交通流的特征
基于数据挖掘的交通流特征分析
基于数据挖掘的交通流特征分析在当今社会，交通拥堵已经成为了许多城市面临的严峻问题。
为了有效地缓解交通拥堵，优化交通管理，深入了解交通流的特征至关重要。
数据挖掘技术的出现为我们提供了强大的工具，能够从海量的交通数据中提取有价值的信息，揭示交通流的内在规律和特征。
交通流数据的来源非常广泛，包括道路传感器、摄像头、GPS 设备等。
这些设备不断地收集着各种交通相关的信息，如车辆速度、流量、占有率等。
然而，这些原始数据往往是杂乱无章的，需要通过数据挖掘技术进行处理和分析。
数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤。
首先，需要对数据进行清理，去除噪声和错误的数据。
例如，由于设备故障或传输问题导致的异常数据点需要被识别和剔除。
然后，对数据进行集成和转换，使其具有统一的格式和标准，便于后续的分析。
在分析交通流特征时，时间维度是一个重要的考虑因素。
不同时间段的交通流具有明显的差异。
例如，早高峰和晚高峰期间，道路上的车辆流量会大幅增加，车速普遍降低；而在非高峰时段，交通流量相对较小，车速较为稳定。
通过对不同时间段的交通流数据进行分析，可以了解交通需求的时间分布规律，为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供依据。
空间维度的特征分析同样重要。
不同道路、路段的交通流情况存在显著差别。
一些主干道通常承载着较大的交通流量，而一些支路的流量相对较小。
此外，道路的几何形状、路口的设置等也会影响交通流的分布。
通过分析空间维度的交通流特征，可以优化道路网络的布局，合理分配交通资源。
交通流的速度特征是另一个关键方面。
车辆的速度不仅受到道路条件和交通流量的影响，还与驾驶员的行为有关。
通过数据挖掘，可以发现速度的分布规律，以及速度与其他交通参数之间的关系。
例如，当交通流量接近道路的通行能力时，车速会显著下降，甚至出现拥堵。
流量特征也是交通流分析的重点之一。
流量的大小直接反映了道路的繁忙程度。
通过对流量的长期监测和分析，可以预测未来的交通需求，为道路规划和建设提供决策支持。
城市高速公路交通流的时空演化特征分析
城市高速公路交通流的时空演化特征分析城市的高速公路交通流一直是交通规划和管理者关注的焦点之一。
随着城市化进程的不断加快，道路交通压力不断增大，对城市高速公路交通流的时空演化特征进行分析与研究，有助于更好地了解交通系统的运行状态，为交通管理和规划提供科学依据。
一、交通流的时空演化特征城市高速公路的交通流是指在一段时间内通过城市高速公路的车辆数量。
交通流的时空演化特征表现为流量、密度和速度等方面的变化。
在高峰期，交通流量大，密度高，速度相对较低；而在非高峰期，交通流量较小，密度低，速度相对较高。
此外，交通流的时空演化还会受到道路结构、交通管理等因素的影响。
二、交通流时空演化特征的原因城市高速公路的交通流时空演化特征受多种因素的综合影响。
首先是人口增长和经济发展。
随着城市化进程的加快，城市的人口数量不断增加，经济活动也不断扩张，这导致了交通需求的增加，进而影响着交通流量的时空演化特征。
其次是道路网络的建设和完善。
城市的道路网络是支撑交通系统运行的基础，道路网络的建设和改善会直接影响到交通流的时空演化特征。
另外，交通管理的策略和手段也会对交通流的时空演化产生重要影响。
例如，交通信号灯的设置和优化、出行限行政策的实施等都会对交通流的时空演化产生一定的影响。
三、交通流时空演化特征研究的意义对城市高速公路交通流的时空演化特征进行研究具有重要意义。
首先，可以为交通管理者提供科学的依据和指导。
通过分析交通流的特征，可以了解交通系统的运行状态，有助于交通管理者制定科学合理的交通管理策略，提高道路的通行能力和运行效率。
其次，可以为城市规划者提供参考。
通过了解交通流的时空演化特征，可以为城市规划者提供有关交通系统布局、道路网络建设和交通设施配套等方面的信息，以满足未来城市发展和交通需求的要求。
此外，对交通流时空演化特征的研究还可以为交通预测和模拟提供基础。
通过建立交通模型，模拟不同交通场景下的交通流时空演化特征，可以为交通规划和管理决策提供参考和依据。
第四章 交通流特性
三、交通量的时间分布特性。 交通量是一个随机的时空变量，具有时空分布特性。 1、交通量的月变化：月不均衡系数
2、交通量的周变化：周变化系数
3、交通量的小时变化：小时变化系数 高峰小时流量比：高峰小时交通量占全天交通量之比 称为高峰小时流量比，我国一般为9%--10%。 高峰小时系数：高峰小时交通量与高峰小时某时段交 通量扩大为高峰小时交通量之比。
观测路段上所有车辆车头时距的平均值称为平均 车头时距。
2、车头间距：同向行驶的一列车队中，前后相邻两车 的车头之间的空间间隔，在观测路段上所有车辆车头 间距的平均值称为平均车头间距。
三、空间占有率和时间占有率。 1、空间占有率：观测路段中行驶的车辆总长度占该路 段长度的百分比。
2、时间占有率：在某一测定时间段内车辆通过某一断 面的累积时间在该测定时间的百分比。
2、年平均日交通量（AADT）：一年的观测期内日交 通量的平均值，算法是一年的交通量总和与该年总天 数的比值，单位是veh/d，表达式为：
3、月平均日交通量（MADT）：一个月的观测期内日 交通量的平均值，算法是一个月的交通量总和与该月 总天数的比值，单位是veh/d，表达式为：
4、周平均日交通量（WADT）：一周的观测期内日交 通量的平均值，算法是一周的交通量总和与周天数的 比值，单位是veh/d，表达式为：
5、小时交通量：一小时内观测的交通量，单位是 veh/d。 高峰小时交通量（PHV）：全天交通量最大的一个小 时称为高峰小时，该小时内的交通量称为高峰小时交 通量，通常有早、晚高峰交通流量。 年最大小时交通量（HAHY）：一年内各个小时交通 量中最大的一个小时交通量。
年第30位小时交通量（30HV）：将一年内各个小时 的交通量按从大到小顺序排列的第30个小时所对应的 交通量。常用30位小时交通量作为设计小时交通量。 6、交通流率：将不足一小时观测所得的交通量换算成 一小时交通量所得的比值，简称流率。
交通流的特性
二. 连续流特征
1. 总体特征
交通量Q、行车速度 V s 、车流密度K是表征交通流 特性中：Q——平均流量(辆/h)； V s ——空间平均车速(km/h); K—平均密度(辆/km)。
能反映交通流特性的一些特征变量：
(1)极大流量Qm，就是Q－V曲线上的峰值。
例 4-1 V=88-1.6K ，如限制 车流的实际流量不大于最大流量的 0.8 倍，求速度的最低 值和密度的最高值?(假定车流的密度＜最佳密度Km)
解：由题意可知：
当K=0时，V=Vf=88km/h,当V=0时，K=Kj=55辆/km。 则：Vm=44Km/h,Km=27.5辆/km,Qm=VmKm=1210辆/h。 由Q=VK和V=88-1.6K，有Q=88K-1.6K2 (如图)。当Q=0.8Qm时， 由88K-1.6K2=0.8Qm=968，解得：KＡ＝15.2，ＫＢ＝39.8。 则有密度 KA和KB与之对应，又由题意可知，所求密度小于 Km， 故为KA。 故当密度为KA=15.2辆/km，其速度为： VA=88-1.6KA =88-1.6×15.2 =63.68km/h 即KA=15.2辆/km，VA=63.68km/h为所求密度最高值与速度最低值。
V V f (1 Kj )
当交通密度很大时，可以采用格林柏(Grenberg)提 出的对数模型： K
V Vm ln
j
K
式中：Vm—对应最大交通量时速度。 当密度很小时，可采用安德五德 (Underwood) 提出 K 的指数模型：
V Vf e
Km
式中：Km—为最大交通量时的速度。
(2)临界速度Vm，即流量达到极大时的速度。
(3)最佳密度Km，即流量达到极大时的密量。
交通流特征与交通管理策略的关系
交通流特征与交通管理策略的关系在我们日常生活中，交通是一个无处不在的重要组成部分。
无论是上班通勤、购物出行还是休闲旅游，我们都离不开交通。
而交通流特征与交通管理策略之间存在着密切的关系，它们相互影响、相互作用，共同决定了交通系统的运行效率和安全性。
交通流特征是指交通流在时间和空间上的表现，包括交通流量、速度、密度、车头时距、车头间距等。
这些特征反映了交通流的运行状态和规律。
交通流量是指单位时间内通过某一道路断面的车辆数。
它是衡量交通需求的重要指标。
在高峰时段，交通流量通常较大，道路容易出现拥堵；而在非高峰时段，交通流量相对较小，道路通行较为顺畅。
交通流量的大小直接影响着交通管理策略的制定。
例如，在流量大的路段，可能需要采取限制通行、设置专用车道等措施来提高道路的通行能力。
速度是交通流的另一个重要特征。
车辆的行驶速度不仅影响着交通的效率，还与交通安全密切相关。
当车速过高时，容易发生交通事故；而车速过低则会降低道路的通行能力。
因此，交通管理部门需要通过设置限速标志、优化信号灯配时等手段来合理控制车速。
密度是指单位长度道路上的车辆数。
密度越大，车辆之间的间距越小，交通流越不稳定，容易引发拥堵。
在高密度交通流情况下，需要采取交通疏导、分流等措施来缓解交通压力。
车头时距和车头间距则反映了车辆之间的时间和空间间隔。
合理的车头时距和车头间距有助于保持交通流的稳定和安全。
交通管理策略是为了实现交通系统的高效运行、保障交通安全和减少环境污染等目标而采取的一系列措施和方法。
常见的交通管理策略包括交通规划、交通信号控制、道路设施优化、交通执法等。
交通规划是从宏观层面上对交通系统进行布局和设计。
它包括道路网络的规划、交通枢纽的设置、土地利用与交通的协调等。
合理的交通规划可以从源头上优化交通流的分布，减少交通拥堵的发生。
交通信号控制是通过对信号灯的设置和配时来调节交通流。
例如，根据不同时段的交通流量，调整信号灯的绿灯时间，以提高道路的通行效率。
基于仿真的交通流特征分析
基于仿真的交通流特征分析交通是城市发展的命脉，而交通流则是交通系统中最核心的部分。
随着城市的不断发展和扩张，交通拥堵、事故频发等问题日益凸显，对交通流特征的深入分析显得尤为重要。
仿真技术作为一种有效的研究手段，为我们理解和优化交通流提供了有力的支持。
一、交通流仿真的基本概念交通流仿真，简单来说，就是通过建立数学模型和计算机程序，模拟真实交通系统中车辆的运行情况。
它可以在虚拟的环境中重现各种交通场景，包括道路网络、车辆类型、交通信号控制等。
在交通流仿真中，有几个关键的元素。
首先是车辆模型，它需要考虑车辆的尺寸、速度、加速度等特性。
其次是驾驶员行为模型，这涉及到驾驶员的反应时间、跟车行为、换道决策等。
再者是道路网络模型，包括道路的几何形状、车道数量、路口设置等。
二、交通流仿真的方法常见的交通流仿真方法主要有微观仿真、中观仿真和宏观仿真。
微观仿真以单个车辆为研究对象，详细地模拟车辆之间的相互作用和驾驶员的行为。
这种方法能够捕捉到交通流中的微观细节，如车辆的插队、急刹车等，但计算量较大，适用于较小规模的交通网络分析。
中观仿真则介于微观和宏观之间，它将车辆视为一组一组的，关注车辆群的整体行为。
中观仿真在计算效率和细节描述上取得了一定的平衡，适用于中等规模的交通网络。
宏观仿真主要关注交通流的整体特性，如流量、速度、密度等，不考虑单个车辆的行为。
它计算效率高，适用于大规模的交通网络规划和评估。
三、基于仿真的交通流特征分析的应用领域（一）交通规划与设计在新的道路建设或现有道路改造时，通过仿真可以预测不同设计方案下的交通流状况，从而选择最优的方案。
例如，确定道路的宽度、车道数量、路口的形状和信号配时等。
（二）交通管理策略评估对于交通拥堵的治理，各种交通管理策略如限行、限购、交通诱导等，可以先在仿真环境中进行测试和评估，了解其对交通流的影响，以便制定更有效的管理措施。
（三）智能交通系统研究智能交通系统中的先进技术，如自动驾驶、车路协同等，也可以通过仿真来研究其在交通流中的性能和潜在的影响。
交通流特性
3.2 交通量和流率
（1）年平均日交通量（AADT）
年平均日交通量就是将一年观测所得的交通量总数除 以当年的总天数。
表达式为：
1 365 Qi AADT=——— ∑ 365 i=1
3.2 交通量和流率
（2）年平均工作日交通量（AAWT）
是指在全年所有的工作日内，在指定地点的平均每日 交通量。年平均工作日交通量就是用一年中总的工作
（4）平均工作日交通量（WADT）
在少于一年的某个时间段内，在指定地点所有工作日 的平均每日交通量。
以上交通量指标，可以反映出设施的特点，例如：
在相同的观测时间内，如果平均日交通量明显高于平 均工作日交通量，则说明是由于周末交通量大所致， 即该设施主要是为周末或假日旅游交通流服务的。
3.2 交通量和流率
设计小时交通量的计算：
DDHV=AADT*K*D 式中： DDHV—— 设计小时交通量(辆/h)；
AADT—— 年平均日交通量(辆／天)；
K—— 设计小时交通量系数，高峰小时交通量占年平均日交通量 的比例(％) ，K随着道路周围地区人口密度的增加而减少；
D—— 在高峰小时内的总交通量中，高峰方向所占的比例(％)。
年当中仅有29个小时可能发生拥塞，其出现的 概率很小。所以说第30位高峰小时交通量作为 设计小时交通量是合适的。
3.2 交通量和流率
第30位高峰小时交通量是曲线的 突变点，它意味着全年中只有29 个小时的交通量超过设施容量
Q（辆/h）
年最高小时交通量
（道路通行能力），故得不到保
证的只占 0. 3 3％ ， 而保证率为 99.67％，也就是说，一年当中 仅有29个小时可能发生拥塞，其 出现的概率很小。所以说第30位 高峰小时交通量作为设计小时交 通量是合适的。
第2章交通流特性68页PPT
n li d
o i1 ui 1 n li 1 n d
T
T i1 ui T i1 ui
16
(二)密度
交通密度k ——车辆的空间密集度，即：
k 观测 车路 辆段 数长 N度L
密度只能通过沿路段长度 调查法即根据航拍照片来 获得：根据图上量得的距 离和车辆数计算得出。
航拍图，J.Treiterer，1975年
, x0,1,2,
x!
式中：P(x)—在计数间隔t内到达x辆车的概率
λ—单位间隔的平均到达率
t—每个计数间隔时间（或路段长度）；
若令m=λt为在计数间隔t内平均到达的车辆数，则：
P(x) mxem x!
50% 40% 30% 20% 10%
0% 0
超车道
行车道 1 行车道 2
5
10
15
20
车 头 时 距 时 间 （ s）
广州-深圳高速公路上的车头时距分布 注：车道1为靠近中央分隔带的车道，车道数是从
中央开始数向路侧，按升序排列
8
二、速度
1．地点速度(也称为即时速度、瞬时速度)
地点速度u为车辆通过道路某一点时的速度，公
1 N
n
ui
i 1
式中： u t —时间平均车速（km/h）；
ui —第i辆车的地点车速（km/h）； N —单位时间内观测到车辆总数（辆）。
10
(2)区间平均速度：指某路段的长度与通过该路段 所有车辆的平均行程时间之比（以后讲到速度如果 不加说明即为区间平均速度）。当观测长度一定时， 其数值为所有车辆行程车速的调和平均值：
而对于自由流，区分这两种平均速度意义不大。 当道路上车辆的速度变化很大时，这两种平均速 度的差别非常大。
交通流动态时空特征的分析及预测研究
交通流动态时空特征的分析及预测研究交通流动态时空特征的分析及预测研究随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益突出。
为了有效应对交通拥堵，提高交通效率，基于交通流动态时空特征的分析与预测成为研究的重要方向。
本文将从交通流动态时空特征的分析入手，探讨交通预测的方法与应用。
首先，我们需要对交通流动态时空特征进行分析。
交通流动态时空特征包括交通流量、速度、密度、停车情况等指标。
交通流量是指单位时间内通过某一交通路段的车辆数量，可以通过观测点统计或者交通监测设备获取。
交通速度是指单位时间内车辆行驶的距离，可以通过车辆的GPS轨迹进行测算。
交通密度是指单位长度内车辆的数量，可以通过交通监测设备获取。
停车情况反映了车辆在不同路段的停车时间和停车次数，可以通过交通监测设备或者摄像头获取。
其次，研究交通流动态时空特征的分析方法。
分析交通流动态时空特征的方法有很多种，主要包括基于统计学方法的分析和基于仿真模型的分析。
基于统计学方法的分析主要是通过对交通流量、速度、密度等指标进行数据处理和统计分析，找出规律和特征。
基于仿真模型的分析是通过构建交通仿真模型，模拟车辆在路网上的行驶过程，进而分析交通流动态时空特征。
两种方法各有优劣，可以根据实际情况选择合适的方法进行分析。
接着，我们需要研究交通流动态时空特征的预测方法。
交通预测是根据历史交通数据和实时交通数据，对未来一段时间内的交通状况进行推测的过程。
常用的交通预测方法有基于时间序列的预测方法、基于回归分析的预测方法和基于机器学习的预测方法。
基于时间序列的预测方法是通过对历史交通数据进行分析，寻找周期性和趋势性规律，进行未来交通量、速度等指标的预测。
基于回归分析的预测方法是通过建立交通流量、速度等指标与影响因素之间的关系模型，进行未来交通预测。
基于机器学习的预测方法是通过对大量的历史交通数据进行学习，构建交通预测模型，进行未来交通状况的预测。
最后，我们需要探讨交通流动态时空特征的应用。
交通流的时间和空间特征
交通流的时间和空间特征最近又仔细研究了下交通流的时间和空间特征，有了新发现。
先说说时间特征吧，让我想想这个特征。
最明显的就是有高峰和低谷时段。
就拿我每天上下班经过的那个路口来说，早上七点到九点那简直就是车的海洋，各种轿车、公交车都塞在那里，就像一群蚂蚁争着过一个窄窄的通道一样。
这个时段大家都赶着去上班或者送孩子上学，所以交通流量就特别大。
而到了上午十点到下午三点这个时间段呢，车就明显少多了，路口顺畅得很，感觉就像小溪在缓缓流淌，而不像高峰时段的汹涌澎湃。
晚上下班高峰期那就更夸张了，五点到七点之间，路上全是车，而且感觉大家都比早上更着急回家，车走得弯弯扭扭的，秩序好像比早上还乱些。
这时候交通灯好像都有点不堪重负，车子要等好几个灯次才能通过路口。
这时候的交通流就像是湍急的河流，一个劲儿地往一个方向涌。
不过有时候也有特殊情况，像下雨天或者节假日，时间上的规律就有点被打乱了。
下雨天，早上高峰就更拥堵了，我都搞不清楚是因为大家不敢开快了，还是路上出事故多了，反正在雨天早上的车移动得像蜗牛爬一样。
再说说空间特征吧。
在城市里的中心商业区，交通流特别复杂。
比如说那个大购物中心附近，到处都是车要进出停车场，还有行人在马路上穿行。
这就像在一个大集市里，各种人和物都在到处乱走乱跑，汽车、摩托车、自行车、行人互相交织。
但是到了郊区呢，交通流就简单多了，路宽车少，车子就像在广阔天地里自由驰骋的骏马一样。
不过这也有个问题，就是在路口的时候，因为车速快，有时候反而不如城里安全。
我还发现交通流的空间特征还和道路类型有关系。
像主干道上，那车流量是持续不间断的，而且速度相对比较快，就像一条永远奔腾不息的大河。
而那些小胡同、小巷子里的交通流就跟毛细血管似的，车不太多，偶尔过一辆，速度也慢，但是连接着各个小区域。
还有一个挺有趣的发现，在一些工业园区，上下班时段交通流也有明显的潮汐特点。
早上大家都往园区里涌，晚上又都往外面走，就像海水涨潮落潮一样，我觉得这个特别有意思。
交通流空间特征
交通流空间特征
交通流空间特征主要包括道路网络结构、交通流量分布特征、车速分布特征、交通拥堵现象等方面。
道路网络结构是交通流空间的基本框架，它包括道路类型、长度、宽度、交叉口类型、信号灯设置等因素，是交通流分布和拥堵现象的重要影响因素。
交通流量分布特征则是指交通流在道路网络中的分布情况，包括路网密度、路段通行能力、交通流量高峰时段等因素。
车速分布特征则是指车辆在道路网络中的行驶速度分布情况，包括平均速度、最大速度、最小速度等因素，反映了道路网络的通行能力、拥堵程度等情况。
交通拥堵现象则是交通流空间中常见的问题，它通常表现为交通流量高峰时段道路通行缓慢、车辆行驶速度降低等现象，严重影响了道路交通效率和人们的出行体验。
了解交通流空间特征对于交通规划、道路设计和交通管理等方面具有重要意义。
- 1 -。
交通流特征
交通运输学院
3.应用设计小时交通量计算路幅宽度：
DDHV n 2 C1 W W1 n
C1 每一车道的设计通行能力
n 车道数 W 路幅宽度 W1 一条车道的宽度
交通运输学院
4. 交通量的时间分布特性
1 交通量的月变化 2 交通量的日变化 3 交通量的时变化
交通运输学院
1 交通量的月变化
把AADT/MADT称为交通量的月变化系数（或称月不均衡 系数），以K月表示
K月
年平均日交通量 AADT 月平均日交通量 MADT 1 365 1 k Qi / Qi 365 i 1 k i 1
年平均日交通量计算： AADT=12个月的月平均交通量总和/12
西南交通大学 西南交通大学
交通工程
第三章
交通流特性
交通运输学院
3.1 3.2
概述 交通量和流率
3.3
3.4
速度
交通流密度
3.5
3.6 3.7
车头间距和车头时距
连续流特性 间断流特性
交通运输学院
3.1 概
1.交通流
述
交通流：在道路上通行的人流和车流。主要研究车流。
不同的分类标准 连续交通流和间断交通流
交通运输学院
（1） 1.交通量的表达方式
日交通量
年 平 均 日 交 通 量 ： （ Annual Average Day Traffic, AADT）一年中，在指定地点的平均每日交通量。
1 365 AADT Qi 365 i 1
Qi
某天通过指定地点的车辆数
交通运输学院
（2）年平均工作日交通量（Average Annual Weekday Traffic, AAWT） 在全年所有的工作日内，在指定地点的平均每日交通量 。
交通工程-第三章交通流特性
通行能力
早高峰
晚高峰
例题下表为某路口交通量调查显示机动车早高峰8：45-9:45, 连续5分钟时段交通量统计表,计算5分钟和15分钟高峰小时系 数.
统 8： 8： 8： 9： 9： 9： 9： 9： 9： 9： 9： 9：
计 时 间
45 50 55 00~ 05 10 15 20 25 30 35 40 ~8： ~8： ~9： 9： ~9： ~9： ~9： ~9： ~9： ~9： ~9： ~9： 50 55 00 05 10 15 20 25 30 35 40 45
下行
双向
交通量时间分布特性
交通量在1h之内的变化
交通量时间分布特性
高峰小时交通量 常用高峰小时流量比和高峰小时系数来描述。
高峰小时流量比：高峰小时交通量与全天交通量的比值%， 它反映了高峰小时交通量的集中程度，其值越大则说明全 天交通流集中程度大，反之则说明集中程度小。我国公路 一般为8%-10%。
起平均所得的交通量，并不能体现工作日交通
量的特点，所以提出AAWT这一指标。
二、交通量的表达方式 小时交通量
（1）高峰小时交通量(PHV) 在一天的24小时内，小时交通量的差异很大，最大
交通量常发生在早晚上下班拥挤时刻。一天内的高峰期 间连续60分钟的最大交通量称为高峰小时交通量，单位 辆/h。
高峰小时交通量通常是指单向的，即上行和下行两 个方向的交通量要分别统计。
二、交通量的表达方式
日交通量 （1）平均日交通量（ADT）
由此A可D定T义月1n平in均1 Q日i 交通量（MADT）、
周平均日交通量（WADT）等概念
二、交通量的表达方式
日交通量
（2）年平均日交通量 （AADT）
城市交通流分析
城市交通流分析城市交通是现代城市的重要组成部分，交通流则是城市交通的核心要素之一。
如何分析城市交通流，了解城市交通状况，对于城市规划和交通管理具有重要意义。
本文将围绕城市交通流展开讨论，结合理论和实践，深化对城市交通流的认识。
一、城市交通流的概念和特征城市交通流指的是城市道路网络中车辆、行人等交通要素在时空上的统计分布和运动状态。
城市交通流的特征可归纳为以下几点：1.城市交通流具有时空的动态性和复杂性，其运动状态呈现出相对稳定的趋势，同时受到多种因素的影响，如时间、道路状况、交通信号等。
2.城市交通流的容量和质量是衡量城市交通状况的重要指标，交通流量的多少和交通速度的快慢直接关系到城市交通效率和安全。
3.城市交通流的模式和结构存在着不同的类型和变化，如单向、双向、环线、辅路等。
这些模式和结构对交通发展和规划具有重要影响。
二、城市交通流分析的方法与工具城市交通流分析是指通过对交通流量、速度、密度、容量、质量等指标的采集与处理，以及交通流场的模拟与仿真，对城市交通流进行全方位的评价与分析，并通过分析结果提出相应的改进措施，以优化城市交通系统的运行和管理。
城市交通流分析的方法与工具主要包括以下几个方面：1.现场调查和数据采集。
通过现场问卷调查和交通数据采集，获取城市交通流数据，为分析提供可靠数据支撑。
2.交通模拟软件和仿真系统。
交通仿真软件是通过对城市交通流场进行建模，采用仿真技术模拟各种交通情况，通过结果分析，对城市交通状况进行评价和预测，以便制定相应的改善方案。
3.交通流量、速度和密度测量仪器。
通过交通监控设备、车载测速仪等测量工具，获取实时的城市交通流量、速度和密度等相关指标数据，以便分析交通流动态性。
三、城市交通流分析的应用与实践从城市交通管理的角度来看，城市交通流分析的主要应用包括以下几个方面：1.城市交通规划和设计。
对城市道路、交叉口、公共交通等进行系统的规划和设计，以满足城市交通流量多元化的需求。
第二讲 交通流基本特性
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• 负二项分布可写为：
P k
C 1 k 1
p
1 p k
• 交通量的空间分布特性
一、方向分布
一条道路往返两个方向上的交通量，在很 长时间内，可能是平衡的，但在某一时段 内如一天中某几个小时，两个方向的交通 量会有较大的不同。为了表示这种方向不 平衡性，常采用方向分布系数表示：
主要行车方向交通量
KD
双向交通量
100%
11
二、车道分布 单向多车道道路上，因非机动车的数量、车 辆横向出入口的数量等的不同各条车道上交 通量的分布也是不等的。在交通量不高的情 况下，一般右侧车道的交通量比较大，随着 交通量增大，左侧的比重也增大。
• 当负指数分布用于单车道交通流的车头时距分布 时，理论上会得出大量的0~1s的车头时距，但在 实际上这种情况不可能出现。因为车辆的车头至 车头的间距至少为一个车长加上前车尾部至后车 头部的一定间隔。
• 为了改正这种不合理，可将负指数分布曲线从原 点0沿t轴向右移一个最小间隔长度，(根据调查数 据确定，一般在1.0~1.5之间)，得到移位负指数 分布曲线，它能更好地拟合观测数据。
交通流三参数 速度、流量、密度
交通流三参数的宏观关系 Q=KV
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速度—密度模型 ➢格林希尔茨Greenshields速度—密度线性关
系模型
K V Vf 1 K j
37
➢格林柏(Greenberg)对数模型：
V
交通流特征与交通信号控制的关系
交通流特征与交通信号控制的关系在我们日常的出行中，交通信号控制着道路上车辆和行人的流动，而交通流特征则是交通运行状态的直观体现。
了解交通流特征与交通信号控制之间的关系，对于优化交通运行、提高道路通行效率、减少交通拥堵以及保障交通安全都具有重要意义。
交通流特征主要包括交通流量、速度、密度、车头时距和车头间距等。
交通流量是指单位时间内通过道路某一断面的车辆数，它反映了道路的繁忙程度。
速度则是车辆在道路上行驶的快慢，通常分为地点车速、行程车速和时间平均车速等。
密度是指单位长度道路上的车辆数，它与交通流量和速度密切相关。
车头时距是指相邻车辆车头通过同一地点的时间间隔，车头间距则是相邻车辆车头之间的空间距离。
交通信号控制是通过设置信号灯的相位、时长和周期等参数，来分配不同方向和类型交通流的通行权。
常见的交通信号控制方式有定时控制、感应控制和自适应控制等。
交通流特征与交通信号控制之间存在着相互影响的紧密关系。
首先，交通流量的大小直接影响着交通信号控制的参数设置。
在交通流量较大的路段，需要较长的绿灯时间来保证车辆能够顺利通过路口，以避免交通拥堵。
相反，在交通流量较小的路段，可以适当缩短绿灯时间，以提高道路资源的利用率。
例如，在早高峰和晚高峰期间，城市主干道的交通流量会大幅增加，此时交通信号控制应调整绿灯时长，增加主干道方向的通行时间，从而缓解交通压力。
交通流速度也是影响交通信号控制的重要因素。
当车辆行驶速度较快时，为了确保安全，需要适当增加信号灯之间的间距，以给驾驶员足够的反应时间。
而在车速较慢的区域，如学校周边或商业区，交通信号控制可以采用较短的周期和更频繁的相位切换，以适应较低的交通流速度。
交通流密度对交通信号控制同样具有重要意义。
在高密度交通流情况下，容易出现交通拥堵和排队现象。
交通信号控制需要更加精细地调整相位和时长，以尽快疏散拥堵的车辆。
例如，可以采用绿波带控制策略，使车辆在连续的几个路口都能遇到绿灯，从而提高通行效率。
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空间, x
道路
x v1 v2
hi vi vN
i
ti-1
ti T 时间, t
图 2-3 定点式检测器数据 4
定点式检测器数据 ������ = ������ ������
车头时距ℎ������ 定义为连续两辆车的车头（或车上同一参考点）通过同一观察点的时间 间隔，并以如下公式计算： ℎ������ = ������������ − ������������−1 如果忽略第一辆车和最后一辆车的不完整车头时距，观测时段 T 可以表示为：
tion
tioff
时间, t
图 2-4 感应线圈检测器数据
5
定点式检测器数据
当一辆车的前保险杠进入感应线圈检测器的检测区时，根据电磁学原理，检测器就 会产生一个信号。当这辆车的后保险杠驶出检测区时，该信号就会消失，如图所示。如果 我们设定一个合适的阈值，这个检测器就会输出两个信号：当车辆轧过线圈，输出是“开 (ON) ”信号，否则输出是“关 (OFF) ”信号。当线圈输出是“开”时，我们称这个线圈处 于“忙”的状态。有了这些铺垫，我们就可以来回顾一下以前定义的交通流特征，并定义 更多的交通流特征。 车流计数������：当出现“ON”状态时，检测器会有一个上升沿和一个下降沿，我们只 需要前后一致地数其中一个跃变就可以得到车流计数。 车头时距 ℎ������ ：如果我们取所有车辆上同一个点为参考点（比如说前保险杠），第 ������������ ������ − 1 辆车和 ������ 辆车之间的车头时距可以表示为ℎ������ = ������������������������ − ������������−1 ，它们之间的时间空档可以 ������ ������������ ������������������ 表示为������������ = ������������ − ������������−1 。 “开”时段 ������������ ：从一辆车的前保险杠进入检测区域到其后保险杠驶出检测区域所持 续的时间 ������������ = ������������������������������ − ������������������������ 。 车速 ������̇ ������ ：在“开”时段内，车辆 ������ 行驶的距离是 ������ + ������������ ，其中 ������ 是线圈的宽度（通 常为 6 英尺或 1.8 米），������������ 是这辆车的长度。因此，这辆车在观测点时的即时速度可以如 此计算： ������̇ ������ = ������ + ������������ ������ + ������������ = ������������������ ������������ ������������ − ������������������������
Time ... 9:00:00 9:00:01 9:00:02 9:00:03 9:00:04 9:00:05 9:00:06 9:00:07 9:00:08 X (ft) ... 0 3 5 7 10 15 18 21 23 Y (ft) ... 0 0 0 0 1 4 9 12 12 X (m) ... 0 0.9 1.5 2.1 3 4.6 5.5 6.4 7 Y (m) ... 0 0 0 0 0.3 1.2 2.7 3.7 3.7
������
������ = ∑ ℎ������
������=1
实际上，车辆和定点式检测器都占据一定的空间。如果把它们的大小也考虑进来， 我们就可以从时-空图中得到更多的信息，如图 2-4 所示。
空间, x
检测器的输出 开 关 感应线圈中的电流 t t
道路
x
i-1
i i
off tion 1 ti 1
定点式检测器数据 速往回开 (x 轴负向)。子图 (h) 有可能但很反常，因为它表示这辆车先以一个正常的速度 行驶，但到最后飞起来了（速度趋向无穷大）。子图 (i) 是有效的，它表示车辆逐渐停了 下来。子图 (k) 可以理解为两种不同的情况，一种是在两车道情形下，较快的车超过了较 慢的车；另一种是在单车道的情形下，较快的车追上较慢的车，两者碰撞之后发生动量交 换。子图 (l) 表示较快的车追上较慢的车，然后二者一同向前行驶。
2.2
定点式检测器数据
如果一个点检测器（比如说摄像机或者感应线圈检测器）被安装在道路上 x 处，这 个检测器就能观测经过它的车辆数据。在图 2-3 所示的时-空图中，每辆经过该点的车都 将被计数（如刻度线所示）。如果在 T 时段内，该检测总共观测到 N 辆车，就称 N 为车 流计数，它可以被转换成等效的以小时为单位的交通流量（从此将它简称为流量，并以 字母 q 表示）： 1 2 i N
空间, x
B 车辆 i
i
道路
Hale Waihona Puke 车速 ∆x ∆ti
A
运行时间, i
图 2-1 一辆车的时空轨迹
时间, t
如果这辆车的轨迹曲线已知且光滑，速度可以由轨迹曲线的一阶导数得到：
2
移动式检测器数据 ������̇ ������ = ������������ ������������
这辆车在 A 点和 B 点之间的行驶时间，Γ������ ，可以直接从轨迹上读出： Γ������ = ������������������ − ������������������ 图 2-2 显示了各种假想的车辆轨迹，其中有一些是有效的（即这些轨迹合乎情理）， 有一些则是无效的。测试一下自己，看看能不能找出哪些轨迹是有效的，并解释车辆是如 何运行的。 x
1
移动式检测器数据
9:00:09 9:00:10 ... 27 30 ... 12 12 ... 8.2 30 ... 3.7 12 ...
图 2-1 显示的场景是一辆车（标识为 i 并装有 GPS 接收器）在公路上行驶（左边的 图），其相应的时-空图画在右边。在右边的图中，每一个小圆圈代表了一个 GPS 读数 （只显示了 X， Y 被忽略了）。如果用平滑的曲线将这些圆圈连接起来，我们就得到这辆 车的轨迹， 即车辆的位置对时间函数：������������ = ������������ (������) 。如图所示，车速 ������̇ ������ 很容易计算： ������̇ ������ = ∆������ ∆������
2.1
移动式检测器数据
让我们先从移动式检测器开始。假设一辆车装备了 GPS 设备，它可以随时间推进不 断地报告这辆车的位置。一般来说，GPS 信号每秒钟更新一次（即更新频率是 1 赫兹）， 其数据就像表 2-1 列出的那样。车辆的纵向 X 位置和横向 Y 位置都是相对于它在 9:00 那 一时刻的位置而言的。 表 2-1 GPS 数据样本
移动式检测器数据
2 交通流的特征 （一）
根据它们采集数据的工作原理，交通检测器可以划分为三大类：移动式检测器，定 点式检测器和空间式检测器。移动式检测器安装在车辆内部，随着车辆一起移动，记录这 辆车在不同时刻的位置信息。定点式检测器安装在道路上一个固定的位置，记录在不同时 刻经过它的车流信息。空间式检测器悬在空中，观察一个路段上的车流，记录该路段上某 个时刻各辆车的位置信息。这些检测器记录的数据是什么样的？从它们如何来定义交通流 的特征呢？
(a)
t
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
(i) 图 2-2 各种假想的车辆轨迹
(j)
(k)
(l)
子图 (a) 是有效的轨迹，表示车辆沿着 x 轴的正向运动。子图 (b) 是无效的轨迹，为 什么呢？因为如果你画一条竖线，它可能与该轨迹相交多次，这就意味着这辆车在某一时 刻同时出现在多个位置，这显然是不可能的。由于同样的原因，子图 (c) 和 (j) 也是无效的。 子图 (d) 是有效的，从轨迹上看，它表示这辆车先是向前行驶，然后在某一刻又往回开了。 子图 (e) 是有效的，它表示该车没有移动（很有可能趴在那儿）。子图 (f) 是不可能的，因 为它表示车辆的速度（即轨迹曲线的斜率）无限大。子图 (g) 是有效的，它表示车辆以变 3