摘要：轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW(Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS(Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明:ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。

摘要：引入群体动力学理论中的相聚度概念,给出了相邻交叉口相聚度的计算公式.通过控制子区边界、设置基于交叉口相聚度的子区划分约束条件,实现了分层、分步的交通控制子区划分策略,建立了一个基于群体动力学的交通控制子区划分模型,设计了一个完整的最佳控制子区划分方案获取流程,采用交叉口群聚类算法实现了对控制子区划分方案的综合性分析评价.算例分析表明,所提出的基于群体动力学的协调控制子区划分方法是有效的,根据交叉口相聚度得到的控制子区划分方案可以减少路网交通流的总停车次数和停车延误.

摘要：在采用传统的公共交通路网描述方法的公交网络中,会出现大量两节点间有多条同向边的情况,这使得无法求解公交网络中的最短路径问题.有鉴于此,文中提出了一种新的公交路网描述方法,该方法克服了以上问题,使得所有经典的最短路径算法都能够用于公交诱导系统.在此基础上设计了3个单目标和一个多目标公交诱导模型来满足不同乘客的需求,同时对文中提出的描述方法和模型的有效性进行了证明.最后,以广州市的公交线路网络为例,对所提出的公交诱导模型进行了试验,结果表明所提出的方法和模型是十分有效的.

摘要：通过对协调控制系统进行相位优化设计,综合考虑各路段的平均车速、车流的离散性、相交道路的转弯车流以及车辆到达的不均匀性等各种影响干道协调控制方案实施效果的主要因素后,建立了一种新的干道协调控制相位差模型。以干道控制系统的总延误与总停车次数作为相位差模型的输出,对上、下行车队在交叉口的延误规律进行了分析,并利用Matlab编程计算来实现相位差的优化。结果表明:该优化模型为解决干道协调控制相位差优化问题提供了一种新方法。

摘要：分析指出现场总线控制适用于交通监控系统，结合隧道自身的特点进行了基于LON现场总线的高速公路隧道监控系统的硬件设计和软件设计。

摘要：入口匝道控制系统是一种复杂的非线性时变系统 ,难于用数学准确建模 ,因此用数学建模的方法实施控制难度较大 .本文中根据入口匝道控制原理分析了交通控制中需检测的交通量参数 ,并据此设计了神经网络控制器 ,并对这一控制器进行了仿真 .仿真结果显示 ,神经网络用在入口匝道控制中可取得良好的效果 .

摘要：入口匝道控制是高速公路控制中的重要内容,但目前在高速公路中使用的入口匝道控制方法的效果均不理想.本文提出使用模糊控制方法进行入口匝道控制的思路,并根据入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤对模糊控制器进行了设计.选用上、下游时间占有率、车速及排队长度等五个模糊量为输入量,根据实际情况分别采用三角形和梯形隶属度函数,建立了包含12条模糊控制规则的规则库,并使用MATLAB工具进行系统仿真.结果表明该控制器用在高速公路入口匝道控制中具有良好的效果.

摘要：针对进口单独放行的信号相位设计方式,遵循绿波带宽度最大化设计理念,利用干道协调控制中的时距分析方法,给出了进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制数解算法。通过优化选取各交叉口的信号相序组合,确定干道交叉口的最佳公共信号周期与相位差取值,计算不同干道行驶方向的绿波带宽度。分析结果表明:与进口对称放行方式下的数解算法相比,进口单独放行方式下的数解算法能使理想交叉口间距取值具有更大的选取空间,更适合于对交叉口间距不齐的多个干道交叉口进行绿波协调控制;进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制方法能够获得较好的控制效果,特别是对于交叉口间距参差不齐的干道交通条件同样具有较强的适应性。

摘要：结合城市货物运输的具体特点及连续选址问题的复杂性,在分析城市货物换装站非约束选址问题特点的基础上,建立该问题的优化数学模型,并构造求解问题的有效遗传算法.算法中设计了基于表上作业法或单纯形法的嵌入式适应值计算方法,并采用确保浮点数编码个体有效性的遗传操作方法.实例计算表明,本文提出的模型与算法能够有效地解决城市货物换装站非约束选址问题.

摘要：根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,文中所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,是实现交通系统智能控制的一条新途径.