高速公路交通流模型研究

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时间:2019-03-11

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1、江苏大学硕士学位论文高速公路交通流模型研究姓名:高敏申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:刘志强20100611江苏大学硕士学位论文摘要随着经济发展和交流的日益频繁,高速公路交通流量逐年递增,许多高速公路早已不堪重负。为了解决交通阻塞问题,除了修建、扩建必要的高速公路外,还可以利用先进的交通管理系统来挖掘现有高速公路的运输潜力,而这种管理系统要求对高速公路的交通流特性有一个比较深刻的认识。通过高速公路交通流特性的研究,可以为先进的交通管理系统的建立提供理论基础。在进行高速公路交通流特性研究时,采用了目前最先进

2、的数据采集技术和数据处理技术。数据采集技术主要采用了基于虚拟线圈视频检测技术的AutoScope视频车辆检测系统,获得了高速公路交通流的速度、流量和密度数据;数据处理技术主要通过交通数据的基本筛选、阈值筛选和交通流理论筛选,获得了准确和完整的交通流数据。在进行交通流数据分析时,先通过分析速度一密度、密度一流量和速度一流量散点图,发现三者之间的关系:在小密度情况下,随着密度的增加,速度波动范围逐渐变小,但是平均速度变化不大;随着密度的增加,流量明显增加;而随着流量的增加,速度并没有明显变化。接着根据散点图的分析结果,选择合适

3、的线性模型、指数模型和对数模型对速度一密度、密度一流量和速度一流量数据进行试拟合,分别建立了小密度下的速度一密度、密度一流量和速度一流量关系模型。关键词:视频检测技术,高速公路,交通流基本参数江苏大学硕士学位论文AbstractWiththeeconomicdevelopmentandmorefrequentcommunication,freewaytrafficincre弱eyearafteryear,SOthatfreewaycongestionoftenoccurs.Inordertosolvetrafficcong

4、estionproblems,inadditiontotheconstructionandexpansionofthefreeway,butalsoadvancedtrafficmanagementsystemshouldbebuilttotapthetransportationpotentialofexistingfreeway,whichrequirementsaprofoundstudyoffreewaytrafficflowcharacteristics.Therefore,freewaytrafficflowst

5、udyisneededtoprovideatheoreticalbasisfortheestablishmentofadvancedtrafficmanagementsystem.Duringthestudyoffreewaytrafficflow,themostadvanceddataacquisitionanddataprocessingtechnologyisused.DataacquisitiontechnologyusesAutoScopevideovehicledetectionsystemsbasedonth

6、evirtualloopstechnology,toobtainspeed,flowanddensitydata;dataprocessingtechnologyusesthebasicscreeningmethod,thethresholdscreeningmethodandthescreemngmethodoftrafficflowtheory,toobtainaccurateandcompletetrafficflowdata.Intheprocessoftrafficflowdataanalysis,threetr

7、afficflowparametersarefirstresearchedbyanalyzingthespeed··density,density··flowandspeed—flowplot.Inthecaseofsmalldensity,asdensityincreases,thespeedfluctuationrangegraduallybecomessmaller,butlittlechangeinaveragevelocity;asthedensityincreases,theflowⅡ江苏大学硕士学位论文sig

8、nificantlyincreases;andwithflowincreasing,speeddonotchangesignificantly.Then,basedontheanalysisofplot,selecttheappropriatelinearmodel,exponentialmodelan

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