快速路交通状态判别方法的研究.pdfVIP

2005年全国公路科技青年论坛论文集 快速路交通状态判别方法研究 王殿海王英平杨少辉 (吉林大学交通学院长春130022) 摘要：本论丈时陡、擗的交通状态判别方法进行了研究。论文在分析2005年6月课题细在北京北三环交通调查 数据的基础上，利用质量控制原理的思想，构造了基于占有率和流量的交通滴畅j自状态判别指标，给出了快速路交通 流状态判别算法。此算法能够判断出交通流是否处于畅通状态，适合于瓶颈上游位置交通流的状态判别。 1 引言 快速路是为城市中大量、长距离、快速交通服务的”1，在城市交通中发挥着重要的作用。但是近年来交通 需求急剧增加超出了当初快速路的设计容量，交通拥挤时有发生，严重影响居民出行，造成了巨大的经济损失。 因此有必要研究交通状态的判别方法，及时准确地分辨出交通运行所处的状态，对即将发生的交通拥挤采取合 理的措施，通过科学合理的道路交通管理办法来缓减交通拥挤。 2背景 很多学者对交通状态判别进行了研究㈤，经典的算法中，加利福尼亚系列算法通过比较临近检测站之l叫的 占有率的变化来判断突发事件；基于突变理论的McMaster算法使用大量拥挤和畅通状态下的流量和占有率历 史数据，开发一个流量一占有率分布关系模板，通过将观测数据之间的关系与模板进行两次比较，判断是否发 生了交通拥挤以及发生的是偶发性拥挤还是常发性拥挤；指数平滑法用交通参数数据的双指数平滑值作为预测 值，通过比较交通参数数据的预测值和实测值来构造一个跟踪信号，当跟踪信号超过阈值时认为有事件发生； 标准偏差法是用当前交通参数值减去平均值，再除以标准偏差得到指标SND，如果连续两个采样周期内SND 值都大于预定的闽值则认为有交通事件发生。这些算法虽然已经投入使用，但是它们各有优缺点。指数平滑法 和标准偏差法的判别率比较高但是误判率也很高；McMaster算法误判率低但是判别率也比较低，而且需要大量 的历史数据；加州算法的不足之处在于不能鉴别拥挤的性质而且误报率高。 本文在分析2005年6月课题组在北京北三环交通调查数据的基础上，利用质量控制原理的思想，构造了 基于占有率和流量的交通流畅通状态判别的指标，并提出了以判断交通流是否处于畅通状态的快速路交通状态 判别算法。 3交通调查和数据处理 3．1交通调查 2004年6月课题组在北京北三环四通桥～联想桥路段的快速路进行了为期一周的交通调查。调查位置示意 2005年全国公路科技青年论坛论文集 图如图1所示。快速路的主路为单向三车道，外侧车道与出入口匝道相连，其他两个车道依次为中间车道和内 侧车道。调查时分别对主路的交织区上游、交织区和交织区下游三个位置的三条车道同时观测。 图1调查位置示意图(四通桥一联想桥) 3．2数据处理 4交通状态判别方法 4．1基本原理 (L)质量管理图的启示 质量管理是指对产品的质量从其产生、形成过程开始就进行管理【3l嗍。它运用数理统计方法对生产过程进 行控制，将质量问题消灭在生产或工作开始之前或进行的过程中。生产过程中最常见的分布为正态分布，下面 以正态分布为例予以说明。如果某工序处于稳定生产状态，则该工序的产品质量特性值服从正态分布N(1a，仃)。 由概率论可知，包括在／z±30-范围内零件的概率为99．73％，而不在其内的只占0．27％，属于小概率事件： 即认为在∥±30范围内包括了全部零件。如果质量特性值的数据点落在界限之外，则判断分布发生变化，认 为生产过程存在异常。此外，从实用的角度讲，±30的界限适用于任何分布的管理图。 将质量的正态曲线转过90。，以纵轴代表质量特性值，横轴代表时间(或工件序号)，以理论的平均值“为 中心线，U土30处为上、下管理线，按时间(或工件序号)将产品质量的测定值画在图上，就成了管理图。 (2)质量管理图的交通含义 将交通流的变化看作是一个服从正态分布的生产过程，当交通流处于畅通状态时认为是正常状态，而拥挤 状态则认为出现异常。用能够反映交通流状态的质量特性值，计算畅通状态时的平均值／2和上、下管理线 “±30，做成管理图来判断交通流是否处于畅通状态。 4．2交通流状态特性值 考虑到流量、速度和时间占有率的数据容易获得圆，所以论文采用基本的交通流参数作