城市道路交通流离散模型优化分析

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1、第40卷，第4期公路工程Vo1．40，No．42015年8月HighwayEngineeringAug．，2015城市道路交通流离散模型优化分析李瑞敏，唐瑾(清华大学交通研究所，北京100084)[摘要】研究信号控制干道不同交通流状态下路口间车流离散模型。针对我国特有的机非混行、机动车交通流车辆构成复杂等交通特性，首先基于实际调查数据分析交通流离散特性，然后对Robertson几何分布交通离散模型进行修正，考虑下游到达车流与上游驶出车流的相关关系，提出3种线性回归模型。最后将多个模型的预测效果进行对比分析，结果表明，在所试验的

2、路段条件下，考虑上游对应时段车流到达、上游对应时段的前一时段车流到达、上游对应时段的后一时段车流到达、下游前一时段车流到达的四元线性回归模型在不同的交通流状态下，能够更好地拟合车流离散规律。[关键词]车流离散；卡口数据；几何分布；线性回归；平均绝对误差[中图分类号】U491．1’4[文献标识码]A[文章编号】1674—0610(2015)04—0019—05AnalysisonUrbanTrafficFlowDispersionBasedonVehiclePlateRecognitionDataLIRuimin，TANGJin

3、(InstituteofTransportationEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China)[Abstract]Thispaperfocusesonpredictionoftrafficflowdispersionunderdifferenttraficstate．ConsideringthespecialtrafficcharacteristicsinChina，suchastraficdisorder，mixedtraficflowetc．Firstly，thi

4、spaperanalysesthecharacteristicsoftrafficflowdispersionbasedonactualresearchda-ta．Secondlyitcorrectsthedispersionparametersofgeometricdistributionmode1．Thirdlyitprovesthelin—earregressionmodelconsideringthedownstreamarrivingflowandupstreamdepartingflow．Finally，itcom

5、paresthecorrectedgeometricdistributionmodelandlinearregressionmodel，theresultsshowthatthelinearregressionmodeloffourvariablesfitsbetterwiththedispersion．[Keywords]traficflowdispersion；monitoringdata；geometricdistribution；linearregression；meanabsoltlteerror正态分布的Pacey

6、模型和基于几何分布的Robert—1概述son模型，这些模型基于严格的数学假设，在理想利用路口上游的交通流采集信息准确预测车队交通状态下适应性良好。然而与机动化程度较到达下游路口的规律是进行交通信号控制的重要基高的国外城市相比，我国城市普遍存在路网间距较础，然而车流在从上游交叉口驶往下游交叉口的过大、机非混行、车辆构成复杂等问题，由此导致在车程中，由于车队中车辆速度差异等原因，车流会产生流离散、车流到达等方面也会与国外城市交通流存离散现象。因此，需要有相应的车流离散模型来进在差异，因此有必要结合我国道路现状，研究适用于行交通流

7、到达规律的预测，从而支撑交通信号控制我国城市道路状况的交通流离散模型⋯。相序、相位及控制参数的优化。另一方面，信号控制往往需要在交叉口上游路车辆离散现象与车道宽度、道路长度、交通流构段安装检测器，例如SCOOT(Split-Cycle—OfsetOpti-成、路侧停车情况、机非分离情况、是否有人行横道mizationTechnique)系统，而常用的线圈检测器在我等有密切关系。目前车流离散模型主要有基于国城市的适用性较差，从而增加了信号控制的成本。[收稿日期】2014—05—23‘[基金项目】国家科技支撑计划课题(2014BA

8、G03B03)[作者简介】李瑞敏(1979一)，男，山东莱州人，博士，副教授，主要研究方向为交通信息与控制。20公路工程40卷而当前我国各城市迅速发展的带卡口功能的电子警观察数据预测排队行为提出车队离散预测几何分布察系统，为交通流采集提供了新的方式。上游路口模型并应用于最小延