道路交通拥挤事件判别准则与检测算法

，可得 拥挤事件判别指标的时序，见表30 表2 上下游检测点采集到的甚本数据 Tab. 2 Basic Data Achieved from Upper and Lower Detection Points 时 刻 10:4010:4110;4210:4310;4410:4510;4610:47 流量/ (veh·m-1) 上游 17 17 1 3 8 32 20 32 下游 14 13 9 8 10 16 29 21 速度/ (km·h-') 上游 81 81 33 54 32 38 49 67 下游 72 67 80 82 71 75 58 62 占有率/% 上游 9 9 2 3 I1 35 18 20 下游 8 8 5 4 6 8 20 14 表3 平均占有率检测算法判别 图8 平均占有率检测算法流程 Fig. 8 Flow Process of Detection Algorithm of Average Occupancy 2.4 交通流状态的划分及参数的标定 对于上面构建的交通拥挤事件的平均占有率检 测算法，需要标定的参数为a和a，这两个值的标定 必须建立在大量统计数据分析的基础之上。a和P 的值随时间和地点的不同将有所改变，在实际工程 应用中，必须针对特定的道路交通条件，选择恰当的 值，从而保证拥挤事件检测的精确性。本文中以上 海市内道路路段上的环形线圈采集到的交通流基本 数据为例，对。和R进行标定，并且依据实际情况， 以a和月的取值范围，把交通流划分为4个状态:正 Tab. 3 Criterion on Detection Algorithm of Average Occupancy 时 刻 10:40 10:41 10:42 10:43 10:44 10:45 10:46 10:47 流量相 对增量 0 一0. 941 2.000 1.667 3.000 一0. 375 0:600 占有率相 对增量 0 一0.778 0.500 2. 667 2.182 一0.486 0.111 是否拥 挤警报 否 是 否 是 否 否 (消散) 否 平均占有 率绝对差% 一0.042一0.086 1.444 0.500 0.775 0.594 0.210 -0.042 平均占有 率相对差% 一0.074-0. 140 2.600 1.000 1. 292 1.188 0.305 一0.062 拥挤情况 正常 正常 拥挤 较拥挤 较拥挤 较拥挤 正常 正常 中 国 公 路 学 报 2006年? ? 由上面的判断过程可以看出，平均占有率检测 算法不仅能够检测出拥挤事件的存在，而且能够对 交通流状态进行实时监督，对拥挤和消散现象给出 及时的提示。这样将更有助于在交通拥挤情况发生 之前采取适当的管理控制措施，避免交通拥挤的 发生。 4 结 语 通过分析中国城市道路中普遍存在的交通拥挤 现象，利用交通流基本理论知识，对城市道路路段上 环形线圈采集到的交通流流量和占有率数据进行比 较分析和统计推导，从理论的角度解释了交通拥挤 产生的原因;同时，结合交通拥挤条件下车流的运行 特征，提出了交通拥挤现象出现与消散过程的增量 判别准则。通过对流量、占有率这两个重要的指标 进行理论推导和统计分析，构造出恰当的拥挤检测 指标，并用这些指标对交通流状态进行划分，从而实 现对拥挤事件的自动检测与判别。从给出的实例分 析中可以看出，平均占有率检测算法能够及时地反 映出交通流的拥挤和消散过程，并且能对拥挤事件 作出正确的判断。判断过程和检测过程简单明了， 易于实现，具有相当高的应用价值。 参考文献: References: [1] 邓 卫.高速公路常发性与偶发性交通拥挤的判别 [J].东南大学学报:自然科学版，1994,24(2) :60-65. DENG Wei. Study of Highway Recurrent and Un-re- current Congestion Automatic Detection Methods[J]. Journal of Southeast University: Natural Science Edi- tion,1994,24(2):60-65. 仁2] 韩 直.交通异常自动检测系统「D].上海:同济大 学，1994. HAN Zhi. Automatic Detection System on Abnormal Traffic[D]. Shanghai: Tongji University, 1994. [3] 刘伟铭，尹湘源，管丽萍.基于检测器脉冲数据的高速 公路事件自动检测算法研究仁J].中国公路学报， 2004，17(2):90-93. LIU Wei-ming, YIN Xiang-yuan, GUAN Li-ping. Freeway Incident Detection Algorithm Based on Pulse Data of Loop Detector[J]. China Journal of Highway and Transport, 2004,17(2):90-93. 李 彬.高速公路与城市道路交通异常自动检测方法 研究[D].上海:同济大学，1997. LI Bin. Study of Abnormal Traffic Automatic Detec- tion Methods of Freeway and Urban Road[D]. Shang- hai:Tongji University, 1997. 马万经，林 瑜，杨晓光.多相位信号控制交叉口行人 相位设置方法[J].交通运输工程学报，2004,4(2): 103-106. MA Wa叫ing, LIN Yu, YANG Xiao-guang. Design Method of Pedestrian Phases at Multi-phase Signal Intersection[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2004,4(2):103-106. 郑为中，史其信.基于贝叶斯组合模型的短期交通量 预测研究〔J].中国公路学报，2005,18(1):85-89. ZHENG Wei-zhong, SHI Qi-xin. Study of Short-Term Freeway Traffic Flow Prediction Based on Bayesian Combined Model[J]. China Journal of Highway and Transport,2005，18(1):85-89. 陆 建，王 炜.城市出租车拥有量确定方法〔J].交 通运输工程学报，2004,4(1):92-95. LU Jian, WANG Wei. Confirming Method of Urban Taxi Quantity[J]. Journal of Traffic and Transporta- tion Engineering, 2004,40):92-95. 刘建民.高负荷循环交通网络模型[J].长安大学学 报:自然科学版，2004,24(4):71-73. LIU Jian-min. Cyclic Transportation Network Model in Heavy Traffic[J]. Journal of Chang'an University: Natural Science Edition,2004,24(4):71-73. 白 玉，薛 昆，杨晓光.基于路网容量的停车需求预 测方法[J].交通运输工程学报，2004,4(4):49-52. BAI Yu, XUE Kun, YANG Xiao-guang. Forecasting Method of Parking-Demand Based on Capacity-of- Network仁J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2004,4(4):49-52. ATHOL P. Interdependence of Certain Operational Char- acteristics Within a Moving Traffic Stream[J]. Highway Res Rec,1965,72(1):58-87. 陈 红，崔世华.交通量观测站宏观布设方法「J].交 通运输工程学报，2004,4(3):64-68. CHEN Hong,CUI Shi-hua. Macro Layout Method of Traffic Count Stations [ J].Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2004,40):64-68.