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城市快速路中的主车道与辅道出入口的设计研究作者：严圣皓来源：《南方企业家》2018年第01期摘要：区域路段的交通通信能力深受城市快速路中主车道与辅道的出入口影响，合理的出入口设计能提高道路的通行能力，使交通事故的发生率保持在合理范围内，提高城市快速路的服务水平。
本文主要论述了城市快速路中不同的出入口设计，分析其优势，并提出了相关意见。
关键词：主车道；城市快速路；出入口0引言在城市化政策的推行过程中，城市发展逐步向周边地区扩散，城市部分服务也分散到周边区域，便于地区之间的有效交流。
城市快速路作为城市交通的重要组成部分，极大地拉近了城市间的距离，减少了城市交通运输的时间，使不同区域在空间上基本无差别化。
当城市面临距离长、数量大的交通难题时，城市快速路设计方案应运而生，通过对向隔离带设置分隔带，局部或全面控制出入口。
城市快速路出入口的分类与现状1.1基本分类城市快速路的出入口主要包括互通式立交出入口与主辅道出入口。
菱形立交是互通式立交出入口中最为常见的一种，其具有拆迁面积与占地面积少的优势，能满足交通与城市规划的需求。
主辅道出入口是将城市快速路的路面进行划分，分为辅道与主线，辅道主要负责车辆的出入，其与出入口直接相连。
1.2发展现状城市基础设施规划不合理。
现今许多城市规划中未充分考虑城市快速路的出入口建设，后续施工时往往不符合规划方案的设计，一定程度上会造成土地资源的浪费。
这需要城市规划设计者对城市总体情况有清晰的了解，制定科学、合理的设计方案。
其次，快速路出入口的车流出入顺序问题。
我国大多数城市采用先入后出的方式，容易造成进入快速路的车辆与离开快速的车辆交汇，交通堵塞多在此时发生，不仅使道路通行能力降低，而且极有可能导致交通事故的发生。
高架路下匝道区域拥堵是城市快速建设中的一大难题[1]。
因为城市快速路驶入的车辆较多，所以城市交通规划一般会将下匝道的位置设计在十字路口或丁字路口附近，使路口的车流量急剧增加，道路通行能力更差，严重的会出现长时间、大范围堵车的情况。
基于街道方向熵的城市交通布局评价——以东莞为例发布时间：2023-02-21T01:28:22.363Z 来源：《建筑创作》2022年第19期作者：曾星[导读] 本文讨论了城市路网的差异性，使用街道方向熵和路网密度两种衡量城市街道内部结构特征的路网指标来定量评估并通过绘制玫瑰图来直观展示城市道路网各个方向的分布特征。
曾星东莞市城建规划设计院广东东莞 523000摘要：本文讨论了城市路网的差异性，使用街道方向熵和路网密度两种衡量城市街道内部结构特征的路网指标来定量评估并通过绘制玫瑰图来直观展示城市道路网各个方向的分布特征。
研究发现，随着道路密度的增加，街道也会变得更混乱；作者提出了一种选择单十字扩散型路网结构的方法，以确保城市道路的整体布局更加合理，避免随着城市化进程的演进，城市路网变得混沌与无序。
关键词: 街道方向熵、交通布局、城市路网、东莞一、引言城市作为人类空间活动的载体，也是一个生命体，对于她来说，最为基本和重要的“器官”是城市街道。
它是整个城市交通活动得以发挥的物质基础，也是城市空间拓展的内在因素，更是推动城市发展的基石。
[1]受制于地形地势及城市需求等因素，城市街道的形态是在混沌与秩序来回博弈中发展，它是不断地自我积累有机地生长与在明确的组织原则下规划建设两种力量作用下的产物，天然具有复杂性。
而居民的出行都依赖于城市道路，它的有序发展与高效运转对人民生活具有重大意义。
不同走向的街道是造成城市路网复杂的主要因素，城市街道方向熵可以反应城市道路的秩序与混乱程度。
熵越小，城市街道网络越简单，越有序，居民出行也越不容易迷路。
通过研究城市路网的走向，可以探讨城市整体路网在方向上的分布情况和复杂程度，这有助于了解城市路网的结构特征，也有助于更深入了解城市的组织方式和空间结构分布。
二、数据来源和研究方法香农的信息熵是衡量网络复杂性的一种常用方法。
它可以用来衡量从神经网络到空间网络的各种网络的复杂性。
交通流流体力学模型交通流流体力学模型是研究交通流动的数学模型，通过对交通流的运动规律和特性进行建模和分析，可以帮助我们更好地理解交通系统的运行机理，并提供科学的决策依据。
在交通流流体力学模型中，我们将交通流看作是一种流体，交通参与者（如车辆、行人等）相当于流体粒子，而道路网络则相当于容器。
通过对流体力学的研究方法和理论的运用，可以对交通流的运动进行建模和仿真，从而揭示交通流的行为模式和规律。
交通流流体力学模型主要包括两个方面的内容：宏观模型和微观模型。
宏观模型主要关注整体交通流的运动特性和性能，通过对交通流的密度、速度和流量等宏观指标的研究，来描述交通流的整体行为。
而微观模型则更加注重个体交通参与者的行为和决策过程，通过对车辆运动的微观规则和交互行为的建模，来模拟交通流的微观行为。
在交通流流体力学模型中，我们可以使用诸如流量-密度关系、速度-密度关系和流量-速度关系等基本规律来描述交通流的运动特性。
例如，根据流量-密度关系，当道路上的车辆密度增加时，流量也会增加，但当密度达到一定程度时，流量会出现饱和现象，即流量不再增加。
这种关系可以通过实测数据和统计分析得到，并用数学模型进行描述。
交通流流体力学模型还可以考虑一些特殊情况和因素的影响，如交通信号灯、交叉口的影响等。
通过对这些因素的建模和分析，可以预测交通流的运动状态，并为交通管理和规划提供科学依据。
例如，可以通过模型来优化信号灯的配时方案，以减少交通拥堵和提高交通效率。
交通流流体力学模型的研究对于交通管理和规划具有重要的意义。
通过对交通流动的建模和分析，可以帮助我们更好地理解交通系统的运行机理，为交通管理者提供科学的决策依据。
同时，交通流流体力学模型也可以用来评估交通政策和措施的效果，从而指导交通规划的制定和实施。
交通流流体力学模型是研究交通流动的重要工具和方法，通过对交通流的运动规律和特性进行建模和分析，可以帮助我们更好地理解交通系统的运行机理，并提供科学的决策依据。
DOI：10.15913/ki.kjycx.2024.03.010基于熵权TOPSIS法的中部地区道路交通安全评价王坤1，程书波1，韩宗霖2（1.河南理工大学应急管理学院，河南焦作454000；2.新乡职业技术学院，河南新乡453003）摘要：道路交通安全评价是各级单位进行交通管理和事故预防的基础。
为评价中部地区6个省份道路交通安全状况，并客观反映道路交通安全的实际情况，选取万车事故率、万车死亡率、万人事故死亡率、百公里道路死亡率、居民安全意识、道路设施水平、不良气候天数和交通管控能力8个指标，运用熵权TOPSIS模型对中部地区6省份道路交通安全进行综合评估。
结果表明，中部地区6个省份的道路交通安全水平与不良气候天数、民用车保有量、人口数量等因素具有较强的相关性，不同省份间道路交通安全水平存在明显差异。
关键词：交通安全评价；道路交通；熵权TOPSIS法；中部地区中图分类号：U491.3 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）03-0038-04道路交通安全关乎各大城市的健康可持续发展。
在全国各类事故中，道路交通事故已成为各类安全事故的“头号杀手”。
道路交通安全状况引发的事故已经在全世界范围内引起高度重视。
《中国统计年鉴2021》显示，2020年中国交通事故死亡人数为61 703人，同比下降1.7%；中国交通事故受伤人数为250 723人，同比下降2.1%。
其中2020年中国交通事故中死亡人数最多的地区为广东，为4 678人；交通事故中受伤人数最多的地区为湖北，为25 322人。
2021年中国机动车交通事故发生数量为211 074起，同比下降1.8%；非机动车交通事故发生数量为29 969起，同比增长3.2%[1]。
通过道路安全评价的科学预测和评估，可以对道路交通系统可能产生的损失和伤害进行预测和评价，然后采取有效手段实现道路交通系统安全。
随着道路安全研究的推进，人们越来越认识到道路安全评价的重要性。
长安大学硕士学位论文道路交通系统的熵理论应用研究姓名：刘勇申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：陈红20030604摘要本文深入分析和研究了道路交通系统的特点，并引入熵对其描述。
在分析热力学熵的基础上，构造了道路交通系统的类热力学熵，揭示了道路交通系统类热力学熵产生的内部机制，并通过熵理论建立了系统状态变化的微分方程。
论文还就道路交通系统处于非线性非平衡状态的耗散结构机制进行了讨论，给出其耗散结构模型。
对道路交通系统的信息熵进行了进一步研究，讨论了道路交通系统中概率分布的估计等问题。
从系统入手，引入了道路交通系统的熵判据，对熵数据的建立及使用方法进行了详细地讨论，并确立了基准熵。
讨论和研究了熵权法在道路交通系统评价中的应用，实例表明正确可行，可为系统评价提供参考。
关键词：熵类热力学熵信息熵交通流理论道路交通系统ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｒｏｕｇｈｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｏｆｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｅｎｔｒｏｐｙｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｓｅｎｔｒｏｐｙ，ｔｈｅｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｓｅｎｔｒｏｐｙｏｆｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍｉｓｂｕｉｌｔｕｐ，ａｎｄｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｐｒｏｄｕｃｉｎｇｉｓｒｅｖｅａｌｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｔｈｅｏｒｙ，Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｑｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｄｖｅｄ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｏｆｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍｆｕｒｔｈｅｒ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｆｉｍｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ．Ｆｒｏｍｔｈｅｖｉｅｗｐｏｉｎｔｏｆｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｃｒｉｔｅｒｉｏｎｏｆｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｗａｙｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｃｒｉｔｅｒｉｏｎ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｅｎｔｒｏｐｙｗｅｉｇｈｔｆｏｒｔｈｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｏａｄｔｒａ伍ｃｓｙｓｔｅｍｉｓｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｙｉｎｇｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｎｔｒｏｐｙｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｓｅｎｔｒｏｐｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｔｈｅｏｒｙｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ第一章绪论§１。
基于熵理论的城市交通流量优化模型构建与应用城市交通流量一直是一个复杂而严峻的问题，如何优化城市交通流量，提高交通效率一直是城市规划与管理中的重要课题。
针对这个问题，本文将基于熵理论构建一个城市交通流量优化模型，并探讨其应用。
首先，我们来了解一下熵理论。
熵是信息论中的一个重要概念，也被广泛应用于各个领域。
在城市交通中，熵可以理解为交通流量分布的不确定性程度。
交通熵可以描述交通流量的均衡程度和流动性，熵越大表示交通流量越分散，熵越小表示交通流量越集中。
基于熵理论的城市交通流量优化模型的构建，可以分为以下几个步骤：1. 数据采集和预处理：通过交通地图、GPS数据、传感器数据等方式，收集城市交通流量数据。
对数据进行预处理，包括清洗、去重、归一化等，以确保数据的准确性和一致性。
2. 熵计算：利用采集到的交通流量数据，计算交通熵。
熵的计算可以采用不同的方法，如基于特征值分解的算法、基于Kullback-Leibler散度的方法等。
通过计算交通熵，可以量化城市交通流量的分布特征。
3. 交通流量优化模型构建：基于熵计算结果，构建交通流量优化模型。
模型可以采用传统的优化算法，如线性规划、整数规划等，也可以采用机器学习方法，如神经网络、遗传算法等。
优化模型的目标是最小化交通熵，以实现交通流量的均衡化和集中化。
4. 模型应用与评估：将构建的交通流量优化模型应用于实际城市交通管理中。
通过模型的应用，可以实现交通信号配时优化、交通拥堵预测等应用场景。
同时，还需要对模型进行评估，包括模型的准确性、稳定性、可解释性等方面进行评估，以确保模型的可靠性和实用性。
基于熵理论的城市交通流量优化模型的应用主要体现在以下几个方面：1. 交通信号配时优化：通过交通流量优化模型，可以确定最优的交通信号配时方案，以最大程度地减少交通拥堵、提高交通效率。
优化结果可以根据实时交通数据进行调整和更新，以保持交通信号配时的准确性和实时性。
2. 交通拥堵预测与调度：基于交通流量优化模型，可以进行交通拥堵的预测和调度。
第26卷第5期2010年9月森 林 工 程FOREST ENG INEER I NGV o l 26N o 5Sep ,2010城市快速路辅道交通流类热力学熵模型的研究王春蕾,强添纲*,朱 琳(东北林业大学,哈尔滨 150040)摘 要:基于城市快速路交通流与流体的相似性,建立城市快速路交通流与流体力学概念体系的比照关系,进而运用类热力学熵及流体力学中质量守恒定理、牛顿第二定律等原理,针对城市快速路交通流进行分析,推导出城市快速路交通压力的表达式。
结合城市快速路的辅道交通系统自身的特性,从热力学中选取适当的熵模型,在交通流理论中选择关键的、能够与所选取的热力学熵模型参数相对应的参数,建立快速路之辅道交通系统熵模型,为交通规划和交通系统仿真提供基本原理及理论基础。
关键词:城市快速路;熵;交通流中图分类号:U 411 文献标识码:A 文章编号:1001-005X (2010)05-063-03R esearch on T raffic T her m odyna m i c s En tropy M od el of U rban E xpress w ay Supporting Road /W ang Chun l e ,i Q iang T i angang,Zhu L i n (N o rt heast F orestry U niversity ,H arb i n 150040)Abstrac t :Based on the si m il a rity of urban express w ay traffi c flo w and fl u i d ,the comparison relati onship o f urban ex press w ay traffi c flow and hydrodynam ics concept system w as establis hed .T hrough the theo ries o f the r modyna m ics entropy ,m ass conserva ti on t heory and N ew ton s second L a w,the expressi on o f urban express w ay traffi c pressure w as der i ved from the analysis o f u rban express w ay tra ffic fl b i n i ng w ith the charac teristi cs o f urban express way aux iliary road tra ffi c sys te m,som e key para m eters we re se lected fro m the traffic fl ow theory i n orde r to fit t he opti m ized ther m odynam ic entropy m ode lw e l.l T hen the aux ili a ry road tra ffic syste m entropy m ode lw as estab lished to prov i de basic pr i nc i ples and theo re ti ca l basis f o r the traffic planni ng and tra ffic syste m si m ulation .K ey word s :urban express w ay ;entropy ;traffi c fl ow收稿日期:2010-04-05基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(E 200620)第一作者简介:王春蕾(1983-),女,黑龙江省绥化人,硕士研究生。
研究方向:智能交通控制与管理。
*通讯作者:强添纲(1968-),男,吉林省四平人,教授。
研究方向:载运工具与应用。
熵是一个用来描述复杂系统状态的状态参数,量值的变化可直接反应系统的状态的变化[1]。
道路交通系统与热力学系统有相似之处,就系统而言,首先系统都是有大量的元素构成的;其二是系统的宏观态是由系统内部元素构成的微观态所决定的;其三是系统内各元素的运动具有随机性[2-4]。
因此可以用来表述辅道交通系统的状态。
1 热力学熵与广义力和广义流的确定根据经典热力学理论,任何宏观系统的状态都可引用状态函数熵S 来描述。
对于任一宏观系统,普利高津将熵的变化d S 分解为两项之和,即d S =d i S +de S ,(1)或d S d t =d i S d t +de S d t,(2)式中:d i S 为熵产生,d e S 为熵流。
在线性非平衡区,由于负熵流的流入,抑制了系统自身的熵产生,所以熵产生率随时间的进行而减少,当系统达到定态,即d S =d i S +d e S =0,P i 取得极小值,这时力和流都不再随时间变化,这就是最小熵产生原理[1]。
任何熵产生都可以用广义热力学力X 和广义热力学流J 来描述。
力是产生流的原因,广义力越大,引起的流就越大。
在道路交通系统中熵产生,同样可以看做是 力 和 流 的结果。
当道路交通系统路段压力越大时,引起的 流 也会越大。
熵产生用广义热力学力X 和广义热力学流J 可表示为=JX 。
(3)一个非平衡系统,如果存在多种不可逆过程,那么熵产生就与多种力和流有关,有= J k X k ,(4)式中:J k 为第k 种流;X ki 为引起这种流的各种力[2,4]。
森 林 工 程第26卷通过交通流连续方程有:在平衡状态下,辅道路段没有车辆的进出时满足 q x + kt =0,表明路段的密度不随时间的变化而变化此为平衡态;当路段有进出口时平衡态道路的平衡态被破坏,利用最小熵产生原理得d s d t =X ( k t + k x v)-X (q 3-q 4)=0,式中:q 3为快速路进入辅道的流量;q 4为从辅道流入快速路的流量。
设辅道的交通流的变化量为q n 。
-X (q 3-q 4)为负熵流S 。
流量变化如图1所示。
图1 辅道交通流量的变化Fig 1 T raffic fl o w changes i n auxili ary road假设在辅道单车道中取一车域 x ,车辆数为k x ,车域运动的加速度为a ,与之对应的虚拟力的合力增量为p 0+ P ,不考虑粘性力的存在,但由于路段车辆的进出存在对原辅道车辆的干扰,引入干扰力f 。
f 的确定根据动量定理有q n u =f xc 0,(5)式中:c 0、 x / 、 表示扰动向后传播 x 距离所用的时间。
对文献[4]和文献[5]的研究,选定的辅道进行受力分析如图2所示。
图2 交通流车域受力分析Fi g 2 C ar do m ain stress analys is of traffi c fl ow由牛顿第二定律F =m a 得:(kx )a =p 0-(p 0+ p )-q n c 0ux=k xa ,(6)由于a =u t +u ux,当有进出车流时,此时的交通流的运动微分方程为kut +(q +q n ) u x + p x + q x=0。
(7)所以交通压力为P =P 0+(q +q n)(u 0-u)+q n u 。
(8)定常交通流时,没有进出车辆的干扰情况下,有q n =0,ut=0,u 、k 、q 、P 只是x 的函数,且q 为常数,由于q =ku ,所以有p =p 0+q (u 0-u ),(9)式中:P 0为已知状态的虚拟力;u 0为已知状态的车速[6]。
2 交通类热力学熵产生模型的建立道路交通系统小区域在单位时间内的熵产生,即广义力和广义流的乘积[7,8]。
对整个研究路段求积分可以得到路段熵产生为d i Sd t= [P 0+(q +q n )(u 0-u )+q n u ](kx )d L,(10)式中:L 为所研究路段。
以一条长度为L 的车道为例进行研究。
通过道路交通系统中路段L 的熵产生,与所研究路段的长度x 有关,熵产生公式可改写为:d i Sd t x (kx ) [p 0+(q +q n)(u 0-u )+q n u ]d x 。
(11)公式(11)即为辅道交通系统熵产生模型。
在实际的道路交通系统中,单位时间内单位路段交通压力增量 P 和车辆数增量 (kx )是很难检测到的,而两个状态间的交通压力增量和车辆数增量是可以得到的,因此,可以定义任意一个状态为初始状态,并由此得出其他状态熵值。
所以对熵产生模型进行改进d i S =S -S 0= x uuf k0kx [P 0+(q +q n)(u 0-u )+q n u ]d k d u d x 。
(12)公式(12)为改进后道路交通系统熵产生模型。
3 熵值模型的建立将定义的初始状态:熵值S 0,交通压力P 0代入公式(4)~(9),经计算可得64第5期王春蕾等:城市快速路辅道交通流类热力学熵模型的研究S= x kx[(q+q n)(u0-u)+q n u]d x。
(13)公式(13)即为道路交通系统熵值模型。
一方面希望路段熵值越小,系统趋于有序;另一方面,希望路段交通流量最大,道路的运行状态最佳,而不是单纯的熵值达到最小。
所以建立熵流模型S = x q n [P0+(q+q n)(u0-u)+q n u]dx。
(14)系统流入熵流S <0,此时熵流模型即为负熵流模型。
选定流量最大时为基准态,u=u m,k=k m,此时熵值为S m。
当S>S m时,则需要注入负熵流,使熵值减小至S m,是道路交通系统既能实现一定程度的有序,又能达到流量最大的最佳运行状态,需要注入的负熵流S =S-S m。
(15)当路段S>Sm时,为达到系统的有序流动需加强交通管制,即给系统注入负熵。
此时路段的总熵为S=x kx[P+(q+q n)(u0-u)+q n u]dx+x q n [P0+(q+q n)(u0-u)+q n u]dx。
(16)S= x[kx+q n] [P0+(q+q n)(u0-u)+q n u]dx。
(17)公式(17)即为注入负熵流后路段总熵。
4 小 结熵值模型的建立说明用熵值来描述交通状态是可行的,熵值越大系统的流量变化越突出,对原系统的干扰就越大;熵值越大系统内车速的变化越大,则系统内的影响因素越多。
因此,通过熵值模型可直观地得到交通状态的影响因素,为交通管制提供新的理论依据。
参 考 文 献[1]欧阳容百.热力学与统计物理[M].北京:科学出版社,2007.[2]刘 芸.基于流体力学及熵原理的集装箱港区交通流研究[D].青岛:中国海洋大学,2008.[3]刘 勇.道路交通系统熵理论应用研究[D].西安:长安大学,2003.[4]白 旭,杜豫川,辽立军.城市路交通信息管理及评价分析研究[J].公路工程,2007,32(3):168-171.[5]李进平.交通流的流体力学模型程与数值模拟[D].武汉:武汉理工大学,2003.[6]李爽爽.城市快速路出口匝道辅道控制参数优化方法研究[D].长春:吉林大学,2007.[7]朱信山.高速公路交通预测分配实用方法研究[J].公路工程,2007,32(3):161-164.[8]朱洪洋,胡永举,强添纲.基于交通噪声的交通量方法研究与实例分析[J].森林工程,2009,25(2):70-72.[责任编辑:刘美爽](上接第62页)4 结 论根据高速公路行车安全原则,在传统算法基础上,提出安全度判别方法,进一步建立了基于RBF神经网络的高速公路防追尾模型。
