动态交通分析技术
动态交通流分配
动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。
静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。
而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。
使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。
因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。
动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。
关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can givean instant flow of traffic distribution.Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems·0引言动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。
道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布系统
通管 理者 （ 交管 部 门 以及 车辆单 位等 ）与交通 参 与者 （ 驾
驶 员 以及 普通 市 民等 ）之 间搭建 起交 通信 息 的 自由传 输通 道 。车载终 端通 过定 时信 息接 收，动 态更新本 地数据 ，使
道 路 实 时 动 态 交通 流 信 息 采 集 ◆处 理 与分 析 ◆发 布 系统
项 目简 介 ：该 系 统 利用 先 进 通 讯 、计 算 机 、 自动控 全 市各 个支队 以及公安机关特勤部 门。 制、视频 监控技术 ，按 照系统工 程 的原理进行 系 统集成 ，
使 得交通工 程规 划、交通信 号控 制 、交通检 测 、交通 电视
其交通流信 息处理分析模块正在 申请专利过统有机 地结合起来，通过计算机 网络系统，实 现对交通的实时控制与指挥管理 。道路
实 时动态交通流信 息采 集、处理 、分析
与发布系统另一特征是信 息高速集 中与
快速 信 息处 理 ， 由于运用 了世界 先进 的Ｃ Ｒ Ａ Ｏ Ｂ 技术 ，获 取信 息快速 、实 时准
超图导 航 平 台Ｓ 移 动 智 能导 航 系统 Ｅ Ｎ
项 目简介 ：该 项 目 用 成 熟 、先 进 、 实用 的移 动 网 利 络平 台整 合 北京路 况信 息资源 ，利用 移动 网络运 营，借 助 ＧＳ Ｐ 车载终端 ，为驾驶员提供城 市实况语 音 图 导航 、黄页 像
查询、动态交通诱导等便捷的、实用信息服务等个性化交
确 ，提高 了控制的实时性 ，道路 实时动
态交通流信 息采集、处理 、分析 与发布
系统 的应用使 交通管理 系统中交 通参 与
者与道路 以及 车辆 之间的关系变得更加 和谐 ，缩短 了旅行 时间，使道路 的交通
动态交通信息的分类和采集方式分析
析， 最后探讨 了动 态交通信 息各种 通信 息 ； 测 方 式 ； 合 应 用 Ｉ 动 ＴＳ 检 组
引言。 智能交通系统（ 自 Ｉ 僦 和直 ） 用在国 磁频采集技术。当有机动车辆通过检测区域 的获取车辆的行驶速度、 旅行时间等交通信息， 由 内已 经有很大的 进展 ， 它将交通工程技术与先进 时，在电磁感应的作用下交通检测区域内的电流 于浮动车技术具有数据采集量大 、 无需通讯成本、 升 的信息技术 、 通讯技术、 动控制技术和计算机技 会跳跃式 匕 。当该电路超过指定阅值时会触发 无需基础设施建设成本、容易向其它城市转移技 自 实现对车辆数及通过时间的检测。 使用磁 术等优点， 该技术已经得到世界各国的普遍承认。 术相结合， 是综合的交通运输系统。 对于 ＩＳ Ｔ 技术 记录仪， 的发展来说 ， 其中最重要的—个技术是如何应用 频技术采集动态交通信息的设备主要有环型感应 ３动态交通信 息检测技术 的组合分析和采 磁力检测器等 ， 其中环形感应线圈检 集方案设计 各种方式最大限度的采集、 处理和利用交通信息。 线圈检测器 ， 动态交通信息采集技术的组合应用是多样 目 前，人们已经越来越关注交通信息尤其是动态 测器的应用最为广泛。 交通信息采集技术的应用和发展 ， 这也构成了 ＩＳ Ｔ 波频采集技术。 波频采集技术有两种工作方 化的，主要是固定型检测器与移动型检测器不同 其—是交通检测器向检测区域发射具有一定 的组合方式， 如交叉口应用环型线圈检测器 ， 路段 技术的基础。本文详细介绍了各种动态交通信息 式 ， 当有机动车辆穿越检测区域时， 应用浮动车移动检测技术。而影响这种组合的因 采集技术的特点， 并将各种采集技术进行了 比 波长的能量波束 ， 对 分析 ， 提出了交通信息采集技术组合分析的 原则 该波束经车辆反射后被检测器接受，然后经过处 素主要有 ： 城市的功能、 规模； 城市道路 的 等级、 设 和步骤。 理分析获得所需要的交通检测参数。这种类型的 计参数、 交通功能； 道路路段和交叉 口的物理特点 当地气候条件 ； 检测技术所服务的交 １ 动态交通信息的分类 设备主要有微波检测器， 超声波检测器和主动红 和交通功能； 城市交通信 息分为静态交通信息和动态交 外线检测器等。波频采集技术的另一种工作方式 通 系统的特点以及 系统对交通信息的需求 内容 通信息ｍ ， 静态交通信息主要是指表示交通系 中 是检测器对通过检测区域的机动车辆本身发射的 等。动态交通信息采集技术的组合原则主要通过 统 经过分析处 各种交通检测技术的组合来满足系统对信息采集 如高速公路、 城市道路 、 公路设施 、 停车场分布等 具有—定波长的能量波束进行接收， 常规组成部分的性能、 特征和指标的信息 ； 动态交 理后获得所需的交通参数。这种类型的设备主要 的需求 ， 在此基础上再根据系 统的规模、 系统的远 通信息不仅包括公路和城市道路 Ｅ 有移动物体 有被动红外线检测器， 所 被动声学检测器等。 波频采 景规划并考虑各种检测器的性能特点等因素对检 所具有的特定信息， 诸如车速、 车型、 车流量、 道路 集两种工作方式的差别主要在于所依据的波束来 测器进行选择与组合。 路 口状态 、 非机动车和行人的状态、 突发事件等 ， 源不同， 前者由检测器发射并接收， 后者由车辆发 ３ 动态交通信息检测技术组合分析的原则 ． １ ３１ 适应不同用户对交通信息的采集要求 ．１ ． 也包括这些信窟与历史数据的对 比 分析，从而判 射， 由检测器接收。 断它的趋势变化。由于静态交通信息是相对固定 视频采集技术。 是—种将视频图象和电脑化 智能交通 系统的很 多功能都离不开交通信 的， 在一定时期内具有—定的稳定性 ， 而动态交通 模式判别技术相结合应用于交通领域的新采集技 息的支持 ，交通检测技术必须向交通系统提供实 它通过视频摄像机功能， 将连续的漠拟图像转 时、 准确、 全面的交通信息 ， 而不同的系统对交通 信息采集具有数据量大、 采集方式多样化 、 信息类 术。 型复杂 、 信息的准确性要求高等特点， 因此全面可 换成离散的数字图像后， 然后通过计算机软件进 信息的需求也不—样，作为 Ｉ 最低层的交通检 Ｔ Ｓ 靠的 检测动态交通信息成为智能交通系统中的一 行分析处理。这种方式分为被动式采集和主动式 测技术，必须通过各种检测方式的组合满足不同 项关键技术。 从智能交通系统 中的先进的交通管 采集两种工作方式 ， 前者可以 提供交通流量 ， 平均 用户、 不同系统对交通信息的要求。 如先进的交通 理系统（ Ｓ 的角度分析， ６ ） 动态交通信息按数据 速度， 车头时距 ， 车辆分类 和车辆占有率等数据 ， 管理系统（ Ｔ Ｓ主要是给交通管理者使用的， ＡＭ） 它 来源可以分为以下 几 类 后者除了提供上述参数以 外还可以提供车辆的跟 将对道路系统 中的交通状况、 交通事故、 气象状况 和交通环境进行实时的监视。 根据收集到的信息， 按信息采集时间 ： 历史数据和实时动态数 踪 功能 。 据； ２ 移动型交通信 窟 ． ２ 采集方式 如流量、 有率、 占 地 车速等对交通进行控制。同 Ａ Ｍ 中的交通事件 自 动检 测系统和先进 的 按信息特点： 定性数据 、 定量数据和图像数 所谓移动型采集技术是指运用安装有特定 时 ，Ｔ Ｓ 设备的移动车辆检测道路上的固定标识物来采集 交通信息服务系统（ ｒＳ 中的交通流诱导系统、 Ａｒ ） Ｉ 据等； 按信息采集系统 的不同： 交通流检测系统数 交通参数数据的方法总称。目前主要有基于汽车 出行者信息发布系统还必须对行程车速、行程时 这些就要依靠移动 据、 电视监视系统数据 、 视频检测 系统数据 、 浮动 牌照自 动判别的动态交通数据采集技术和基于浮 间等动态交通信息进行检测， 动车 （ｌ ｔ ｇ ． ｅ ｃ ｏ ）的动态交通采集技 检测技术如浮动车测速法来实现。 Ｆ ａｎ ， ｔ ｔｎ ｏ ｉ ｅｒ ｅ ｉ ８ｄ 因此， 动态交通 信息的采集方案必须根据系统的功能 ， 对固定检 按信息类别： 流量数据、 车速数据、 有率数 术。 占 据等： 基于汽车牌照 自动判别 的动态交通数据采 测 器和移动检测器不同的采集方案进行组合分 尽可能的满足系统对交通信息的采集要求。 另 按信息采集的方式 ： 固定检测器数据 、 移动 集技术是计算机模式判别技术在 Ｉ Ｔ Ｓ中的应 用， 析 ， 检测器数据。 它使计算机能像人—样识别汽车牌照 ， 包括汽车 外 同种类型的检测器， 对同一交通信息的检测精 牌照的数字， 英文字母 ， 中文汉字及颜色。基于汽 度也不一样， 如环形线圈检测器对地点车速的检 ２动态交通信息的采集方式 测就没有雷达检测器精度高 ， 而不同的用户对交 动态交通信息可以利用固定检测技术和移 车牌照 自动判别技术 因此动态信息 动检测技术获取 ，固定检测技术分为磁频采集技 过在两个相邻的检测点对同一辆车的车牌进行判 通信息采集的精度要求也不—样 ， 术、 波频采集技术和视频采集技术 ； 移动采集技术 别分析 ， 可以获得车辆的行程时间 ， 行程速度等参 采集方案还应该考虑不同检测器采集同一交通信 若在给定的时间段内有多辆车经过特定路段 ， 息的精度标准，同时还要兼顾不同用户对交通信 主要是浮动车采集技术和汽车牌照 自 动识别技 数。 还可以得到该路段的平均行程时间和平均行程速 息采集的精度要求。 术。 ３ ２适应道路路段和交叉口的物理特点 ． １ 度。 ２ 固定型 １ 交通信 息 采集方式啊 ’ 动态交通信息的采集方案要适应道路路段 所谓固定型检测器是指运用安装在固定地 基于浮动车的动态交通信息采集技术这几 。路段和交叉口的 物理特点 利用浮动车技 和交叉 口的物理耗 点的交通检测设备对行驶 的车辆进行监视，从而 年正成为交通工程届��
64、道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布
64、道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布系统（一）科技奥运技术、产品、服务的名称及所属单位1、项目名称：道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布系统2、所属单位：北京市公安局公安交通管理局（二）科技奥运技术、产品、服务在奥运筹备建设中的应用情况、专利保护情况、技术水平情况等1.应用情况：本系统上线运行三年来，成功应用于北京市交管局指挥中心、科信处、全市各个支队以及公安机关特勤部门。
在北京两会，十七大，中非友好论坛以及“北京好运”奥运测试赛等重大事件、活动中，系统运行稳定，为北京交通管理提供了有力技术保障。
已成为北京交通管理、决策的重要工具。
2.专利保护情况：其交通流信息处理分析模块正在申请专利过程中。
3.技术水平情况：道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统，是ITS智能交通系统中一个基本应用领域。
道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统最主要的特征就是系统的高度集成化。
它利用先进的通讯、计算机、自动控制、视频监控技术，按照系统工程的原理进行系统集成，使得交通工程规划、交通信号控制、交通检测、交通电视监控、交通事故的救援及信息系统有机地结合起来，通过计算机网络系统，实现对交通的实时控制与指挥管理。
道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统另一特征是信息高速集中与快速信息处理，由于运用了世界先进的CORBA技术，获取信息快速、实时准确，提高了控制的实时性，道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统的应用使交通管理系统中交通参与者与道路以及车辆之间的关系变得（三）科技奥运技术、产品、服务的社会需求情况、推广应用前景、推广应用方式等目前各大中型城市对交通流实时动态信息采集、处理/分析和发布系统、以及在其基础上建设的交通信息服务系统有着迫切的需求。
建设交通流实时动态信息采集、处理/分析和发布系统与服务系统，是城市交通现代化的需要；是交通管理部门智能交通建设发展的需要；是可以充分利用现有的交通信息资源，为交通管理各相关部门的科学管理和决策提供依据的需要；是协调各相关部门，整合现有交通资源，使其发挥最大效率的需要；是提高市民出行质量，使其享受到更高层次交通服务的需要；是提高交通设施利用效率，有效缓解道路交通拥堵状况的需要。
城市动态交通信息采集技术
城市动态交通信息采集技术摘要：智能交通系统的发展离不开交通采集信息的支持，交通信息采集技术的不断成熟与革新为交通信息处理和服务提供了丰富的交通数据资源。
本文总结目前动态交通采集信息流行的采集技术及方法；并分析总结多种采集技术的组合应用方案，对于面向交通信息利用的交通信息采集、预处理技术方法提供参考的操作规范。
关键词：动态交通信息；采集；移动通信1、动态交通信息动态交通信息主要是指道路上所有移动物体所具有的特定信息，这些信息根据实际的交通状况时刻变化，主要包括交通流信息和交通事件信息。
交通流信息包括交通量、平均车速、占有率和车型等；事件信息包括事件或拥堵的类型和位置等。
动态交通信息采集有历史数据和实时数据之分。
历史数据主要是离线应用，用于对历史交通状况的统计分析；实时数据时在线应用，用于实时交通状况的分析与控制，绝大多数的交通管理的功能都是依靠实时数据。
2、基于浮动车的交通信息获取目前，GPS车载设备和GPS指挥调度系统已被成功地应用于我国的城市公交交通、商务车运营、危险品运输、物流管理和防盗报警等多个行业。
因此，基于浮动车的交通信息获取在我国具有应用基础。
基于浮动车的交通信息采集技术的主要步骤和关键技术包括：（1）海量浮动车数据预处理与质量控制剔除错误数据和不可用数据，对缺失数据进行修补，对数据精度作以评价等，旨在得到干净、高质量的交通数据。
（2）海量浮动车数据地图匹配地图匹配是浮动车数据用于交通状态估计的关键步骤之一。
对于海量浮动车数据而言，既要保证匹配精度，也应考虑匹配效率（单位时间内完成地图匹配的浮动车数量）。
（3）最小样本量和置信区间浮动车定位的精度已知，数量越多则对道路交通流参数估计的精度越高，但是也会增加通信、存储成本和数据处理量。
最小样本量和置信区间就是研究不同浮动车样本量条件下交通流参数（平均速度等）的置信度，并且找到样本量增加但估计精度不显著增加的“拐点”，寻求全局最优解。
3、基于低空平台的动态交通信息获取基于低空遥感平台的大范围交通信息搞精度快速获取是以无人机/飞艇等低空飞行器为载体，由差分GPS/INS集成定位系统、CCD、激光扫描仪与无线传输设备等多传感器集成的低空遥感平台，实现大范围异常交通信息的快速获取、多源交通数据的融合与处理，以及非常态条件下实时路网信息与交通流信息一体化联动分析与交通状综合评价等。
高速公路交通流动态模拟与优化分析
高速公路交通流动态模拟与优化分析摘要：本文旨在通过对高速公路交通流动态模拟与优化分析的研究和评估，探讨如何通过模拟技术提高高速公路交通的效率和安全性。
首先，我们介绍了交通流模型及其在交通规划中的重要性。
然后，我们探讨了高速公路交通流动态模拟的基本原理和方法。
接着，我们对高速公路交通流动态模拟的优化策略进行了分析和讨论。
最后，通过实例研究验证了本文所提出的模拟和优化策略的可行性。
1. 引言高速公路是现代交通系统的重要组成部分，对社会经济的发展和人们的日常生活起着至关重要的作用。
然而，高速公路上的交通拥堵问题成为制约其发展的重要因素之一。
如何解决高速公路交通拥堵问题，提高交通效率和安全性，成为了当前研究的热点问题。
在这个背景下，交通流动态模拟与优化分析成为了一种重要的手段。
2. 交通流模型及其在交通规划中的重要性交通流模型是对交通流动态变化的总体规律进行定量描述的数学模型。
通过交通流模型，我们可以更好地理解交通流动态变化的机理，预测未来的交通流量和速度，以及评估交通系统的性能。
因此，交通流模型在交通规划和管理中具有重要的作用。
3. 高速公路交通流动态模拟的基本原理和方法高速公路交通流动态模拟是指通过计算机仿真模拟高速公路上的交通流动态变化过程。
它基于交通流理论和微观交通流模型，利用计算机技术对车辆的行为进行建模和仿真，以模拟真实交通场景中的交通流动态变化。
常用的高速公路交通流动态模拟方法包括基于细胞自动机的模拟方法、基于宏观模型的仿真方法等。
4. 高速公路交通流动态模拟的优化策略分析高速公路交通流动态模拟的优化策略是指通过对模拟结果的分析和评估，提出一系列针对高速公路交通流优化的策略和措施。
这些策略包括交通信号优化、路网改进、交通管制措施等。
通过优化策略的实施，可以有效提高高速公路交通的效率和安全性。
5. 实例研究本文通过对某高速公路特定路段的交通流动态模拟与优化分析，验证了本文所提出的模拟和优化策略的可行性。
城市动态交通流分配模型概述及展望
城市动态交通流分配模型概述及展望摘要：自该动态交通分配问题问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。
并且在城市交通控制与管理中也需要根据交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。
动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。
关键词：动态交通流；分配；模型随着城市不断的发展，交通需求量也日益增加，单方面依靠增建交通设施以无法有效的解决城市交通的需求。
本文主要研究目标为建立实用的城市动态网络交通流分配模型，为缓解交通拥堵提供可靠的理论依据，为驾驶员提供可靠的动态道路交通信息。
1 动态交通流分配模型概述1.1动态交通流分配模型的定义及特征动态交通流分配即在交通供给状况以及交通需求状况均已知的条件下,分析其最优的交通流量分布模式,从而为交通控制与管理、动态路径诱导等提供依据[2]。
与静态交通流分配研究相比,动态交通分配模型在构造上有如下特征:1) 动态交通流分配可以对在时间、空间上都具有非定常特性的交通流作出描述。
2) 路段上交通状态量的时间变特性将通过交通量守恒准则或连续平衡方程式来描述。
1.2动态交通流分配（DTA)的分类静态交通分配模型以交通网络规划为目标,而动态交通分配模型则以道路网交通流为对象,以交通控制管理为目标。
动态系统最优原则是从道路交通管理者的意愿出发，根据不同的道路交通控制目的，有着不同的配流模式：1) 总出行时间最短；2) 总出行费用最少；3) 总出行距离最短；4) 总交通延误时间最短；5) 平均道路交通拥挤度最小等。
动态用户最优则根据出行者本身的意愿将现有道路交通状态下的动态交通需求分配到道路网中的交通流量分配原则：1)每个出行者出行时间最短；2)每个出行者出行费用最少；3)每个出行者出行行程最短；4)每个出行者交通延误时间最少；5) 每个出行者交通拥挤度最小等。
车载导航系统中动态交通信息提取与分析_车载导航系统
吉林大学硕士学位论文2.2 车载导航系统2.2.1核心功能车载导航软件系统是以车载信息处理平台为载体的，用于汽车的交通运输行为的一种软件。
用户对软件的基本需求是为交通运输过程提供行车路线，并在卫星导航系统和其他导航设备的支持下给予全程道路引导。
行车路线与汽车的原始位置、预期的目的地位置、中途可能出现的位置变更有关；也与选择最短路径的策略和动态交通路况对路线的即时影响有关。
行车路线的起止位置和中途位置往往通过POI（兴趣点）、道路交叉口等地理信息的查询操作获取。
行车路线是以导航道路网络为数据基础，运用最短路径算法所生成的。
初始行车路线总是要受到动态交通路况，或者汽车偏离路线等情况的影响而实时进行调整。
对汽车实施沿行车路线的全程引导是车载导航软件的核心功能。
支撑道路引导功能的主要因素有：(1) 实时采集的定位信息。
(2) 道路交通网络信息。
(3) 交通路况发布信息。
(4) 预设的行车路线。
道路引导功能使用的物理设备包括：导航定位采集设备（GPS、DR 等），图形显示设备（LCD），移动通讯设备（GSM、GPRS等）。
为了支持对基本需求的实现、维护和功能扩展，对车载导航软件系统还提出了更广泛的要求。
这些新的要求项目主要有：8第二章中心式车辆导航系统(1) 人工浏览地图的要求。
(2) 自动记录航迹，并可回放航迹的要求。
(3) 预览行车路线的要求。
(4) 建立和管理地址簿的要求。
(5) 管理系统配置的要求。
(6) 与交通信息发布系统和导航服务运营中心进行通讯的要求。
(7) 与交通信息发布系统和导航服务运营中心进行通讯的需求，以及由此产生的交通路况参与最短路径计算过程的实现将在下面的章节中介绍。
2.2.2VC++开发GIS仿真系统实际上，目前比较流行的一些车辆导航系统都是通过VC++来开发完成的，在短时间内，我们用有限的开发力量和资金，很难开发出像专业GIS开发工具那样的软件系统，但是应用VC++开发以信息管理，决策服务及设计为主的实用GIS系统时，具有良好的应用前景[10，11，12]。
交通流动态随机演化模型研究
交通流动态随机演化模型研究随着城市化进程的加快和交通工具的普及，交通流动态的研究成为了一个重要的课题。
交通流动态随机演化模型是一种用于研究交通流动态演化规律的数学模型，通过模拟交通系统中车辆的运行和交通流的流动，揭示交通系统的运行机理和规律。
本文将从交通流动态演化模型的基本原理、应用场景以及未来发展方向等几个方面进行探讨。
一、交通流动态随机演化模型的基本原理交通流动态随机演化模型是基于一定的假设和规则构建的，它通过模拟车辆的运行状态和交通流的流动过程，来研究交通系统的行为和规律。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 车辆行为建模：交通流动态随机演化模型考虑了车辆的行为特征，包括加速度、减速度、转向等因素，通过建立车辆运动方程来模拟车辆的运行状态。
2. 交通流模拟：模型通过将车辆运动方程应用于整个交通流系统，模拟交通流的流动过程。
在模拟过程中，还考虑了车辆之间的相互影响和交通信号的控制等因素。
3. 随机性引入：交通流动态随机演化模型引入了随机性因素，考虑了车辆运行过程中的不确定性，如车辆之间的随机碰撞、交通信号的随机变化等。
二、交通流动态随机演化模型的应用场景交通流动态随机演化模型可以应用于多个领域，主要包括交通规划、交通管理和交通仿真等方面。
1. 交通规划：通过建立交通流动态随机演化模型，可以模拟不同交通规划方案下的交通流动态演化过程，评估各方案的效果，并为交通规划决策提供科学依据。
2. 交通管理：交通流动态随机演化模型可以用于交通管理系统的优化。
通过模拟交通流动态演化过程，可以分析交通拥堵的原因，提出相应的交通管理措施，优化道路网络布局和信号控制策略，提高交通效率。
3. 交通仿真：交通流动态随机演化模型可以用于交通仿真系统的构建。
通过模拟车辆的运行状态和交通流的流动过程，可以还原真实交通情景，为交通事故分析、交通流预测等提供参考。
三、交通流动态随机演化模型的未来发展方向交通流动态随机演化模型在理论研究和实际应用中仍存在一些问题和挑战，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1. 模型精细化：目前的交通流动态随机演化模型在考虑车辆行为和交通流模拟方面已取得了一定的成果，但仍有待进一步提高模型的精细化程度，考虑更多车辆行为特征和交通流特性。
交通工程中的动态交通管理研究
交通工程中的动态交通管理研究在现代社会，交通对于经济发展和人们的日常生活起着至关重要的作用。
随着城市化进程的加速和机动车数量的持续增长，交通拥堵、事故频发等问题日益严峻。
为了应对这些挑战，动态交通管理作为一种有效的手段应运而生，它通过实时监测、分析和调控交通流量，提高道路的通行效率和安全性。
一、动态交通管理的概念与意义动态交通管理是指根据实时的交通流量、路况和出行需求，灵活地调整交通信号控制、引导交通流向、优化交通组织等措施，以实现交通系统的高效运行。
其意义主要体现在以下几个方面：1、缓解交通拥堵通过实时调整交通信号时长、开辟临时车道等方式，合理分配道路资源，减少车辆的排队等待时间，从而有效地缓解交通拥堵状况。
2、提高出行效率使出行者能够更加准确地了解路况，选择最优的出行路线和出行时间，减少不必要的绕行和延误，提高出行的效率和便捷性。
3、降低交通事故发生率及时发现和处理交通异常情况，如事故、故障车辆等，减少因交通混乱导致的事故发生概率。
4、促进交通的可持续发展优化交通流量分布，减少能源消耗和尾气排放，有利于环境保护和城市的可持续发展。
二、动态交通管理的技术手段1、交通监测技术包括视频监控、感应线圈、微波雷达、卫星定位等多种方式，实时获取道路上的车辆流量、速度、占有率等交通数据。
视频监控是最为直观的监测手段，能够清晰地观察到道路上的交通状况。
感应线圈埋设在道路下方，通过检测车辆通过时引起的磁场变化来获取交通流量信息。
微波雷达则通过发射微波并接收反射波来测量车辆的速度和距离。
卫星定位技术如 GPS 等，可以获取车辆的位置和行驶轨迹。
2、交通信号控制技术传统的定时控制逐渐被自适应控制所取代。
自适应交通信号控制系统能够根据实时交通流量自动调整信号配时，提高路口的通行能力。
此外，区域协调控制技术可以实现多个相邻路口的信号协同优化，形成绿波带，减少车辆停车次数。
3、交通诱导技术通过可变信息标志、互联网地图导航等方式，为出行者提供实时的路况信息和出行建议。
智能交通监控系统中的车辆动态轨迹跟踪与分析
智能交通监控系统中的车辆动态轨迹跟踪与分析一、引言随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为了每个城市都面临的重要问题。
为了提高交通流量的效率，减少交通事故的发生，智能交通监控系统应运而生。
其中，车辆动态轨迹跟踪与分析技术是系统中的关键环节之一。
本文将对车辆动态轨迹跟踪与分析在智能交通监控系统中的应用进行探讨。
二、动态轨迹跟踪技术1. 传感器技术车辆动态轨迹跟踪需要依靠传感器对车辆位置进行准确的感知。
传感器技术包括GPS、摄像头、雷达等。
其中，GPS通过卫星定位能够提供车辆的全球坐标，并在一定程度上实现对车辆的动态轨迹跟踪；摄像头可以通过图像处理技术对车辆进行识别和跟踪；雷达则能够通过射频信号的反射检测出车辆的位置和速度。
2. 轨迹滤波算法由于传感器存在一定的误差，车辆的动态轨迹可能出现抖动和偏差。
因此，需要采用轨迹滤波算法对车辆轨迹进行平滑处理。
常用的滤波算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波。
其中，卡尔曼滤波适用于线性系统，而粒子滤波则更适用于非线性系统，能够更准确地估计车辆位置。
三、车辆动态轨迹跟踪与分析应用1. 交通流量统计通过车辆动态轨迹跟踪与分析技术，能够实时统计道路上的交通流量。
通过对车辆数量、速度、密度等数据的分析，能够评估道路拥堵情况，并为交通管理部门提供参考依据。
同时，还可以预测交通拥堵发生的时间和地点，从而制定相应的交通疏导措施。
2. 精准交通信号控制基于车辆动态轨迹数据的分析，智能交通监控系统能够实现精准的交通信号控制。
通过结合车辆的位置、速度和目的地等信息，系统可以智能地调整红绿灯的时长和相位，以提高交通流畅度和效率。
例如，在高峰时段增加进入主干道的绿灯时长，减少小路口的等待时间，从而优化交通信号控制。
3. 交通事故预警与预防通过车辆动态轨迹跟踪与分析技术，系统能够实时监测车辆的行驶状态，发现异常行为并进行预警。
例如，检测到车辆快速变道、急刹车等危险行为，系统可以及时发出警报，提醒驾驶员注意安全。
DynaCHINA动态交通流分析与路况预测系统
成 果简 介
பைடு நூலகம்
Ｄ ｎＣ ＩＡ动态交通流分析与路况预测 系统 ｙａ Ｈ Ｎ
Ｄ ｎＣ ＩＡ（ 动态 中国 ” 是 位于交 通管理 中心 的实 时动态交 通分 配系统 ， ｙａ Ｈ Ｎ ” ） 完全 由国 内 自主研 发 。通过
为公众出行信息服务和交通信号控制等系统提供覆盖全路 网的 ３ — Ｏ ０ ６ 分钟的实时路况预测 ， 使这些系统能 更有效地缓解城市和高速公路交通拥堵 ， 提升公众的出行效率和出行质量。系统的核心技术包括 ： 动态交通
１
辆动 嘲 ２ 平均 速度
・
出行 者做 出最 优 的出行决定 。
・
在事 件发 生情 况下 ， 测拥 挤 的形 成与 动态 传播 过程 ， 助交 通 管理人 员 实施 ” 预见 性 ” 预 帮 有 的动 态交 通管
理 针对高 速公路 ， 仿真 测试表 明 ， 路段 当前 时段 的路 况 （ 各 流量 与平 均速 度 ） 估计 精 度 均 大于 ９ ％ ，０分 钟 ０ ６
的流量 、 均速 度 、 队长度 等 ） 平 排 的准确估计 。
・
针 对各种 交通控 制与诱 导信 息发 布策略 ， 实时预 测 网络 状况并 分析 网络性 能 。 产 生预测 的 出行信 息 ， 括 出行 前 的最优 出行 时 间 、 包 出行 方式 、 出行路 径 和出行途 中的最 佳绕行路 线 ， 引导
内路 况预测 精度均 大于 ８ ％ 。 ５
・
对无 法获 取历史 Ｏ Ｄ数 据 的城市 主干道 ， 仅需路 网 中有 大约 ２ ％的路段 （ 路 口问 的一 条单 向道 路 ） 设 ０ 两 布
有流量 或速度 检测器 ， 即可产 生一 套能 准确拟合 实 际检 测数 据 的动态 Ｏ Ｄ矩 阵 ， 可用 于有 效 的实 时路况 预 并 测 与 区域 信号控 制系 统集成 ， 实时在 线评价 其性 能并帮 助优化 信号 配时参 数 。
DTA动态交通分配(最新整理)
(2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。
本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。
将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。
将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题：算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性；算法二是基于路径的启发式算法。
仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。
提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。
将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。
由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。
同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。
将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。
使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。
设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。
并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。
提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。
另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。
动态交通流分析与模拟
动态交通流分析与模拟随着城市化进程的加快，交通拥堵问题逐渐凸显，给人们的出行带来了困扰。
为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，人们开始利用科学技术手段进行动态交通流分析与模拟。
动态交通流分析与模拟是一种对交通现象进行科学观测、实验和模拟预测的研究方法。
通过对交通流动性、速度、密度等数据的收集与分析，可以揭示交通流的规律性和特征，为交通规划与管理提供科学依据。
一种常用的动态交通流分析工具是交通流模型。
交通流模型可以描述车辆在道路上运动时的交通状态，包括车辆的流量、速度和密度等。
通过建立适当的交通流模型，可以预测交通拥堵情况，评估交通规划方案，从而指导交通管理部门制定相应政策。
在交通流模型中，最为经典的是Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型。
该模型以守恒定律为基础，将交通流看作是物理上的流体运动，并通过流量-密度关系来描述车辆行驶速度的变化。
然而，由于LWR模型无法描述车辆之间的相互影响和驾驶员的行为特征，工程师们逐渐将其发展为更为精确的交通流模型，如微观交通流模型和宏观交通流模型。
微观交通流模型是对车辆运动轨迹进行建模和模拟的方法。
该模型将道路划分为离散的小段，并考虑车辆之间的相互影响，通过模拟车辆间的距离和速度变化，揭示交通拥堵的发生机制。
微观交通流模型可以从个体车辆行驶的角度得出交通流的整体状态，并能够辅助城市交通规划与管理部门精确地预测和评估交通拥堵状况。
相比之下，宏观交通流模型更侧重于对整体交通流的分析与预测。
它通过对区域交通的整体流量、速度和密度等参数的分析，解释交通拥堵背后的原因与机制。
宏观交通流模型不仅能为城市交通规划提供支持，还能在交通事件发生后提供紧急救援和交通管理的决策依据。
除了交通流模型，模拟技术也是动态交通流分析与模拟中的重要手段。
通过建立交通模拟算法和场景，可以模拟真实交通环境中的车辆行为。
交通模拟可以帮助交通管理部门预测不同交通规划方案的效果，对城市交通拥堵进行评估。
动态交通网络中的路径规划与优化
动态交通网络中的路径规划与优化随着城市化进程的加速和车辆数量的不断增加，动态交通网络的路径规划与优化变得愈发重要。
路径规划与优化是建立在交通网络中的有效、高效的路径规划和交通流调度的基础上的。
它不仅能够有效减少道路拥堵、降低能源消耗，优化资源利用，提高行驶效率，还可以提升交通安全和乘客出行的舒适性。
路径规划和优化需要考虑的因素很多，包括路段拥堵情况、道路条件、交通信号灯、路况信息、行驶时间、代价、以及用户的出行需求等。
在动态交通网络中，这些因素会发生不断的变化，因此路径规划和优化需要具备动态调整的能力。
为了实现动态交通网络中的路径规划和优化，研究人员提出了多种模型和算法。
其中最常用的是基于图论的路径规划算法，如Dijkstra算法、A*算法等。
这些算法通过图模型来描述交通网络，以节点和边来表示道路和交叉口，通过分析边的权重和节点的距离来计算最短路径。
然而，传统的路径规划算法在应对动态交通网络的复杂性方面存在一定的局限性。
因此，研究者们提出了一些新的方法和技术来解决这个问题。
例如，引入了模糊逻辑、遗传算法、粒子群优化算法等智能算法，以更好地适应交通网络中的不确定性和复杂性。
此外，利用智能交通系统（ITS）提供的大数据也是路径规划和优化的重要依据。
通过收集和分析交通流数据、GPS定位数据和城市交通治理数据等，可以实时掌握交通网络的状态和变化趋势，从而对路径规划和优化进行精确的决策。
例如，基于需求预测和流量预测的路径规划方法可以根据历史数据和实时数据来估计交通流量和拥堵情况，进而提供最优的出行方案。
除了路径规划算法和大数据的应用，还有一些其他的优化策略被广泛应用于动态交通网络中的路径规划。
例如，实施传感器信号控制系统和智能交通管理系统，通过调整交通信号灯的配时方案来缓解拥堵和优化交通流量。
还有基于交通流模拟的优化方法，通过实时模拟和调整路段的通行能力，从而改善交通网络的整体性能。
动态交通网络中的路径规划和优化不仅关乎个人出行的效率和体验，还关系到整个城市交通系统的运行效率和可持续发展。
高速公路动态交通流量监测与分析系统设计
高速公路动态交通流量监测与分析系统设计摘要：随着城市化进程的不断加速和经济的快速发展，高速公路已成为现代交通系统中不可或缺的重要组成部分。
为了保障高速公路的安全和顺畅，设计一个高效的动态交通流量监测与分析系统显得尤为重要。
本文基于此需求，提出了一个高速公路动态交通流量监测与分析系统设计方案，主要包含硬件架构、软件功能以及系统特性等方面。
1. 引言高速公路是连接城市之间的重要通道，人们在生活和工作中经常使用高速公路。
为了保证高速公路的安全和交通的顺畅，设计一个动态交通流量监测与分析系统具有重要意义。
该系统可以及时监测高速公路上的交通情况，并对交通流量进行分析，从而为交通管理部门做出科学决策提供参考。
2. 硬件设计2.1 传感器传感器是高速公路动态交通流量监测与分析系统的核心组成部分之一。
传感器可以感知道路上车辆的数量和运动情况，并将数据传输到系统后台进行分析。
在设计过程中，采用了压电传感器和红外线传感器相结合的方式来实现对车辆数量和速度的获取，提高了监测的准确性和可靠性。
2.2 数据收集设备为了获取传感器所采集的数据，并进行存储和传输，设计了数据收集设备。
数据收集设备包括数据采集卡、存储器和通信模块，通过这些设备可以实现对传感器数据的采集、存储和远程传输，保证了数据的完整性和时效性。
2.3 数据处理服务器数据处理服务器是对采集到的数据进行处理和分析的地方。
通过建立高速公路动态交通流量监测与分析系统的数据处理服务器，可以实现对传感器数据的实时处理和分析，提取出交通流量等相关信息。
数据处理服务器采用分布式架构，提高了系统的处理能力和数据的处理速度。
3. 软件设计3.1 数据传输与存储模块数据传输与存储模块负责将数据从传感器传输到数据处理服务器，并将处理结果存储起来。
在设计上，采用了高效的数据传输协议和数据存储方案，保证了数据的及时性和可靠性。
同时，还实现了数据压缩和加密等功能，以降低数据的传输量和提高数据的安全性。
路网规划中的交通流模型分析方法
路网规划中的交通流模型分析方法路网规划是城市发展中的重要组成部分，它直接关系到交通系统的效率和城市居民的出行体验。
在路网规划过程中，交通流模型分析方法是一项关键工具，它可以帮助规划者预测和评估不同交通方案的效果，从而指导决策和优化交通网络。
本文将介绍几种常用的交通流模型分析方法，并探讨它们在路网规划中的应用。
一、静态交通流模型静态交通流模型是最基本的交通流模型之一，它假设道路网络中的交通流量是稳定的，不随时间变化。
在静态交通流模型中，常用的分析方法包括交通量调查、交通分布模型和交通容量计算。
交通量调查是通过实地观测和数据收集来获取道路上的交通流量信息。
这可以通过安装交通流量监测器、使用交通摄像头或进行人工调查等方式实现。
交通量调查的结果可以提供给交通分布模型进行分析和预测。
交通分布模型是用来描述交通流量在路网中的分布情况。
常用的交通分布模型包括四阶段交通模型和重力模型。
四阶段交通模型将交通流量分为出行生成、出行分配、路线选择和交通量分配四个阶段，通过数学模型计算交通流量在不同路段的分布情况。
重力模型则基于物理学中的引力原理，将交通流量看作是两个地点之间的吸引力和距离的函数，从而预测交通流量的分布。
交通容量计算是用来评估道路网络的通行能力。
通过考虑道路的几何形状、交叉口的设计和信号灯的控制等因素，交通容量计算可以估计道路上的最大交通流量。
这对于规划者来说非常重要，因为它可以帮助他们确定道路的瓶颈和改善措施。
二、动态交通流模型与静态交通流模型相比，动态交通流模型更加细致和真实。
它考虑了交通流量随时间的变化和交通拥堵的产生。
在动态交通流模型中，常用的分析方法包括微观仿真模型和宏观交通流模型。
微观仿真模型是一种基于个体行为的交通流模拟方法。
它通过模拟每辆车的行为和决策来预测整个路网的交通流量和拥堵情况。
微观仿真模型可以考虑诸如车辆加速度、车辆间距、车辆换道等因素，从而提供更加准确的交通流分析结果。
宏观交通流模型是一种基于整体平均值的交通流模拟方法。
动态路况预测与智能驾驶技术研究
动态路况预测与智能驾驶技术研究随着城市化的加速和人口的不断增加，道路拥堵现象愈发严重。
同时，驾驶员的一些不安全行为也增加了道路交通事故的发生率。
针对这些问题，智能驾驶技术受到了越来越多的关注，其中的动态路况预测技术更是智能驾驶技术不可或缺的一部分。
本文将从动态路况预测的需求背景，数据来源，预测方法以及智能驾驶技术的现状和发展趋势等方面进行探究。
一、动态路况预测的需求背景交通拥堵导致的时间、资源浪费不容小视。
对于驾驶员而言，道路拥堵既浪费时间，又增加了驾驶的风险。
对于城市交通管理部门而言，拥堵导致了交通拥堵费、经济损失等问题，急需有一种技术能够准确预测和控制交通拥堵。
随着交通技术的不断更新迭代，动态路况数据的收集和处理能力正在不断提高。
一方面，移动互联网的普及使得线上交通数据的采集变得越来越容易；另一方面，人工智能和机器学习等技术的发展，让我们能够更准确、更及时地预测交通拥堵的发生和演化情况。
二、数据来源目前，人们可以从很多地方获得动态路况数据。
例如：1.政府部门和交通管理机构：这些机构负责收集和共享交通数据，包括路况、建设、交通安全等方面的数据。
2.交通和地图应用：通过这些应用程序，个人可以实时分享交通信息，包括实时路况状况、事故和堵塞等。
3.车辆传感器：现代汽车配备了各种传感器，例如GPS、雷达、摄像头等，可以收集汽车运行过程中的信息，并将其传输到云端。
4.社交媒体：人们会在社交媒体上分享交通信息，例如推特和微博等，这种方式很容易产生大量实时数据。
这些数据的重要性在于，它们为交通管理和驾驶员提供了准确的路况信息。
通过对这些数据进行分析和处理，我们可以制定更好的路线规划，更好的管理交通拥堵，甚至还能为未来的交通规划提供数据支持。
三、预测方法动态路况预测涉及到时间序列分析、机器学习等各种算法。
其中主要方法包括：1.基于历史数据的方法：通过分析历史数据，预测当前道路的拥堵程度。
这种方式主要基于时间序列分析，通过对历史数据进行时间序列分析，预测当前道路的拥堵情况。
动态交通模型在交通规划中的应用
动态交通模型在交通规划中的应用引言交通规划是城市发展的重要组成部分，而动态交通模型则是交通规划中不可或缺的工具。
动态交通模型通过模拟和分析交通系统中的各种因素，能够帮助规划者预测未来的交通需求、优化交通网络、改善交通流动性，并制定出相应的政策和措施。
本文将探讨动态交通模型在交通规划中的应用，并分析其优势和局限性。
一、动态交通模型的基本原理动态交通模型是一种基于计算机仿真的工具，它通过模拟交通系统中的各种因素，包括车辆流量、道路状况、交通信号等，来预测和分析交通系统的行为和性能。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 数据采集和处理：动态交通模型需要大量的实时交通数据，包括车辆流量、速度、行程时间等。
这些数据可以通过传感器、摄像头、GPS等设备进行采集，并经过处理和分析，得到可用于模型的输入数据。
2. 路网建模：动态交通模型需要对交通网络进行建模，包括道路、交叉口、信号灯等。
通过将道路分割成小段，并确定各段之间的连接关系，可以建立起一个完整的交通网络模型。
3. 交通流建模：动态交通模型需要对交通流进行建模，包括车辆的行驶速度、车辆之间的相互作用等。
通过考虑车辆的加速度、减速度、换道行为等因素，可以模拟出真实的交通流动态。
4. 交通控制模拟：动态交通模型可以模拟不同的交通控制策略，包括交通信号灯的配时、交通限制措施等。
通过对不同策略的模拟和比较，可以评估其对交通系统性能的影响，并找出最优的控制策略。
二、1. 交通需求预测：动态交通模型可以通过模拟和预测交通系统中的各种因素，如人口增长、经济发展、道路改建等，来预测未来的交通需求。
这对于规划者来说非常重要，可以帮助他们制定合理的交通规划方案，以满足未来的交通需求。
2. 交通网络优化：动态交通模型可以通过模拟不同的交通网络布局和道路改建方案，评估其对交通系统性能的影响。
通过比较不同方案的交通流量、行程时间、拥堵情况等指标，可以找出最优的交通网络布局，以提高交通系统的效率和流动性。
动态交通的概念
动态交通的概念动态交通是指在道路上，车辆、行人、交通设施等各种交通元素在实时运动的过程中形成的交通系统。
相比于静态交通，动态交通更加具有灵活性和实时性，因而能够更好地适应人们的行动需求和社会发展的变化。
随着城市化和人口增长的加剧，交通问题已经成为国内外各个大中城市不可避免的挑战之一。
在这种背景下，动态交通方案被越来越多的国家和地区用于改善城市交通拥堵、提升道路安全和优化城市空间利用等方面。
动态交通的优点主要体现在以下几个方面：1. 提高了交通效率动态交通能够减少拥堵，使人们更加高效地到达目的地。
例如，在城市的拥堵路段，通过实时分配车道，智能路口控制和其他适当的措施，可以减少交通拥堵并提高交通效率。
同时，和传统的静态交通不同的是，动态交通可以更加快速地适应交通需求的变化。
2. 恢复城市空间在城市中，一些主干道路常常会发生拥堵，影响周边房屋的安全性，使街道丧失了原本的公共空间功能。
但是，通过动态交通，城市就能将这些主干道路的空间恢复为美观和舒适的市民公共活动场所。
3. 降低环保成本交通排放是环保问题的大头之一。
动态交通可以通过增加公共交通，鼓励人们步行、骑自行车和自驾车更好地共享空间，来大量降低交通排放带来的环保成本。
同时，对于新能源（如电动汽车）的推广，也是推动动态交通发展的一个重要环节。
4. 为城市交通提供智能化服务随着智能技术的不断进步，动态交通可以更好地为城市交通提供智能化、人性化服务。
例如，通过大数据分析可以更加精准地评估交通状况、规划交通路线；智能公交车站和智慧停车场等设施的建设，则可以提供更高效和安全的城市交通服务。
总的来说，动态交通是城市交通发展的趋势，并且可以为城市交通提供更好的解决方案。
当然，动态交通在推广实施过程中，还面临许多技术、管理等困难和挑战，需要各方共同努力，不断优化交通系统、推进公共服务的智能化和规制管理的现代化。
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离线动态OD矩阵估计—滑动窗法
优化向量： 分配矩阵： 优化公式：
Χ h = [x T h
A h = [a h h
x T −1 … x T − p′ ]T h h
a h −1 h a h − p′ ] h
ˆ X h = arg min[( X h − X a ) T W h− 1 ( X h − X a ) + h h ( y h − A h X h ) T R −1 ( y h − A h X h )] h
– – – – 生成并向出行者提供实时交通预告信息 交通事件管理方案的生成与评价 为交通管理中心提供信息支撑 针对紧急情况产生交通疏导方案
–评价随时间、地点、路况而变化的拥挤收费方案
交通预报将像天气预报一样为日常生活关注！
TrEPS为ITS基础信息平台
(Traffic Estimation and Prediction System)
仿真过程
• 离散时间 • 每个仿真周期包括
– 一个更新阶段 • 容量 • 密度值 • 速度 – 几个前进阶段 • 车辆沿着节段连续 移动 • 队列连续更新
Simulation interval T Time Advance Phase Interval Δtadvance Update Phase Interval Δtupdate i = 0; j = 0
– 只能运用仿真法得到近似解 – 问题的规模很大 – 复合映射具有随机性
解决方案
• 交通预测融入
– 将来的OD流量 – 驾驶员对信息的响应
• 一致性信息 • 结果
– 克服对交通诱导的“过度响应” – 维持系统的可信度
TrEPS框架
• 需求
– OD流量 – 微观出行选择仿 真器
ATIS ATMS
• 供给
TrEPS是FHWA的重要项目
• 95年立项，经费超过1500万美元 • FHWA的TrEPS项目中两套系统
– DynaSmart-X & P (Hani Mahmassani, UT Austin, Maryland Univ.) – DynaMIT-R & P (Moshe Ben-Akiva, MIT)
动态交通分析技术
林 勇 博士 中山大学智能交通研究中心 山东省科学院自动化研究所
2008. 05. 27
主要内容
• • • • • • • • 相关背景 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 交通估计与预测系统理论框架 需求建模与仿真 供给建模与仿真 路径处理 滚动预测技术 系统参数标定 演示
交通拥堵问题
网络表示
• 节点与连接线 • 节段
– 运动部分 – 排队部分 • 车道组 – 车道
网络表示（续1）
• 网络表示的“多态”
– 正常交通状况下：节段
– 队列情况下：车道
流量表示
• 车辆加载 • 车辆聚集
–包
交通动力学
• • • • 速度模型 (运动部分) 容量模型 排队模型 车辆运动算法
速度模型（续1）
信息产生
信息发布
主要内容
• 相关背景 • 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 • 交通估计与预测系统理论框架 需求建模与仿真 • 供给建模与仿真 • 路径处理 • 滚动预测技术 • 系统参数标定 • 演示
需求结构
历史 信息 检测设备
今天的交通需求
D = DHistory+DInfo+ Dfluct +ε
• 确定性队列模型
输
出
• 每条连接线、每个方向时变的旅行时间 • 密度 • 流量
– 在检测器与任意指定的位置处
• 速度
– 在检测器与任意指定的位置处
• 队列
Inputs Guidance
Inputs List of drivers Control Incidents
供给 仿真器
Mesoscopic Simulator En-route Demand Simulation Speed density realtionships Individual vehicles Congestion Queues Spillbacks Network Conditions Flows Queues Travel Times Speeds Densities Assignment Matrix etc.
position
speed
vB 2 For vehicles going to 2
vA
position
容量模型
• 起点与终点
– 加载器容量
• 节段
– 输出容量(车道组) – 接纳容量
• 最小时头距
– 当前的交通特征
• 交叉口
– 在不同的细节层次上为感应式信号建模
容量估计
• 预定时 • 感应式/自适应 • 进口道容量
∂q ∂k + =0 ∂x ∂t
应
用
• 在DTA中用于网络状态估计、预测 • 信号控制系统性能指标实时在线评估 • 灵活的网络表示、运行时间和建模精度 间的折中 • 较大规模网络的实时仿真
– 交通网络的动态特征
• 队列的形成与消散 • 拥堵、回流
建模元素
• 网络表示 严重的交通拥挤
• 高速公路
–交通拥挤时有发生
北京市 北京市
上海市
广州市 广州市
南京市
杭州市
交通拥堵的原因
• 城市交通需求与交通供给失衡——根本原因
– 道路交通流大面积、持续的高负荷运行，使道路交 通流处于弱稳定状态。
• 城市道路交通流运行状态失稳——诱发原因
– 运行中的交通流由于受到某种干扰而失去稳定，造 成局部路段的交通阻塞。
实时动态OD矩阵估计算法
• 状态变量定义
H δx h = x h − x h
• 状态方程
δx h +1 =
• 量测方程
p = h +1− q'
f hp+1δx p + w h +1 ∑
h
δy h =
p = h − p'
p a h δx p + v h ∑
h
δy h = y h − y
H h
= yh −
– 解析DTA理论
• 深挖复杂网络交通流运行机理，为实际应用提供理 论指导并发现新的解决实际问题的途径
– 实际应用采取仿真DTA途径
• 可生成交通诱导系统所需的估计与预测信息，更实 际地评价各种交通规划和管理方案的性能
主要内容
• 相关背景 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 • 交通估计与预测系统理论框架 • 需求建模与仿真 • 供给建模与仿真 • 路径处理 • 滚动预测技术 • 系统参数标定 • 演示
• 建模途径
– 速度与车辆在节段中的位置有关
k k
B
A
sp e ed
v
A
v (x ) v
B
0
x
L
a
p o s itio n
a c c/de c z o ne , L
速度计算
• 速度由速度—密度函数关系计算得到
⎧ β ⎛ ⎛ ⎪ ⎜ ⎜ max (k A − k min ,0 ) ⎞ ⎪ ⎟ v A = max ⎨vmin , vmax ⎜1 − ⎟ k jam ⎜ ⎜ ⎪ ⎠ ⎝ ⎝ ⎪ ⎩
(g/c)a 进口道a 的有效绿信比 (g/c)a 近似的, 有赖于控制信 号类型 sa 进口道a的 饱和流率
4 5 2
7 1 3
6
8
队列模型
• 队列产生是由于
– 有限的输出容量 – 下游节段的有限接收容量(交通回流)
• 车道相关的队列
M o vin g p a rt Q u e u in g p a rt
– 中观交通仿真器
Demand Simulator
Supply Simulator
• 需求-供给交互
State Estimation And Prediction
数据库 网络描述 历史信息
实时输入 交通检测设备 交通控制设备
状态估计 需求仿真 供给仿真
TrEPS理论 框架
基于预测信息的交通诱导 需求仿真 供给仿真
– DynaSmart-X
• Houston路网，结合RHODES, CLAIRE进行动态交通管理
• DynaSmart-P商业软件
– 美国数个城市实际应用 – 北京公安交通管理局，利用该软件针对北京市开发有 效的交通疏导方案
主要内容
• 相关背景 • 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 交通估计与预测系统理论框架 • 需求建模与仿真 • 供给建模与仿真 • 路径处理 • 滚动预测技术 • 系统参数标定 • 演示
SPEED Vmax
⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠
α⎫
⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎭
Vmin Kmin DENSITY
速度计算（续1）
• 上游速度使用节 段的密度 • 下游速度要么基 于相连接节段上 游端点的速度、 要么基于出口容 量计算
2 A B 1
speed
vA vB 1
For vehicles going to 1
p = h − p'
∑a
h
p h
xH p
出行前选择树—Logit模型族
历史OD矩阵
离线离散化
历史的驾驶员 群体
在线集合化
更新的驾驶员群 体（出行时间、 方式、路径）
出行前行为 模型
需求仿真
更新的OD矩阵
信息
OD估计和 预测模块
估计和预测的 OD矩阵
在线离散化
检测系统： 交通流量
实际的出行者列 表
交通估计与预测系统特点