基于Wi-Fi Direct的道路交通状态信息采集方法

针对传统交通状态信息采集中采用的环形线圈车辆检测器存在布设和维护难度较大等问题,提出了一种基于Wi-Fi Direct的道路交通状态信息采集方法,以实现对基本的道路交通流状态参数进行采集估计。该方法利用车-路通讯设备实现车辆与路侧设备的通信;以车载通讯设备的Wi-Fi芯片介质访问控制层地址完成车辆个体识别;通过车载通讯设备中的北斗定位装置向路侧设备提供车辆实时位置及时间信息,进而实现道路区段内交通流基本状态信息估计。实验测试表明,该方法能够完成路段平均速度、交通流量及车流密度的采集和估计,是一种有效的道路交通信息采集方法。     

一种改进的一维元胞自动机交通流模型及减速概率的影响

在Nagel-Schrekenberg单车道元胞自动机交通流模型的基础上,考虑车辆之间的相对运动以及车辆减速概率对交通状态的影响,提出了一种改进的单车道元胞自动机交通流模型.并以该模型进行计算机模拟,结果表明,在车流状态的演化过程中,通过确定减速概率与车辆密度的指数v关系来控制车流量,不同的v值车流量不同,对车辆运动出现堵塞相的相变点有影响.当v约为0.75时,模拟结果与实测结果符合.随着车辆密度的增加,车辆的局域聚集程度加大,平均速度下降增大,将出现不稳定的车辆聚集的堵塞相.在车辆的运动过程中,车流的运 关键词： 交通流 元胞自动机 减速概率 堵塞相     

基于元胞自动机模型的上匝道合流处交替通行控制的研究

上海市高架道路的上匝道合流处率先实施了交替通行的控制策略.以Fukui和Ishibashi提出的FI元胞自动机交通流模型为基础，对实施该策略前后的上匝道合流处分别建立合理的交通流模型，并对交通流进行了数值模拟和分析.结果表明：当高架路主线和上匝道的来流车辆较多时，交替通行控制可以大大改善高架道路交通；当交通流稀疏时，实施控制前后交通流状况基本不发生变化. 关键词： 元胞自动机模型 上匝道合流处 交替通行控制 数值模拟     

基于RFID车载电子标签的公交优先控制策略研究

针对现有的信号控制系统不能对达到交通流做出精准预测,只能被动适应交通流达到而无法主动引导交通流。提出基于RFID车载电子标签车路通信环境,引导公交车辆适时到达并通过交叉口。以交叉口总延误最小化为目标,综合考虑当前交通流运行状态,建立公交信号优先控制模型,最大限度降低交叉口的车均延误,减少平均停车次数,使绿灯的利用率最大化。仿真实验表明,控制模型的控制效益明显提高,实现公交优先目标。     

道路交通流状态的多参数融合预测方法

针对道路交通流普遍存在的混沌特性以及单交通参数不足 以全面反映交通流状态的实际情况,考虑交通动力学系统中多个 交通参数之间的关联关系,提出一种新的多参数混沌时间序列预 测算法.该算法在相空间重构理论的基础上,借助Bayes估计将多个参数在 同一高维相空间中进行相点最优融合,从而增加重构相空间的系统信息量, 使得相空间的相点轨迹更加逼近原交通系统的动力学行为.同时借鉴单 参数混沌时间序列预测方法,从不同角度对动力学系统的运动状态进行描 述,以实现多参数时间序列的混沌预测.实验结果表明,通过融合多交通参数时 间序列,获得了更加完整的交通流状态变化特征.与单交通参数时间序列的预测 结果相比,其预测误差显著降低,均衡系数相应增大,提高了交通流状态预测的准确率.     

用于电流注入法的可调同步精密延时系统研制

电流注入法是电磁脉冲加固技术中一种重要的试验方法。该方法依据响应级模拟器辐射试验得到的耦合点的波形（电磁脉冲干扰），在实验室对该波形进行模拟并对其强度进行调节，并以此作为注入波形，用来弥补响应级模拟器场强的不足。为了确保注入试验能够在各种特定工作状态下进行，采用的方法就是控制干扰脉冲与工作信号的时间关系，通过人为控制的方式使电磁脉冲干扰能“走遍”整个工作信号周期，并在每个时间点上得到电路失效概率。这就要求必须有严格的可调延时系统，用来实现在工作信号的任意时间点注入干扰信号。     

开放性边界条件下双车道元胞自动机交通流模型耦合效应研究

在一种改进的Nagel-Schrekenberg元胞自动机交通流模型的基础上，提出一个高速公路双车 道元胞自动机模型来模拟开放性边界条件下的车流运动，并考虑两车道之间左边界开放程度 的比例系数α及车辆加减速概率p的影响.计算机数值模拟结果表明，在车流状态的演化过程 中，通过确定车道耦合系数b来控制车流量，不同的b值车流量不同，对车辆运动出现堵塞项 的相变点有影响. 关键词： 元胞自动机 交通流模型 耦合效应     

考虑行车状态的一维元胞自动机交通流模型

在Nagel Schrekenberg单车道元胞自动机交通流模型（简称NS模型）的基础上，考虑车辆之间的相对运动薛郁等提出了一种改进的单车道元胞自动机交通流模型（简称改进的NS模型）.通过两种情况列出了改进的NS模型存在不尽周严的地方，随之在新模型中引入了行车状态 变量和反馈规则，从而控制车辆出现倒车和刹车过急等现象.通过计算机对新模型进行模拟 ，发现减速概率和车流密度对车流状态的演化影响很大，当减速概率高（如道路条件差）时 ，即使车流密度低，车流也会出现局部堵塞状态；而当减速概率一定时，随着车流密度增加 ，车流的运动相与堵塞相发生了全局性的交替出现，此时类似于波的波峰和波谷的传播.与 改进的NS模型相比较，新模型模拟的车流量较高，说明新模型减少了车流的总体停滞状态. 关键词： 交通流 元胞自动机 行车状态 反馈规则     

基于智能交通系统的耦合映射跟驰模型和交通拥堵控制

基于智能交通诱导信息，提出一种改进的耦合映射跟驰模型，用于描述单车道的交通流动力学特性及其拥堵控制.利用反馈控制理论，给出了在头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件.分析结果表明，考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用，亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性，通过与他人相关工作的比较得知，考虑智能交通诱导信息能够更有效地抑制交通拥堵. 关键词： 交通流 智能交通系统 耦合映射跟驰模型 交通拥堵控制     

混合状态下城市快速路交通流短时预测

建立交通流短时预测状态空间模型, 研究混合状态下城市快速路交通流短时预测. 结合城市快速路自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态下交通流参数的时间和空间分布特性, 基于交通流守恒方程和速度动态模型, 借鉴偏微分方程组求解时空离散的思想, 建立三种状态下交通流短时预测模型; 同时考虑进出口匝道、车道数变更以及道路坡度等因素的影响, 将交通流短时预测模型转化为交通流短时预测状态空间模型, 实现混合状态下交通流短时预测. 研究表明, 该方法能够实现混合状态下道路网内的交通流短时预测, 预测精度可达90.23%. 相同条件下, 经典自回归滑动平均模型的预测精度仅为81%. 关键词： 交通流短时预测 自由流状态 拥挤流状态 阻塞流状态     

Controlling Disorder in Traffic Flow by Perturbation

We propose a new technique for controlling disorder in traffic system. A kind of control signal which can be considered as a perturbation has been designated at a given site (perturbation point) of the single-lane highway. When a vehicle passes the perturbation point at a time, the velocity of the vehicle will be changed at the next time by the perturbation. This technique is tested for the deterministic NaSch traffic model. The simulation results indicate that the traffic system can be transited from the disorder states to the order states, such as fixed-point, periodic motion, etc.     

Controlling Disorder in Traffic Flow by Perturbation

We propose a new technique for controlling disorder in traffic system. A kind of control signal which can be considered as a perturbation has been designated at a given site (perturbation point) of the single-lane highway. When a vehicle passes the perturbation point at a time, the velocity of the vehicle will be changed at the next time by the perturbation. This technique is tested for the deterministic NaSch traffic model. The simulation results indicate that the traffic system can be transited from the disorder states to the order states, such as fixed-point, periodic motion, etc.     

信号灯控制下的主道双车道入匝道系统交通流特性研究

采用元胞自动机模型研究了具有信号灯控制的主道为双车道的入匝道系统交通流特性.将信号灯设置在入匝道口处,通过信号灯来引导主道和匝道上的车辆通行.分析了信号灯控制对主道与匝道的车流量、系统通行能力以及入匝道口处的车流平均速度的影响.通过相图比较,说明信号灯控制的双车道入匝道系统能模拟出比信号灯控制的单车道入匝道系统更加符合实际的交通流特性.与姜锐提出的模型［Jiang R 2003 J. Phys. A 36 11713］结果相比,信号灯控制下的匝道系统的交通流状态得到改善并且道路通行能力有所提 关键词： 交通流 元胞自动机 入匝道系统 信号灯     

Traffic flow characteristics in a mixed traffic system consisting of ACC vehicles and manual vehicles: A hybrid modelling approach

In this paper, we have investigated traffic flow characteristics in a traffic system consisting of a mixture of adaptive cruise control (ACC) vehicles and manual-controlled (manual) vehicles, by using a hybrid modelling approach. In the hybrid approach, (i) the manual vehicles are described by a cellular automaton (CA) model, which can reproduce different traffic states (i.e., free flow, synchronised flow, and jam) as well as probabilistic traffic breakdown phenomena; (ii) the ACC vehicles are simulated by using a car-following model, which removes artificial velocity fluctuations due to intrinsic randomisation in the CA model. We have studied the traffic breakdown probability from free flow to congested flow, the phase transition probability from synchronised flow to jam in the mixed traffic system. The results are compared with that, where both ACC vehicles and manual vehicles are simulated by CA models. The qualitative and quantitative differences are indicated.     

基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测。当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题。为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法。该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测。由此实现短时交通流的预测。实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。     

Study of traffic flow at an unsignalized T-shaped intersection by cellular automata model

In this paper, the traffic flow at an unsignalized T-shaped intersection in which there are three input directions of vehicles and two right-turnings and one left-turning has been investigated by using the cellular automata traffic model. The interactions between vehicles on different lanes and effects of traffic flow states of different roads on capacity of T-shaped intersection system are analyzed. The phase transition characteristics of traffic states on different lanes are studied. The research indicates that the model can be applied to the real traffic analysis and traffic forecast.     

An extended car-following model considering the appearing probability of truck and driver's characteristics

In this paper, the appearing probability of truck is introduced and an extended car-following model is presented to analyze the traffic flow based on the consideration of driver's characteristics, under honk environment. The stability condition of this proposed model is obtained through linear stability analysis. In order to study the evolution properties of traffic wave near the critical point, the mKdV equation is derived by the reductive perturbation method. The results show that the traffic flow will become more disorder for the larger appearing probability of truck. Besides, the appearance of leading truck affects not only the stability of traffic flow, but also the effect of other aspects on traffic flow, such as: driver's reaction and honk effect. The effects of them on traffic flow are closely correlated with the appearing probability of truck. Finally, the numerical simulations under the periodic boundary condition are carried out to verify the proposed model. And they are consistent with the theoretical findings.     

Analyses of driver’s anticipation effect in sensing relative flux in a new lattice model for two-lane traffic system

In this paper, a new lattice hydrodynamic traffic flow model is proposed by considering the driver’s anticipation effect in sensing relative flux (DAESRF) for two-lane system. The effect of anticipation parameter on the stability of traffic flow is examined through linear stability analysis and shown that the anticipation term can significantly enlarge the stability region on the phase diagram. To describe the phase transition of traffic flow, mKdV equation near the critical point is derived through nonlinear analysis. The theoretical findings have been verified using numerical simulation which confirms that traffic jam can be suppressed efficiently by considering the anticipation effect in the new lattice model for two-lane traffic.