学文网交通状况篇1
1城市公共汽车交通线路
城市公共交通线路应与城市主要客流流向一致，在城市中公共交通线路应分设为主线和支线。主线主要是连接客流集散点和交通枢纽，在百万人口以上的大城市中，客流集中的客运枢纽应设置快速直达公共交通线路。一般可以通过调查的方式获取直线接的数据来综合规划且应与城市总体规划协同进行。专用车道的使用中，尽理使专用车道与其它车道隔离，可使用专用的隔离带并配有专用车道监视系统。
2城市公共交通线路网密度
通常汽车城市公共交通线路的规划密度，在市中心3~4km/km2，城市边缘地区2~2.5km/km2，干线之间的距离为600~1000m，步行时间不超过4~6min为宜，城市市区公共汽车要线路的长度宜为长度宜为8~12km。线路过长则会造成乘客候车时间长，公交车到站准时率不好等一系列的弊端。
3公共汽车调度与组织
车辆调度优化是决定公共交通正常和高效运转的重要因素。可以根据客流的变化和具体的营运条件及其他条例，安排不同车型的车辆和行车组织路线，如在高峰小时客流集中的干线上用大容量的车辆组织大站距快车或区间车，在客流较大而街道窄，转弯半径小而客流集中的街区用短车身公共汽车。此外还可以利用一些智能化的管理手段。例如：公共交通车辆自动临界控系统（国际统称AVMcautomaticvehiclemonitoringsystem），它能够在调度室之间建立起高效的信息通道，有效沟通两者之间联系（GIS）。GPS主要用由车辆调度，目标跟踪和动态交通流数据采集上，GIS应用于交通地理信息的可视化管理与交通信息的动态显示上。此外还可以使用可变信息情报板、广播、路边公用电话、公共计算机网络终端，使已在途中的公交用户在路边、公交车站或站台上及公交车辆上，获取实时公交出行服务信息。
4协调公交汽车与出租汽车运营管理
出租汽车为乘客提供门到门服务的较高层公共交通工具。它的使用率不及公共汽车且能耗高，废气污染严重，完成单位运量所占用的道路时空资源大等弊端，因此应根据城市发展水平和实际需要来加强出租车行业管理和经营管理，使其公交汽车协调发展。
5车辆技术的改进
我国公共汽车按载客量分小型（载客60-90）人，中型（载客90-130人）和大型铰接车（载客130-180人）应根据实际客运量来调配恰当车型以减少车辆空资源率。此外还应满足乘客对城市公共汽车乘座舒适性和方便乘客上下车的要求。开发***悬架式，专用公共汽车底盘和低地板城市公共汽车，使公交车的踏板和通道离地高度高以降低汽车重心来满遗产乘坐舒适性的要求。还应适时更换车辆，一般公共汽车最佳使用年限为5~6年。超期服役的公共汽车会产生噪声大、尾气多、机械故障多等一系列的缺点，随着科技发展，许多国家也研发出诸多应用了高科技成果的现代公交汽车。例如：日本发明了下一代“中距离城市间交通系统的无人驾驶公共汽车”。德国研制开发的一种城市用公共客运车辆，这种新型车可以沿固定线路运行且把传统公共汽车和有轨电车的优点结合起来。新晨范文网
6公共交通优先发展策略
城市公共交通作为道路空间点用要求少，环境污染低，能源消耗小的交通应优先发展，此外我国城市多属密集型，因此，以公共交通系统为主，其它交通形式为辅的形式是我国城市客运交通结构必然的发展方向。
常用的公交优先方式有两类：
根据实际情况设置公共汽车专用车道或公交专用道路等。交叉口化先；交叉口上的公交优先措施主要有专门的公交相位，设置专门的公交车入口车道以及其他一些特殊的公交车优先排队与通行措施等。
城市公共汽车交通是城市交通系统的主体，是沟通着社会生产各个环节的重要环节，也是决定城市建设各发展的重要基础之一，因此加快城市公共汽车发展。
参考文献
[1]王炜，徐吉谦.《城市交通规划理论与方法》.北京：人民交通出版社.1992.
[2]李晓江等.编译《中国城市交通发展战略》北京.中国建筑工业出版社.1997
交通状况篇2
【摘 要】本文将GPS技术应用于城市交通状况检测，在分析交通状况检测现状的基础上，提出了基于GPS技术与GIS相结合的交通状况的实时检测。构建将遗传算法与高阶神经网络相结合的遗传-神经网络预测模型，实现了的城市交通状况实时预测。为智能交通系统的实现提供了必要的条件。
【关键词】GPS；GIS；遗传算法；高阶神经网络；预测模型
1 研究背景
1.1 GPS车速检测技术需求性分析
对交通状态进行实时监视与分析，及时可靠地发现路网道路上存在的交通运行问题，是改善道路交通运行效率，减小路网的道路交通阻塞的前提和基础。在现代交通工程技术中，交通参数正是表征道路交通状态的标量，因此，无论是智能交通系统，还是现代交通工程，都是以可靠而准确的交通参数检测为基础的。
本文重点针对目前城市现有少量、多类型的GPS浮动车及GPS浮动车检测周期较大的现实条件，研究基于GPS浮动车的城市路段平均速度估计技术，目的在于充分利用现有城市GPS浮动车检测数据，为***门提供实时可靠交通参数。
1.2 交通检测技术现状分析
2 交通状况信息数学建模
本研究模型吸取了交通流理论中经典和公认的模式，并由公路实地观测数据为例，确定参数。利用GPS提供的即时速度和相关时间信息，得到平均车速、交通流量、行程时间及车道占有率等交通状况信息，对城市交通管理提供重要依据。
2.1 平均车速
平均车速包括时间平均车速和区间平均车速，时间平均车速是指在特定的时间区间内，通过道路某一地点的所有车辆点速度的算术平均值。区间平均车速是指在特定的时间区间内，占据一定长度区间的所有车辆的速度平均值。
2.1.1 时间平均车速
设某一条道路上装有GPS的车辆数为n，每辆车的平均速度为 （i=1，2，3，...n）则所有车辆总平均速度为：
2.1.2 区间平均车速
区间平均车速，利用GIS（Geographical Information System）测得道路的长度、两端路口的经纬度等信息，进而知道车辆此时的位置。
设所测区间总长度为s，第i辆车的行程时间为 ，车辆经过第1端路口的时刻为 ，经过另1端路口的时刻为 ，则车辆的区间平均车速为：
其中，
得到 后，可以求得交通流量Q，算法如下。
2.2 交通流量
交通流量又称交通量，它与平均车速、车流密度统称为交通流三要素，其关系式为：
可见交通流量与车速成抛物线关系。具体分析如下：当车速很大接近自由速度 时，由于车辆数目较少，交通流量很小，随着车速的降低，车辆数的增加，交通流量逐渐增大。当车速达到临界车速 时，交通流量达到最大值 。之后，随着车辆数目的增加，车速进一步减小，道路呈现拥挤状态，交通流量随之减小，直至车速减小到0。无车辆通过，交通流量为0。***中虚线将曲线分成两部分，其中，上半部分即临界速度以下部分，代表道路畅通，下半部分代表道路拥挤。
2.3 交通状况其他信息
除了交通流量、平均车速等主要参数外，交通状态信息还包括行程时间、车道占有率等其他参数，利用GPS技术亦可方便的得到。
2.3.1 行程时间
行程时间和延误的调查结果，对全面评价一个区域内或沿一条选定路线的交通流动状态是十分有用的。根据延误的地点和类型以及交通阻滞的时间和频数，我们可以定义拥挤；采用前后对比调查，可以评价交通改善措施的有效性。
目前对以上时间参数的测量大都采用秒表作为工具，加之人为的因素，结果往往不够准确。GPS系统可以提供精确的车辆速度及时间信息，与GIS相配合，可以实现数据的自动采集，且结果相当精确。
2.3.2 车道占有率
3 基于GPS技术的道路交通状况判别方法
根据以上所建模型，可以用得到的交通状况信息来分析道路交通状况。
利用GPS可以方便的获得车辆的即时速度，而车速是研究整条路线的畅通程度与发生延误的原因或者整条道路通行能力的重要资料。因此，利用车辆速度，我们不但可以获得以上交通状况的有关信息，还可以直接获得车辆所在道路的车辆通过情况。
本文提出了1种城市交通状况的实时检测方法。利用GPS提供的精确信息，通过数学建模得到城市各路段或区域交通状况的实时信息，并对当前交通畅通或拥挤状况做出判断，具有高效率、高准确度等特点，可为交通管理部门及驾驶员提供准确信息，以便采取及时措施，极大的提高道路交通的安全性与高效性。
在此研究基础上，根据GPS提供的已有记录数据，我们还可以对下一时刻的交通状况做出判断，实现城市交通状况的实时预测，这可作为今后进一步的研究课题。
4 交通状况实时预测研究
在交通状况实时检测的基础上，进行有效的交通状况预测，是实现智能交通诱导和控制的重要基础。由于影响城市道路行程时间和交通流量等交通参数的因素具有高度的时变性和非线性的特点，所以很难给出比较精确的解析表达式并进行相应的标定。本文实现了遗传算法与高阶神经网络相结合的城市交通状况实时预测模型。运用遗传算法训练神经网络，由于遗传算法具有全局优化的能力，因此可以避免神经网络学习过程中陷入局部极小。
4.1 遗传-神经网络预测模型
用于交通状态预测的高阶神经网络HGNN，其结构设计和初始参数的确定是离线完成的。设输入为 ，即每个样本有n个输入自变量；该预测问题的输出为m维的，即 ；其导师信号为 ，即每个样本有m个因变量；共有 个样本。运用遗传算法确定高阶神经网络预测模型结构和初始参数的过程如下：
（1）基因编码。在遗传算法应用中，直接采用实数形式对参数进行编码。编码过程中以连接权重值作为基本基因进行编码。在HGNN遗传基因中， 表示从输入层节点i到隐层节点j之间的权值； 表示隐层节点j与输出层节点k之间的权值； 和 分别表示隐层节点1的域值和函数Sigmiod的可调参数，同理 、 和 、 ；而 、 和 、 则分别表示输出层智能神经元的域值和转移函数的可调参数。当上述基因取值一定时，就表示一个特定的高阶神经网络，可以由这些参数计算出网络的输出状态及误差。
（2）产生初始网络群体（Population）。设网络规模为 ，初始隐节点数为h（取相同值，也可以取不同值）。由随机数发生器分别产生（-1，1）和（（0，1）之间的随机数，为网络权值、阈值及转移函数的可变参数赋值。
（3）设有P个样本的输入输出向量对（输入、理想输出），将其施加到每个HGNN上，计算网络输出及误差。网络中各节点的输入和输出状态计算式为：
（4）复制操作（Reproduction），产生第一级中间群体。复制操作一般采用
赌的方式，即基于适合度的蒙特卡洛选择，使各世代的最佳个体保留到子代。对于 个网络构成的群体，可以得到 个系统误差 ，定义适合度 为：
运用蒙特卡洛方法，以 为依据进行网络样本选择，得到的新网络群体记为第一级中间群体，其总体状态（误差总和）优于原来的网络群体。
（5）交叉操作（Crossover），产生第二级中间群体。这是进行神经网络优化的核心步骤。交叉操作是试***使样本个体之间互相交换有效基因，来寻找更好的个体，反映一种质变的过程。所谓有效基因，应该是一种有效的基因功能团，而非任意位基因的随意组合。在遗传算法中，为了保持可行解集的稳健性，并不对所有个体进行交叉操作，而是预先设定一个交叉概率 ，运用蒙特卡洛法随机寻找需要交叉的个体、交叉点及交换的基因团。
（6）变异操作（Mutation），产生新的群体。通过交叉操作，可以得到新的网络个体集合。但为了得到全局最优解，还需要在结构一定的条件下，对己有可行解进行一定范围内的寻优。即通过随机改变可行解编码中的某个基因的取值，使目标值更加合理。按照预先设定的变异率 选择需要变异的个体网络，对其基因取值随机的进行增加或减少调整后，得到新的网络参数，形成第三级中间网络群体，并计算各网络的误差。标准遗传算法只进行一次变异，虽然最后也能找到全局最优，但收敛速度较慢。为了加快寻优速度，在交叉产生第二级中
间群体后，可以重复若干次变异操作，得到多个第三级中间网络群体。最后，按照误差最小原则，从第三级中间网络群体中选择出误差较小的 个网络构成新的群体。
（7）取min { }与预定判据比较，若达到精度要求，则结束网络训练过程：否则，用新一代网络集合更新上一个群体，转步骤（4）。
5 结论
本文提出了一种城市交通状况的实时检测方法，将GPS系统与城市交通状况的检测结合起来具有很强的启发性和实用性。可实时地检测城市各个路段和区域的交通状况信息对于实现城市的交通智能化交通诱导和控制，提供了必要而实时的交通信息反馈手段，具有十分重要的经济和社会效益。
更进一步，利用GPS不但可以获得交通状况的当前信息，判断当前交通畅通或拥挤状况，以此为基础，根据GPS提供的己有记录数据，还可以实现城市交通状况的实时预测，为交通管理部门及驾驶员提供准确信息。本文实现了遗传算法与高阶神经网络相结合的城市交通状况实时预测模型。
参考文献：
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[7]杨兆升，城市交通流诱导系统理论与模型[J].人民交通出版社，2000（1）.
注：张丽身份证号码为320705198212092527
作者简介：
沈鑫（1983-），男，工程师，南京轨道交通系统工程有限公司。总承包部副总经理。
交通状况篇3
摘要通过建立用一元回归模型、采用曲线拟合方法并利用matlab软件求解预测出重庆市未来五年的人口数量、人均GDP及公路里程数,得到重庆市未来五年的交通状况。
关键词统计回归;曲线拟合;预测
中***分类号U494.1文献标识码A文章编号1673-9671-(2010)042-0143-02
目前,重庆市正处于迅速发展的阶段。交通发展也是其中的一项重要内容,国家交通局以及重庆市交通局都非常关注这个问题。只有正确地把握未来交通的发展趋势才能制定出合理有效的规划方案。在规划的多方案比较中,无法直接用定性分析的方法判断方案的优劣,必须定量的分析,从而保证规划的科学性。因此,可以借助于以往的数据再结合理论知识对未来的交通作出预测。目前,国内外常见的模型有多元线性回归模型、ARIMA模型、神经网络模型,但对于未来交通状况好坏的预测却很少见,为此,我们需要建立一种模型,定量地对影响重庆未来交通状况的两个最重要因素――车辆保有量和公路里程作出预测,并以此为依据得出重庆未来的交通状况。
1问题分析
由于交通状况的复杂性及人们认识程度的限制,我们无法通过分析其内在的因果关系来建立合乎机理规律的数学模型,通常的办法是搜集大量的数据,基于对数据的统计分析去建立统计回归模型。在现实中,整个重庆市的交通状况与诸多因素有关,但经调查分析后可以得出,交通状况主要跟当年车辆保有量和公路里程数有关。而经过进一步研究,我们又发现,车辆保有量又主要受人口数量及人均GDP影响。因此,我们可以把问题简化为通过人口数量、人均GDP的预测来预测车辆保有量,并综合对公路里程数的预测,从而对重庆未来的交通状况作出预测。
2未来五年车辆保有量预测
2.1一元线性回归模型建立
设一元总体线性回归模型为
为确定车辆保有量与人口数量的关系,根据重庆市1994-2007年人口数量和车辆保有量的观测(样本)值,可设人口数量为xi,车辆保有量为yi,即可得如下一元样本回归方程。
2.2模型求解
利用最小二乘原理,依据使样本剩余的平方和达到最小的准则,从而确定模型中的参数,建立样本回归函数。
由得
求解得
上式即为普通最小二乘法(OLS)估计量的离差形式。由此模型我们可以求出:
2.2.1未来五年重庆人口数量预测
用MATLAB求解可得
=17=-31749
得到线性回归方程为:
People=17.42*t-3.175*104
用MATALB进行三次拟合,可以得到:
β0=1.18*1010β1=1.787×107β2=9020β3=1.518
得到回归方程为:
Car=1.518*t^3-9020.*t^2+1.787*107t-1.180*1010
2.3多元线性回归模型建立
为得到车辆保有量随人口数量与人均GDP的关系,由于因变量的变动不止与一个解释变量有关,所以我们要建立二元线性回归模型解决。
与一元线性回归分析方法相同,为描述被解释变量Y的期望值与解释变量X1,X2,…XK线性关系,我们可以建立多元线性回归总体方程:
2.4模型求解
利用最小二乘法,选择合适的β0β1β2 ……βk 使得残差的平方和最小。
残差的平方和为:
由此可得:
(X’X)β= X’Y
β=(X’X)-1 X’Y
根据我们已知数据,用MATLAB求解可得:
用MATLAB的regress工具箱可算得:
R2=0.99074也就是车辆保有量的99.07%可有模型确定。
车辆与人口数量和人均GDP的关系为:
2.5模型改进
根据直觉和经验可以猜想,人口数量 和人均GDP之间的交互作用是会对车辆保有量有影响的,不妨简单地用人口数量 和人均GDP的乘积代表它们的交互作用,于是可以在模型中增加人口数量与人均GDP的乘积项,用来表示其交互作用对车辆保有量的影响。
改进模型如下:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X1X2+e
同上多元线性回归模型,我们用MATLAB解得:
以上表明:改进后的模型R2=99.11%,大于改进前的99.07%。所以此模型更符合实际。
3公路里程数预测
根据公路里程随时间变化数据,可以求得:
显然,我们不可能得到线性方程。
因为05-07年公路里程数有较大变化,我们用matlab分别对94-04年和05-07n年公路里程数进行三次拟合:
94-04年回归方程为:
Road=-72.1725t2+289538.8135t-290357847.993
05-07年回归方程为:
Road=1162.5t2-4660706.5057t+4671535693.6831
综合两式结果,对未来五年公路里程数拟合得到:
4结语
本文给出了预测重庆市未来五年交通状况的数学模型。根据重庆市历年来人口数量及人均GDP数据,采用MATLAB拟合出未来五年重庆市人口数量及人均GDP的变化趋势。并利用多元线性回归模型预测出未来五年的车辆保有量。并对模型进行了改进,使之更符合实际。同时拟合得到未来五年的公路里程数,由此可以分析未来五年重庆市的交通状况。此模型对未来五年内重庆市的交通管理监控具有重要的指导意义。
参考文献
[1]王能超等.数值分析简明教程.华中科技大学:高等教育出版社,1984,12.
[2]林雪松,周婧等. MATLAB7.0应用集锦.机械工业出版社,2005,8.
作者简介
金子瑜(1989-),女,汉族,浙江人,西南大学物理学院电子信息工程在读本科。
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