一、基于I/O模型对拥挤交通流状态变化的研究（论文文献综述）
孙丽婷[1]（2021）在《不同拓扑结构的简单路网中交通震荡的演化分析》文中研究表明交通震荡是极为常见的一种交通流现象。在震荡交通流中,车辆不能保持平稳运行,需要不停地加减速,这会增加车辆的燃油消耗和尾气排放,并带来极大的安全风险。交通震荡幅度的不断增加还可能会导致车辆速度逐渐降低到零从而形成完全的堵塞。因此,弄清交通震荡产生和演化的机理具有重要的理论意义和应用价值。大部分的已有研究一方面关注于路段交通流中的交通震荡,揭示了驾驶行为（即车辆跟驰和换道行为）在交通震荡产生和演化过程中的重要作用。另一方面,研究发现,在交通网络中,交通波在合流分流结构之间的来回传播亦可能造成不同类型的交通震荡。本文关注于上述第二类交通震荡。针对不同拓扑结构的简单路网,开展了交通震荡演化特性的研究工作,通过理论分析推导得出了交通震荡演化的解析结果,并通过数值模拟进行了验证。本文主要研究工作如下:首先,开展了双路段路网中交通震荡演化特性的研究,分析了不同参数条件下的交通震荡模式及其分区情形,研究了路网合流处下游路段通行能力对交通震荡演化的作用。研究发现,随着下游路段通行能力增大,交通震荡模式分区呈现减少趋势:当下游路段通行能力小于临界值c1时,存在11个分区;当下游路段通行能力在临界值c1与c2之间时,震荡模式分区减少为9个;当下游路段通行能力大于c2时,震荡模式分区进一步减少为7个。推导得出了临界值c1,c2及各震荡模式分区边界的解析结果。接下来,考虑了双路段路网中的其中一条路段存在入匝道的情形,研究了入匝道流量对交通震荡演化的作用,揭示了入匝道流量对交通震荡模式及分区的影响。研究发现,当入匝道通行能力小于临界值c1时,存在11个交通震荡模式分区;当入匝道通行能力在c1和c2之间时,交通震荡模式分区减少为9个;当入匝道通行能力大于c2时,震荡模式分区减少为8个。同样,推导得出了临界值（?）1,（?）2及各震荡模式分区边界的解析结果。最后,开展了三路段路网中交通震荡演化特性的研究,分析了两种场景。在场景1（2）中,其中两条路段分流比例相同,通行能力也相同且大（小）于第三条路段。分析发现,场景1中,结果与双路段路网相同,交通震荡模式存在9个分区;而在场景2中,交通震荡模式则减少至6个分区。研究成果揭示了路网拓扑结构对交通震荡演化的作用,可为进一步提出合理的交通管理控制措施、缓解交通震荡提供科学依据。
代萱[2]（2018）在《高速公路交通事故空间影响及通行能力研究》文中认为伴随我国社会经济的不断进步及车辆保有量的持续上涨,随之而来的是交通需求的快速膨胀,致使我国高速公路交通问题日益突显,呈现出的主要问题为交通运行秩序混乱、道路交通事故频繁发生,造成交通拥堵,出行的延误增加,路网运行效率下降,给社会经济带来负面影响。合理地确定事故发生后的波及范围,并针对不同的影响区域提出通行能力分析方法,以此为依据制定出合理的交通组织方案,疏解事故现场混乱的交通流、增加救援效率,保证车辆顺畅运行。因而事故发生后,快速确定事故空间影响及剩余通行能力对高速公路的安全行车管理尤为重要。本文基于国内外现有的理论研究成果,试图对高速公路交通事故的空间影响传播以及各影响区域的通行能力进行研究,以便对事故各影响区域采取合理的道路管控手段,快速消除交通事故的影响。首先,了解我国高速公路交通事故的主要特点,分析交通事故对高速公路上的车流及其运行过程的影响,挖掘交通事故条件下通行能力影响因素,为论文的后续研究提供基础。其次,基于交通流的基础模型和交通波理论构建Van Aerde模型下的交通波方程,分析高速公路发生交通事故后所形成的车流波在事故点上游道路上的空间影响传播情况,然后将交通事故在路段上的空间影响传播分析思路扩展到路网情形（考虑汇入和汇出车流的影响）,最后依据确定的事故空间影响范围,将事故的影响区域划定为保护区（包含事故现场区域及过渡区域）、控制区和缓冲区。再次,对交通事故各影响区域的通行能力分别进行研究,采用软件仿真和对基本通行能力进行修正相联合的思路分析高速公路交通事故现场区域的通行能力;通过分析过渡区域的车辆换道行为,提出过渡区域的通行能力分析方法;了解控制区的车辆运行,提出利用控制区车流运行的车头时距分布来计算控制区通行能力的方法;缓冲区的通行能力分析则参考正常情况下的分析思路进行求解。最后,结合某高速公路的实际案例,通过VISSIM交通仿真软件来模拟出交通事故现场的交通流状况,利用仿真得到的数据评价空间影响传播分析方法的有效性,验证交通事故条件下的通行能力分析模型的合理性。
余雨轩[3]（2018）在《考虑环境和能源因素的城市快速路动态多目标优化控制研究》文中指出随着人们驾车出行的需求不断增加,使得快速路的容量迅速达到了饱和状态,交通拥堵时常发生。在国内,常发性拥堵占据了较大比例,给出行带来很多不便,造成了一些损失。此外,在环境污染严重和资源匮乏的今天,因交通拥堵造成的尾气排放和燃油浪费也不得不引起重视。因此,对快速路拥堵的研究和治理显得尤其重要。针对目前快速路交通控制方法存在的不足,本文认为有必要提出更为科学、有效的交通控制方法,提高快速路的运行效率、减小环境污染和能源浪费,这对提升我国快速路的服务水平有重要的现实意义。本文以城市快速路为研究对象,采用宏观交通流模型模拟快速路交通行为,以可变限速控制与匝道控制集成策略为控制手段,将动态多目标优化算法与模型预测控制理论应用到快速路交通控制中,探究缓解城市快速路交通拥挤的控制方法。全文的主要研究工作和成果概括如下:1)总结了国内外关于快速路交通控制的研究成果,对常用的控制方法进行了评述。针对鲁棒性好、控制效果较佳的模型预测控制,目前的方法不足以有效的解决快速路交通控制这样一个动态、多目标、在线优化控制问题,因此本文对现有的动态多目标优化算法做了整理和总结,希望采用动态多目标优化算法来求解这个问题。2)介绍了模型预测控制的基本概念,及其在交通控制中的应用框架。简单解释了本文采用的控制策略,以及几个常用的性能指标,这也是本文在交通优化控制中设置的控制目标。在模型预测的基础上,为了更清晰地分析快速路交通控制问题,本文把其抽象化为动态多目标优化问题,然后详细阐述了动态多目标优化问题的概念。基于此,本文提出采用动态多目标优化算法来求解,因此设计了基于动态多目标优化算法的模型预测控制框架。3)基于上述框架,本文深入探究了动态多目标优化算法。首先,从预测机制的角度提出了一种基于聚类预测的动态多目标优化算法,该算法由NSGA-II扩展而来。算法的收敛和分布性能通过三种不同类型的测试函数来评估。然后本文以单匝道快速路网为研究对象进行仿真研究,基于上述框架,将该算法用于求解交通优化控制问题。交通流仿真模型为METANET,最优控制方案的决策采用TOPSIS方法。仿真实验表明基于该算法的模型预测控制方法能有效缓解交通拥堵,减小排放和油耗。4)然后,混合了多种群和预测两种策略,再次提出了一种基于多种群预测的动态多目标优化算法,此算法也是以NSGA-II为基础的。通过性能评估发现该算法的收敛性很好,因此也将其用于求解快速路交通控制问题。为了更贴近真实的快速路系统,这里选取了上海市广中路某段作为仿真研究对象,交通流模型为CTM模型。该路段拥有多个匝道,更为复杂,因此算法的计算时间变长。于是本文又采用了分布式控制结构减少计算时间,与集成式控制的效果做了对比。此外,本算法还与提出的第一种优化算法进行了对比,仿真结果显示基于两种优化算法的模型预测控制方法具有不错的控制效果,而同一种控制结构下两种控制方法的控制效果接近,不同控制结构之间改善的幅度有所差异。5)为了实现仿真研究中的在线优化控制,本文还设计了一个仿真平台。由于优化和控制过程分别在两个不同的软件中实现,通过仿真平台可以把它们连接起来,实现两个过程之间相关数据的传输,从而实现完整的优化控制过程。此外,平台还能把采集到的仿真数据存储在数据库中,这些数据是分析控制效果的基础。
张璇[4]（2018）在《安全辅助驾驶策略对交通流特性及能耗排放的影响研究》文中研究说明道路交通的交通安全、交通拥堵、能源消耗和环境污染问题已经成为制约社会经济发展的瓶颈,不容忽视。安全辅助驾驶系统作为一种主动式汽车安全技术已经得到了广泛应用,在解决交通安全问题中起到了十分重要的作用。然而,鲜见安全辅助驾驶系统对交通流演化特性及能耗和排放的影响的相关研究工作。是否能够设计出有效的安全辅助驾驶系统,在保证交通安全问题的同时能够缓解交通拥堵,减少能耗和排放?针对这一问题,本文开展了相关研究工作。首先,研究了对安全风险等级不加以区分的单等级安全辅助驾驶策略,接下来提出了将安全风险等级划分为两个等级以及多个等级的双等级、多等级安全辅助驾驶策略。结合车辆跟驰模型（2D IIDM模型）对一个由25辆车组成的车队进行仿真,并使用微观VT-Micro能耗排放模型计算车辆的能耗、NOx排放和CO2排放情况。通过对比研究发现,单等级安全辅助驾驶策略虽然能够减小车流速度的震荡,但会使车辆的能耗和排放增加;双等级安全辅助驾驶策略不仅能够使车流速度更加稳定,同时能够使车辆的能耗和排放明显减少;多等级安全辅助驾驶策略在交通震荡、能耗和排放等方面的影响与双等级安全辅助驾驶策略基本相同。其次,分析了单等级、双等级和多等级安全辅助驾驶策略中速度震荡幅度、能耗和排放与参数的关系,并通过分析得到了双等级安全辅助驾驶策略使速度震荡、能耗和排放达到较优的参数取值范围。通过研究发现,单等级安全辅助驾驶策略中合适的参数取值能够减小速度震荡幅度,但无论参数取何值能耗和排放均不会下降;双等级安全辅助驾驶策略在合适的参数取值范围内,能耗和排放能够达到最小,并且速度震荡幅度也会减少;对于多等级安全辅助驾驶策略,对比发现其能耗排放与参数的关系图是双等级安全辅助驾驶策略中能耗排放与参数关系图的一部分,因此,两者对能耗排放的影响相同;最后,基于对双等级安全辅助驾驶策略中参数的分析,选取一组合适的参数值,研究了双等级安全辅助驾驶策略在瓶颈路段对交通流特性、能耗和排放的影响。通过研究发现,双等级安全辅助驾驶策略能够缓解瓶颈上游的车辆排队现象,减少拥堵持续时间;但由于该策略会使车流整体的速度减小,因此在大部分情况下,流量会产生轻微的下降;同时,该策略能够在不同程度上降低车辆的能耗、NOx排放和CO2排放。
谷健[5]（2017）在《基于RFID数据的城市交通流动态路径诱导研究》文中研究指明城市化进程的快速发展,使得现有城市的交通系统承载着日益增长的需求与压力,交通拥堵问题成为城市经济发展的顽疾,随之产生的交通运输效益下降、环境污染、能源过度消耗等问题日益严重,交通拥堵这一顽疾亟待解决。基于智能采集设备的城市交通诱导系统是缓解城市交通拥堵问题的重要途径之一。本文由射频识别技术（Radio Frequency Identification Devices,RFID）所采集的城市道路交通数据特征分析入手,提出基于RFID数据的交通参数提取方法,实现基于RFID数据的城市道路微观交通模拟,构建基于RFID数据的城市道路交通流短时预测模型,开展基于RFID数据的城市道路交通状态判别研究,实现基于交通状态判别的交通流动态路径诱导研究。文章首先对用于采集车流数据的RFID技术进行了概述,由于RFID采集点多布设在信号交叉口出口路段上,这一布设特点导致RFID采集车辆记录多是单点断面静态记录。为了得到相对完整的符合时间规律的车辆行程数据并满足动态化要求,不仅需要将车辆记录与RFID基站位置进行空间匹配,同时需要考虑交叉口信号配时的情况。本文首先在数据记录质量分析的基础上,提出基于RFID技术的交通流特性参数提取方法,以交通工程学对交通特性参数的基本定义为核心,借助静态RFID记录中的车牌字段与车辆通过时间字段等基础信息对单一检测断面与相邻检测断面的采集数据进行交通流特性参数提取,得到流量、速度、行程时间、车头时距、交叉口转向等参数。在此基础上,利用统计方法,对交通量特征、车辆到达特征、速度特征、车头时距特征、行程时间特征进行了统计研究,并将统计分布结果作为基本输入用于车流模拟框架的构建。在车流模拟框架构建研究中,本文首先从车辆行驶的微观分析出发,分析讨论车辆在交叉口上游检测断面行驶至交叉口停车线并驶向下游检测断面的路段行驶特征,基于分析结果结合线性跟驰模型、安全换道模型构建了车辆在路段上的行驶规则;同时,本文利用车辆到达交叉口的时刻与信号运行时刻判断车辆在交叉口停车线的停车排队特征,并结合路段行驶规则构建了完整的城市道路车流模拟框架。在实例分析时,本文利用交通参数统计规律产生交通流特性参数的随机数,以此作为车流模拟框架的输入,并借助Matlab数值模拟环境,对单交叉口范围内相邻RFID检测断面的车流进行了模拟,并通过对模拟结果的分析,获取了行程时间、排队长度等通过一般采集方法较难直接采集的交通运行特征参数,实现了从静态RFID记录中提取得到交通状态的动态变化特征,其结果可用作交通状态判别的基本输入。为进一步实现从静态RFID记录中提取交通运行动态特征,本文在构建车流模拟框架的同时,构建了基于RFID数据的交通流短时预测方法。考虑到交通参数时间序列具有随机信号的特征,本文以交通流特性参数时间序列的小波分解为前提,对小波分解得到的近似变量和细节变量分别选用支持向量机方法建立预测模型,并利用GA、PSO等方法优化预测模型的参数,并综合考虑数值精度与运算速度两方面因素,借助数值对比实验的方法,对预测模型参数的输入个数进行了研究。借助对速度时间序列的实例分析,分别得到了 2min和5min时间间隔的速度预测结果,其精度满足一定要求,并将预测算法应用到阈值去噪处理后的数据进行对比分析,其结果表明所构建的预测算法能够实现对静态RFID记录的动态预测。对静态RFID记录采用预测的方法实现动态分析主要针对交通流特性参数,而掌握交通流状态的动态变化,需要综合考虑不同交通流特性参数的变化特征,因此,在基于RFID数据的城市道路交通运行特征分析与车流模拟的基础上,本文提出一种采用平均里程行程延误、平均行程速度、排队长度等多个参数来判别城市道路交通状态的方法。该方法以模糊综合评价模型为基础,以车流模拟结果所提取的交通流特性参数作为输入,通过构建参数的梯形隶属度函数,实现对交叉口左、直、右三个方向上的相邻检测断面的交通状态进行模糊判别,并对交通状态模糊判别方法中的单因素权重矩阵取值对判别结果的影响进行了分析研究,从而进一步实现了从静态RFID记录中提取动态交通变化特征。交通状态判别结果可用于构建城市道路交通诱导路径搜索算法。诱导路径是交通流动态诱导系统的重要体现,本文提出一种基于城市道路交通状态判别的动态诱导路径搜索算法。以城市路网为研究载体,借助车流模拟框架得到路网内的车流模拟数据,结合交通参数提取方法得到模拟路网内相邻检测断面的平均里程行程延误、平均行程速度、排队长度等交通流特性参数,在此基础上,结合模糊判别方法得到模拟路网内相邻检测断面的交通状态判别结果,并利用交通状态判别结果作为搜索算法中有向弧的动态权重,结合基于曼哈顿距离的启发式路径搜索算法,实现了对路网内的最短路径的动态搜索,其结果可为基于RFID数据的交通管理系统制定诱导路径提供理论支持。
丁吉[6]（2017）在《中观交通模型的生成与拓展分析研究》文中进行了进一步梳理智能运输系统（ITS）是未来交通的发展方向,仿真技术是研究交通系统的有效手段,城市交通仿真模型的成功搭建可为交通方案与决策提供测试与评价平台,对城市交通规划具有强有力的支撑作用。城市道路交通流是一种复杂的网络交通流,且城市用地资源相对有限,传统的宏观需求预测模型已无法满足交通规划与管理的精细化要求,因此有必要建立满足精细化设计要求的交通模型。本文首先对比了宏观、微观以及中观交通仿真技术的优缺点,在此基础上阐述了中观交通模型的优势,引出搭建城市道路交通中观仿真模型的重要性。本文提出基于宏观继承法的中观交通模型建立方法与步骤,从Cube Voyager平台下的西安城市交通模型中提取出中观子区模型,结合西安高新区的交通实测数据对模型的精度进行校核,而后借助宏观静态OD矩阵拆分的方法将其应用到Cube Avenue中观动态仿真平台上,使得研究区域具有宏观和中观两套评价体系,实现“静态动态分配互相结合、宏观中观模型相互支撑”的灵活中观交通模型技术方法,一定层面上削弱了因平台差异性带来的建模难度,更加贴近交通实际。本文最后将宏观和中观指标进行横向比较,并对基于中观交通模型的交通方案进行拓展分析,既体现了中观模型的优势又指出其在方案测试方面的实用性。研究成果建立了中观动态交通分配模型,提高了中观模型建模的系统性和连续性,弥补了宏观静态模型对现状交通运行特征反映不足的缺点,使得模型分析结果更直观,与现状结合更为紧密,实现了交通方案微观指标的量化评估,为支持精细化交通设计方案决策提供了一定参考。
杨思琪[7]（2017）在《高速公路交通拥堵状况预测模型的研究与应用》文中认为现今高速公路的运营管理朝着智能化、自动化的方向发展,高速公路管理者及时准确地掌握交通拥堵的形成及发展状况,对信息采集设备收集的大量交通信息进行科学分析,才能满足日益增长的交通需求,保障交通的运行安全。高速公路交通拥堵状况形成的根本原因有两种:一种是日常交通量超过道路通行能力而造成的拥堵,一种为交通事故堵塞道路而造成的拥堵。日常的交通拥堵是缓慢形成的,若要避免拥堵的发生则需提前预知交通状态的变化趋势,若预测得知交通流开始缓行,并逐渐向拥堵状态发展,则采取相应的交通量控制措施,便可达到避免交通拥堵形成的目的。而交通事故是突发事件,拥堵的形成不可避免,在此情况下高效率的应急救援极为重要,决策者掌握拥堵的影响范围和持续时间即事故时空影响,才能从根本上提高应急救援的有效性及应急处置方案的科学性。本文对上述两种情况下的高速公路交通拥堵状况进行预测,核心研究内容主要分为短时交通状态预测模型及事故时空影响预测模型的研究。主要内容包括:（1）在对10种常用交通流预测方法理论与优缺点对比分析的基础上,提出适合本文研究内容的高速公路交通拥堵状况预测方法。（2）确定短时交通状态预测模型的输入交通参数与数据来源,研究数据的预处理方法。同时分析高速公路交通流的时间特性,选择KNN非参数回归预测方法用于交通流时间序列的预测,提出了基于KNN算法的短时交通状态预测模型。（3）选取能够代表事故时空影响的指标,分析不同交通因素对事故路段拥堵扩散及消散机制的影响,确定了预测模型的输入参数,并利用VISSIM交通仿真技术,仿真不同影响因素下的事故路段拥堵扩散及消散过程,基于仿真结果建立不同影响因素与事故时空影响指标之间的关系,从而提出基于交通仿真的事故时空影响预测模型。（4）采用开阳高速公路微波实测数据,通过试验分析验证了短时交通状态预测及事故时空影响预测模型的预测效果,并将预测模型应用于高速公路交通拥堵状况预测系统,阐述了系统的功能需求及系统架构。综合以上研究,形成了高速公路交通拥堵状况预测模型,并通过试验分析证明了该模型的合理、可行、有效,具有一定的应用价值。
孙标[8]（2016）在《交通事故对道路通行能力影响的研究与分析》文中指出现在,交通事故给人们的出行带来了严重的影响。为了降低交通事故对实际生活中人们出行的影响,能够为交通管理者提供道路建设和交通事故处理的理论依据,对交通事故在实际道路通行能力中的影响进行了研究和分析。以交通事故视频为数据来源,用表格对在交通事故发生前、交通事故发生后还未消去以及交通事故消去后的时间间隔内道路交通量这一参数的数值数据进行了统计与表示。在对道路交通量进行统计、表示之后,又对交通事故发生后事故车辆停靠在车道上时的交通密度进行了数值统计及表示,接下来,对道路交通量以及交通密度这两个参数进行了理论分析。不仅理论分析了这两参数在单个视频中的变化过程,而且还对这两参数在两视频中的变化进行了对比分析。通过对比分析得出交通事故发生在内侧车道与外侧车道时,其对道路通行能力的影响是不同的,并利用单因素方差法对其显着性差异进行了分析与验证。利用正弦曲线逼近对交通量与交通密度两参数进行了曲线拟合,建立了在交通事故发生后交通流两参数与时间的数学模型,并对模型进行了检验。同时,推导了道路通行能力数学模型并结合视频数据进行了数值计算,通过分析总交通量与事故持续时间之间的关系,分析了交通事故下道路通行能力的变化情况,分析结果表明交通事故对道路通行能力影响很明显。最后根据累计到达-离去模型建立了排队模型,并结合数据进行了计算。研究在交通流理论的基础上多次运用数据分析方法建立数学模型,充分保证了模型的有效性。研究结果为采取降低交通事故影响的措施和人们在规避交通事故影响的选择上提供了重要参考。
胡沧粟[9]（2016）在《基于DDDAS的高速公路异常事件影响范围仿真分析》文中研究说明高速公路异常事件（如车辆故障、交通事故等）会降低路段通行效率,在车流量较大的情况下,可能会引发道路交通阻塞和车辆排队的问题。异常事件的影响范围和发展趋势的可靠估计是制定针对性交通管控策略的前提和基础,对保障高速公路的畅通运行和提高高速公路的管理服务水平具有重要的现实意义。目前高速公路异常事件的影响范围主要是通过交通流理论建立预测模型来进行估计,由于现有交通参数检测精度无法满足模型的输入要求尚难以在工程中进行应用。针对此问题论文引入仿真分析技术,对高速公路交通流时间关联特性进行分析,并结合历史车检器数据特性提出了基于VISSIM仿真系统的交通流参数标定方法和驾驶行为参数校正方法。在此基础上,结合对粒子滤波算法的深入分析,研究了基于DDDAS的高速公路异常事件影响范围仿真分析方法。论文主要内容包括:（1）仿真模型交通流参数标定和驾驶行为参数校正。在对高速公路交通流时间关联特性分析的基础上,结合历史车检器数据对仿真模型交通流参数进行了标定;针对仿真模型驾驶行为参数默认值标定不准确的情况,结合单因素差方法进行敏感性分析确定用于校正的核心参数,研究了基于遗传算法的仿真模型驾驶行为参数校正方法;最后利用实际车检器数据进行了模型验证。结果表明建立的仿真模型能准确的对道路上的交通流运行趋势进行仿真。（2）研究基于粒子滤波算法的交通仿真模型数据同化方法。结合交通波理论和阈值理论,建立高速公路车检器数据预处理方法。在此基础上结合DDDAS范式和粒子滤波理论,研究了基于DDDAS的高速公路异常事件仿真分析方法,最后对模型的有效性进行了算例验证。结果表明,基于粒子滤波的交通仿真模型能够不断地同化实时数据,实现对道路上堵塞事件位置和实时排队长度的精确估计。最后介绍了基于粒子滤波算法的交通仿真系统的设计与实现,并结合G75高速北碚隧道段车检器数据,选取典型真实交通异常事件构建相应的仿真场景,验证了基于DDDAS的高速公路异常事件影响范围仿真系统的有效性。结果表明:本文方法可以准确地对异常事件引起的排队长度进行估计。
王涛[10]（2015）在《基于格子流体力学模型的交通流建模及仿真研究》文中提出道路交通流的运行状态直接影响整个城市交通系统的稳定性,一旦城市交通系统失稳将给社会环境带来各种不利因素,如交通堵塞、环境污染、资源浪费、事故频发等。本文利用格子流体力学理论研究了封闭系统和开放系统中的宏观交通流建模问题。一方面,在封闭系统中借助智能交通系统理念,分别构建了单车道、双车道格子流体力学模型,并对模型进行线性和非线性分析,通过数值仿真验证理论分析结果,进一步在亚稳态区域研究不同扰动在交通流中的演化情况；另一方面,城市交通系统本身就是开放的复杂巨系统,而其中交通瓶颈是阻碍交通系统运行状态的集中点,也是引起城市交通病的症结所在。本文将新建的道路交通模型应用到不同类型的交通瓶颈中,重现了实测观察到的交通流拥挤模式,分析不同交通拥挤模式演化机理及形成条件。具体来讲,本文研究工作包括如下几个方面：（1）首先在封闭系统中,借助智能交通系统,充分考虑前面多个格子的密度信息对当前格子的影响,建立基于密度差格子流体力学合作驾驶模型。采用线性稳定性理论和摄动理论对新建模型进行分析,前者可以得到模型的线性稳定性条件,后者推导出了描述拥挤区域密度波的mKdV方程,同时求得了关于密度的扭矩-反扭矩解。通过数值仿真发现合作驾驶能够提高交通流的稳定性。其次,把单车道密度差格子流体力学模型扩展到双车道,建立双车道格子流体力学模型。与合作驾驶模型一样,通过上述两种理论方法和数值模拟对该模型中的交通流特性进行了理论分析和仿真研究。结果表明：在双车道系统中考虑密度差的作用同样可以提高交通流的稳定性。（2）进一步依据Kerner三相交通流理论中描述的同步流特征,单纯的密度并不能完全反映拥挤区域的交通流状况,因此本文考虑下游多个格子的流量信息建立合作驾驶模型。通过对所构建的新模型进行理论分析得到解析的线性稳定性条件,通过非线性分析方法对模型进行分析,推导出了其mKdV方程并求得解析解。在上述分析的基础上,本文采用敏感系数-密度的相空间图阐述了流量差信息在改善交通流稳定性方面的作用。并通过数值模拟得出在ITS系统中合作驾驶的最优作用范围。此外,通过延伸研究将流量差作用引入到双车道封闭系统中,建立了考虑流量差的双车道格子流体力学模型。不仅从理论上对模型进行了线性和非线性研究,还对亚稳态区域扰动随时间的演化情况进行了仿真研究,同样得到了有意义的结论。（3）基于本文所构建的双车道密度差模型,在封闭系统中采用摄动方法推导模型的KdV方程,此方程中通过逆散射变换求得准确的孤子解。在开放边界条件下对模型进行数值模拟,得到随着时间的推移保持其形状不变且向上游传播的孤子。此外,本文通过在开放系统下游设置格子的密度以随机扰动的方式进行波动研究实测阻塞交通流模式。通过调整系统初始密度,系统复现了各种实测交通流拥挤模式,并给出了这些拥堵模式的相基本图。实测的拥挤模式主要包括：运动局部阻塞、引发的时走时停交通波、震荡拥挤流和均匀拥挤流。此外,通过数值模拟,给出了相基本图中所有交通流模式的时空演化图。（4）为克服密度差双车道格子流体力学模型中会出现车辆倒退的现象,本文采用改进的换道规则和流量转移函数,建立了新的双车道格子流体力学模型。新模型不同于以前的双车道模型,左右两个车道的守恒方程各自独立且通过换道相互关联。首先,结合该模型,论文设计了确定型的入匝道和两种随机型入匝道。新模型应用于随机型匝道系统时除了能够预测第四章中的四种拥挤模式外,还能预测同步流（HST）拥挤模式和固定的局部集簇（PLC）。其次,设计入匝道与出匝道的组合匝道系统。新模型在组合交通瓶颈中依然能够预测MLC、PLC、TSC、 OCT和HCT拥挤模式,且在同样的初始条件下,组合匝道中交通流的阻塞程度远远小于入匝道瓶颈系统中的阻塞程度。
二、基于I/O模型对拥挤交通流状态变化的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于I/O模型对拥挤交通流状态变化的研究（论文提纲范文）
（1）不同拓扑结构的简单路网中交通震荡的演化分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路段中的交通震荡 |
| 1.2.2 路网中的交通震荡 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 下游路段通行能力对双路段路网交通震荡演化的作用 |
| 2.1 模型 |
| 2.1.1 路网结构介绍 |
| 2.1.2 分流合流规则 |
| 2.2 交通震荡现象演化分析 |
| 2.2.1 特例分析 |
| 2.2.2 分流比与通行能力比值分析 |
| 2.3 交通震荡模式分区 |
| 2.4 数值算例 |
| 2.4.1 元胞传输模型 |
| 2.4.2 数值仿真验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 入匝道对双路段路网交通震荡演化的作用 |
| 3.1 模型 |
| 3.2 交通震荡现象演化分析 |
| 3.2.1 特例分析 |
| 3.2.2 分流比与通行能力比值分析 |
| 3.3 交通震荡模式分区 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 三条路段路网交通震荡演化特性分析 |
| 4.1 三条路段路网模型 |
| 4.2 场景一 |
| 4.2.1 场景一条件 |
| 4.2.2 交通震荡现象演化分析 |
| 4.2.3 交通震荡模式分区 |
| 4.2.4 数值算例 |
| 4.3 场景二 |
| 4.3.1 场景二条件 |
| 4.3.2 交通震荡现象演化分析 |
| 4.3.3 交通震荡模式分区 |
| 4.3.4 数值算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 本文工作总结和主要创新 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）高速公路交通事故空间影响及通行能力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 交通事故空间影响研究综述 |
| 1.3.2 占道条件下的通行能力研究综述 |
| 1.3.3 国内外研究成果评述 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 高速公路交通事故特性分析 |
| 2.1 高速公路交通事故的主要特征 |
| 2.1.1 高速公路事故的定义 |
| 2.1.2 高速公路交通事故的特征 |
| 2.2 交通事故对高速公路交通运行状况的影响分析 |
| 2.2.1 交通事故引起的偶发性拥堵和交通延误 |
| 2.2.2 交通事故后高速公路交通流运行特征的变化 |
| 2.3 高速公路交通事故下通行能力的影响因素分析 |
| 2.3.1 高速公路通行能力基本影响因素 |
| 2.3.2 高速公路交通事故下通行能力的影响因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高速公路交通事故空间影响研究 |
| 3.1 交通事故空间影响分析基础理论 |
| 3.1.1 交通流基础模型选择 |
| 3.1.2 交通波模型 |
| 3.1.3 VanAerde模型下的交通波方程 |
| 3.2 基于交通波理论的高速公路交通事故的空间影响传播分析 |
| 3.2.1 事故发生后高速公路交通流的变化 |
| 3.2.2 路段环境下的高速公路交通事故的影响传播分析 |
| 3.3 路网环境下交通事故空间影响传播分析 |
| 3.3.1 交通事故在上游主线上的影响传播 |
| 3.3.2 交通事故在上游出入口匝道及其衔接道路上的影响传播 |
| 3.4 高速公路交通事故空间影响区域的划分 |
| 3.4.1 保护区 |
| 3.4.2 控制区 |
| 3.4.3 缓冲区 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 交通事故下高速公路通行能力研究 |
| 4.1 事故现场区域通行能力分析 |
| 4.1.1 事故现场区域通行能力计算方法 |
| 4.1.2 事故现场区域通行能力的仿真研究框架及仿真方案的设计 |
| 4.1.3 事故现场区域通行能力修正系数仿真分析 |
| 4.2 过渡区域通行能力分析 |
| 4.2.1 过渡区域交通流特性 |
| 4.2.2 过渡区域通行能力计算 |
| 4.3 控制区和缓冲区通行能力分析 |
| 4.3.1 控制区通行能力分析 |
| 4.3.2 缓冲区通行能力分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 案例分析与应用 |
| 5.1 事故高速概括及影响区域的确定 |
| 5.1.1 G75高速公路现状分析 |
| 5.1.2 事故概述及影响区域的确定 |
| 5.2 事故影响范围及通行能力仿真 |
| 5.2.1 事故影响范围仿真分析 |
| 5.2.2 通行能力仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究成果 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）考虑环境和能源因素的城市快速路动态多目标优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交通流仿真模型 |
| 1.2.2 尾气排放和燃油消耗模型 |
| 1.2.3 交通控制策略 |
| 1.2.4 快速路多目标控制方法 |
| 1.2.5 动态多目标优化算法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.3.3 主要思路 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基础理论 |
| 2.1 快速路交通控制策略 |
| 2.2 快速路交通控制方法——模型预测控制 |
| 2.2.1 基本概念 |
| 2.2.2 交通控制中的应用 |
| 2.2.3 性能指标 |
| 2.3 动态多目标优化问题及相关算法 |
| 2.3.1 动态多目标优化问题及其分类 |
| 2.3.2 基本的静态多目标进化算法——NSGA-II |
| 2.4 基于动态多目标优化算法的模型预测控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单匝道快速路动态多目标交通优化控制 |
| 3.1 交通流仿真模型与尾气排放和燃油消耗模型 |
| 3.1.1 METANET交通流仿真模型 |
| 3.1.2 尾气排放与燃油消耗模型 |
| 3.2 基于聚类预测的动态多目标优化算法 |
| 3.2.1 预测模型 |
| 3.2.2 CPDMO-NSGA-II算法 |
| 3.2.3 测试函数与评价指标 |
| 3.2.4 算法性能 |
| 3.3 实例仿真与分析 |
| 3.3.1 仿真场景 |
| 3.3.2 单匝道快速路的交通优化控制问题描述 |
| 3.3.3 约束处理 |
| 3.3.4 控制方案选择 |
| 3.3.5 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多匝道快速路动态多目标交通优化控制 |
| 4.1 CTM交通流仿真模型 |
| 4.2 基于多种群预测的动态多目标优化算法 |
| 4.2.1 MPPDMO-NSGA-II算法 |
| 4.2.2 算法性能 |
| 4.3 实例仿真与分析 |
| 4.3.1 仿真场景 |
| 4.3.2 多匝道快速路的交通优化控制问题描述 |
| 4.3.3 约束处理与控制方案选择 |
| 4.3.4 分布式优化控制 |
| 4.3.5 仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 仿真平台 |
| 5.1 仿真平台结构设计 |
| 5.2 控制方案优化模块 |
| 5.2.1 单匝道快速路网 |
| 5.2.2 多匝道快速路网 |
| 5.3 基于 Visual C#语言的数据交互模块 |
| 5.3.1 用户界面 |
| 5.3.2 MATLAB类库 |
| 5.3.3 VISSIM的COM接口 |
| 5.3.4 数据库接口 |
| 5.4 路网仿真模块 |
| 5.4.1 路网模型 |
| 5.4.2 输入数据 |
| 5.4.3 输出数据 |
| 5.5 数据库 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究成果及结论 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）安全辅助驾驶策略对交通流特性及能耗排放的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 跟驰模型研究现状 |
| 1.2.2 安全辅助驾驶系统研究现状 |
| 1.2.3 能耗和排放模型研究现状 |
| 1.2.4 研究成果总结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 基础模型简介 |
| 2.1 改进的二维智能驾驶员模型(2D IIDM) |
| 2.2 VT-Micro能耗排放模型 |
| 2.3 安全辅助驾驶系统 |
| 2.3.1 基本假设 |
| 2.3.2 主要原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 不同安全辅助驾驶策略下交通流特性、能耗和排放的比较分析 |
| 3.1 单等级安全辅助驾驶策略研究 |
| 3.1.1 单等级安全辅助驾驶策略 |
| 3.1.2 仿真设计 |
| 3.1.3 模拟结果及分析 |
| 3.2 双等级安全辅助驾驶策略研究 |
| 3.2.1 双等级安全辅助驾驶策略 |
| 3.2.2 模拟结果及分析 |
| 3.3 多等级安全辅助驾驶策略研究 |
| 3.3.1 多等级安全辅助驾驶策略 |
| 3.3.2 模拟结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 安全辅助驾驶策略参数优化分析 |
| 4.1 单等级安全驾驶策略参数分析 |
| 4.1.1 对速度标准差的影响 |
| 4.1.2 对能耗和排放的影响 |
| 4.2 双等级安全辅助驾驶策略参数分析 |
| 4.2.1 对速度标准差的影响 |
| 4.2.2 对能耗和排放的影响 |
| 4.3 多等级安全辅助驾驶策略参数分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 瓶颈路段安全辅助驾驶策略对交通流特性、能耗和排放的影响 |
| 5.1 交通瓶颈简介 |
| 5.2 仿真设计 |
| 5.3 模拟结果及分析 |
| 5.3.1 双等级安全辅助驾驶策略对速度分布的影响 |
| 5.3.2 双等级安全辅助驾驶策略对流量的影响 |
| 5.3.3 双等级安全辅助驾驶策略对能耗和排放的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 本文工作总结和主要创新 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于RFID数据的城市交通流动态路径诱导研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 城市道路交通数据提取方法 |
| 1.2.2 交通流运行特征分析与参数估计 |
| 1.2.3 交通流短时预测 |
| 1.2.4 交通状态判别 |
| 1.2.5 交通流路径诱导 |
| 1.2.6 国内外研究现状分析 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 基于RFID技术的城市道路交通流数据提取方法 |
| 2.1 基于RFID技术的城市道路交通数据采集 |
| 2.1.1 射频识别技术 |
| 2.1.2 射频识别技术数据采集原理 |
| 2.1.3 射频识别技术交通领域应用 |
| 2.1.4 交通射频识别技术采集特征 |
| 2.1.5 交通射频识别技术数据特点 |
| 2.2 基于RFID技术的城市道路交通流特性参数提取 |
| 2.2.1 基于RFID技术的交通数据采集原理 |
| 2.2.2 基于RFID技术的交通数据质量分析 |
| 2.2.3 基于RFID技术的交通流数据提取 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于RFID数据的城市交通流运行模拟研究 |
| 3.1 基于RFID数据的交通流特性参数分析 |
| 3.1.1 交通量特征 |
| 3.1.2 速度特征 |
| 3.1.3 车头时距特征 |
| 3.1.4 行程时间特征 |
| 3.1.5 换道概率 |
| 3.2 基于RFID数据的城市交通流模拟 |
| 3.2.1 基于静态记录的交叉口车辆行驶分析 |
| 3.2.2 基于静态记录的车辆排队分析 |
| 3.2.3 基于微观模型的车辆行驶分析 |
| 3.2.4 车流模拟实例分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于RFID数据的交通流短时预测研究 |
| 4.1 基于小波分解的静态车流记录分析 |
| 4.1.1 交通流时间序列的小波分解 |
| 4.1.2 小波分解基本原理 |
| 4.1.3 实例分析 |
| 4.2 基于支持向量机的城市道路交通流短时预测 |
| 4.2.1 支持向量机基础 |
| 4.2.2 支持向量机回归 |
| 4.2.3 基于小波分解的支持向量机预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于RFID数据的城市道路交通状态判别 |
| 5.1 城市道路交通状态判别因素分析 |
| 5.1.1 城市道路交通状态特性参数 |
| 5.1.2 城市道路交通状态判别阈值 |
| 5.2 基于模糊综合评判的交通状态判别方法 |
| 5.2.1 相邻检测断面行程时间 |
| 5.2.2 相邻检测断面行程速度 |
| 5.2.3 相邻检测断面交叉口排队 |
| 5.2.4 相邻检测断面交通状态划分 |
| 5.2.5 数值实验 |
| 5.2.6 参数权重分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于交通状态判别的城市道路诱导路径搜索 |
| 6.1 城市道路诱导路径算法要素分析 |
| 6.1.1 城市道路动态交通诱导 |
| 6.1.2 基本数学符号 |
| 6.1.3 动态有向弧权重 |
| 6.1.4 动态节点权重 |
| 6.1.5 动态搜索算法 |
| 6.2 诱导路径搜索算法 |
| 6.2.1 道路网络结构抽象 |
| 6.2.2 基于RFID采集特征的城市道路网络结构 |
| 6.2.3 基于交通状态判别的有向弧动态权重 |
| 6.2.4 算法步骤 |
| 6.3 实例分析 |
| 6.3.1 模拟路网基本参数 |
| 6.3.2 模拟车流输入 |
| 6.3.3 结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新成果 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）中观交通模型的生成与拓展分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 第二章 中观交通模型综述 |
| 2.1 中观仿真优势 |
| 2.2 中观模型方法论 |
| 2.2.1 流体动力学理论 |
| 2.2.2 元胞传输模型 |
| 2.2.3 出行者行为模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于宏观继承法的中观交通模型建模方法 |
| 3.1 模型结构 |
| 3.2 基于宏观继承法的中观建模 |
| 3.3 模型校核 |
| 3.4 中观仿真结果输出及应用设计 |
| 3.5 中观交通模型关键问题探讨 |
| 3.5.1 动态OD反推 |
| 3.5.2 中观动态交通分配 |
| 3.5.3 动态参数标定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Cube平台的中观交通模型 |
| 4.1 Cube Avenue平台原理 |
| 4.2 基于Cube Avenue建立西安中观子区模型 |
| 4.2.1 细化交通小区 |
| 4.2.2 细化道路网络 |
| 4.2.3 提取研究区域 |
| 4.2.4 子区模型校核 |
| 4.2.5 OD细分及高峰分时段校核 |
| 4.2.6 设置交叉口属性 |
| 4.3 中观子区模型指标分析 |
| 4.3.1 路网层面 |
| 4.3.2 路段层面 |
| 4.3.3 交叉口层面 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 方案测试与讨论 |
| 5.1 静态宏观分配与中观动态分配的对比分析 |
| 5.2 实施方案分析 |
| 5.2.1 新修道路前后对比 |
| 5.2.2 执行特殊事件研究 |
| 5.3 应用于ITS的中观仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 1.研究结论 |
| 2.研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 核查线调查数据 |
| 附录B 截取OD反推结果 |
| 附录C 模型BPR函数标定 |
| 附录D 中观动态分配实现代码 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）高速公路交通拥堵状况预测模型的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 智能交通系统 |
| 1.3.2 短时交通状态预测模型 |
| 1.3.3 事故时空影响预测模型 |
| 1.3.4 现状评述 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 交通状态预测方法研究 |
| 2.1 常用交通状态预测方法理论 |
| 2.1.1 基于参数模型的预测方法 |
| 2.1.2 基于非参数模型的预测方法 |
| 2.1.3 基于人工智能的预测方法 |
| 2.1.4 基于交通仿真的预测方法 |
| 2.1.5 基于组合模型的预测方法 |
| 2.2 高速公路交通拥堵状况预测方法研究 |
| 2.2.1 交通状态预测方法比较 |
| 2.2.2 短时交通状态预测方法研究 |
| 2.2.3 事故时空影响预测方法研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于KNN的短时交通状态预测模型研究 |
| 3.1 交通流数据采集及预处理 |
| 3.1.1 数据采集 |
| 3.1.2 交通状态参数选取 |
| 3.1.3 数据预处理 |
| 3.2 高速公路交通流时间特性 |
| 3.2.1 动态性 |
| 3.2.2 周期性 |
| 3.2.3 相似性 |
| 3.2.4 时间相关性 |
| 3.3 KNN非参数回归预测算法 |
| 3.3.1 KNN非参数回归预测算法原理 |
| 3.3.2 KNN非参数回归预测算法流程 |
| 3.3.3 预测误差指标 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于交通仿真的事故时空影响预测模型研究 |
| 4.1 基于交通仿真的事故时空影响模型指标 |
| 4.1.1 事故空间影响指标 |
| 4.1.2 事故时间影响指标 |
| 4.2 不同因素对事故路段拥堵扩散及消散的影响分析 |
| 4.2.1 事发点上游不同车流量的影响 |
| 4.2.2 不同大车比例的影响 |
| 4.2.3 不同事故处置时间的影响 |
| 4.2.4 事故车辆的占道不同的影响 |
| 4.2.5 恶劣天气的影响 |
| 4.3 基于VISSIM的仿真模型构建 |
| 4.3.1 模型搭建 |
| 4.3.2 仿真方案 |
| 4.3.3 仿真结果 |
| 4.4 基于非线性回归的事故时空影响预测模型 |
| 4.4.1 事故时空影响模型初步构建 |
| 4.4.2 事故时空影响模型指标的非线性回归分析 |
| 4.4.3 占道影响系数 |
| 4.4.4 模型边界条件 |
| 4.4.5 事故时空影响预测模型的完善 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 高速公路交通拥堵状况预测模型应用 |
| 5.1 基于KNN的短时交通状态预测方法应用 |
| 5.1.1 数据来源及预处理 |
| 5.1.2 历史样本数据库的建立 |
| 5.1.3 预测模型精度 |
| 5.2 基于交通仿真的事故时空影响预测模型应用 |
| 5.2.1 模型的输入与输出 |
| 5.2.2 事故时空影响预测流程 |
| 5.2.3 模型预测效果 |
| 5.3 高速公路交通拥堵状况预测系统概要设计 |
| 5.3.1 系统功能需求 |
| 5.3.2 系统架构 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）交通事故对道路通行能力影响的研究与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 第二章 交通流基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交通流量基本参数 |
| 2.3 间断性交通流特性 |
| 第三章 道路通行能力理论 |
| 3.1 道路通行能力概念 |
| 3.2 理想条件下的通行能力计算 |
| 3.3 基本通行能力 |
| 3.4 可能通行能力 |
| 3.5 设计通行能力 |
| 3.6 各种情况下的道路通行能力 |
| 3.6.1 双车道道路通行能力 |
| 3.6.2 多车道公路路段通行能力 |
| 3.6.3 交织区通行能力 |
| 3.6.4 匝道通行能力 |
| 3.6.5 交叉口通行能力 |
| 3.6.6 公共汽车停靠站与交通线路的通行能力 |
| 3.6.7 自行车车道通行能力 |
| 第四章 交通事故理论 |
| 4.1 交通事故概念 |
| 4.2 交通事故的主要现象 |
| 第五章 交通事故下的通行能力 |
| 5.1 数据统计 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 交通量统计 |
| 5.1.3 交通密度统计 |
| 5.2 参数分析 |
| 5.2.1 视频1参数分析 |
| 5.2.1.1 交通量分析 |
| 5.2.1.2 交通密度分析 |
| 5.2.2 视频2参数分析 |
| 5.2.2.1 交通量分析 |
| 5.2.2.2 交通密度分析 |
| 5.2.3 对比分析 |
| 5.3 参数拟合 |
| 5.3.1 交通量拟合 |
| 5.3.2 交通密度拟合 |
| 5.4 方差分析 |
| 5.4.1 单因素方差分析 |
| 5.4.2 正态性检验 |
| 5.5 通行能力计算与分析 |
| 5.5.1 通行能力计算 |
| 5.5.2 通行能力分析 |
| 5.6 排队模型 |
| 第六章、总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）基于DDDAS的高速公路异常事件影响范围仿真分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交通事件影响范围研究现状 |
| 1.2.2 动态数据驱动方法研究现状 |
| 1.3 课题的提出及研究意义 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基于DDDAS仿真的总体方案及关键问题的分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于DDDAS的交通仿真总体方案 |
| 2.2.1 动态数据驱动系统DDDAS |
| 2.2.2 基于DDDAS的异常事件影响范围仿真整体框架 |
| 2.3 关键问题的分析 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于VISSIM的高速公路交通仿真方案设计 |
| 3.1 交通流时间关联特性分析 |
| 3.1.1 交通流基本参数 |
| 3.1.2 时间关联特性分析 |
| 3.2 高速公路仿真模型交通流参数标定 |
| 3.2.1 微观交通仿真系统VISSIM |
| 3.2.2 OD构建 |
| 3.2.3 期望车速标定 |
| 3.2.4 车型比例标定 |
| 3.3 基于GA算法的仿真模型参数校正 |
| 3.3.1 仿真模型参数敏感性分析 |
| 3.3.2 基于GA算法的模型参数校正 |
| 3.4 仿真模型建立及验证 |
| 3.4.1 仿真模型建立 |
| 3.4.2 仿真模型验证 |
| 3.5 小结 |
| 4 基于粒子滤波算法的数据同化方法 |
| 4.1 粒子滤波原理 |
| 4.1.1 数据同化算法概述 |
| 4.1.2 粒子滤波基本原理 |
| 4.2 基于粒子滤波的交通仿真模型构建 |
| 4.2.1 高速公路车检器数据预处理 |
| 4.2.2 基于粒子滤波算法的交通仿真模型构建 |
| 4.2.3 异常事件下交通流参数灵敏性分析 |
| 4.3 仿真实验与验证分析 |
| 4.3.1 仿真实验 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 高速公路异常事件影响范围仿真分析的实现与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统实现平台 |
| 5.3 系统模块实现 |
| 5.3.1 系统框架图 |
| 5.3.2 数据处理模块实现 |
| 5.3.3 仿真控制模块实现 |
| 5.3.4 系统实现流程 |
| 5.4 应用与验证分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（10）基于格子流体力学模型的交通流建模及仿真研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 交通流理论研究的意义 |
| 1.2 交通流的实测 |
| 1.2.1 交通流数据测量方法 |
| 1.2.2 交通流参数 |
| 1.2.2.1 流量 |
| 1.2.2.2 速度 |
| 1.2.2.3 密度 |
| 1.3 交通流模型 |
| 1.3.1 交通流的基本图 |
| 1.3.2 微观交通流模型 |
| 1.3.2.1 车辆跟驰模型 |
| 1.3.2.2 元胞自动机模型 |
| 1.3.3 宏观交通流模型 |
| 1.3.4 中观交通流模型 |
| 1.4 交通流的稳定性 |
| 1.5 阻塞交通流状态的分类 |
| 1.6 本文的主要工作 |
| 2 考虑密度差的格子流体力学模型 |
| 2.1 基于ITS的单车道多密度差格子流体力学模型研究 |
| 2.1.1 单车道格子流体力学模型 |
| 2.1.2 考虑多密度差的单车道格子流体力学模型 |
| 2.1.3 线性稳定性分析 |
| 2.1.4 非线性稳定性分析 |
| 2.1.5 数值模拟与分析 |
| 2.2 考虑密度差的双车道交通流模型的相变研究 |
| 2.2.1 车道格子流体力学模型 |
| 2.2.2 考虑密度差作用的双车道格子流体力学交通流模型 |
| 2.2.3 车道密度差模型的线性稳定性分析 |
| 2.2.4 双车道密度差格子流体力学模型的非线性分析 |
| 2.2.5 数值模拟 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 考虑流量差的格子流体力学模型 |
| 3.1 基于ITS的单车道多流量差格子流体力学模型 |
| 3.1.1 考虑流量差的单车道格子流体力学模型 |
| 3.1.2 线性稳定性分析 |
| 3.1.3 非线性分析 |
| 3.1.4 数值仿真 |
| 3.2 流量差双车道格子流体力学模型 |
| 3.2.1 考虑流量差的格子流体力学模型 |
| 3.2.2 线性稳定性分析 |
| 3.2.3 非线性稳定性分析 |
| 3.2.4 数值模拟 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 开放边界条件下的双车道密度差模型研究 |
| 4.1 实测交通现象 |
| 4.2 模型 |
| 4.3 论分析 |
| 4.3.1 KdV方程推导及求解 |
| 4.4 数值模拟 |
| 4.4.1 开放边界条件下交通流孤子的模拟 |
| 4.4.2 车道格子流体力学模型中的相图 |
| 4.4.3 下游边界有随机扰动的交通流拥挤模式研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 匝道交通瓶颈附近的交通流特性研究 |
| 5.1 入匝道处的阻塞交通流相变研究 |
| 5.1.1 双车道密度差格子流体力学模型 |
| 5.1.2 入匝道设计 |
| 5.1.3 数值仿真 |
| 5.1.3.1 随机入匝道系统仿真 |
| 5.1.3.2 确定型入匝道系统仿真 |
| 5.2 入匝道与出匝道组合模式下交通流相变研究 |
| 5.2.1 数值仿真 |
| 5.3 结论 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文的工作和主要创新点 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、基于I/O模型对拥挤交通流状态变化的研究（论文参考文献）
- [1]不同拓扑结构的简单路网中交通震荡的演化分析[D]. 孙丽婷. 北京交通大学, 2021
- [2]高速公路交通事故空间影响及通行能力研究[D]. 代萱. 长安大学, 2018(01)
- [3]考虑环境和能源因素的城市快速路动态多目标优化控制研究[D]. 余雨轩. 上海大学, 2018(05)
- [4]安全辅助驾驶策略对交通流特性及能耗排放的影响研究[D]. 张璇. 北京交通大学, 2018(06)
- [5]基于RFID数据的城市交通流动态路径诱导研究[D]. 谷健. 东南大学, 2017(12)
- [6]中观交通模型的生成与拓展分析研究[D]. 丁吉. 长安大学, 2017(03)
- [7]高速公路交通拥堵状况预测模型的研究与应用[D]. 杨思琪. 华南理工大学, 2017(06)
- [8]交通事故对道路通行能力影响的研究与分析[D]. 孙标. 贵州师范大学, 2016(12)
- [9]基于DDDAS的高速公路异常事件影响范围仿真分析[D]. 胡沧粟. 重庆大学, 2016(03)
- [10]基于格子流体力学模型的交通流建模及仿真研究[D]. 王涛. 北京交通大学, 2015(10)