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公开(公告)号：CN104408916B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410617969.3
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，首先获取待评估路段各对比时期的车检器速度流量数据，利用速度流量关系曲线，确定积分的上下限；并且将积分总区间划分为多个小区间段进行处理，同时以各区间段数据量占总数量的占比作为各区间积分值的权重，获得各自的交通运行状态表征值，最后通过对比分析表征值来判断相对优劣，并获得定量分析结果。实现对交通运行状态定性及定量的对比分析，从交通运行状态的整体平均效果来综合反映路段同比时期的运行效率。利用参与对比分析的各条速度—流量关系曲线的上下位置关系及其各自的变化趋势来直观地定性反映各自交通运行状态的相对优劣；实际可操作性强，简单易行，容易理解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104408907B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201410604118.5
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种具有在线优化能力的高速公路交通事件持续时间预测方法，本发明选择三种具有更新能力的单体预测模型实现融合预测，通过动态分析各单体预测模型的误差，利用误差反比例法来动态分配各自的权值；当获取一定的新交通事件后，对各单体预测模型及其参数进行修正优化，并对比分析修正前后的模型优劣，选择更优的模型参与融合预测。待又获得一定新的交通事件后，再对模型进行优化处理，并对比择优使用。在优化过程中，若有新的交通事件需要预测时，则沿用原模型实施预测，待优化完成后择优使用。可使得每次预测时预测模型不必存储和检索大量数据，也可保障预测的时效性。提高高速公路交通事件持续时间的预测精度，提高公路网运行效率。
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公开(公告)号：CN105023433A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510375348.3
申请日：2015-07-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法，适用于高速公路主线路段上异常事件影响范围的预估。首先，建立路段Van Aerde交通流模型；其次，设定目标函数和极小误差阈值，预估事件持续时间和排队最长时的时间；再者，确定多因素下的事发点通行能力、基于车检器数据预测各时间间隔内事发点上游流量，并获取对应的密度；利用交通波理论计算消散波波速、对应时刻的集结波波速及影响长度；判断当前估计的排队位置与上下游匝道、车检器的位置关系；最后，判断目标函数的求解结果，确定排队最长时的时间和事件影响范围。本发明方法基于Van Aerde模型建立，并考虑交通流变化和多种因素对波速的影响，能更好地反映实际交通流特性，适用性更强，能提高预估的准确性。
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公开(公告)号：CN105023433B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201510375348.3
申请日：2015-07-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法，适用于高速公路主线路段上异常事件影响范围的预估。首先，建立路段Van Aerde交通流模型；其次，设定目标函数和极小误差阈值，预估事件持续时间和排队最长时的时间；再者，确定多因素下的事发点通行能力、基于车检器数据预测各时间间隔内事发点上游流量，并获取对应的密度；利用交通波理论计算消散波波速、对应时刻的集结波波速及影响长度；判断当前估计的排队位置与上下游匝道、车检器的位置关系；最后，判断目标函数的求解结果，确定排队最长时的时间和事件影响范围。本发明方法基于Van Aerde模型建立，并考虑交通流变化和多种因素对波速的影响，能更好地反映实际交通流特性，适用性更强，能提高预估的准确性。
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公开(公告)号：CN104408916A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410617969.3
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，首先获取待评估路段各对比时期的车检器速度流量数据，利用速度流量关系曲线，确定积分的上下限；并且将积分总区间划分为多个小区间段进行处理，同时以各区间段数据量占总数量的占比作为各区间积分值的权重，获得各自的交通运行状态表征值，最后通过对比分析表征值来判断相对优劣，并获得定量分析结果。实现对交通运行状态定性及定量的对比分析，从交通运行状态的整体平均效果来综合反映路段同比时期的运行效率。利用参与对比分析的各条速度—流量关系曲线的上下位置关系及其各自的变化趋势来直观地定性反映各自交通运行状态的相对优劣；实际可操作性强，简单易行，容易理解。
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公开(公告)号：CN104408907A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410604118.5
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/00
CPC classification number: G08G1/0125
Abstract: 本发明公开了一种具有在线优化能力的高速公路交通事件持续时间预测方法，本发明选择三种具有更新能力的单体预测模型实现融合预测，通过动态分析各单体预测模型的误差，利用误差反比例法来动态分配各自的权值；当获取一定的新交通事件后，对各单体预测模型及其参数进行修正优化，并对比分析修正前后的模型优劣，选择更优的模型参与融合预测。待又获得一定新的交通事件后，再对模型进行优化处理，并对比择优使用。在优化过程中，若有新的交通事件需要预测时，则沿用原模型实施预测，待优化完成后择优使用。可使得每次预测时预测模型不必存储和检索大量数据，也可保障预测的时效性。提高高速公路交通事件持续时间的预测精度，提高公路网运行效率。
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