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现代交通技术 2024年第2期21卷 68-73页

作者：倪琪牛传同方为舟华设设计集团股份有限公司南京210014 江苏省交通工程建设局南京210004 江苏中路工程技术研究院有限公司南京211899

为提升高速公路交通运行状态评价的效果,提出GA-KFCM(genetic algorithm-kernel fuzzy C-means,基于遗传算法改进的核模糊C均值)聚类算法,并结合实例数据对不同方案的分类效果开展验证分析。首先,分析高速公路交通运行状态评价的范围及... 详细信息

为提升高速公路交通运行状态评价的效果,提出GA-KFCM(genetic algorithm-kernel fuzzy C-means,基于遗传算法改进的核模糊C均值)聚类算法,并结合实例数据对不同方案的分类效果开展验证分析。首先,分析高速公路交通运行状态评价的范围及等级;然后,提出核函数改进的KFCM(kernel fuzzy C-means,核模糊C均值)聚类算法。在此基础上,采用遗传算法弥补初始化聚类中心随机的缺陷,考虑到在选取不同参数时判别模型的差异较大,结合实例数据对改进前后模型的交通运行状态开展聚类分析,并采用综合指标评估不同试验方案的优劣。试验结果表明:与FCM(fuzzy C-means,模糊C均值)聚类算法相比,GA-KFCM算法的聚类效果提升5倍左右;三维交通参数的交通运行状态判别可靠度最高。

关键词：高速公路交通运行状态评价聚类分析核函数遗传算法

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基于MFD的路网理论效能最优交通指数计算方法--以北京市为例

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北京交通大学学报 2022年第3期46卷 26-33页

作者：于雷朱鸿钰郭继孚张溪孙建平雷雪宋国华北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通发展研究院北京100073

针对交通运行指数(Traffic Performance Index,TPI)合理值取值问题,将宏观基本图(Mac⁃roscopic Fundamental Diagram,MFD)模型与交通运行指数模型相结合,提出理论效能最优交通指数的求解方法.首先,利用各等级道路交通流基本图模型,建立... 详细信息

针对交通运行指数(Traffic Performance Index,TPI)合理值取值问题,将宏观基本图(Mac⁃roscopic Fundamental Diagram,MFD)模型与交通运行指数模型相结合,提出理论效能最优交通指数的求解方法.首先,利用各等级道路交通流基本图模型,建立全路网MFD,寻找路网理论效能最优状态点;其次,以速度为连接,将该点映射至基于严重拥堵里程比的交通运行指数模型中,得到理论效能最优交通指数;最后,以北京市全路网及行政区为例进行实证研究.结果表明:全路网的理论效能最优交通指数为6.42,东城区、西城区、海淀区和朝阳区理论效能最优交通指数依次为6.86,6.80,6.76,4.58.朝阳区理论效能最优交通指数最低,其路网性能优于其他三区.该方法为交通管理和交通出行提供直观参考,并为制定交通管理政策提供理论支撑.

关键词：交通运输规划与管理效能最优交通指数宏观基本图交通运行状态评价交通拥堵

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路网效能最优交通指数的合理区间研究

路网效能最优交通指数的合理区间研究

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作者：朱鸿钰北京交通大学

学位级别：硕士

随着城市化和机动化进程的不断加快,交通拥堵也日益加剧。为科学客观地评价路网交通运行状态,准确把握拥堵发展态势,包括交通运行指数在内的一系列交通运行状态评价指标被提出。交通运行指数是定量衡量交通运行状况的概念性数值,已经在... 详细信息

随着城市化和机动化进程的不断加快,交通拥堵也日益加剧。为科学客观地评价路网交通运行状态,准确把握拥堵发展态势,包括交通运行指数在内的一系列交通运行状态评价指标被提出。交通运行指数是定量衡量交通运行状况的概念性数值,已经在交通管控和战略规划制定中得到广泛应用。各城市相继建立交通运行指数监测平台,对路网进行全天监测并实时发布,但是对于交通运行指数合理值及其合理区间缺乏深入研究。鉴于此,本文以北京市现行使用的基于严重拥堵里程比的交通运行指数为例,开展了理论效能最优交通指数及效能最优交通指数合理区间的研究。首先,本研究在对交通流基本图模型及应用进行综述和总结的基础上,基于交通流基本图模型寻找路网理论效能最优状态,定义路网流量达到通行能力时,路网达到理论效能最优状态。此时对应的交通运行指数,即临界速度对应的交通运行指数为理论效能最优交通指数。其次,本研究采用浮动车数据、RTMS和交通调查流量数据,在分析各等级道路的交通流三参数特征基础上,建立北京市分等级道路的交通流基本图模型。研究发现,Van Aerde模型对于快速路交通流的适应性较高,拟合效果较好。计算得到快速路的临界速度为34.60km/h,主干路的临界速度为22.93km/h,次支路的临界速度为18.70km/h。各等级道路的临界速度是计算理论效能最优交通指数的关键参数。再次,本研究通过分析各等级道路路网平均速度和交通运行指数间的关系特征,建立路网平均速度-交通运行指数模型,基于此模型建立各等级道路和全路网的理论效能最优交通指数的计算方法。以北京市各等级道路和全路网为例,计算得到快速路、主干路、次支路的理论效能最优交通指数分别为4.16,6.14和6.17;全路网的理论效能最优交通指数为5.54。由于该指数对应路网接近通行能力的状态,有发生交通流骤降的风险,因此在实际交通管理时,要提前干预,控制交通运行指数不高于理论最优值,避免严格达到理论效能最优状态。然后,本研究考虑快速路接近通行能力过程中的速度骤降来研究效能最优交通指数合理区间。基于对快速路速度和速度差的特征分析,使用阈值法识别速度骤降,并建立不同时段的快速路速度骤降概率模型。再建立各等级道路网速度数值关系模型,以获取与快速路速度相对应的其他等级道路速度,用于计算不同快速路骤降概率下的效能最优交通指数合理区间。交通管理者可以根据骤降风险承受能力和城市交通流特性选取可接受的速度骤降概率范围及所对应的合理区间。为拓展本研究建立的理论效能最优交通指数和效能最优交通指数合理区间计算方法的应用维度,将其应用于西城区和朝阳区的路网交通运行状况评价中,发现朝阳区速度骤降概率较西城区更低,并且在不同速度骤降概率范围的合理区间内保持时间较西城区更长,说明朝阳区路网的性能和稳定性更高,也说明效能最优交通指数合理区间也可以一定程度上反映路网性能。

关键词：交通运行指数理论效能最优交通指数交通流基本图模型交通流骤降交通运行状态评价

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基于多源交通数据的城市道路实时运行状态综合评价方法

基于多源交通数据的城市道路实时运行状态综合评价方法

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第十三届中国智能交通年会

作者：谢竞成丁楚吟吴越徐甲银江研究院浙江工业大学信息工程学院银江股份有限公司浙江大学智能交通研究所

智能交通技术的发展,以及多种交通监测数据获取方式的应用和推广,为城市道路实时运行状态评价提供了数据支持。本文基于多源交通监测数据,提出了一种城市道路实时运行状态综合评价方法。首先,采用分段线性回归方法拟合车道交通模型,实... 详细信息

智能交通技术的发展,以及多种交通监测数据获取方式的应用和推广,为城市道路实时运行状态评价提供了数据支持。本文基于多源交通监测数据,提出了一种城市道路实时运行状态综合评价方法。首先,采用分段线性回归方法拟合车道交通模型,实现道路通行能力的实时计算;然后从道路V/C(交通需求/通行能力)和出行时间比的角度出发,构造多项用于道路交通运行状态监测的指标;最后,采用模糊综合评价方法,建立动态权重模糊综合评价模型,对道路实时运行状态进行了评价,并应用实际的交通数据验证了该模型的可靠性。

关键词：模糊综合评价线性回归道路通行能力交通运行状态评价交通运行状态监测

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