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基于浮动车数据的区域路网交通状态评价 被引量：8
1
作者 万蔚 王振华 李梦琦 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第7期270-274,共5页
城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效地发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。通过浮动车数据估算路段最大排队... 城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效地发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。通过浮动车数据估算路段最大排队长度,并将其与路段车辆行驶速度、路段行程延误时间作为区域内交通状态评价参数,基于模糊综合评价算法,给出了一种在不同时间段内路段及区域交通状态评价方法。最后通过实际浮动车数据进行实例验证。实验结果表明该算法对于能够较好地检测区域路网交通状态,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 浮动车数据 路段最大排队长度 模糊综合评价 交通状态评价
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基于视频数据的交叉口状态判别及排队长度估计 被引量：10
2
作者 唐少虎 刘小明 陈兆盟 《道路交通与安全》 2015年第1期58-64,共7页
为了评价信号控制交叉口的交通状态及估计周期排队长度,本文以集散波为理论基础,分析视频检测的机动车通过上下游相邻交叉口的数据,提出了基于车辆延误时间的交叉口交通状态判别划分,进一步设计了欠饱和及饱和交通状态下的交叉口最大排... 为了评价信号控制交叉口的交通状态及估计周期排队长度,本文以集散波为理论基础,分析视频检测的机动车通过上下游相邻交叉口的数据,提出了基于车辆延误时间的交叉口交通状态判别划分,进一步设计了欠饱和及饱和交通状态下的交叉口最大排队长度估计方法.实例分析表明,本文方法所估计的排队长度比较接近实际调查值,排队相对误差在可接受的范围内,结果验证了所设计的排队长度估计方法是有效可行的. 展开更多
关键词 视频数据 集散波 交通状态判别 最大排队长度估计
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基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计 被引量：6
3
作者 姚佼 戴亚轩 +1 位作者 倪屹聆 韦钰 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期123-130,共8页
为了研究如何结合移动检测数据来确定交叉口排队长度,并以此来衡量交通拥堵程度的问题,利用车辆行驶轨迹,分析了通过交叉口车辆的排队特点。根据车辆在队列中的不同排队位置,分车辆通过交叉口时所存在的A,B,C这3种位置,建立了面向延误... 为了研究如何结合移动检测数据来确定交叉口排队长度,并以此来衡量交通拥堵程度的问题,利用车辆行驶轨迹,分析了通过交叉口车辆的排队特点。根据车辆在队列中的不同排队位置,分车辆通过交叉口时所存在的A,B,C这3种位置,建立了面向延误最小的排队长度估计模型。其中,通过虚拟线圈检测器后开始减速停止在停车线前的A位置车辆排队估计模型基于基本延误模型;减速进入虚拟线圈检测区域停车的B位置车辆排队估计模型基于简化车辆跟驰模型,对可获得车辆行驶轨迹的网联车减速过程进行了重建;减速停止在虚拟线圈检测器前的C位置车辆排队估计模型基于LWR消散模型以及交通流理论算法,并利用网联车车辆行驶轨迹数据进行了加速过程的重建。在此基础上,根据不同位置车辆与队尾网联车的距离不同,对其到达率赋予不同的权重,计算总的排队长度。最后,通过图新地球地图软件投影并筛选车辆在案例交叉口的车辆行驶轨迹,利用微观交通仿真软件VISSIM对本研究的模型进行仿真验证。结果表明,排队长度估计模型与真值的最大误差为12.4%,最小为2.2%,平均误差为8.75%,方差为12.595%~2,绝对与相对误差均保持在可接受范围以内,说明基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计城市道路交叉口的排队长度。 展开更多
关键词 城市交通 排队长度估计模型 交通流理论算法 车辆排队位置 车辆行驶轨迹 虚拟线圈检测器
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城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型 被引量：5
4
作者 王彦杰 徐建闽 李文勇 《西部交通科技》 2009年第2期84-90,共7页
文章针对交通波模型应用于城市道路排队长度估算所存在的问题,评述了累计到达-离去模型应用的优势。通过对累计到达-离去模型的三种变形形式的分析比较,选用出其中的一种模型为基础模型进行改进,得到城市交叉口交通拥挤最大排队长度估... 文章针对交通波模型应用于城市道路排队长度估算所存在的问题,评述了累计到达-离去模型应用的优势。通过对累计到达-离去模型的三种变形形式的分析比较,选用出其中的一种模型为基础模型进行改进,得到城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型,并通过VISSIM仿真实验验证了这一改进模型的实用性。 展开更多
关键词 累计到达-离去模型 最大排队长度估算模 VISSIM仿真
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基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计 被引量：6
5
作者 谈超鹏 姚佳蓉 +1 位作者 曹喻旻 唐克双 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期140-151,共12页
近年,基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中,信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而,在低渗透率条件下,单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入,难以获得... 近年,基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中,信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而,在低渗透率条件下,单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入,难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此,融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息,提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先,依据历史轨迹数据的停车位置信息,估计排队长度的先验分布;其次,依据历史轨迹数据的车辆到达信息,估计周期内车辆的历史到达分布,并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置,构建排队长度似然函数;最后,基于贝叶斯理论,结合前述先验分布与似然函数,推导周期排队长度的后验分布,并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明:所提方法在不同饱和度和渗透率条件下,均优于现有的方法;即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^(-1)的低渗透率条件下,所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^(-1)。实证结果表明:在渗透率仅为8.96%的条件下,所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^(-1),平均相对估计误差为12.4%,同样优于现有同类方法。 展开更多
关键词 交通工程 排队长度估计 最大后验概率估计 网联车辆轨迹 历史轨迹数据 先验分布
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考虑交叉口渠化区排队特征的元胞传输模型 被引量：3
6
作者 黄玮 胡洋 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期212-224,共13页
为了更准确地描述城市道路交叉口交通流演化规律,以具有进口道展宽设计和合用车道功能设计的信号控制交叉口为研究对象,综合考虑排队消散过程、分流过程、可选择性换道和合用车道4个现实因素改进了元胞传输模型(CTM);结合交叉口的几何特... 为了更准确地描述城市道路交叉口交通流演化规律,以具有进口道展宽设计和合用车道功能设计的信号控制交叉口为研究对象,综合考虑排队消散过程、分流过程、可选择性换道和合用车道4个现实因素改进了元胞传输模型(CTM);结合交叉口的几何特征,以车道组为单位提出了路段元胞划分方法;在此基础上,调整了元胞发送能力函数对排队的消散过程,并进行了建模;在分流过程建模中引入阻塞因子来描述不同车道组空间排队的相互影响,以平衡相邻车道组空间排队为目标对过渡区可选择性换道行为进行了建模,并在合用车道建模中考虑了不同流向车流的冲突效应;结合实际交叉口,选取车道组周期最大排队长度作为评价指标,验证了改进CTM的有效性。试验结果表明:改进CTM可以同时估计不同车道组的排队长度,随着直行车流比例的增大,改进CTM的估计误差逐渐减小,不同流量场景下,路段最大排队长度的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和加权平均绝对百分比误差(WMAPE)的平均值分别小于16.43、21.36 m和13.51%;与基准方法相比,不同场景下改进CTM对路段最大排队长度的MAE的减小幅度为15.31%~90.03%,且在高流量场景下估计精度的提升效果更明显。由此可见,改进CTM能够更准确地刻画交叉口交通流运行特征,并提高排队长度估计精度,可作为交通管理与控制的重要依据。 展开更多
关键词 交通管理 排队长度估计 元胞传输模型 信控交叉口 可选择性换道 合用车道
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