城市路段行程时间计算研究
DB11T 785-2011 城市道路交通运行评价指标体系
t0.95, j ——路段j行程时间的95%分位数，即95%概率条件下通过j路段的行程时间
t j ——路段j的平均行程时间
t
f j
——畅通状态下路段j的行程时间
b) 以路段长度作为权重，统计各等级道路行程时间可靠性指数。 c) 对各等级道路行程时间可靠性指数 以 VKT 比例作为权重进行加权，计算道路网行程时间可靠
性指数，VKT 比例计算方法按照附录 B 规定执行。
4
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DB11/T 785—2011 AA 附录A （资料性附录） 北京市高峰时段的划分 A.1 工作日早高峰时段通常为 7:00-9:00，晚高峰时段通常为 17:00-19:00。 A.2 节假日早高峰时段通常为 10:00-12:00，晚高峰时段通常为 16:00-18:00。
5 评价指标体系
1
DB11/T 785—2011 可选取道路交通运行指数、道路交通拥堵率、拥堵里程比例、拥堵持续时间、常发拥堵路段数和行
程时间可靠性指数等指标对城市道路网交通运行状况进行评价。
5.1 道路交通运行指数
5.1.1 道路交通运行指数指标定义
道路交通运行指数是综合反映道路网交通运行状况的指标（也称道路交通拥堵指数），可以按照时 段设定道路交通运行指数，如日道路交通运行指数等。日道路交通运行指数可采用一日高峰时段道路交 通运行指数的平均值，北京市的高峰时段的划分参见附录 A。
5.3.2 拥堵里程比例计算方法
拥堵里程比例指标按照5.1.2的a）～b）计算。
5.4 拥堵持续时间
5.4.1 拥堵持续时间指标定义
道路网分别处于中度拥堵、严重拥堵等级的持续时间（小时），从时间分布的角度反映道路网交通 拥堵状况和变化趋势。
基于浮动车的城市道路行程时间预测算法研究
。
的偏 差 ｆ ＇Ｉ ｉ ｄ。 ｒ ． ｆ
２ 基 于 Ｇ Ｓ采 集 的 动态 路 段 行 程 时间 数 据 。Ｉ ） Ｐ Ｄ 号为 ｌ 的路 段 ， ３个 时 间间 隔 浮动 车 获得 的行 程 时 前
．
通参 数 较多 ； 一类 是 基 于路 段 上 的 时间 预测 模 型 ， 虽 适应性弱 ， 但模 型简单且 易于标定 。 装载 Ｇ Ｓ的浮动 车在 社会 交 通 流 中 比重 越 来 越 Ｐ 高， 已成 为主要 的行程 时 间采集 手段 。本 论 文研 究 基 于浮动车 的城市道 路路 段 行程 时 间预测 算法 ， 充分 利 用 各出租 车公 司 的 Ｇ Ｓ的历 史 路段 行 程 时 间数 据 资 Ｐ
关键 词 ： 市 道 路 ； 路 交 通 流 ； 动车 数 据 ； 市 道 路 路段 ； 程 时 间预 测 城 道 浮 城 行
中 图分 类 号 ： ４ １ Ｕ ９
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ： ０ ４— ６ ５（０ １ ０ ０ ８ ０ １ ０ ４ ５ ２ １ ） ２— ０ ０— ３
间隔下 平均路 段行程 时问 的静 态预测 ｍｃ ． ｄ
（） ３ 每一估计
的偏 差 ５ｄ 。 ｆ． ．
（ ） 于 Ｇ Ｓ车载终 端存储 的 Ｉ ４基 Ｐ Ｄ号 为 ￡ 的路段 、 ｄ种 日期类 型 、 ｔ 时 间 间 隔下 平 均 路 段 行 程 时 间 第 个
备 份数据 ｂ （ ）Ｄ号为 ｚ 路段 、 ５Ｉ 的 ｄ种 日期 类 型 、 ｔ 时间 第 个 间隔下 平均拥 堵长度 （） ６ 每一估计
城市道路应急车辆路段行程时间计算模型
１
一 一 一 一 一
口
口
旦 旦 一一一
４ ３条 规定 ： 同车 道 行驶 的 机 动 车 ， 车 应 当 与 前 后
车保持 足 以采取 紧急制 动措施 的安全距 离 。前 车
为执行 紧急 任务 的警 车 、 防车 、 护 车 、 消 救 工程 救
要 意义 。路径 优 化是一 个研 究如 何选择 起终 点 间
路 径 的决策 问 题 。 由于 出行 目的的 特殊 性 ， 急 应 车辆 的路径 优化 以 出行 时 间最 短 为 优化 目标 ， 因
车辆 不 更 换 车 道 的条 件 下 ， 据 应 急 车辆 行 驶 规 则 ， 建 了 城 市 道 路 应 急 车辆 的 ２车道 路 段 行 程 时 间 根 构
计 算 模 型 。得 出行 程 时 间和 路 段 长 度 ， 自由流 车速 ， 规 车 辆 的 平 均 车 速 ， 换 车 道 时 间 ， 流 的 车 头 常 更 车 时距 的关 系 。验 证 结 果 显 示 ， 模 型 具有 一定 的适 用 性 。 该
急任 务 时 ， 以使用 警 报 器 、 志灯 具 ； 确保 安 可 标 在 全 的前 提下 ， 受 行 驶路 线 、 驶 方 向 、 驶 速 度 不 行 行
和 信 号 灯 的 限制 ， 他 车 辆 和 行 人 应 当让 行 。 其 第
２ ）应 急车 辆不 变换 车道 ， 当遇到 前方 出现 车
此研究 路 径 的 行 程 时 间计 算 成 为 路 径 优 化 的基
城市路网短期行程时间预测研究
足之 处在 于 ， 首先是 需要 花 费大 量的 时 间和 精 力去收 集 、 准备数据 ， 以及训 练神 经 网络 ． 其次， 输入 输 出随 着时 间不 断增加 ， 训练 过程 需要 不 断的从 新重 复 ．为 了提 高状 态空 间 神 经 网络 的有 效性 ， 扩展 卡 尔曼 滤 波代 替 了传 统 的 方 法 来对神 经 网络进 行 训 练 ． 兰 荷 的一 条城 市道路被 选 择 为模 型 验证 的试 验路段 ．通过 与 另外 两个预 测模 型之 间的 对 比 验证 ， 该模 型 的预 测 能 力能够 达到 满意 的有 效性 、 准确性 和鲁棒 性 ． 关 键词 ： 行 程 时 间预 测 ； 态空 间神 经 网络 ； 展卡 尔曼滤波 状 扩
ｅ ｌｍａ ｌ ｒｉ ｐｒｐ ｓｄ ｔ ａｎ ｔｅ Ｓ ＮＮ ｎ ｔａ ｆｃ ｎ ｅ ｔｏ ａ ｐ ｒａ ｈ ｓ ｄ Ｋａ ｎ Ｆｉｅ ｓ ｏｏ ｅ ｏｔ ｉ Ｓ ｔ ｒ ｈ ｉｓｅ ｄ ｏ ｏ ｖ ｎ ｎ ａ ｐ ｃ ｅ ．Ａ ｅ ｓｌ ｓ ｄ ｕｂ ｒ ｒａ ｎ ｉ ｌ ｏ ｄ ｎ ｅｙｕ ｅ ａ ａｔｉ ｌｉ ｒ ｎ ｅ Ｎｅ ｅ ｌｎ ｓｗａ ｅｅ ｔｄ ｔ ｅ ｔｔ ｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｆｔ ｓ ｈ ｔ ｒａ ｄ ｓｓ ｌｃｅ ｏ ｔｓ ｅｆｒ ｎ ｅ ｏ ｈｉ ｈ ｍ ｍｏ ｅ ．Ｔ ｉ ａ ｅ ａ ｏ ａ ｄ ｔｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｆｔ ｉ ｄ １ ｈ ｓｐ ｐ ｒｈ ｓ ｃ ｍｐ ｒ ｈ ｅ ｆｒ ｎ ｅ ｏ ｈｓ ｅ ｍ
中图分 类号 ： Ｕ ２ １ 文献标 志码 ： Ａ
Ｓ ｒ —ｅ ｍ ａ ｅ ｍ ｅ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｆ ｒ Ｕｒ ａ ｔ ｒ ｓ ｈｏ ｔ ｔ ｒ Ｔｒ ｖ ｌＴｉ ｅ ｉｔｏ ｏ ｂ ｎ Ｎｅ ｗｏ ｋ
ＬＩ Ｈａ ，Ｚ Ｕ ｏ 一 ＨＡＮＧ ，ＶＡＮ Ｋｅ ＺＵＹＬ ＥＮ ｎ Ｈｅ ｋ
基于车联网的城市路网实时行程时间预测
基于车联网的城市路网实时行程时间预测黄叶娜【摘要】In recent years, the rapid development of IOV technology enables not only vehicle-vehicle network communication, vehicle-road side network communication, but also real-time exchange of traffic information. This paper assumes, under the condition of IOV, that all vehicles are floating, then a urban road net travel time prediction model can be set up based on floating vehicles and traffic detector information. This model is used to predict travel time in road network, and comparison/analysis to real time and historical data of floating vehicles. Results show: The tolerance of travel time predicted by real time data of floating vehicles is minimum, but the coefficient of variation is quite high; By using fusion model, the tolerance and coefficient of variation are both relatively low.%近年来,车联网技术快速发展,其不仅具备车辆对车辆和车辆对路侧的联网通讯功能,而且还能提供交通信息的实时交换功能.在车联网条件下,假设所有车辆均为浮动车,则基于浮动车和交通检测器信息可构建城市路网的行程时间预测模型.该模型针对路网行程时间进行预测,并对浮动车实时和历史数据进行比较和分析.分析结果表明:使用浮动车实时数据预测的行程时间误差最小,但变异系数很高;而使用融合模型,则误差和变异系数都较低.【期刊名称】《公路交通技术》【年(卷),期】2017(033)003【总页数】5页(P121-125)【关键词】车联网;数据融合;行程时间预测【作者】黄叶娜【作者单位】重庆市华驰交通科技有限公司,重庆 400067【正文语种】中文【中图分类】U491.1+3车联网来源于物联网，其是以车内网、车际网和车载网为基础，通过在路网中交叉口设置路侧基站，使车辆与路口之间进行实时数据传输，并可结合交通检测器和车载设备建立协同式运算。
城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法
城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法
闫茂德;常楠楠;张昌利
【期刊名称】《西南交通大学学报》
【年(卷),期】2014(000)005
【摘要】为提高城市快速路网的整体功能和运行效益，利用实时动态交通数据，
根据动态交通因素对路段通行时间的影响，将城市快速路网划分为非拥塞和拥塞两种情况，基于安全停车距离和剩余通行能力，分别计算了两种情况的路段通行时间，提出了以行程时间最短为目标的城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法．将该算法应用于西安城市快速路网进行案例分析，结果表明：该算法的最优路径计算结果与实际相符，误差在15％以内；最优路径的距离约为最短路径的1．84倍．
【总页数】6页(P811-816)
【作者】闫茂德;常楠楠;张昌利
【作者单位】长安大学电子与控制工程学院，陕西西安710064;长安大学电子与
控制工程学院，陕西西安710064;长安大学信息工程学院，陕西西安710064
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.AKF算法在城市快速路行程时间计算中的应用 [J], 张茗红
2.城市道路应急车辆路段行程时间计算模型 [J], 刘杨;郑黎黎;常云涛
3.城市道路路段行程时间计算模型研究 [J], 李昂;李硕;李玲
4.基于信号控制的城市路网旅行时间计算模型 [J], 诸彤宇;李聪聪;姜新新;马法进
5."互联网+"下城市路网的最优路径选择 [J], 虞博翔;万仲禹;王豹;曹煜
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基于波动理论的城市快速路行程时间研究
间预 测 受 到众 学 者 的 关注 。其 中 ，具 有 代 表 性 的有 ： 速 路是 满 足快 速 交通 安 全行 驶 、控 制 出入 、连 续通 行 的 吉林 大 学杨 兆升 教 授等 人 提 出的 基于 Ｆ ｚｙ回 归的快 速 汽车 专 用 道路 ，且 主 线较 为 封 闭 ，主 线 行驶 的 车辆 因不 ｕｚ 受交 通信 号 限 制使 得 交通 状 态的 变 化一 般较 为 连续 ，体
基于波动理论的城市快速路行程时 间研 究
口 章海玲 ，严 凌
２０９） ０ ０ ５ （ 海理 工 大 学 管理 学 院 ，上 海 上
摘
要 ：首先对预测路段进行分段，然后计算各小段的行程 时间并将其累加。结合道路拥挤 时的
集结波和消散波模型，提出基于随机排队理论 的城市快速路行程时间模型。该模型简单易行且参数通 过检测器即可直接获得，可以用于评价快速路的服务水平。
ｐ ｒｓ ｍｅ ｎ ｉ ｅ ｃ ｍ ｂｎｎ ｅｍｏ ｅ ｆ ｔ ｐ ｉｇ ａ ｄ Ｓ ａｔ ｇＷ ａ ｅｄ ｒ ｇｔｅｔａ ｃｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｆｏ ｗｈｃ ｅｉｅｔｅ ａｔ， ａ ｔ ， ｏ ｉ ｉｇｔ ｄ ｌ ｏ ｐ ｎ ｎ ｔｒｉ ｖ ｕ ｉ ｈ ｒｆ ｏ ｇ ｓｉ ， ｒ ｍ ｉｈ ｗｅｄ ｒｖ ｈ ｍ ｈ ｏＳ ｎ ｎ ｉ ｏ
路 行 程 时 间预 测 模 型研 究 … ；同 济大 学徐 天 东 等人 从 宏
０ 引言
观 动 态流 体 力学 模 型 出发 ，从 而 动态 预 测 出稳 定流 和非
行程 时 间的预测 是 智能 交通 系统 （ Ｓ Ｉ ）的核 心研 究 稳 定流 状况 下 的快速 路行 程时 间 。；林 瑜通过 上海 市快 Ｔ
ｂ ｓ ｄ ｏ ｐ ｒ ｉｉ ｇ ｕ ｂ ｘ ｒ ｓ ｗａ ｅ ｖ ｃ ｖ １ ｅ ｕ ｅ ｎ ａ ｐ ａｓｎ ｒ ａ ｅ ｐ ｅ ｓ ｙ ｓ ｒ ｉ ｅｌ ｅ ． ｎ ｅ
城市主干路路段行程时间估计的bpr修正模型
城市主干路路段行程时间估计的BPR修正模型概述城市交通拥堵一直是一个严重的问题，对城市的经济和社会发展造成了很大的影响。
为了减少交通拥堵，提高道路的通行效率，需要对城市主干道路的行程时间进行准确的估计。
本文将介绍一种基于BPR修正的模型，用于估计城市主干路路段的行程时间。
BPR修正模型简介BPR（Bureau of Public Roads）模型是一种常用的路段交通流量分配模型，它通过考虑路段的阻塞程度和路径选择的影响来估计交通流量的分配情况。
然而，纯粹的BPR模型并不能准确估计主干道路的行程时间，因为它没有考虑到路段间的相互影响和实际道路条件的变化。
为了修正BPR模型的不足，可以引入一些修正因素，以提高行程时间的估计准确性。
下面将介绍一些可能的修正因素。
修正因素一：路段间的相互影响在BPR模型中，假设路段间的交通流量是相互独立的，但实际上，路段间的交通流量是相互影响的。
因此，在估计行程时间时，需要考虑到路段间的相互影响。
可以通过建立路段间的相互关系矩阵，来量化相互影响的程度。
通过考虑相互影响，可以更准确地估计行程时间。
修正因素二：实际道路条件的变化BPR模型假设道路条件是稳定不变的，但在实际情况下，道路条件是会变化的。
例如，交通信号灯的变化、道路施工和事故等都会对行程时间产生影响。
因此，在估计行程时间时，需要考虑实际道路条件的变化。
可以通过实时采集道路条件数据，例如交通信号灯的状态、道路施工信息等，来修正模型中的道路条件参数，从而更准确地估计行程时间。
修正因素三：交通拥堵情况的考虑BPR模型没有考虑交通拥堵的情况，但实际上，交通拥堵是影响行程时间的重要因素。
因此，在估计行程时间时，需要考虑交通拥堵的情况。
可以通过实时采集交通流量数据，例如车辆速度、车辆密度等，来评估交通拥堵的程度，从而修正模型中的交通拥堵参数，提高行程时间的准确性。
修正因素四：考虑不同时间段的差异BPR模型没有考虑不同时间段之间的差异，但实际上，不同时间段的交通流量和道路条件都会有所差异。
城市公共交通站点间实时动态行程时间预测的模型
公 交优 先是 ２ 世纪城 市 建设 的一项重要 举措 。大 力发 展公共 交通 是 有效 提 高 城市 道 路使 用 率的 ｌ 基 本途 径 。公 交站点 间行程 时 间的预测 是实现公共 交通智 能化 调 度子 系统 、 电子 站 牌 显示 子 系统 及公
交信 息服务子 系统的必 要 条件 。 而随机 服务 系统 的理论 和方法是 解决拥 挤 问题 的 有效 途径 ， 因而本文提
摘
要 ：｛ 丰 用随机 服务 系 统理 论， 出了进 入路 段（ 信 号交 叉 口） 给 音 车辆 数 服 从 Ｐ ｉ ｏ ｏ ｓｎ舟 布 的 ｓ
实 时动态公共交 通站 点 间行 程 时间预测 的基本模 型和公 式。 关键调 ： 智能运输 系 统（Ｔ ）公共 交通 ； ＩＳ ； 窭时动 态行程 时问； 均行驶速 度 ； 队等 待 时闻 平 排 中图分类号 ： ２ Ｕ１ １ 文献 标识 码 ： Ａ
第３ ２卷
【。
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瞎曼
篱
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如 ２— ｒｅ ． ＿
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图 ｌ 路 段 意 图
Ｆｉ Ｒｏ ｄ ｓ ｇｍｅ ｉｇ ｅ ｇ １ ａ ｅ ｎｔｆ ｕｒ
取 站点 ｊ与遭路 网路段 Ｊ编号相 同 ， 路段 ｊ下游 交 叉 口的 停 车线 标记 为ｊ， ２路段 Ｊ的 上、 游交 叉 下 口停 车线分 别记 为 Ｊ ，２站 点 与路段 编号一致 ， ｌＪ ； 其上 游停 车线记 为 Ｊ则站 点 间路段 （， 分别 由 ， ）
Ｖｄ ２ Ｎ０ ３ ．
２０ ０ ２年 １ 月
Ｊ ２ ０ ０２
文章编号 ：６ １ ４ ７ ２ ０ ）１ ０ ７—０ １７ —５ ９ （０ ２ ０ —０ ４ ５
城 市公 共交 通站 点 间实 时动 态 行 程 时 间预 测 的模 型
AKF算法在城市快速路行程时间计算中的应用
是政 府还 是经 营 主体都 应该 将 改善农 村 居 民乘 车 质
量 、 进农 村 经济 发 展 为 目标 ， 促 因势 利 导 ， 农 村 客 使
运 公 交 化 的 运 营 模 式 日趋 成 熟 。
公交 公 司是客 运 市 场 的 主体 ， 效 的 营运 机制 有 对 改善客 运市 场具 有重要 作用 。政 府 和企业都 应从 大 局着 眼 ， 力 解 决 存 在 的 问题 ， 不 应 该 相 互 敷 努 而 衍 。政府 要充分 顾 及 到 企业 的盈 利 问题 ， 持客 运 维
在 交通信 息 的收集 及处 理上 均具 有实 时性 。 自适应
卡尔 曼滤 波 （ ＫＦ） 用 递 推 的 方 法 ， 算 量 、 储 Ａ 使 计 存 量低 ， 更重 要 的是 能 利用 实测 的行 程 时 间对 未 来 的 预测 不断 进行修 正 ， 能 克服 卡 尔 曼 滤 波算 法 中不 并
第 六 届 交 通 运 输 领 域 国 际学 术 会 议 论 文 集 Ｅ ］ Ｃ． Ｉ ］ 叶顺 金 ． 村 客 运 发展 思 路 Ｉ］ 道 路 与运 输 ，０ ５ ９ ． － ３ 农 － ． Ｊ ２０（）
为 目标 ， 积极 改善 经 营思路 ， 与政 府 和农 民三者 之间
实现 互利共 赢 。
维普资讯
Ｈ ｉ ｈ ｙ 路 ｔ ｍｏ ｉｅＡｐ运 ｔｏ ｓ ｇ 公 ｓ＆ Ａｕ与 ｔ汽 ｐｌｃ ｉ ｎ ｗａ ｏ ｖ ｉａ
５ ０
第 ３期 ２０ ０ ８年 ５月
Ａ ＫＦ算 法在 城 市快 速 路 行 程 时 间计 算 中 的应 用 ＊
张 茗 红
（ 同济 大 学 交 通 运 输 工 程 学 院 ， 海 上 ２１０） ０ ８ ４
摘
城市路段行程时间计算研究
１．３本研究所采取的研究方法、技术路线
确定研究目标，即研究城市道路基本路段的路段静态行程时间计算模型，建 立路段行程时间与路段交通量，交叉口信号配时的函数关系。 １．查阅国内外有关城市交通行程时间计算理论的资料，学习其成功的经验， 针对我国城市道路交通流特性，确定本文实践为主、数据分析和理论分析并重的
ＦｉＩｌａｌｌｙ，ａ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ
ｉｓ ｍａｄｅ，ｓｕｎｕｎａＩｉｚｉＩｌｇ ｔｌｌｅ
ｔｈｉｓ ｐ印ｅｒ＇舡ｌｄ ｓｕｇｇｅｓｔｉｎｇ ｓｏｍｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏＩｌｓ
ｆｏｒ删ｌｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｉｓ ｆｉｅｌｄ．
ａｄｖ觚ｔａｇｅｓ
ａｎｄ
ｄｉｓａｄｖ锄ｔａｇｅｓ
ｏｆ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄ： ｑｕｅｕｅ ｌｅｎｇｔｌｌ
学位论文作者签名：嗜名葫鲁
日期：聊孑年多月铲日
学位论文使用授权声明
本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，
即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构 送交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目 的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查 阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以 采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。
配过程中的基础模型——路段行程时间作为研究对象。
本文在总结和吸收前人的研究成果的基础上，首先根据我国城市道路交通的 实际状况分析了行程时间的计算方法，将行程时间的计算过程分解成了速度计 算，排队计算以及交叉口延误计算三个部分。接着本文对这三个部分分别进行了 研究：改进了现有的车速一流量模型，解决了已有模型在高饱和流量下计算精度 不足的问题，新模型在通行能力等参数发生变化时有很好的适用性和稳定性；对 常用的信号交叉口延误模型进行对比研究；通过提出等效排队长度的方法简化了 排队长度的计算方法。然后本文建立了考虑信号交叉口排队长度的城市路段行程 时间计算模型，该模型解决了已有模型不考虑交叉口停车排队长度对车辆有效行 驶距离影响的问题，因此具有更好的计算精度。 为了验证模型的有效性，本文通过交通调查采集实测数据对模型做了检验以 及参数标定。结果表明这本文提出的车速一流量计算模型通行能力参数变化时仍 能有较高的精度；本文使用的延误计算模型也有很高的精度。此外，本文还结合 交通调查的实际数据，通过微观交通仿真获取行程时间，对本文的行程时间模型 进行了验证，结果表明本文的模型有很好的精度。 应用本文提出的行程时间计算模型，结合城市道路的实际情况，本文对城市 道路行程时间计算的影响因素做了详细分析，指出了在计算城市道路行程时间时 考虑交叉口延误，交叉口排队长度等因素的必要性，并对交叉口间隔，交叉口绿
一种新的城市快速路行程时间预测技术
路 段 行 程 时间 预测 是交 通流诱 导 系统 和交 通 控 制 系统 的重 要研 究 内容 。车辆 在路段 上 的行 程 时 间受 道 路 几 何 线 形 、 通 流量 、 通 流 组 成 、 交 交 交 通 管 制等 因 素 的影 响 。当车辆 运行 处 于稳定 交 通 流时 ， 与交 通参 数 数据 之 间存 在一定 的规 律 性 。 通 过 对 大 量观 测 数 据 的分 析 ， 以 挖掘 出这 种 规 律 可
预测 时段 长
式 中： 为路段 编 号 ； ｉ ｋ为周 期编号 ； 五 为 区 间平 （ ）
均密 度 ； 五 为 区间 平 均 速 度 ； （ ，） 区 间 ７（ ） Ｊ （ 五 ） 为
行程时 间 ｋ
平 均 密 度 对应 的稳 态 平 均 速度 ； 五 为 通 过第 ｉ ｑ（ ） 段 的 流率 （ ） 五 为入 口匝道 流 率 ； 五 为 出 口匝 Ｓ（ ） 道 流 率 ； 第 ｉ 快 速 路 的长 度 ； 为采 样 周 △为 段 丁 期 ； 为路 段 的车 道 数 ；ｆ 自 由流速 度 ； 为 临 ＂为 Ｕ
周 期起 点 开 始 之 后 一 段 时 间 内的 各小 段 的速 度 ；
⑧ 根据 预测 的速 度 ， 照一定 的计 算 方法 ， 按 计算 出
收 稿 日期 ：０ ７０ —３ ２ ０ —２０
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８ ４
交通 与计 算机 ２ ０ ０ ７年 第 ２ 期 第 ２ 卷 总 １ ５ ５ ３ 期
型 的行 程 时 间 预 测 技 术 ， 以 动 态 预 测 稳 定 流 和 非 稳 定 流 状 况 下 城 市 快 速 路 网 上 任 意 两 点 间 行 程 可
时间 。
关 键 词 行 程 时 间 ； 非稳 定 流 ； 观 动 态 流 体 力 学 模 型 宏
行程问题的应用题及答案
行程问题的应用题及答案在数学中，行程问题是一类常见的应用题，其涉及到计算一个人或物品从一个地点到另一个地点的路程或距离。
行程问题可以采用各种不同的形式和条件，包括时间、速度、交通工具、地理条件等，通过解答行程问题，我们可以应用数学知识解决实际生活中的交通规划、旅游路线、工作行程等问题。
本文将介绍行程问题的应用题，并给出详细的解答。
1. 张三乘坐高铁从A城市出发，要前往B城市，全程为600公里，高铁的平均速度为300公里/小时。
假设张三在上车前30分钟到达高铁站，而下车后还需要步行20分钟才能到达目的地，问张三一共需要多长时间到达B城市？解答：根据题意可得，张三在高铁上的行驶时间为600公里 / 300公里/小时 = 2小时。
上车前到达高铁站的时间为30分钟 = 0.5小时。
下车后步行到目的地的时间为20分钟 = 0.33小时。
因此，张三一共需要的时间为2小时 + 0.5小时 + 0.33小时 = 2.83小时，即2小时50分钟。
2. 小明打算从自家出发前往旅游景点C，全程为250公里。
他可以选择乘坐汽车以每小时50公里的速度，或者骑自行车以每小时15公里的速度，问小明选择哪种方式能够更快到达？解答：小明选择乘坐汽车的行车速度为50公里/小时，行程为250公里，所需时间为250公里 / 50公里/小时 = 5小时。
小明选择骑自行车的行车速度为15公里/小时，行程为250公里，所需时间为250公里 / 15公里/小时≈ 16.67小时≈ 16小时40分钟。
因此，小明选择乘坐汽车能够更快地到达旅游景点C。
3. 某旅行团计划乘坐大巴车从A城市出发，途径B、C、D三个城市，然后返回A城市。
已知A到B的距离为300公里，B到C的距离为150公里，C到D的距离为200公里，D到A的距离为250公里。
大巴车的平均速度为60公里/小时。
请问整个行程需要多长时间？解答：首先计算每一段的行驶时间：A到B的时间为300公里 / 60公里/小时 = 5小时。
基于城市道路卡口数据的全路网路段行程时间估计方法[发明专利]
![基于城市道路卡口数据的全路网路段行程时间估计方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/664c0841f56527d3240c844769eae009581ba285.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010928408.0(22)申请日 2020.09.07(71)申请人 东南大学地址 211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号(72)发明人 季彦婕 张豫徽 余佳洁 刘攀 徐铖铖 李志斌 (74)专利代理机构 南京经纬专利商标代理有限公司 32200代理人 刘莎(51)Int.Cl.G08G 1/01(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称基于城市道路卡口数据的全路网路段行程时间估计方法(57)摘要本发明提出了一种基于城市道路卡口数据的全路网路段行程时间估计方法，主要包括以下步骤：1)基于卡口数据，进行数据预处理及筛选，得到初步的局部路段行程时间；2)统计提取卡口数据中车辆进入路段的小时时段、车辆出行次数、车辆编号、路段等变量建立多维张量模型；3)进行k均值聚类分析，将结果应用于张量模型缺失项的补充；4)筛选出行程时间中的异常值，对于离群值利用分段插值的方法来估计其行程时间。
本研究基于卡口数据提取出车辆行程时间，对于不同状况或者不同驾驶习惯的人群进行分类，依据聚类分析的结果对于行程时间中缺失项进行补充，在进行行程时间估计时考虑了交通状况以及人群驾驶习惯差异等因素的影响，从而实现了考虑人群差异性的全路网路段行程时间估计。
权利要求书1页 说明书6页 附图6页CN 112116810 A 2020.12.22C N 112116810A1.一种基于城市道路卡口数据的全路网路段行程时间估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)获取城市道路的若干条历史卡口数据并进行预处理，所述历史卡口数据包括卡口编号、拍摄时间、车道、车牌号；其中预处理具体为：首先将历史卡口数据中的M个卡口和N辆车重新编号为1至M和1至N，其次根据车辆编号对历史卡口数据进行排序，最后根据拍摄时间对每个车辆编号对应的历史卡口数据再次进行排序；(2)根据(1)中预处理后的历史卡口数据，计算出路段行程时间；(3)基于车辆编号、出行时段、路段行程时间、路段、车辆出行次数建立张量模型；(4)选取路段行程时间、车辆出行次数以及出行时段作为k均值聚类分析的变量，进行聚类分析；(5)基于步骤(4)中聚类分析的结果，对张量模型进行路段行程时间缺失项的补充：基于与缺失项所在的聚类类别以及对应出行时段和路段均相同的路段行程时间，对缺失项进行样条插值。
考虑出租车运营状态下的城市道路行程时间分布估算方法[发明专利]
![考虑出租车运营状态下的城市道路行程时间分布估算方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/a39264e6ba1aa8114531d937.png)
专利名称：考虑出租车运营状态下的城市道路行程时间分布估算方法
专利类型：发明专利
发明人：钟绍鹏,隽海民,刘锴,王全志,王坤,邹延权,张路,唐天力
申请号：CN201610873710.4
申请日：20161008
公开号：CN106384509A
公开日：
20170208
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种考虑出租车运营状态下的城市道路行程时间分布估算方法，属于城市交通规划及管理的技术领域。
根据出租车不同运营状态分别估算路径行程时间分布。
在估算路径行程时间分布时，路网中相邻路段并不是独立的，本发明加入马尔科夫模型来描述各相邻路段行程时间分布之间的相关性，以提高了估算结果的科学性和准确性。
本发明根据两种不同运营状态下车辆数比例大小设定权重，得到最终路径行程时间分布。
出租车驾驶员在空车和载客两种运营状态下的驾驶行为会有所差异，直接使用出租车数据估算的行程时间与真实值之间必然存在差异。
通过采用深圳市的数据对所提出模型进行计算，发现考虑了运营状态之后，计算得到的行程时间分布函数更加精确。
申请人：大连理工大学
地址：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
国籍：CN
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城市主干路路段行程时间估计的bpr修正模型
城市主干路路段行程时间估计的bpr修正模型
城市主干路路段行程时间估计的BPR修正模型是指基于BPR(最
短路径算法)在城市主干路路段上修正BPR(最大时间最短路径)算法
以提高时间估计准确性的一种方法。
BPR算法是一种用于计算最短路径的启发式算法,其目标是找到一段连续的路径,使得该路径上每个
节点到其邻居节点的最短距离都最小化。
但是,BPR算法在处理城市
主干路时存在一些问题,比如路径上存在节点没有数据、节点之间距
离较远等。
针对这些问题,需要对BPR算法进行修正,以提高其准确性。
BPR修正模型通常包括以下几个步骤:
1. 定义修正后的BPR算法:城市主干路路段行程时间估计的BPR 修正模型需要根据问题的特点,选择合适的BPR算法,并将其修正为
适用于城市主干路路段的情况。
2. 对BPR算法进行优化:由于城市主干路路段存在节点之间距
离较远等问题,BPR算法通常需要对路径中的每个节点进行参数调整,以提高算法的准确性。
这些参数包括节点的最大深度、最小宽度等。
3. 特征选择和可视化:修正后的BPR算法需要根据问题的特点
进行特征选择和可视化。
选择合适的特征可以提高算法的实用性和准确性。
4. 模型训练和测试:使用训练数据集对修正后的BPR算法进行
训练,并将其应用于测试数据集进行测试。
根据测试结果,选择最优的修正后的BPR算法。
通过以上步骤,可以得到修正后的BPR算法,进而得到更准确地
城市主干路路段行程时间估计结果。
道路通行时间指标
道路通行时间指标一、道路通行时间指标的定义二、道路通行时间指标的计算方法1.实测法：直接通过实际测量的方式获取道路通行时间，可以利用现场观测、视频监控等手段进行记录和统计。
2.问卷调查法：通过问卷调查的方式获取道路用户的通行时间信息，可以通过抽样调查、在线问卷等方式进行。
3.交通流模型法：通过建立交通流模型，利用模型参数进行计算和预测道路通行时间。
4.智能交通系统法：利用智能交通系统中的交通流数据和传感器信息进行道路通行时间估算，如利用车辆轨迹数据、卡口数据等。
三、道路通行时间指标的影响因素1.道路基本属性：包括道路等级、道路宽度、道路线型等，不同属性的道路通行时间存在差异。
2.道路交通流量：交通流量的大小和变化直接影响道路通行时间，当交通流量超过道路容量时，通行时间会明显增加。
3.交通信号控制：交通信号控制的方式和策略对道路通行时间有重要影响，包括信号配时、协调控制等。
4.道路设计与改建：道路的设计和改建会对通行时间产生直接影响，如道路宽度、减少红绿灯等设计改进措施。
5.道路设施与服务：道路设施的完善程度和服务水平对道路通行时间有重要影响，如服务区、停车区域的设置等。
四、道路通行时间指标的应用1.交通规划：道路通行时间是交通规划编制的重要数据基础，可以根据通行时间分析道路拥堵情况，进行路网优化、交通流调控等。
2.交通管理：道路通行时间是交通管理过程中的监测指标，可以实时监测道路拥堵情况，进行交通管控和通行时间预测。
3.交通评价：道路通行时间是评价交通出行效率和交通服务水平的重要指标，可以通过通行时间评估不同出行方式的效率和方便性。
4.交通决策依据：通过道路通行时间的分析和预测，可为交通决策提供依据，包括道路建设、交通管理和交通投资等。
综上所述，道路通行时间指标对于交通规划和管理具有重要的意义。
科学准确地获取和分析道路通行时间数据，有助于提高交通效率、改善交通服务水平，为交通决策和规划提供科学依据。
《城市道路交通运行状态评价规范》
可按照以下步骤计算道路或道路网的拥堵里程比例： a) 按照 GB 50220 划分的道路等级，以不超过 5 分钟为统计间隔，计算道路或道路网中各路段的 平均行程车速； b) 按照 6.3.1 的表 2，分别统计快速路网、主干路网、次干路网和支路网处于轻度拥堵、中度拥 堵、严重拥堵运行等级的路段里程比例。 6.2.3 交通运行指数
tkji ——时间间隔 k 内第 i 辆车通过路段 j 的行程时间，单位为小时；
n——时间间隔 k 内的车辆数。
6.2.1.2 道路平均行程车速
道路平均行程车速计算的最小时间间隔应不超过5分钟，可采用公式（2）计算:
Vk
VkjTj j
1
NJ
Tj j
1
NJ
(2)
式中：
V k ——时间间隔 k 内道路的平均行程车速，单位为公里/小时；
在单位时间内通过道路某一断面的标准小客车当量数。 3.11 行程时间 travel time 车辆通过某一路段两个端点间的时间。 3.12 行程车速 travel speed 车辆行驶里程与通过该里程所消耗的行程时间的比值。 3.13
2
DB33/ TXXX—XXXX 交通运行指数 traffic performance index, TPI 综合反映道路网交通运行状态的无量纲数值。 3.14 拥堵里程比例 distance proportion 交通运行状态评价对象分别处于轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵运行等级的路段里程比例。 3.15 拥堵持续时间 congestion duration 交通运行状态评价对象分别处于轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵运行等级的持续时间。 3.16 常发严重拥堵路段 recurrent congestion segment 道路或道路网中以一定频率出现严重拥堵运行等级的路段。 3.17 车公里数 vehicle kilometers of travel,VKT 车辆行驶里程的累积值。单位为标准小客车当量公里(pcukm)。 4 4.1 评价流程 操作步骤 城市道路交通运行状态评价应遵循以下步骤： a) 按照 4.2 的要求选择评价对象和范围； b) 按照 4.3 的要求选择评价时间范围和间隔； c) 按照第 5 章的要求采集评价所需的基础属性数据和交通流运行数据； d) 按照第 6 章的要求选择评价指标，进行指标计算分析； e) 汇集评价指标得出评价结果。 4.2 4.2.1 评价对象的选择和范围划分 评价对象
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城市路段行程时间计算研究
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配过程中的基础模型——路段行程时间作为研究对象。
本文在总结和吸收前人的研究成果的基础上，首先根据我国城市道路交通的 实际状况分析了行程时间的计算方法，将行程时间的计算过程分解成了速度计 算，排队计算以及交叉口延误计算三个部分。接着本文对这三个部分分别进行了 研究：改进了现有的车速一流量模型，解决了已有模型在高饱和流量下计算精度 不足的问题，新模型在通行能力等参数发生变化时有很好的适用性和稳定性；对 常用的信号交叉口延误模型进行对比研究；通过提出等效排队长度的方法简化了 排队长度的计算方法。然后本文建立了考虑信号交叉口排队长度的城市路段行程 时间计算模型，该模型解决了已有模型不考虑交叉口停车排队长度对车辆有效行 驶距离影响的问题，因此具有更好的计算精度。 为了验证模型的有效性，本文通过交通调查采集实测数据对模型做了检验以 及参数标定。结果表明这本文提出的车速一流量计算模型通行能力参数变化时仍 能有较高的精度；本文使用的延误计算模型也有很高的精度。此外，本文还结合 交通调查的实际数据，通过微观交通仿真获取行程时间，对本文的行程时间模型 进行了验证，结果表明本文的模型有很好的精度。 应用本文提出的行程时间计算模型，结合城市道路的实际情况，本文对城市 道路行程时间计算的影响因素做了详细分析，指出了在计算城市道路行程时间时 考虑交叉口延误，交叉口排队长度等因素的必要性，并对交叉口间隔，交叉口绿
研究思路。
２．研究目前最新的交通研究成果，分析以往研究的优点与不足，建立新的城 市路段行程时间计算模型。 ３．根据本文提出的城市交通路段行程时间计算模型的特殊性，确定具体的交 通调查方案以及内容和调查地点，进行交通调查。综合运用交通流理论、系统工 程、交通工程学、数理统计等多学科知识，分析交通调查得到的数据，进一步研 究相关模型的精度和适用性，对模型参数进行校准和修正，同时标定相关参数。 ４．通过分析不同因素对模型的模型影响，例如交叉口间隔，交通量大小， 信号配时方案等，对城市交通路段行程时间计算模型的形式和参数进行检验与修
城市路段行程时间计算研究
交通状况下的行程时间或者未来待建交通道路的行程时间，都是十分重要的。由 此可见，研究城市路段行程时间的计算模型有着重要的意义。
１．２本研究的主要目标
论文计划在经典的城市交通路段行程时间建模思想基础上，通过借鉴国内外 研究最新成果，主要结合中国城市道路交通实际情况，以城市交通路段静态行程 时间计算模型研究为最终目的，研究城市交通流的主要模型，分析各种影响因素， 进行参数标定。然后结合模型选取一个城市的具体路段为实例，研究交通调查方 案和实施细则；实施交通调查，获得有效样本对模型进行验证；最后应用上述研 究结果，建立一个描述城市交通路段静态行程时间与路段交通量和交叉口信号控 制关系的计算模型，并进一步通过模型对城市交通路段行程时间的影响因素进行
ｃ姆．Ｔｒａｍｃ
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论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在
导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。 除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何
其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对 本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文 中以明确方式标明・本人完全意识到本声明的法律 结果由本人承担。
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城市路段行程时间计算研究
信比等因素对行程时间计算的影响作了讨论。最后提出了一个在信号交叉口流量 低饱和度下行程时间的近似计算方法。 论文在最后对所做的研究工作进行了总结，分析了论文所取得的成果与不足 之处，并提出了进一步研究的方向。
关键词：行程时间：车速一流量模型；信号交叉口延误；排队长度
Ⅱ
城市路段行程时间计算研究
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ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ ｔｏ ｍｒｅｅ ｄｅｌａｙ
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学位论文作者签名：嗜辄鲁导师签名：爹宇
日期：加吕年舌月牛日
日期：沙噼矽月少
日
城市路段行程时间计算研究
第１章绪论
１．１研究背景与意义
“万事始于规划＂，说明了人们在日常生活中进行规划的重要性，个人、家 庭、单位、城市、地区、国家均不例外，有了切实可行的规划，才能促使人们瞄 准确定的目标努力。作为社会经济发展基础的交通基础设施也是如此，做好交通 规划是合理调整交通结构、均衡交通需求等的重要手段，其原理又是支撑交通规 划的理论基础。在我国的城市交通发展历程中，越来越显露出没有合理进行交通 规划的问题，造成了目前多数大城市交通问题“头疼医头，脚痛医脚＂的被动局 面。所以，迫切需要利用科学的手段与方法进行合理的交通规划。人们经过几十 年的努力，提炼出了经典的四阶段法，即交通发生、交通分布、交通方式划分和 交通分配。交通分配是交通需求四阶段预测的最后阶段，也是城市交通规划的一 个重要组成部分，通过交通量分配所获得的路段交通量资料是检验城市交通规划 是否合理的主要依据。 交通阻抗（或者称为路阻）是交通分配中经常提到的概念，也是一项重要指 标，它直接影响到交通路径的选择和流量的分配。道路阻抗在交通分配中可以通 过路阻函数来描述。所谓路阻函数是指路段行驶时间与路段交通负荷，交叉口延 误与交叉口负荷之间的关系。在具体分配过程中，由路段行驶时间及交叉口延误 共同组成出行交通阻抗。交通网络上的路阻，应包含反映交通时间、交通安全、 交通成本、舒适程度、便捷性和准时性等等许多因素。根据这些因素建立一个科 学严密、解释性强的函数模型是非常困难的。经过大量的理论分析和工程实践， 人们得出影响路阻的主要因素是时间。因此路段行程时间常常被作为计算路阻的 主要标准。换句话说，计算路段行程时间是交通分配的基础。 此外，路段行程时间是城市道路交通系统最为重要的评价指标，同时也是城 市居民最为关心的交通参数。因此，如何较准确的计算城市现有道路条件在不同
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