动态交通分配中道路阻抗模型的研究

交通流分配模型综述

华中科技大学研究生课程考试答题本考生菀荣考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一类别科学硕士考试科目交通流理论考试日期2017 年 1 月10 日交通流分配模型综述摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，

并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状

动态交通流分配

动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题 The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can give an instant flow of traffic distribution. Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems ·0引言动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。因而，研究动态交通分配理论．并将其应用于交通控制与管理是十分必要的。同时，动态交通分配为交通流管理与控制动态路径诱导等提供了依据，也是智能交通系统的重要理论基础。

交通流文献综述

1.交通流理论发展及研究现状交通流理论研究是随着交通运输和汽车工业发展起来的变化规律的模型和方法体系。总结一下交通流理论发展历程之初到现在，可分为以下三个代表性标志阶段:是研究其随时间与空间从上世纪30年代创立。 1）创始阶段 1933年，金蔡首次论述了Poisson分布应用于交通流分析的可能性，随后亚当斯于1936年发表了数值例题，标志着交通流理论的诞生。1947年，格林希尔治等人在有关交叉口的交通分析中采用了Poisson分布[1]，这一时期的交通流理论基本上是概率论方法。 2）快速发展阶段 50年代后，经济复苏以及汽车工业的发展，迅速增加了道路交通流量，交通流中车辆的独立性越来越少;交通现象的随机性随之降低，为适应这些新情况，研究人员不断提出各种新理论，交通流理论得到了飞跃。1955年，著名的流体力学家莱特希尔和惠特汉发表了交通流理论的里程碑著作《论动力波》[2-3]。1956年，理查德独立提出相类似的理论，这就是称之为LWR理论的运动学模型。 LWR模型的优点是数学上只有一个微分方程，易于求解，且能用所得的微分方程解来解释最基本的交通现象;但LWR始终假设交通流速度总是处于平衡态，因而对交通瓶颈不能准确描述，更不能解释交通的时走时停和自组织现象[4]。 3）稳步发展阶段 70年代，世界经济再一次快速增长，交通流理论也得到了很好的发展。1971年，Payne把流体动力学中的动量方程引入交通流中，结合LWR方程，推出了交通流动力学新模型，成为交通流动力学研究史上的另一篇经典著作。[5]Payne 依照跟车理论，进一步将模型方程进行离散化，编写了第一个具有工程实际意义的计算机软件FREFLO程序。[6] 1975年，美国运输研究委员会编写了第一部交通流理论专著《交通流理论》，系统地阐述了这时期的理论研究成果。 1990年，加州大学阿道夫.梅.，又推出了另一部专著《交通流理论基本》，该书包括交通流理论研究的10个方面内容。到了1996年，美国运输研究委员会在《交通流理论》(75年版)一书基础上联合编写了《交通流理论专论》一书，该书是《交通流理论》的升级，并补充加入了新的内容。目前，国际上较有影响力的是德国学者Dirk Helbing和Boris S Kerner提出的三相交通流理论，提出了用物理学中相变的思想来研究交通，提出了“畅行相”、“同步相”、“堵塞相”的概念[7-9];我国学者吴正提出了低速混合交通[10]，黄海军、姜锐等人也发展了交通流[11-16]。总的来说，80年代以来至今，交通流理论研究进展缓慢，本质上仍为沿用50年代的跟驰模型和流体动力学模拟方法，虽在具体细节上有所改进，但总体上未见重大突破，国际上交通流宏观理论虽有发展，但研究水平还有待于进一步提高。在对交通流压缩性理论的收集中发现，在可以查到的文献中，仅有吉林大学王殿海等2009年发表于东南大学学报的《交通流压缩特性研究》[17]一文，文中没有涉及采用交通流实际阻塞密度计算交通流压缩系数、交通波波速的计算方法。 2. 交通流微观模型微观模型研究单个车辆在相互作用下的个体行为。主要包含跟驰模型和元胞

TransCAD四阶段法交通流分配

建小区，填属性，画小区，填小区属性数据，建路网，填属性，画路网，填路网属性数据，进入小区层建立联系:在小区层tools-map editing-connect点OK。(作用：将路的节点与形心联系起来) 补全路网数据。建立距离矩阵：在小区层tools-geographic analysis-distance matrix点OK起名保存期望线：在小区层tools-geographic analysis-desire lines起名后点OK 建立网络将所的联系起来：networks/paths-create将other link fields和other node fields中的全部选中。起名后保存。用重力模型生成OD分布矩阵：在小区层planning-tripdistribution-grarity application在datdview栏选小区层，productions选生成量attractions 选吸引量，constraint type选doubly双重力模型点OK保存。选点层数据加属性：dataview-modify table点addfield加属性起名后点OK。将小区号填到对应的点好后面。然后点tools下的selection将填上小区号的行选中。将OD矩阵的小区行列号ID转换成为小区质心节点行列号ID 在交通分布matrix中右键Indices→Add indices 出现对话框：

点击Add Index，完成以下设置 point点层index点层数据中新增的属性点击OK，再次回到索引对话框，选择新索引即可。将rowids改为new行列号转换完成。

动态交通系统

请问，建立一个动态系统，首先是采集全城路网的交通流数据，这个交通流应该是平衡的，如果，新建一条路，那么平衡就打破了，其他受影响的道路的交通流就变化了，这样一个动态系统能够反映这种变化。我就想问问，国内是否有这种类似的系统，关键是要比较直观的。如果是有这样的系统，请问是用什么软件或者模型构建的。这类系统有的是是城市交通管理系统的一部分，也有某些城市的交研部门自己建立的，算法是关键，软件仅仅是一个评估和人机接口，例如某些交管平台是有交通在线或离线仿真需求的，新增道路对现有路网状况的影响也是其建设目的之一，但仅仅只是之一而已。就个人所知，一般都是用商业软件进行二次开发，但效果并不理想。我先说下这个事情的来龙去脉吧，希望论坛里的各路大侠能够给些建议。我所在单位是一个以市政道路设计为主的设计院，希望能建立这样一个交通流预测系统，就是说，主要就是为了给具体道路，桥梁建设工程的可行性提供依据。比如说，所在城市的一条主干道已经非常饱和了，到底是增加一条道路分流好，还是拓宽好，两种方案分别会对其他道路上的交通流产生怎样的影响，是否会引起其他路段的堵塞。目前，道路工程项目的前期研究非常薄弱，就算是用了交通流预测分析，但是，这条路对其他道路的交通影响并没有包含在工程可研中，所以，我们想建立这样一个系统，解决以上问题。很好的想法！这样做市政道路设计算是跟国际接轨了。个人观点，以后的道路设计肯定会和动态的路网交通分析结合起来做，这种趋势在美国已越来越明显；国内慢一些，但也会很快跟进，先掌握这种分析技巧的单位将会更有竞争实力。 2007年，Minneapolis的一座桥塌了，每天路过这座桥的大约10万辆车需要改道。联邦公路局(FHWA)的官员很快打电话给亚利桑那大学的Yi-Chang Chiu教授，请他用软件工具DynusT(基于仿真的动态交通分配软件) 定量分析塌桥对交通出行选择模式和路网交通流的影响，以便在塌桥修复之前，更有效地疏导交通。因为从塌桥之前的均衡的路网交通状态过渡到塌桥后的另外一种均衡状态需要数天甚至几个星期的调整，驾驶员才能将自己的出行时间和出行路线大致固定下来。分析这种行为其实很复杂的，计算量也很巨大。对于大路网的仿真分析，为了接近路网均衡状态，仿真迭代24小时的路网交通，计算时间甚至需要几天。

交通流元胞自动机模型综述

第23卷　第1期2006年1月公　路　交　通　科　技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23　No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学　交通管理工程系,北京　102623) 摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0　引言交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。

基于有限理性的方式划分和交通分配组合模型

基于有限理性的方式划分和交通分配组合模型出行者作为城市交通系统的主体,其出行行为影响整个网络的运行效果。传统的出行行为研究通常假定出行者是绝对理性的,其决策行为遵循效用理论,以出行阻抗最小或者效用最大作为决策依据,很少考虑出行者的有限理性特点。本文以出行者的出行行为为研究对象,结合问卷调查标定前景理论的参数体系,在有限理性的框架下讨论方式选择和路径选择行为,并建立方式划分和交通分配组合模型,最后通过算例分析组合模型的特点、出行者参考点依赖效应以及模型参数的敏感性。本文首先明确了有限理性的概念,详细介绍了前景理论和TODIM方法的基本观点以及相关研究和应用。随后对比了前景理论中不同函数形式的差异,分析了前景理论各个参数的内涵,将出行者或者出行情景按照风险水平高低划分为3类,并通过问卷调查得到了前景理论在出行路径选择问题中的参数体系,同时验证了该参数体系的有效性。紧接着结合离散选择模型和TODIM方法提出了有限理性条件下的方式划分模型,结合离散选择模型和前景理论提出了有限理性条件下的随机交通分配模型,最终在有限理性的基础之上提出了改进的方式划分和交通分配组合模型。最后,利用Nguyen & Dupuis网络作为算例,验证组合模型的有效性研究结果表明,组合模型能够体现总出行需求对私家车出行选择概率的影响,两者呈负相关的关系；私家车的实际出行需求、出行者对不同路径的感知具有明显的参考点依赖效应,而出行者路径选择行为的参考点依赖效应不显著；私家车的实际出行需求随着参数θ的增大而减小,各条路径之间的差异随着参数κ的增大而增大, 参数θ可在(0,6)中取值,参数K可在(0,1)之间取值。

(完整版)DTA动态交通分配

(2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题：算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性；算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。交通分配： (2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看，这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型：遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA（Dynamic Traffic Assignment）所谓动态交通分配, 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。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。

交通分配及其算法

V 为网络节点集，即：道路交叉点；A 为路段集，即：道路交通量—人的个数—OD 矩阵 ,a C a A ∈：路段a 的通行能力 ()a a t x ：路段a 的阻抗，a x 为流量，通常以时间记，假设仅与路段a 有关系统最优是系统规划者所期望得到的一种平衡状态，其前提是所有网络用户必须互相协作，遵从网络管理者的统一调度，所以是计划指向型分配准则。出行者的出行决策过程是相互独立的，路网上的交通流的状态是出行者独立选择的结果。出行者必然转向费用较小的路径.其结果，路网上的交通量分布最终必然趋于用户平衡状态。所以，用户平衡状态最接近实际的交通状态。 Wardrop 准则的提出标志着网络流平衡分配概念从描述转为严格刻画，不但假设司机都力图选择阻抗最小的路径，而且还假设司机随时掌握整个网络的状态，精确计算每条路径的阻抗，还假设了司机的计算能力与水平是相同的。在这些假设条件下进行的配流被称为确定性配流，得到的用户平衡条件被称为确定性平衡条件，简称UE 条件。User Equilibrium System Optimal rs k rs a f q ∑=且0rs k f ≥（rs k f —O-D 对r-s 之间路径k 上的流量）rs q 等于连接rs 之间各路径上的路段的交通量的总和。 ,rs rs a k a k r s k x f σ=∑∑∑（,rs a k σ—如果弧a 在连接O-D 对r-s 的路径k 上，其值为1，否则为0）路段a 上的流量等于通过a 的路径上分配到a 上的交通量的总和。 1. 目标函数本身并没有什么直观的经济含义或行为含义。 2. 没必要直接求解用户平衡条件方程组，平衡状态可以由求解等价都极小值问题得到。 3. 模型的解关于路段流量唯一，关于路径流不唯一 4. 等价性与唯一性证明略

交通流分配模型综述

华中科技大学研究生课程考试答题本考生姓名陈菀荣考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一类别科学硕士考试科目交通流理论考试日期2017 年 1 月10日

交通流分配模型综述摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足

短时交通流预测研究综述

短时交通流预测研究综述摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法 Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods LIU Jia-tong (1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity) Abstract:Prediction of road traffic flow is one of the key technologies of intelligent transportation system. This paper summarizes the development of road traffic flow forecasting methods, analyzes and compares the advantages, disadvantages and application of each forecasting model. The existing prediction methods are classified based on the method of statistical analysis: Based on the theory and methods of nonlinear theory and traffic detector based on the optimal selection of flow prediction algorithm based on prediction method and neural network method. The prediction effect of comprehensive prediction model of artificial neural network model and other fields combined than single neural network prediction model and the conventional prediction; to minimize the mean squared error as the objective function, the genetic algorithm to choose the appropriate detector with the wavelet neural network as prediction algorithm of short term traffic flow forecasting high precision and applicability. Keywords:Transportation Engineering; Traffic Flow Theory; Short-termTraffic Flow; Prediction Model; Neural Network Algorithm

交通分配之用户均衡分配模型之三(matlab源码)

例总流量为100,走行函数为： ??? ??+=40)(6.04)(111t x x c ?? ? ??+=40)(9.06)(222t x x c ?? ? ??+=60)(3.02)(333t x x c ??? ??+=40)(75.05)(444t x x c ?? ? ??+=40)(45.03)(555t x x c 模型求解的Matlab 源码： syms lambda ; numf = 3; %路径总数 numx = 5;%路段总数 Q=100;%总流量 fid=fopen('D:\Program Files\MATLAB\R2011b\bin\我的matlab\traffic\UECOM.txt','w'); %设置运行结果输出文件 T = [4 6 2 5 3 ]; %路段走行时间函数参数 cap = [(0.6/40) (0.9/40) (0.3/60) (0.75/40) (0.45/40) ]; %路段走行时间函数参数 Mxf = [1 0 0 1 0; 0 1 0 0 1 ; 1 0 1 0 1]; % 路段转路径矩阵 % Mfx = Mxf'; % 路径转路段矩阵 %========================================================== %以上为程序需要输入的变量 xx= zeros(1,numx); t = zeros(1,numx); t = T + cap .* xx ;%路段走行时间函数 ft = (Mxf * t')'; %三条路径的走行时间初值。路径1为路段1,4 ，路径2为路段2,5 ，路径3为路段1,3,5 N= 15; %最大迭代次数，也可使用其他收敛条件 [Min,index] = min(ft) ;

行人交通流研究综述

行人交通流研究综述摘要：行人交通面广量大，是所有交通方式的终端形式，在城市系统中占据特殊重要地位。在其他交通形式快速发展的背景下，行人交通作为一种最基础的交通方式不容忽视。本文通过查阅文献，整理了最近国内外对行人交通流的研究现状，主要对行人交通的模型以及行人交通流特性的研究进行了梳理。关键词：行人交通流；交通流模型；交通流特性 Abstract: The pedestrian traffic is wide in surface and large in quantity. It is the terminal form of all transport modes and plays a very important role in the urban system. In the background of other forms of transportation are developing rapidly, as a most basic mode of transportation, pedestrian traffic cannot be ignored. Through literature review, this paper arranges recent study statements of pedestrian traffic flow at home and abroad. This article focuses on combing the study of pedestrian traffic model and pedestrian traffic flow characteristics. Key Words:Pedestrian traffic flow; Traffic flow model; Traffic flow characteristics 1.引言行人交通流是交通系统中很重要的一个部分，在交叉口安全分析、行人交通组织方法、慢行交通建设等方面都必须要考虑到行人交通流的特征。然而，不少人认为交通是研究“人、车、路、环境”的一门科学，其中的人指乘客，而对于行人，大多数之前的分析都认为是道路阻抗，这是有误的。城市交通系统的供需失衡导致了一系列的交通问题，解决这一问题不能不从人说起。步行是人类最基本、最古老和最现实的交通出行方式，无论人们采用任何交通工具、任何出行方式、要达到任何出行目的，出行过程中总离不开步行。交通问题的本质是人的需求，从需求的角度来看，人的步行需求是不可忽视的一个部分。目前关于行人交通流的研究在国内还比较少，全面系统地分析和归纳行人交通流起源及其发展的文章更是几乎没有。本文从行人交通流研究的历史出发，试图理清行人交通流研究的理论与方法的发展演变过程，揭示这种研究的必要性及

(仅供参考)第六篇--vissim动态交通分配

第六篇动态交通分配 6.1 动态交通分配介绍在前面的章节里，仿真车辆在路网中行驶的路径都是人为设置的，仿真中的“驾驶员”并没有机会自己选择从起点到终点的道路。在非实时仿真、简单路网中这种模拟道路交通的方法是合适的。但是，如果仿真的路网较大，路网中的车辆从起点到终点有多种不同的路径选择，同时要将车辆分布在这些路径上的话，前面使用的方法将不可能完成这种网络上的路径设置。对一个给定了起迄点的出行需求矩阵，计算该矩阵在路网上的交通量分布的问题称之为交通分配，它是交通规划过程的一个基本步骤。交通分配是所有驾驶员或交通使用者根据道路网情况，对出行路径进行选择的一种计算模型。该模型必须帮助出行者首先找出一组可供选择的路径，然后根据计算方法对可选择的路径进行评价，最后描述出驾驶员如何根据这些评价进行路径选择。交通规划中的交通量分配往往是静态分配。“静态”是指出行需求（有多少车辆需要在路网中出行）和道路网络本身不随时间变化。然而实际上的出行需求在一天中变化很大，并且道路网络的交通状况也随时间而变化，例如信号控制在一天不同时段发生变化。考虑到这些随时间而变化的因素，VISSIM给出了动态交通分配的方法。在VISSIM仿真模型中提出动态路径选择主要考虑以下两个方面： z即便在不考虑可替代路径的情况下，越来越大的路网也使得人工设置或建立所有起迄点间的路径变得不可能； z在评估各种交通控制方法和路网变化对出行路径选择的影响时，模拟真实的路径选择行为非常有意义。 6.2 动态交通分配的原则在VISSIM中动态交通分配是基于迭代仿真的思想。即一个模拟路网不只是仿真一次，而是不断地重复仿真。驾驶员根据前面仿真获得的出行时间（或出行费用）来进行本次仿真中的路径选择。模拟这种“用户自学习过程”，必须完成下列任务： z必须找到起迄点间的路径。VISSIM假定并非所有人都使用最佳路径，而是有一小部分人会使用那些次优路径； z驾驶员必须有某种对路径进行评价的方法，以便于进行路径选择。VISSIM中是根据计算得出的总出行费用进行评价的。总出行费用由路径长度、行程时间和其它成本（例如道路或桥梁的通行费等）加权求和得到； z从一系列路径中选择某条路径的概率是用修正的LOGIT模型计算后得到。 6.3 动态分配前期准备工作 6.3.1需要注意的几个问题（1）对象：不是只有几个节点，而是整个大的路网；

一维单车道交通流元胞自动机模型综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3515068439.html, 一维单车道交通流元胞自动机模型综述作者：叶冬樊镭来源：《物联网技术》2013年第05期摘要：随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展，出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流模型是交通理论研究的重要问题，交通流元胞自动机模型的出现和发展为交通流理论的研究提供了一种新的方向。文章主要介绍了单车道交通流元胞自动机模型，并对元胞自动机模型的发展提出了展望。关键词：元胞自动机；单车道；交通流模型中图分类号：TP301；U491 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）05-0023-03 0 引言现代社会普遍面临严重的交通问题，对交通流理论的研究可以建立能描述实际交通一般特性的交通流模型，以揭示控制交通流动的基本规律，从而有效地进行交通规划、交通管理与控制以及交通能源节约等方面的研究。传统的交通流模型主要有车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等。元胞自动机（CA）模型是近年来发展起来的一种时间和空间都离散的动力学系统模型。散布在栅格（lattice grid）中的每一个元胞都有有限个状态，它们遵循同样的规则作同步更新，大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。交通流元胞自动机模型简单，易于在计算机上实现，并且能够再现各种复杂的交通现象，以反映交通流特性，如平均速度、密度、流量等参数。 1 交通流元胞自动机的历史起源元胞自动机的创始人是著名的计算机科学家Von Neumann。他在1948年模拟生命的自我复制功能时，构造了一个由二维方形网格组成，由数千个基本元胞构成的自繁殖结构，每个元胞有29个可能的状态[1]，演化规则依赖于每个元胞的状态及其四个最近邻元胞（即东南西北四个邻居元胞）的状态的自动机。但限于当时的计算机水平，没有得到足够的重视。随后，到20世纪60年代，以Langton为首的一批科学家，以元胞自动机为工具展开了对人工生命的深入研究，通过计算机模拟来更加充分地认识真实生命和生命形式的特性。1970年，数学家Conway提出了著名的生命游戏机（Game of Life）的概念，使元胞自动机受到了多方面的关注。20世纪80年代，Wolfram对初等元胞自动机进行了广泛深入的研究，直到今天，仍然是元胞自动机领域最为重要的工作之一。 2 元胞自动机的构成

交通流预测模型综述

交通流预测模型综述摘要：随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。为了缓解交通压力，交通专家也提出了各种不同的方法。在交通网络越来越复杂的今天，交通流预测在智能交通系统中是个热门的研究领域，因为正确的交通流预测，可以进行实时交通信号控制，交通分配、路径诱导、自动导航，事故检测等。本文从交通流短期预测模型出发，分析常见预测模型的优缺点，得出综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。关键字：交通流预测，智能交通系统，综合模型 Traffic flow predictive models review Abstract: With the development of society, traffic accidents, traffic jams, environmental pollution and energy consumption problems become more and more serious. In order to alleviate traffic pressure, traffic experts also puts forward all kinds of different methods. In the traffic network is more and more complex today, traffic flow predictive in intelligent transportation system is a hot research fields, because the correct traffic flow predictive, can real-time traffic signal control, traffic distribution, route guidance, automatic navigation, accident detection, etc. This article from short-term prediction model of traffic flow, analyzes the advantages and disadvantages of common prediction model, it is concluded that predict comprehensive model will be traffic flow predictive areas of development trend. Keywords:Traffic flow predictive, Intelligent transportation system, integrated model 引言目前，有关交通流预测方面的研究已取得大量的成果，建立了多种实时交通量预测的方法，其预测精度也达到了较高水平。本文先是通过研究分析不同交通流短期预测模型的优缺点，然后对具有优势的基于神经网络的综合模型进行模型的构建。一、交通流预测概述（一）交通流预测的必要性随着人们生活水平的提高，私家车的数量、人们出行的次数等越来越多，使得交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。很多城市也陷入了“拥有最宽阔的马路，也拥有最宽阔的…停车场?”的困境，严重影响了城市的运转效率，客观上阻碍了社会、经济的快速发展。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图通过先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键，不仅要有实时的道路检测数据，更重要的是，要获得实时、可靠、准确的预测信息。再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息，实现动态路径诱导，达到节约出行者旅行时间，缓解道路拥堵，减少污染、节省能源等的目的。因此，准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。