交通拥挤的度量方法与基于浮动车的交通拥挤检测共3篇

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城市交通拥堵的检测与优化

城市交通拥堵的检测与优化交通拥堵是现代城市面临的一个严峻问题。

在城市化进程不断加快的背景下，人口数量急剧增加，车辆保有量不断攀升，导致道路通行能力无法满足需求。

城市交通拥堵不仅给市民的出行带来不便，还给经济发展和环境保护带来严重影响。

因此，如何检测和优化城市交通拥堵愈发凸显了其重要性。

一、检测城市交通拥堵的方法1. 实时数据监测：通过在道路上布置传感器或使用卫星遥感技术，可以实时监测车辆的速度、密度等数据，并将数据传输到交通控制中心，从而得到交通拥堵的状况。

这些数据可以直观地展示出交通拥堵的位置、程度以及变化趋势，为交通管理部门提供准确的参考。

2. 道路网络模拟：利用交通仿真软件，将城市道路网络建立为动态模型，模拟车辆在道路上行驶的过程。

通过模拟可以得到不同时间、不同区域的交通流量、速度和拥堵情况，从而帮助交通管理者定位拥堵点和瓶颈道路。

3. 车辆行为分析：通过收集车辆的GPS数据和车载传感器数据，可以分析车辆的行驶轨迹、速度、加速度等行为特征。

通过对这些数据进行分析，可以了解拥堵发生的原因，例如交叉口不合理设计、信号灯设置不当等。

4. 用户反馈：借助智能手机等移动设备，可以向市民征集交通问题的反馈信息。

例如，通过手机APP评价道路通行状况，事实上市民可以通过这些APP提供的实时信息来避开交通拥堵。

二、优化城市交通拥堵的方法1. 建设智能交通系统：通过应用先进的信息技术和通信技术，实现车辆、道路和交通管理机构之间的实时数据共享和交互。

例如，在信号灯方面，可以根据实时交通情况调整绿灯时间，优化信号配时，提高道路通行效率。

2. 改善道路设计和规划：在城市规划和道路设计阶段，要充分考虑交通拥堵问题。

采用合理的道路布局、交叉口设计和公交站点设置，可以提高道路通行能力，减少拥堵发生的可能性。

3. 推广公共交通和非机动交通：通过加大对城市公交系统和非机动交通设施的投资，鼓励市民使用公共交通工具和骑行等方式出行。

城市交通拥堵问题的调查报告范文

城市交通拥堵问题的调查报告范文城市交通拥堵问题调查报告一、引言城市交通拥堵是当今城市化进程中普遍存在的问题之一，给人们的生活以及城市的发展带来了一系列的负面影响。

为了深入了解交通拥堵问题的原因和解决办法，本次调查利用问卷调查的方式收集了市民对城市交通拥堵问题的看法和意见，并对调查结果进行了分析和总结。

二、调查方法本次调查采用了随机抽样的方式，共抽取了1000名市民作为调查对象。

调查采用了结构化的问卷方式，主要包括两部分内容：一是关于市民对城市交通拥堵问题的看法和态度的调查，二是关于市民对交通拥堵问题的解决办法的看法和建议的调查。

三、调查结果分析1. 市民对交通拥堵问题的认知通过调查发现，88%的受访市民认为城市交通拥堵问题比较严重，而仅有2%的受访市民认为这个问题不太严重。

这表明城市交通拥堵问题已经成为市民生活中不可忽视的问题。

2. 市民对交通拥堵问题的原因认知调查结果显示，市民主要认为导致交通拥堵的原因有：道路狭窄(33%)、车辆过多(25%)、不规范的交通行为(15%)、交通信号不畅(12%)、城市规划不合理(10%)等。

这些原因既涉及到城市基础设施的问题，也与市民的出行习惯和行为有关。

3. 市民对交通拥堵问题的影响认知在调查中，受访市民提到了交通拥堵对他们生活的影响，主要包括：增加出行时间(48%)、浪费精力(30%)、增加交通事故的风险(12%)、环境污染加剧(10%)等。

这些都是市民在日常生活中直接感受到的交通拥堵带来的负面影响。

4. 市民对解决交通拥堵问题的建议综合调查结果，市民提出了一些解决交通拥堵问题的建议。

其中主要包括：增加道路宽度和道路数量(30%)、加强公共交通系统建设(25%)、提高市民的交通文明素养(20%)、优化交通信号系统(15%)、改善城市规划(10%)等。

这些建议从不同的方面提出了解决交通拥堵问题的途径和办法。

四、结论与建议从调查结果可以看出，城市交通拥堵问题已经成为市民普遍关注的问题。

基于G技术的浮动车交通信息采集系统

应用范围
G技术在交通领域的应用不断拓展，如智能交通、车辆导航、交通信息采集等。
基于G技术的浮动车交通信息采集系统架构设计
系统架构
基于G技术的浮动车交通信息采集系统通常由数据采集层、数据处理层和应用层三个部分组成。
数据采集层
通过安装在车辆上的GPS和IMU传感器，实时采集车辆的位置、速度、方向等信息。
优势
具有高精度定位、实时数据传输、智能化分析等功能，能够提供全面、准确的交通信息，为交通规划和管理工作提供有力支持。
03
基于G技术的浮动车交通信息采集系统设计
G技术的基本原理与应用范围
G技术概述
G技术是指全球定位系统（GPS）与惯性测量单元（IMU）相结合的技术，通过接收卫星信号和传感器数据，提供高精度的时间、位置、速度等信息。
引言
研究背景与意义
城市交通拥堵问题的严重性
随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严重，给人们的生活和工作带来诸多不便。
浮动车技术的优势
浮动车技术以其高精度、实时性和灵活性，在交通信息采集方面具有较大优势，能够弥补传统固定检测站点的不足。
系统研究的意义
基于G技术的浮动车交通信息采集系统能够实时、准确地采集交通信息，为交通规划、管理和控制提供科学依据，有助于缓解城市交通拥堵问题。
THANKS
感谢观看
技术难题
该系统的实现需要解决一系列技术难题，如高精度定位、无线通信、数据传输和处理等。应加强技术研发和创新，提高系统的稳定性和可靠性。
数据隐私和安全问题
浮动车交通信息涉及个人隐私和道路安全等问题，应建立健全的数据保护和安全管理制度，确保数据的合法使用和安全传输。
跨部门合作和政策支持

浮动车法

用出入量法测区间平均密度

实验目的：通过观测，收集计算路段交通密度，用于对
路段交通拥挤程度的评价和交通流理论研究。实验方法：调查地点的选择：根据调查的目的不同，选择中间无分叉路口的区间进行。区间长度为1700m长（云龙湖湖东路,同浮动车法），地点的选择避开；调查时间的选择：根据调查的目的确定，我们选取9:0012：00时段进行调查，调查时长定为62min
徐州市湖东路交通服务水平评价
（一）浮动车法测交通量、区间速度（第一组第一分组）（二）用出入量法测区间平均密度（第一组第二分组）
第一大组第一组第二组
鲍玉厚高歌韩琰东蒋松佑脱翔陈波霍广旭胡飞宏任星宇刘文超王立贵刘磊磊安永杰
课程：交通工程学课程设计
调查概况
2

数据与总结
9
根据以下公式可以计算出该路段的单向车流量
QS(N)
60(M N ( S ) QS ( N ) PS ( N ) ) TN TS
(辆/h)
总结
10

在此处添加总结。
问题/讨论11Fra bibliotek问题 1
讨论讨论

问题 2

讨论讨论

问题 3

试车的车辆数。另外一人报告和记录时间及区间行驶时间。行驶距离应可
以从里程表读取。调查过程中，测试车一般需要沿调查路线往返形式12~16次。
本次调查往返次数设定为为6次。
用浮动车法测交通量、区间速度
7

1、实验目的： 2、实验方法 1）调查地点的选择：选择中间无分叉路口的区间进行。区间长度不易太长（一般<2km）（云龙湖湖东路） 2) 调查时间的选择：浮动车法调查延续的时间较长，为了真实反映交通情况，行程时间不宜太长，所以分段以较短时间完成调查，每次调查

拥挤目标检测算法

拥挤目标检测算法引言：随着城市人口的不断增加，交通拥堵问题也日益突出。

为了解决这一问题，研究人员开发了拥挤目标检测算法，以准确、高效地识别交通场景中的拥挤情况。

本文将介绍拥挤目标检测算法的原理、应用和未来发展方向。

一、原理拥挤目标检测算法基于计算机视觉技术，通过分析图像或视频中的像素信息，识别出交通场景中的拥挤目标。

该算法通常包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对输入的图像进行去噪、灰度化和尺寸调整等预处理操作，以便后续的目标检测算法能够更好地处理图像数据。

2. 目标检测：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对图像中的目标进行检测。

常用的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO和SSD等。

3. 特征提取：从检测到的目标中提取特征信息，以便后续的拥挤分析和预测。

常用的特征提取方法有基于颜色、纹理和形状等的特征描述子。

4. 拥挤分析：根据目标的位置、数量和运动轨迹等信息，分析交通场景中的拥挤程度。

可以采用密度估计、聚类分析和轨迹预测等方法进行拥挤分析。

二、应用拥挤目标检测算法在交通管理、智能监控和城市规划等领域具有广泛的应用前景。

1. 交通管理：利用拥挤目标检测算法，交通管理部门可以实时监测道路交通情况，及时采取措施缓解拥堵。

例如，在拥堵路段增加交通警力、调整信号灯时长或引导交通流向畅通的道路。

2. 智能监控：拥挤目标检测算法可以应用于城市中的摄像头监控系统，实时监测人流、车流等信息，为城市安全和治安管理提供有力的支持。

例如，检测出人群聚集、交通拥堵等异常情况时，及时报警和采取措施。

3. 城市规划：通过拥挤目标检测算法，城市规划部门可以分析交通拥堵的原因和影响，优化道路布局和交通规划。

例如，在城市规划中考虑道路容量、交通流量分配和公共交通优先等因素，以改善交通拥堵问题。

三、发展方向拥挤目标检测算法在不断发展和改进中，未来的研究方向主要包括以下几个方面：1. 提高检测准确率：通过优化模型结构、增加训练数据和改进训练算法等方式，提高拥挤目标检测算法的准确率和鲁棒性。

城市轨道交通线网拥挤度指标体系研究

城市轨道交通线网拥挤度指标体系研究城市轨道交通线网的拥挤度是指在一定时间内，轨道交通系统的运营情况下，各条线路承载人流的能力和人流需求之间的关系。

研究城市轨道交通线网的拥挤度指标体系，有助于对城市轨道交通线网进行规划设计、运营管理和政策制定等方面的科学决策。

一、拥挤度指标体系构建拥挤度指标体系应包括以下几方面的指标：客流量、运行速度、车辆间距、换乘便利性、列车运营的正点率等。

1.客流量：客流量是衡量轨道交通线路拥挤程度的重要指标之一、客流量可以用每小时进站人次、每小时出站人次、每小时通过人次等多种方式进行计量。

客流量较大时，乘客之间的站内拥挤现象较为严重，需加强运营管理和优化线网设计。

2.运行速度：运行速度是指车辆运行的平均速度。

运行速度较慢时，列车之间的时间间隔较长，乘客等车时间加长，影响出行的便捷性。

因此，运行速度是评估轨道交通线网拥挤度的重要指标之一3.车辆间距：车辆间距是指列车之间的时空间隔。

车辆间距较长时，列车运营效率较低，线路容量有限，容易出现站内负载不均衡的情况。

车辆间距的指标可以通过平均车头时距、平均车厢数等方式进行衡量。

4.换乘便利性：换乘便利性是指不同线路之间换乘所需的时间和工具的便捷程度。

换乘时间越短、站间距离越近、站内指示系统越清晰，换乘的效率就越高，也能够减少人流集中在其中一站点的现象，改善线路的负载状况。

5.列车运营的正点率：列车运营的正点率是指列车按照预定时刻表运营且到站时间准确的比例。

正点率低时，乘客的等车时间和实际出行时间会增加，容易造成人流延迟现象。

因此，列车运营的正点率是评估轨道交通线网拥挤度的重要指标之一二、拥挤度指标体系的应用1.规划设计：拥挤度指标体系可以作为规划设计的参考依据，帮助设计者对轨道交通线网进行合理的布局和设计。

通过客流量、运行速度等指标的分析，可以合理配置车站和线路，提高线网的连通性和线路容量。

2.运营管理：拥挤度指标体系可以用于轨道交通系统的运营管理和调度。

交通拥堵状况的测量和分析

交通拥堵状况的测量和分析交通拥堵是城市生活中的一个长期问题，不仅给人们带来了巨大的经济损失，还影响了人们的生活质量。

鉴于交通拥堵现象日益严峻，在解决这个问题上，测量和分析交通拥堵状况是至关重要的。

交通拥堵状况是如何测量的？测量交通拥堵状况的一种最常用方法是交通流量测量。

交通得不分时段或一天24小时就开始测量，这样能够更全面地了解车流量的真实情况。

此外，交通管理部门还会在需要的时间点开展采用交通队员记录的交通流量数据，以求得检测更准确的结果。

在传统的交通流量测量方法中，一般采用互锁维护法和手工抽样法。

部分城市也会采用视频识别技术和设备测量交通流量，以更全面的方式反映城市车流量信息。

交通拥堵状况是如何分析的？1. 容量分析方法：容量分析方法基于道路和交叉口的设计，从交叉口和道路的容量出发，结合交通流量对公路、城市街道、交叉口进行定性或定量分析。

2. 宏观模型方法：宏观模型方法分析的是城市交通宏观状态情况。

根据交通网络状态信息、交通流量、交通速度、交通状况指数等数据信息，建立城市交通宏观模型以了解城市交通状况及其演进情况。

3. 计算机仿真方法：计算机仿真方法是一种基于计算机技术对交通状况进行复杂建模和仿真模拟分析的方法，仿真软件有VISSIM、TRANSIM 等。

通过仿真试验，可以建立真实的流量模型，观察交通流计算的输出结果，以求分析交通拥堵的原因，并优化设计方案或评估效果。

交通拥堵状况的解决方案交通拥堵的解决方案有多种。

其中一些解决方案可直接解决交通拥堵问题，而其他方案则通常需要搭配使用。

以下是几种可行的解决方案。

1. 增加公交交通的投资：合理规划公交线路，完善公交站台设施，在公共交通管理方面加以优化，提高公共交通服务质量，可以解决车辆过多导致的道路拥堵问题。

2. 增加道路容量：为缓解城市交通拥堵，政府可投资扩建道路，增加城市道路容量。

这样做可以确保交通流动性，同时解决日常交通堵塞的问题。

3. 鼓励绿色出行：为了缓解城市交通拥堵问题，鼓励城市居民使用共享单车和步行等“绿色出行”方式。

基于浮动车数据的高速公路拥堵检测方法

基于浮动车数据的高速公路拥堵检测方法张志平１　汪向杰２　林航飞１（１．同济大学交通运输工程学院　上海２０００９２；２．上海优途信息科技有限公司　上海２００４３３）摘　要　针对基于固定检测设备的高速公路拥堵检测方法在检测时间和检测范围方面的不足，提出了基于浮动车ＧＰＳ数据的检测方法。

提出了完整的拥堵检测流程，包括高速公路的区间划分、ＧＰＳ匹配、区间状态判定和拥堵状态仿真等环节。

通过检测案例分析说明了方法效果。

在拥堵检测的快速性、准确性和全面性方面较之传统方法有明显优势，同时分析了此方法的具体应用条件。

关键词　浮动车；ＧＰＳ；高速公路；拥堵检测中图分类号：Ｕ４９１　文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ　１６７４－４８６１．２０１２．０６．０２０收稿日期：２０１２－０６－１８修回日期：２０１２－１０－０９第一作者简介：张志平（１９６９），博士生．研究方向：交通运输规划与管理．Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｚｐ＠ｃｔｆｏ．ｃｏｍ０　引　言交通拥堵检测的方法根据检测途径，可以分为基于固定检测设备的检测方法和基于移动设备的检测算法。

前者可以实现稳定的、连续的检测，但是设备布设成本高，检测范围受限制［１－２］。

传统的高速公路拥堵检测一般是通过沿线布设的各种自动检测设备、报警急救电话和车辆巡逻等方法检测交通信息，然后通过现场或者视频进行人工确认，最后通过网络、广播和ＶＭＳ等渠道进行发布。

这样虽然在准确率和误报率方面都有不错的效果，但检测范围有限，检测时间不能满足动态交通信息的标准。

当样本车数量和比例足够时，浮动车在空间、时间上有较好的覆盖率，但是覆盖路段和强度不能任意控制，受到车流分布的影响，数据质量有一定波动。

近几年中，Ｒ　Ｂｉｓｈｏｐ对全球范围内的ＦＣＤ技术运用做了１个有筛选的总结和回顾［３］，Ｌ．Ｃ．Ｒｕｅｙ，Ｃ．Ｂａｓｎａｙａｋｅ等人对基于ＧＰＳ的浮动车技术在道路交通事件的自动化检测方面进行了研究［４］。

基于GPS浮动车的城市道路交通宏观特征研究

基于GPS浮动车的城市道路交通宏观特征研究摘要：随着城市的快速发展，汽车数量的不断增加，城市面临越来越大的交通压力，智能交通系统是目前公认的解决交通拥堵的有效方法之一，但是为智能交通系统提供可靠的数据源成为智能交通系统建设的一个重要问题，浮动车技术作为新发展起来的一种交通信息采集方式，实践证明其能够可靠的为智能交通系统提供数据源。

为了掌握城市道路交通的宏观特性，本文运用数据预处理、坐标转换，地图匹配、统计分析对浮动车数据进行了较深入的分析比较，直观的获取了城市交通的相关特征，对于城市交通规划和管理决策及人们出行具有一定的实用价值。

abstract： with the rapid development of the city， the increasing number of cars， the city faces increasing traffic pressure， intelligent transportation system is one of the effective ways to solve the traffic congestion currently accepted， but to provide a reliable source of data for intelligent transportation systems an important issue in building intelligent transportation systems， floating car technology as newlydeveloped a traffic information collection methods， the practice has proved capable of reliable data source for intelligent transportationsystems. in order to grasp the macroscopic properties ofthe urban road traffic， the paper uses data preprocessing，coordinate conversion， map matching， statistical analysis and a more in-depth analysis of floating car data comparison，intuitive access to relevant features of the urban transport，urban transport planning and management decisions and people travel has some practical value.关键词：城市道路交通；gps浮动车；宏观特征key words： urban road traffic；gps floating car；macroscopic characteristics中图分类号：u496 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）03-0036-030 引言随着城市化进程的不断加快，更多的人进入城市，交通拥挤日益成为城市发展的瓶颈，据公安部消息，截至2012年6月底，我国机动车保有量达2.33亿辆，汽车保有量达1.14亿辆，大中城市中汽车保有量达到100万辆以上的城市数量达17个，私家车保有量达到8613万量，占汽车保有量的75.62%[1]。

基于城市路网的浮动车数据处理与应用的开题报告

基于城市路网的浮动车数据处理与应用的开题报告一、研究背景和意义城市交通拥堵和空气污染问题已经成为全球性的难题。

因此，实现城市交通的高效、智能和环保已经成为城市发展中一个重要的环节。

浮动车数据是指通过安装于车辆上的通信设备来采集车辆行驶数据，并通过网络传输到数据中心进行处理的数据。

浮动车数据的优点在于数据采集范围广、采集数据高效、准确度高和适应性强等。

在城市道路交通中，浮动车数据能够帮助交通管理部门、城市规划部门和电子地图公司更好地进行交通管理、道路规划和导航服务。

浮动车数据处理与应用的主要研究内容有：数据预处理、路段划分、车速估计、路段通行时间预测、出行时间预测、出行距离预测、城市交通运行评价、交通拥堵识别等。

其中，路段划分是数据处理的关键之一。

通过对路网进行划分和对车辆行驶轨迹进行匹配，可以将车辆行驶轨迹划分成不同的路段单元，从而为后续的数据分析和处理提供必要的数据基础。

二、主要研究内容和方法本文主要研究基于城市路网的浮动车数据处理与应用。

具体包括以下几个方面的内容：1、道路网络构建首先，需要从地图数据中提取道路信息，并将其转换成可处理的网络数据格式。

2、数据预处理质量不良的原始数据可能会导致后续的数据分析和处理出现误差和噪声。

因此，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、纠错、补全，以及异常数据的判断和处理等。

3、路段划分通过对道路网络进行路段划分，将车辆行驶轨迹匹配到不同的路段单元中。

本文使用基于路段的匹配方法，将轨迹划分成多个路段单元。

4、车速估计和路段通行时间预测通过处理车辆行驶轨迹数据，可以准确地估计车速和路段通行时间，从而提供准确的实时交通信息。

5、出行时间预测和出行距离预测通过分析历史车辆行驶轨迹数据，可以准确地预测出行时间和出行距离，为驾驶人提供最佳的出行路线选择。

6、城市交通运行评价和交通拥堵识别通过对浮动车数据进行分析，可以对城市交通的运行状况进行评价，并识别交通拥堵现象。

交通调查实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，交通问题日益凸显。

为了更好地了解城市交通现状，提高交通管理效率，培养交通工程专业学生的实际操作能力，我们开展了本次交通调查实验。

二、实验目的1. 掌握交通调查的基本方法和步骤。

2. 了解城市交通现状，为交通规划和管理提供数据支持。

3. 培养学生的团队合作精神和实际操作能力。

三、实验内容本次实验主要围绕以下几个方面展开：1. 交通量调查：通过对道路上车流量、车速、车型等数据的采集，分析交通流量分布规律。

2. 交通设施调查：调查道路状况、交通标志、信号灯等设施，评估其合理性和安全性。

3. 交通秩序调查：观察行人、非机动车、机动车等交通参与者的行为，分析交通秩序状况。

四、实验地点及时间实验地点：我国某城市主要道路实验时间：2021年X月X日至X月X日五、实验方法1. 交通量调查：采用人工计数法，由实验小组分工合作，对道路上的车辆进行计数，并记录车型、车速等信息。

2. 交通设施调查：采用现场观察法，对道路状况、交通标志、信号灯等设施进行拍照记录，并分析其合理性和安全性。

3. 交通秩序调查：采用现场观察法，观察行人、非机动车、机动车等交通参与者的行为，记录违规现象。

六、实验过程1. 交通量调查：实验小组在实验地点设立调查点，对道路上的车辆进行计数，并记录车型、车速等信息。

调查过程中，小组成员互相配合，确保数据准确。

2. 交通设施调查：实验小组对道路状况、交通标志、信号灯等设施进行拍照记录，并分析其合理性和安全性。

调查过程中，小组成员注意观察设施的损坏程度和设置位置。

3. 交通秩序调查：实验小组观察行人、非机动车、机动车等交通参与者的行为，记录违规现象。

调查过程中，小组成员注意保持安全距离，避免影响交通秩序。

七、实验结果与分析1. 交通量调查结果：通过对道路上车流量、车速、车型等数据的分析，得出以下结论：- 交通高峰时段，车流量明显增加，车速降低。

给中国增一个骄傲——解析基于浮动车的动态交通信息服务系统

管理人员及时了解准确的交通信息，有
效处置各种突发的交通状况，同时为交通路网的规划与改造提供决策支持；公众也可根据交通信息确定出行方式，或借助自动定位和导航系统动态选择出行路线，有效避开交通拥堵，从而减少交通事故频发因素，提高道路的使用率。ＡＴＩ的建立还将对城市环境交通污染的Ｓ抑制和能源的有效使用起到不可低估的作用。作为智能交通领域的研究热点，美、日、欧等发达国家的政府和企业在此领域投入了大量精力和资源进行研究与应用，将其作为解决大城市交通困境
的有效手段。
近年来中国道路交通设施与管理
设施虽有较大改观，但仍不能完全满足现代经济生活的需要，诸多问题日渐凸显。在城市机动车保有量持续快速增长的情况下，城市道路建设受到城市布局和土地数量等客观因素的限制，无法相应增长，交通拥堵日渐严重，进而引发了环境污染、能源浪费等一系列严重的社会问题。社会公众、政府和企业对全面、准确实时的城市道路动态信息服务的迫切需求已达到了前所未有的状态。
然而，交 Байду номын сангаас 系统是一个复杂的社会

交通拥堵方面的论文（精选8篇）

交通拥堵方面的论文在平时的学习、工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。

那要怎么写好论文呢？以下是小编为大家收集的交通拥堵方面的论文，欢迎阅读与收藏。

交通拥堵方面的论文篇1【摘要】本文通过分析国内学者对交通拥堵的分析，归纳总结出交通拥堵造成的成本，认为除了时间成本和交通意外成本外，更严重的是对环境造成的破坏及对资源造成的浪费。

同时，本文着重研究不同车辆密度下的出行成本与道路交通流量的关系，交通拥堵均衡点的形成过程。

【关键词】交通拥堵；成本；均衡点一、国内文献综述首先，在定性分析上，张攀春认为拥堵产生的原因是资源过分向城市集中、城市的布局规划不合理和不完善的公交系统等，郏国中从人文关怀、宏观调控、普法教育和经济杠杆四个方面提出建议。

治理交通拥堵。

张文富从汽车消费主义视角探讨了拥堵问题，认为是中国人浓重的汽车消费主义情节激化了城市交通矛盾。

要想解决这一问题除了常规方法，还需要人文思维。

其次，在分析交通拥堵上学者运用较多的是博弈模型。

贾子若、宋守信通过建立交通参与者抢行的博弈模型、交通参与者出行方式选择的博弈模型，对双方的博弈行为进行了分析。

进而从博弈的角度提出了一些解决交通拥堵的对策。

曾鹦应用合作博弈相关理论对城市道路拥堵网络问题进行了分析。

并分别讨论了拥堵成本为凸函数和凹函数时的城市道路交通网络博弈，相应的对策建议是针对拥堵应如何收费提出的。

罗群，黎玉琴也利用复制动态方程，建立公共交通与私家车的博弈模型，分析博弈各方的行为。

再者，王思瑶，李若水，谭克虎运用回归模型，定量分析了各因素对交通拥堵指数的影响，并针对各因素分别提出缓解交通拥堵的方案。

宋博，赵民通过构建模型。

探讨了造成拥堵的微观机制，进而从公共视角出发探讨解决拥堵的各种途径。

侯幸，彭时平，马烨比较了北京摇号上车牌和上海拍卖车牌两种机制的成本，为有效解决交通拥堵提出了合理建议。

二、交通拥堵的成本分析交通拥堵在增加了额外的耗油费用的同时也理与道路等基础设施建设跟不上日益复杂的需求，迫使社会为此支付不必要的外部成本。

基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征

基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征
朱琳于雷，，一宋国华郭继孚３温慧敏３，，
（．１北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京１０４；００４
２美国德克萨斯南方大学，斯顿７０４３北京交通发展研究中心，．休７０；．北京１０５）００５
摘
要：以北京市浮动车数据为基础，比２个工作日上午时段的交通拥堵时间百分比、续时间对持
特征指标，引入残存函数描述路段拥堵持续时间分布概率，用曲线拟合后得到ＬｇＬｇｓｉ模型采ｏ —ｏｉｃｔ
（．ＥＫｙＬｂｒｔｒｒｒｎｐｒａｉｏｌｙｔｅｒｎｅｈｏｏｙ１ＭＯｅａｏａｏｙｆａｓｏｔｔｎＣｍｐｘＳｓｍｓｏＴｏｅｅＴｈｏｙａｄＴｃｎｌ，ｇ
ＢｉｎｉｔｇＵｎｖｒｔ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ；．ｘｓＳｕｈｒｉｅｉ，ｅｉｇａｏｉｓｙＢｉ００４Ｃｉ２ＴｅａｏｔｅｎＵｎｒｔｊＪｏｎｅｉｊｎａｖｓｙＨｓｎＴ７０，Ｓ；．ｅｉｒｎｐｒｔｎＲｓａｃｅｔ，ｅｉ００５Ｃｉ）ｕｔ，Ｘ７０４Ｕ．．３ＢｉｇＴａｓｔｉｅｅｒＣｎｅＢｉｎ１０５，ｈｎｏｊｎｏａｏｈｒｊｇａ
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基于浮动车数据的快速交通拥堵监控

ｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｉｔ ’ Ｓａｃｈａｌｌｅｎｇｅｏｆｈａｎｄｌｉｎｇｓｔｒｅａｍｄａｔａｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ
计算机研究与发展
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ＤＯＩ：１０．７５４４／ｉｓｓｎ１ＯＯＯ一１２３９．２０１４．２０１３０６８４
Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１）
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。（南阳师范学院计算机与信息技术学院
（北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心
（ｗｕｐｌ＠ｂｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ）
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基于浮动车与固定检测器的交通流数据融合技术研究的开题报告

基于浮动车与固定检测器的交通流数据融合技术研究的开题报告一、课题背景随着交通的快速发展，交通流量数据的准确性和实时性变得越来越重要，以便支持城市交通规划和管理等决策过程。

传统的交通流量数据获取方法是基于固定检测器，但是这种方式存在一些问题：首先，设备数量有限，只能覆盖一部分区域；其次，无法快速更新设备规范和技术，可靠性较低；最后，无法解决移动车辆的交通流量测量问题。

因此，将传统的固定检测器与现代的移动传感器结合起来，浮动车与固定检测器的交通流数据融合技术应运而生。

二、问题意义本课题的研究意义在于解决现有交通流量数据采集方法的不足，提高交通流量数据的准确性和实时性。

同时，通过对交通流量数据采集过程中出现的问题和解决方法的研究，可以为城市交通规划和管理的决策提供更可靠和全面的数据支持，从而帮助城市交通规划和管理人员更好地预测和控制城市交通流量。

三、主要研究内容本课题的主要研究内容包括：1.对浮动车与固定检测器的交通流数据采集过程进行调研，分析其优缺点，并对不同的交通流量数据采集方法进行比较。

2.通过建立交通流量数据融合模型，研究浮动车与固定检测器交通流数据的融合技术。

3.设计交通流量数据采集系统，包括固定检测器和浮动车采集系统，并进行系统的实时监控和仿真实验。

4.对交通流量数据采集过程中的异常数据和噪声等问题进行分析和处理，提高交通流量数据的准确性和可靠性。

四、预期成果通过本课题的研究，预期可以实现以下成果：1.建立浮动车与固定检测器交通流数据融合模型，提高交通流量数据的准确性和实时性。

2.设计交通流量数据采集系统，并进行系统的实时监控和仿真实验，验证交通流量数据融合模型的可行性和有效性。

3.研究交通流量数据采集过程中的异常数据和噪声等问题，并提出一些解决方法，提高交通流量数据的准确性和可靠性。

五、研究方法本课题主要采用调研法、数据采集法、实验法、数学模型和数据分析等方法。

1.调研法：对浮动车和固定检测器交通流数据采集技术和方法进行调查和分析，总结其优缺点。

交通流理论实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟交通流理论中的基本图方法和三相交通流理论，验证不同交通状态下的车辆流动规律，分析车辆速度、密度与流量之间的关系，并探讨如何优化交通控制策略以减少交通拥堵。

二、实验原理1. 基本图方法：基本图方法将交通流分为自由流和拥挤流两种状态。

在自由流状态下，车辆以最大速度行驶；在拥挤流状态下，车辆速度降低，密度增加。

2. 三相交通流理论：三相交通流理论由德国物理学家Kerner提出，将交通流分为三个状态：自由流、缓行流和拥堵流。

不同状态下的车辆速度、密度和流量存在复杂的关系。

三、实验材料与设备1. 实验材料：元胞自动机模拟软件、交通流数据集、绘图工具。

2. 实验设备：计算机、网络连接。

四、实验步骤1. 数据准备：收集不同交通状态下的车辆速度、密度和流量数据。

2. 基本图方法模拟：- 利用元胞自动机模拟软件建立交通流模型。

- 设置初始条件，包括道路长度、车辆数量、速度等。

- 运行模型，观察并记录车辆速度、密度和流量变化。

3. 三相交通流理论模拟：- 在基本图方法模拟的基础上，引入三相交通流理论的相关参数。

- 运行模型，观察并记录车辆在不同状态下的速度、密度和流量变化。

4. 数据分析与比较：- 对比基本图方法和三相交通流理论模拟结果。

- 分析不同交通状态下的车辆流动规律。

- 探讨优化交通控制策略的方法。

五、实验结果与分析1. 基本图方法模拟结果：- 在自由流状态下，车辆以最大速度行驶，流量较高。

- 在拥挤流状态下，车辆速度降低，密度增加，流量降低。

2. 三相交通流理论模拟结果：- 在自由流状态下，车辆以最大速度行驶，流量较高。

- 在缓行流状态下，车辆速度降低，密度增加，流量降低。

- 在拥堵流状态下，车辆速度进一步降低，密度增加，流量极低。

3. 数据分析与比较：- 与基本图方法相比，三相交通流理论更准确地描述了交通流状态的变化。

- 三相交通流理论能够更好地解释交通拥堵现象，为优化交通控制策略提供理论依据。

城市交通拥堵的识别与测量方法

城市交通拥堵的识别与测量方法随着城市化进程的不断加速，城市交通拥堵成为一个普遍的问题，无论是公共交通还是私家车，都受到严重影响。

在这样的背景下，如何准确地识别和测量城市交通拥堵成为一个很有意义的课题。

本文将介绍一些关于城市交通拥堵的识别和测量方法。

一、探测器的应用探测器是实现城市交通拥堵测量的基础。

常见的探测器包括测速仪、诱导线、摄像头等设备。

这些设备可以实时获取车辆车速、数量和车道流量等信息。

其中，摄像头具有尺度不变性，且有利于车辆分类和跟踪，因此被广泛采用。

在城市交通拥堵测量中，探测器的布局和安装位置至关重要。

既要考虑到采样频率和采样空间，又要考虑到通行能力和安全问题。

二、GPS数据分析GPS是一种用于定位和导航的全球定位系统。

它可以为我们提供车辆的位置信息，因此也可以用于城市交通拥堵的识别与测量。

目前，GPS在城市交通监测中已经得到广泛应用。

通过对采集的GPS数据进行分析，可以得到车辆的实时速度、行驶路线和行驶距离等信息。

这些数据为城市交通拥堵的识别与测量提供依据。

同时，通过对多个车辆的GPS数据进行聚合，可以进一步分析道路通行状况和交通流量。

三、机器视觉方法机器视觉是利用计算机对图像和视频进行识别和分析的一种技术。

在交通领域中，机器视觉可以用于识别和测量城市交通拥堵。

针对城市交通监测中常见的视频监控数据，机器视觉可以采用稠密光流和背景差分等技术，实现对车辆的识别和跟踪。

通过识别车辆的大小、颜色等特征，并计算其速度和车流量等指标，可以实现城市交通拥堵的实时监测和分析。

四、人工智能方法人工智能是现代科技发展的热点之一，其应用领域也日益扩展。

在城市交通拥堵的识别与测量中，人工智能方法也得到了越来越广泛的应用。

深度学习技术可以对交通视频数据进行特征提取和分类，通过构建卷积神经网络(CNN)等模型，实现对车辆的识别和车流量的自动统计。

此外，人工智能方法还可以对城市交通拥堵进行预测和优化，有效地缓解城市交通拥堵问题。