城市道路交通狀態(tài)及擁擠影響區(qū)域的判別方法研究.pdf

1、交通擁擠是由于道路系統(tǒng)的某個(gè)局部因?yàn)橥ㄐ心芰Φ牟蛔慊蛲话l(fā)事件而導(dǎo)致車流速度下降或停止運(yùn)動(dòng),此時(shí)車流密度明顯增加而產(chǎn)生長(zhǎng)時(shí)間大范圍的車輛排隊(duì)現(xiàn)象。如果可以快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)路網(wǎng)中已經(jīng)發(fā)生或即將發(fā)生的交通擁擠,估計(jì)出擁擠的擴(kuò)散范圍和持續(xù)時(shí)間,對(duì)于制定合理有效的交通擁擠疏導(dǎo)措施具有重要意義。本文結(jié)合國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目對(duì)城市道路交通狀態(tài)及擁擠影響區(qū)域判別方法進(jìn)行了深入的研究。
　　主要的研究工作包括三個(gè)方面:第一、間接式城市道路交通狀態(tài)判

2、別方法。通過(guò)分析現(xiàn)有可支持交通狀態(tài)判別的交通參數(shù)、交通檢測(cè)器布點(diǎn)方法和交通狀態(tài)判別算法。一方面提出一種新的基于圖論的檢測(cè)器布點(diǎn)方法,該方法在具有有向回路的路網(wǎng)中性能優(yōu)越,因此特別適合應(yīng)用在城市路網(wǎng)中;另一方面討論了道路交通狀態(tài)判別的幾個(gè)重要的基礎(chǔ)問(wèn)題:一是如何使用好歷史數(shù)據(jù);二是怎么利用微觀參數(shù)準(zhǔn)確檢測(cè)偶發(fā)性交通事件;三是如何較好確定的交通狀態(tài)算法的邊界條件(以McMaster算法為例)。第二、基于非參數(shù)回歸的交通參數(shù)預(yù)測(cè)方法。交通參數(shù)

3、預(yù)測(cè)要解決的問(wèn)題就是如何從帶有隨機(jī)性和不確定性的交通參數(shù)值變化中,根據(jù)來(lái)自各種交通信息采集設(shè)備的交通參數(shù)數(shù)據(jù),結(jié)合其它影響因素,進(jìn)行數(shù)據(jù)的系統(tǒng)分析,找出其中的規(guī)律性,建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)方法和模型,以預(yù)測(cè)未來(lái)的交通參數(shù)值變化。第三、交通擁擠擴(kuò)散范圍估計(jì)方法研究。交通擁擠的空間擴(kuò)散范圍和持續(xù)時(shí)間信息對(duì)于交通管理部門制定合理、有效的擁擠疏導(dǎo)措施具有非常重要的意義。本文通過(guò)分析交通擁擠的擴(kuò)散規(guī)律,提出單個(gè)路段和路網(wǎng)的最大排隊(duì)長(zhǎng)度估算方法和交通擁擠持