政策的制订提供了有力的技术支持和保障。