智能运输系统的理论基础专业知识讲座
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研究对象：是非平衡开放系统中的自组织及形成的有序结构。随 着中国城市化进程的加快，城市道路交通系统作为一个相对独立 的组织系统也正处于剧烈的变化阶段，这完全符合协同论的研究 条件
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.短时交通信息预测理论模型体系
（3）路段流出函数模型：反映交通拥挤，抓住网络动态本质特性 的关键。
（4）路段阻抗特性模型：通过交通量和走行时间或费用关系来反 映，动态交通分配中采用的状态变量不是静态交通流分配中的交 通量，而是某时刻路段上的交通负荷。
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.3交通网络实时动态交通信息预测理论 1.实时动态交通信息预测的意义
随着GPS浮动车、手机定位等交通检测技术的日趋成熟，把什么形式的 动态交通信息提供给用户才能达到避免拥挤、提高路网使用效率的目的， 如何在短时间内得到这些信息，以及如何根据这些信息快速确定最佳行 驶路径，已成为国际智能运输领域的前沿问题。
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论 2.基本概念：
（2）动态系统最优：指在所研究的时段内，出行者各瞬时通过所 选择的出行路径，相互配合，使得系统的总费用最小。从路网系 统的角度考虑，寻求整个系统总得出行时间最少或费用最低。
第二章：智能运输系统的理论基础
2.2智能协同理论 3.UTCS与UTFGS协同理论模式与算法 模式
（1）数据共享式 （2）主从式 （3）递阶协同式 （4）一体化方式
算法
（1）偏重于控制的方法 （2）偏重于诱导的方法 （3）交通控制与动态交通分配迭代优化法 （4）全局优化法
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论
3.动态交通分配理论现状：纵观国内外动态交通分配理论和方法的 研究，到目前为止，从研究方法角度而言，可以分为：
（1）数学规划及按摩方法 （2）最优控制理论建模方法 （3）变分不等式理论建模方法 （4）计算机模拟
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第二章：智能运输系统的理论基础
前言：传统的城市交通理论，一般单纯从城市交通管理系统的单 一子系统孤立研究交通问题，具有很大的片面性，已不能解决城 市交通量与道路增长不匹配而导致的日益严重的交通拥挤，交通 事故、能源消耗和环境污染等问题。因此本书重点论述动态交通 分配理论、协同理论和智能控制理论，为综合解决城市道路交通 问题提供更加符合我国国情的先进理论方法
2.2智能协同理论 2.城市交通流系统特征分析 交通流系统具有开放性，远离平衡的特点 交通流系统参数时变 城市交通流整体的出行特性在时间和空间上具有相对确定性 当路网上车流量达到一定阀值时，原定态失稳，出现临界状态，
达到新稳定。 存在临界减慢现象 城市交通流的有序结构靠信息流来维持。
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论 4.动态系统最优和用户最优分配模型 动态系统最优分配模型目标
（1）使系统总行程时间最小 （2）使系统总费用最小 （3）使系统总延误最小 （4）是系统平均拥挤度最小 动态用户最优分配模型：对动态用户最优定义不同，将会构造出
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论
1. 目的：就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上，以降 低个人的出行费用或系统总费用，它是在交通供给状况以及交通 需求状况均为已知的情况下，分析其最优的交通流量分布模式， 从而为交通流控制和管理、城市交通流诱导等提供依据。 2.基本概念： （1）动态用户最优：指路网中任意时刻、任何OD对之间被使用 的路径上的当前顺时行驶费用相等，且等于最小费用的状态。从 路网中每个用户的角度考虑，寻求整个系统总得出行时间最少或 费用最低。（规划者意愿，较为实际）
不同的模型。 5.准用户最优动态交通分配
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.2智能协同理论 1.协同学的产生以及研究对象 协同论：是研究在许多子系统构成的复杂系统中，这些子系统是
如何通过协作和自组织而形成宏观尺度上的空间结构、时间结构 或功能结构，其基本观点是众矢量在竞争中产生序参量，并引导 和控制整个系统的发展方向。
第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论 4.动态系统最优和用户最优分配模型 前提假设
（1）路网拓补空间结构已知 （2）路网特性、路段行驶时间函数、路段流出率函数均已知 （3）动态的时变交通需求已知 （4）车辆的产生与吸引只发生在节点处，路段之中不吸引和产生
车辆 Hale Waihona Puke Baidu动态系统最优分配模型目标
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.2智能协同理论 3.车辆诱导、交通控制、公共交通协同理论
诱导系统与控制系统协同 控制系统与公交系统协同 诱导系统与公交系统协同
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2.短时交通信息预测理论模型体系
（3）路段流出函数模型：反映交通拥挤，抓住网络动态本质特性 的关键。
（4）路段阻抗特性模型：通过交通量和走行时间或费用关系来反 映，动态交通分配中采用的状态变量不是静态交通流分配中的交 通量，而是某时刻路段上的交通负荷。
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.3交通网络实时动态交通信息预测理论 1.实时动态交通信息预测的意义
随着GPS浮动车、手机定位等交通检测技术的日趋成熟，把什么形式的 动态交通信息提供给用户才能达到避免拥挤、提高路网使用效率的目的， 如何在短时间内得到这些信息，以及如何根据这些信息快速确定最佳行 驶路径，已成为国际智能运输领域的前沿问题。
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论 2.基本概念：
（2）动态系统最优：指在所研究的时段内，出行者各瞬时通过所 选择的出行路径，相互配合，使得系统的总费用最小。从路网系 统的角度考虑，寻求整个系统总得出行时间最少或费用最低。
第二章：智能运输系统的理论基础
2.2智能协同理论 3.UTCS与UTFGS协同理论模式与算法 模式
（1）数据共享式 （2）主从式 （3）递阶协同式 （4）一体化方式
算法
（1）偏重于控制的方法 （2）偏重于诱导的方法 （3）交通控制与动态交通分配迭代优化法 （4）全局优化法
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2.1动态交通分配理论
3.动态交通分配理论现状：纵观国内外动态交通分配理论和方法的 研究，到目前为止，从研究方法角度而言，可以分为：
（1）数学规划及按摩方法 （2）最优控制理论建模方法 （3）变分不等式理论建模方法 （4）计算机模拟
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第二章：智能运输系统的理论基础
前言：传统的城市交通理论，一般单纯从城市交通管理系统的单 一子系统孤立研究交通问题，具有很大的片面性，已不能解决城 市交通量与道路增长不匹配而导致的日益严重的交通拥挤，交通 事故、能源消耗和环境污染等问题。因此本书重点论述动态交通 分配理论、协同理论和智能控制理论，为综合解决城市道路交通 问题提供更加符合我国国情的先进理论方法
2.2智能协同理论 2.城市交通流系统特征分析 交通流系统具有开放性，远离平衡的特点 交通流系统参数时变 城市交通流整体的出行特性在时间和空间上具有相对确定性 当路网上车流量达到一定阀值时，原定态失稳，出现临界状态，
达到新稳定。 存在临界减慢现象 城市交通流的有序结构靠信息流来维持。
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论 4.动态系统最优和用户最优分配模型 动态系统最优分配模型目标
（1）使系统总行程时间最小 （2）使系统总费用最小 （3）使系统总延误最小 （4）是系统平均拥挤度最小 动态用户最优分配模型：对动态用户最优定义不同，将会构造出
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2.1动态交通分配理论
1. 目的：就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上，以降 低个人的出行费用或系统总费用，它是在交通供给状况以及交通 需求状况均为已知的情况下，分析其最优的交通流量分布模式， 从而为交通流控制和管理、城市交通流诱导等提供依据。 2.基本概念： （1）动态用户最优：指路网中任意时刻、任何OD对之间被使用 的路径上的当前顺时行驶费用相等，且等于最小费用的状态。从 路网中每个用户的角度考虑，寻求整个系统总得出行时间最少或 费用最低。（规划者意愿，较为实际）
不同的模型。 5.准用户最优动态交通分配
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第二章：智能运输系统的理论基础
2.2智能协同理论 1.协同学的产生以及研究对象 协同论：是研究在许多子系统构成的复杂系统中，这些子系统是
如何通过协作和自组织而形成宏观尺度上的空间结构、时间结构 或功能结构，其基本观点是众矢量在竞争中产生序参量，并引导 和控制整个系统的发展方向。
第二章：智能运输系统的理论基础
2.1动态交通分配理论 4.动态系统最优和用户最优分配模型 前提假设
（1）路网拓补空间结构已知 （2）路网特性、路段行驶时间函数、路段流出率函数均已知 （3）动态的时变交通需求已知 （4）车辆的产生与吸引只发生在节点处，路段之中不吸引和产生
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2.2智能协同理论 3.车辆诱导、交通控制、公共交通协同理论
诱导系统与控制系统协同 控制系统与公交系统协同 诱导系统与公交系统协同
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