交通流分配的方法

题目：设图示交通网络的OD交通需求量为t=200辆，各径路的交通阻抗函数分别为：

c1?5?0.10h1，c2?10?0.025h2，c3?15?0.015h3

试用全有全无分配法、增量分配法（二等分）和均衡分配法（迭代步长分别取0.618和0.0291）求出分配结果，并进行比较。

设目标函数表示车辆受到的总阻抗，即令交通阻抗函数对h求积分，函数如下：

22 Z?5h1?0.05h12?10h2?0.0125h2?15h3?0.0075h3

1.全有全无分配法

1.1方法介绍

全有全无分配法是将OD交通需求沿最短经路一次分配到路网上去的方法，也被称为交通需求分配。顾名思义，全有（all）指将OD交通需求一次性地全部分配到最短径路上。全无（nothing）指对最短径路以外的径路不分配交通需求量。

全有全无分配法应用于没有通行能力限制的网络交通交通量分配等场合。在美国芝加哥城交通解析中，首次获得应用。另外，后述增量分配法和均衡分配法中频繁使用。

1.2 解：由路段费用函数可知，在路段交通量为零时，径路1最短。利用该方法的以下结果：

h1?200,h2?h3?0,c1?5?0.10?200?25,c2?10,c3?15

因为，c2

题目：设图示交通网络的OD交通需求量为t=200辆，各径路的交通阻抗函数分别为：

c1?5?0.10h1，c2?10?0.025h2，c3?15?0.015h3

试用全有全无分配法、增量分配法（二等分）和均衡分配法（迭代步长分别取0.618和0.0291）求出分配结果，并进行比较。

设目标函数表示车辆受到的总阻抗，即令交通阻抗函数对h求积分，函数如下：

22 Z?5h1?0.05h12?10h2?0.0125h2?15h3?0.0075h3

1.全有全无分配法

1.1方法介绍

全有全无分配法是将OD交通需求沿最短经路一次分配到路网上去的方法，也被称为交通需求分配。顾名思义，全有（all）指将OD交通需求一次性地全部分配到最短径路上。全无（nothing）指对最短径路以外的径路不分配交通需求量。

全有全无分配法应用于没有通行能力限制的网络交通交通量分配等场合。在美国芝加哥城交通解析中，首次获得应用。另外，后述增量分配法和均衡分配法中频繁使用。

1.2 解：由路段费用函数可知，在路段交通量为零时，径路1最短。利用该方法的以下结果：

h1?200,h2?h3?0,c1?5?0.10?200?25,c2?10,c3?15

因为，c2

基于GA-SVR模型的短期交通流量预测方法研究

基于GA-SVR模型的短期交通流量预测方法研究 基于GA-SVR模型的短期交通流量预测方法研究 韩志聪1，樊彦国1，吴会胜1，刘惠燕2 (1.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院，山东 青岛 266580；

2.青岛市黄岛区国土资源和房屋管理局，山东 青岛 266555) 摘要：为了提高短期交通流预测精度，寻求最优交通流分组策略，通过对短期历史交通流量数据的分析，运用遗传算法优化支持向量回归机的惩罚参数、核函数参数和不敏感损失函数3个参数，构建了GA-SVR模型。首先对采集的数据采用算术平均值进行了降噪处理，然后根据交通数据特征分为连续5个星期五时间、相邻前5个工作日和当天3种时间周期序列，通过不同时间周期序列确定了最优的训练样本集。最后结合采集的数据进行了验证，并且与传统SVR模型进行了精度对比。结果表明: GA-SVR模型预测精度优于传统SVR模型，且基于当天数据构建的训练样本集总体预测精度最高。 关键词：交通工程；交通流分组策略；遗传-支持向量回归模型；短期交通流量；预测参数 0 引言 城市化进程的推进、人类移动性的增强以及物资交流的加速促使交通运输投资越来越大，基础设施的扩建滞

短时交通流预测研究综述

摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。

关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法

Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods

LIU Jia-tong

(1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity)

Abstract:Prediction of road traffic flow i

短时交通流预测研究综述

摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。

关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法

Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods

LIU Jia-tong

(1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity)

Abstract:Prediction of road traffic flow i

May2010-98-Civ-A6

■ 货车开往码头卸货，上午8:00-8:30的到达率为6veh/min，其后为2veh/min。码头上午8:15开放，平均卸货和驶离速度为5veh/min。

①绘出从8:00到排队消散时段的累计车辆数-时间曲线，确定码头开放后货车排队消散的时刻。

②计算最大排队长度（排队中货车数量）。 ③计算到达码头货车的最长等待时间。

④计算从8:00到排队消散时段的货车总延误和平均延误。 【提示】排队分析方法

■ 一段单车道公路交通流规律符合Greenshields模型。测得自由流车速为80km/h，阻塞密度为75veh/km。

①计算该路段通行能力以及对应的最佳速度和最佳密度。绘出流量-速度关系曲线，标出自由流速度、最佳速度和通行能力。

②正常情况下交通流流率为1200veh/h，速度为75km/h。一辆速度为35km/h的卡车驶入该道路，行驶3.5km后又驶出。其后跟驶车辆被迫降低速度行驶，从而形成排队。如果车队的密度为40veh/km，流率为1400veh/h。确定货车驶出该路段时的排队长度。

③确定货车驶出后排队的消散时间（假设道路下游没有交通阻塞）。 【提示】交通流模型，连续流理论（冲击波分析方法）

May2010-98-Civ-A6

■ 货车开往码头卸货，上午8:00-8:30的到达率为6veh/min，其后为2veh/min。码头上午8:15开放，平均卸货和驶离速度为5veh/min。

①绘出从8:00到排队消散时段的累计车辆数-时间曲线，确定码头开放后货车排队消散的时刻。

②计算最大排队长度（排队中货车数量）。 ③计算到达码头货车的最长等待时间。

④计算从8:00到排队消散时段的货车总延误和平均延误。 【提示】排队分析方法

■ 一段单车道公路交通流规律符合Greenshields模型。测得自由流车速为80km/h，阻塞密度为75veh/km。

①计算该路段通行能力以及对应的最佳速度和最佳密度。绘出流量-速度关系曲线，标出自由流速度、最佳速度和通行能力。

②正常情况下交通流流率为1200veh/h，速度为75km/h。一辆速度为35km/h的卡车驶入该道路，行驶3.5km后又驶出。其后跟驶车辆被迫降低速度行驶，从而形成排队。如果车队的密度为40veh/km，流率为1400veh/h。确定货车驶出该路段时的排队长度。

③确定货车驶出后排队的消散时间（假设道路下游没有交通阻塞）。 【提示】交通流模型，连续流理论（冲击波分析方法）

交通流量调查报告

目的：将所学知识付诸于实践，同学们在相互合作，分组统计12小时的交通流量状况。通过对交通流量的切实感知，来分析所统计出来的数据，得出一些结论，为交通管理和控制，交通道路体系规划提供重要的依据。 方法：人工观测

内容：高峰小时交通量调查

地点：湖南省长沙市湘府中路和韶山南路交汇十字路口 车种划分：三类：小汽车，公交车，货车及其他。 调查周期: 15分钟

调查工具：笔、交通量调查表 (1)选址：选定需要测量的交通路口。

(2)分组：共分为四个点，三个时间段，每个小组负责一个时间段的一个点的相关统计。

(3) 实地观测，记录 (3) 统计相关数据 (4)数据整理与分析

选址区位分析

如图所示，所选位置为湘府路和韶山南路的十字路口交汇处，共确定了四个点，本次分析的是观测点3和观测点4着两个点。并且分析总结了这两个方向 相关图表

图一：自北向南 16:00——19:00车流量统计表

图二：自南向北 16:00——19:00车流量统计表 自北向南，车流量分析

如上图一所示；关于小汽车：图表呈山形高低起伏，以16:30——16:45和18:15——18:30为两个高峰点，数据以此

% 车流密度不变下的多车道仿真（包括单车道） % nc:车道数目（1或2），nl:车道长度

% v:平均速度，d:换道次数（1000次）p:车流密度 % dt:仿真步长时间，nt:仿真步长数目 % fp:车道入口处新进入车辆的概率 v = 0;p=0;d=0; nl = 100;nc = 1; dt=0.01;nt=1000; fp = 0.5;

[ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt );

function [ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt )

% 在某一特定车流密度下的（车流密度由fp决定）单、双车道仿真模型 % nc:车道数目（1或2），nl:车道长度——输入参数

% v:平均速度，d:换道次数（1000次）p:车流密度——输出参数 % dt:仿真步长时间，nt:仿真步长数目——输入参数 % fp:车道入口处新进入车辆的概率——输入参数 % test:

% nl = 400;fp = 0.5;

% nc = 2;dt=0.01;nt=500; %构造元胞矩阵

B=ones(2*nc+1,nl+2);

基于小波变换的交通流信号去噪处理

摘要：针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性，应用小波分析理论对原始交通数据进行了去噪处理，使去噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。并对实测交通数据进行验证分析，结果表明，该方法具有很好的去噪效果，可用于交通流数据信息的去噪处理。 关键词：交通流；小波分析；去噪

Traffic Signal Denoising Based on Wavelet Transform

Yangbo

(School of Traffic & Transportation，Chongqing Jiaotong University，Chongqing400041)

Abstract： Uncertainty of the actual traffic system becomes complicated features and traffic flow changes, the application of wavelet analysis of the raw traffic data de-noising processing, the data denoised better reflect the n