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交通效用函数标定方法
交通效用函数是一种描述交通出行选择与效用关系的函数，通常用于交通规划、交通行为分析和交通需求预测等领域。
标定交通效用函数的方法有很多种，以下是其中一些常见的方法：
1. 最小二乘法：最小二乘法是一种常用的数学优化技术，通过最小化预测值与实际观测值之间的平方误差和，来估计函数的参数。
在交通效用函数标定中，最小二乘法可用于拟合出最优的参数值，使得预测的效用值与实际的效用值尽可能接近。
2. 最大似然估计法：最大似然估计法是一种参数估计方法，通过最大化样本数据的似然概率来估计参数。
在交通效用函数标定中，最大似然估计法可用于估计参数，使得预测的效用分布与实际的效用分布尽可能一致。
3. 贝叶斯估计法：贝叶斯估计法是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，通过将先验信息与样本数据相结合，来估计参数的后验概率分布。
在交通效用函数标定中，贝叶斯估计法可用于考虑先验知识和样本数据的联合概率分布，从而更准确地估计参数。
4. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟基因突变、交叉和选择等过程来寻找最优解。
在交通效用函数标定中，遗传算法可用于搜索最优的参数组合，使得预测的效用值与实际的效用值达到最佳匹配。
5. 神经网络：神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的机器学习方法，通过训练神经元之间的连接权重来学习输入与输出之间的关系。
在交通效用函数标定中，神经网络可用于建立复杂的非线性效用函数，并自动学习参数。
以上是一些常见的交通效用函数标定方法，具体使用哪种方法取决于数据情况、研究目标和问题性质等因素。
基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型刘江用;云美萍;闫亚文;杨晓光【摘要】提出利用径向基函数(RBF)神经网络方法对城市道路路段行程时间进行建模预测,并结合线圈和视频实测数据进行仿真分析,以实际行程时间和模型输出的行程时间预测值比较验证了模型的合理性.并将RBF神经网络方法与BP神经网络方法进行比较,结果表明RBF神经网络相对于BP神经网络训练时间短,且预测精度更高.%Travel time is a comprehensive index of traffic condition and the base of route guidance and traffic management. The prediction for travel time has been the key issue of ITS research. This paper provides a method to predict urban road travel time with Radial Basis Function Neural Network. Traffic data collected by loop and camera are used in simulation. The experiment results show the rationality of model. After comparison with BP neural network, the results prove that the RBF Neural network can predict the travel time in real time well and the adaptability and accuracy of RBF neural network are better than those of BP neural network.【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2011(029)005【总页数】5页(P31-35)【关键词】行程时间;神经网络;径向基函数【作者】刘江用;云美萍;闫亚文;杨晓光【作者单位】同济大学交通运输工程学院上海201804;同济大学交通运输工程学院上海201804;同济大学交通运输工程学院上海201804;同济大学交通运输工程学院上海201804【正文语种】中文【中图分类】U491行程时间是体现道路交通状态的综合性指标，可以评价道路的整体通畅程度，反映运输效率。
![一次函数[下学期]PPT课件(华师大版)](https://img.taocdn.com/s1/m/2a34cc35001ca300a6c30c22590102020740f235.png)
计算说明一、路段通行能力与饱和度的计算说明1、通行能力计算计算路段单方向的通行能力，如“由东向西的通行能力”、“由南向北的通行能力”。
∑=ni i C C 1＝单 （1-1）单C —— 路段单向通行能力；i C —— 第i 条车道的通行能力；i —— 车道编号，从道路中心至道路边缘依次编号；n —— 路段单向车道数。
车道交条ααα⨯⨯⨯=0C C i （1-2） 0C —— 1条车道的理论通行能力，根据道路设计速度取表1-1中对应的建议值：表1-1 0C 值条α —— 车道折减系数，自中心线起第一条车道的折减系数为1.00，第二条车道的折减系数为0.80～0.89，第三条为0.65～0.78，第四条为0.50～0.65，第五条以上为0.40～0.52；交α —— 交叉口折减系数，根据道路设计速度和路段两交叉口之间的距离由表1-2确定：表1-2 交叉口折减系数——车道宽度折减系数，根据车道宽度由表1-3确定：车道表1-3 车道折减系数2、饱和度计算V/——实际流量除以通行能力。
C二、交叉口通行能力与饱和度计算说明1、通行能力计算∑=ni i C C 1＝交叉口 (2-1)交叉口C —— 交叉口通行能力；i C —— 交叉口各进口的通行能力；i —— 交叉口进口编号；n —— 交叉口进口数，n 为4或3。
∑=Kj j i C C 1＝ (2-2) j C —— 进口各车道的通行能力；j —— 车道编号；K —— 进口车道数。
先计算各个车道的通行能力，再计算各个进口的通行能力，然后计算整个交叉口的通行能力。
用专用工具计算进口各车道通行能力，按直行、直左、直右、直左右、专左、专右的先后顺序。
（1） 直行、直左、直右与直左右车道的通行能力计算：需要输入的数据：① 信号周期T ；② 对应相位的绿灯时间t ；③ 对应相位的有效绿灯时间j t ；④ 对应的车流量。
注意：→“有效绿灯时间j t ”项，只需设定一个不为零的数即可，建议与t 相等。
道路限制参数的标定
【最新版】
目录
1.道路限制参数的标定概述
2.道路限制参数的标定的方法和步骤
3.道路限制参数的标定的重要性
正文
【道路限制参数的标定概述】
道路限制参数的标定是指根据道路的特点和交通规则，设定合理的道路限制参数，这些参数可以包括限速、限重、限高、限宽等。
这些限制参数对于保障道路交通安全、维护交通秩序和保护道路基础设施具有重要的作用。
【道路限制参数的标定的方法和步骤】
道路限制参数的标定需要经过以下几个步骤：
1.收集道路信息：包括道路的长度、宽度、坡度、曲率、路面状况等，这些信息可以通过现场勘察、测量和调查获取。
2.分析交通状况：根据道路的功能和使用需求，分析道路的交通流量、流向、速度等，了解道路的运行状况和交通特性。
3.设定限制参数：根据道路的信息和交通状况，设定合理的道路限制参数，如限速、限重、限高、限宽等。
4.设置标志标线：在道路上设置明确的标志和标线，让驾驶员清楚地了解道路的限制参数，引导驾驶员遵守交通规则。
【道路限制参数的标定的重要性】
道路限制参数的标定对于保障道路交通安全、维护交通秩序和保护道
路基础设施具有重要的作用。
合理的道路限制参数可以有效地防止交通事故的发生，提高道路的运行效率，延长道路的使用寿命。
道路通行时间指标一、道路通行时间指标的定义二、道路通行时间指标的计算方法1.实测法：直接通过实际测量的方式获取道路通行时间，可以利用现场观测、视频监控等手段进行记录和统计。
2.问卷调查法：通过问卷调查的方式获取道路用户的通行时间信息，可以通过抽样调查、在线问卷等方式进行。
3.交通流模型法：通过建立交通流模型，利用模型参数进行计算和预测道路通行时间。
4.智能交通系统法：利用智能交通系统中的交通流数据和传感器信息进行道路通行时间估算，如利用车辆轨迹数据、卡口数据等。
三、道路通行时间指标的影响因素1.道路基本属性：包括道路等级、道路宽度、道路线型等，不同属性的道路通行时间存在差异。
2.道路交通流量：交通流量的大小和变化直接影响道路通行时间，当交通流量超过道路容量时，通行时间会明显增加。
3.交通信号控制：交通信号控制的方式和策略对道路通行时间有重要影响，包括信号配时、协调控制等。
4.道路设计与改建：道路的设计和改建会对通行时间产生直接影响，如道路宽度、减少红绿灯等设计改进措施。
5.道路设施与服务：道路设施的完善程度和服务水平对道路通行时间有重要影响，如服务区、停车区域的设置等。
四、道路通行时间指标的应用1.交通规划：道路通行时间是交通规划编制的重要数据基础，可以根据通行时间分析道路拥堵情况，进行路网优化、交通流调控等。
2.交通管理：道路通行时间是交通管理过程中的监测指标，可以实时监测道路拥堵情况，进行交通管控和通行时间预测。
3.交通评价：道路通行时间是评价交通出行效率和交通服务水平的重要指标，可以通过通行时间评估不同出行方式的效率和方便性。
4.交通决策依据：通过道路通行时间的分析和预测，可为交通决策提供依据，包括道路建设、交通管理和交通投资等。
综上所述，道路通行时间指标对于交通规划和管理具有重要的意义。
科学准确地获取和分析道路通行时间数据，有助于提高交通效率、改善交通服务水平，为交通决策和规划提供科学依据。
阻抗函数值标定过程路段阻抗函数是用数学公式来描述出行时间与路段流量和最大通行能力之间的关系。
BRP 函数是一个最常用的路段性能函数。
BRP 函数将路段出行时间表达为流量与通行能力之比的函数。
其公式为：1f v t t c βα⎡⎤⎛⎫=+⎢⎥ ⎪⎝⎭⎢⎥⎣⎦其中：t 为拥挤路段的出行时间； f t 为路段自由流出行时间； v 为路段流量；c 为路段通行能力；α，β为待标定参数，若没有数据进行标定，一般α=0.15，β=4.0；对路段阻抗函数进行参数标定之前，对BRP 函数公式进行对数化处理，得ln 1ln ln f t v t c αβ⎛⎫⎛⎫-=+ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭其中：t ，f t ，v ，c 都是常数，可以从调查中得到；设ln 1f t t ⎛⎫- ⎪ ⎪⎝⎭=b ，ln α=y ，ln v c ⎛⎫⎪⎝⎭=k ，β=x ，则有y kx b =+；即可转化为一元回归分析，利用最小二乘法求出待标定参数α，β。
利用公式：1112211nn n i i i i i i i n ni i i i n x y x y n x x β=====⎛⎫⎛⎫- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭=⎛⎫- ⎪⎝⎭∑∑∑∑∑，y x αβ--=-即可求出待标定参数。
例1：某局部路网包括主干路、次干路及支路，每种类型路段调查3组数据，见表1。
注：数据自己调查进行标定。
此外，该函数也可以对行人阻抗进行标定，如综合交通枢纽中的行人换乘，包括电动扶梯、平面路段、平面通道。
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交通事故的车速鉴定与参数研究交通事故是指道路上发生的车辆碰撞或其他意外事件，造成人员伤亡或财产损失。
对于交通事故的调查和处理，车速的鉴定是非常重要的一部分。
本文将对交通事故车速鉴定的方法与参数进行研究与探讨。
一、交通事故车速鉴定方法1. 视觉鉴定法视觉鉴定法是通过对事故现场的环境和痕迹进行观察和比对，来判断车辆的速度。
在事故发生后，调查员可以通过分析碰撞痕迹、车辆的位置和损坏程度等信息，来推算事故发生时的车速。
同时，调查员还可以通过目击者的证言和事故现场的物证来进一步确认车速。
2. 制动轮胎痕迹法制动轮胎痕迹法是通过分析事故现场的制动轮胎痕迹来推断车辆的速度。
制动轮胎痕迹可以提供车辆在事故发生前的速度和制动情况等信息。
调查员可以通过测量制动痕迹的长度、形状和深度等参数，然后与制动试验数据进行比对，来确定车速。
3. 车辆留下的物理痕迹法车辆留下的物理痕迹法是通过分析事故现场的刮痕、碎片和磨损等物理痕迹，来推断车辆的速度。
调查员可以通过分析痕迹的形状、大小和位置等信息，然后与实际测试数据进行比对，来估算车速。
二、交通事故车速鉴定参数研究1. 车辆质量车辆质量是交通事故车速鉴定中的重要参数之一。
车辆质量越大，其动量和惯性也越大，因此在碰撞中的速度会有较大的影响。
调查人员在车速鉴定时需要考虑车辆质量对碰撞结果的影响，并进行相应的计算和推算。
2. 制动性能车辆的制动性能也是车速鉴定中需要考虑的参数之一。
制动性能包括制动盘和制动片的摩擦系数、制动系统的响应时间等。
调查人员在车速鉴定时需要分析车辆的制动痕迹和制动距离等信息，以推断出车辆的刹车情况和速度。
3. 环境条件事故发生时的环境条件也会对车速鉴定产生影响。
比如，道路的湿滑程度、路面的倾斜度、风的强度等都会对车辆行驶速度产生一定的影响。
因此，在车速鉴定时，调查人员需要对事故现场的环境条件进行综合考虑。
总结：交通事故的车速鉴定是一个综合考虑多种因素的过程。
调查员需要通过视觉鉴定法、轮胎痕迹法和物理痕迹法等方法，来推断车辆的速度。
路段机动车交通流延误模型参数标定与校核方法研究Study on Parameter Calibration and Verification Method for Traffic VolumeDelay Model戴继锋 赵延峰 张国华（中国城市规划设计研究院城市交通研究所）摘要：交通流基本特征的研究是交通规划的基础，路段延误模型是交通分配计算的基础，由于模型参数的物理意义不明显，通常很难根据经验判断其数值的范围和大小。
本文在交通流理论基础上，以BPR 函数形式为例，提出了微观层次拟合，宏观层次校核的两层次交通延误模型参数的标定方法，重点研究了参数标定与校核过程中的三个关键难点，提出了相应的解决思路和方法，并在苏州市规划的实际工作中进行应用。
关键词：机动车流延误模型，BPR 函数，参数标定，参数校核Abstract: Study on traffic flow feature is the basis of transportation planning, and traffic volume delay model is the basis of traffic assign. Because the physical characteristics of parameters are not obvious, it is very difficult to judge its scope and size according to experience. Based on the theory of traffic flow and BPR function as an example, the author put forward a method in two-level: the parameters to be first at the micro level and then to be checked at the macro level. The author focused three key difficulties in the process of calibration and verification, advanced the corresponding ideas and solutions. At last the method was applied triumphantly in Suzhou City transportation planning.Key words: Traffic volume delay modal; BPR function; Parameter calibration; Parameter V erification0．引言路段机动车流延误模型是在进行交通分配计算过程中的重要模型，它反映了路段的行驶时间与路段流量（或者路段负荷度）变化的关系。
其基本关系如公示（1）所示。
()C V fT = （1）其中：T ：路段机动车行驶时间 V ：路段机动车流量C ：路段机动车通行能力不同的城市在计算过程中都统一对延误模型的形式进行选择和标定，也开发出了各种不同类型的函数，目前比较流行的交通延误模型是BPR 函数，这是美国公路局针对高速公路的交通流特性调查基础上开发出来的模型，对城市道路也具有适用性，但是其参数需要重新标定，BPR 函数的基本形式如公示（2）所示。
⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅+⋅=βαC V T T 10 （2） 其中：α，β：待定参数T 0：路段机动车自由行驶时间T 、V 、C 意义与公式（1）中意义相同 在路段延误模型的研究方面，国内许多学者和研究机构也都提出了数学模型，有的城市也提出了适合自身的模型形式，但是对于模型参数的取值，通常情况都是根据经验对数值进行判断，并根据最终计算结果进行调整，而各个单位和城市具体在延误模型方面的取值计算也不见公开，各个城市和单位在具体进行交通分析和计算的过程当中，会采用不同的延误模型形式，但是参数标定的过程和方法应该是一致的，本文以BPR 函数模型为例，研究模型参数标定的方法和流程。
1．路段机动车流延误模型参数基本关系定性研究 1.1 定性研究理论基础对于不同等级的道路，其延误模型的参数是有较大差异的，因此在进行参数标定以前，需要对不同等级道路的参数关系进行定性分析。
从交通流理论入手进行分析，首先分析不同等级道路的密度（K ）、速度（S ）、流量（V ）之间的关系，通过对三者关系的分析，可以定性判断不同等级道路的路段机动车延误模型参数的关系。
交通流密度－速度关系如图1所示，本文认为在交通极度拥堵状况下，不同等级道路的拥挤密度K j 是相同的。
而自由流状况下，等级越高的道路，自由流速度S f 越高。
根据上述的K-S 曲线，以及流量、密度、速度三者关系，可以推导出不同等级道路的流量-速度关系如图2所示。
通常情况下，延误模型所代表的是负荷度<1.0的状况，即图2曲线右半段部分。
从图中可以判断，在路段的行程时间相同（即速度S 相等）的情况下，高等级的道路负荷度要高一些，低等级道路的负荷度要低一些。
通常，由于高等级道路的自由流速度大于低等级道路的自由流速度。
因此，当单位长度道路的行驶时间相同时，高等级道路的负荷度自然高一点。
也就是说，在同样的道路负荷度下，在单位长度的高等级道路上的行驶时间短。
按照图1、图2的判断，()C V f T =的曲线图形在不同道路的关系之间应该是图3所示的关系。
1.2 定性判断基本结论定性判断结果说明，当V/C 升高到一定程度以后，行驶时间将快速增加，这符合交图2 流量（V ）－速度（S ）关系曲线图3 不同等级道路的T 与V/C 关系定性判断图1 密度（K ）－速度（S ）关系曲线形式通流的正常规律，因此图3的曲线是向上弯曲的形状，而满足向上弯曲的条件是 1>β。
因此通过对交通流规律的定性判断，可以得出两条基本结论：（1）在同样的道路负荷度下，在单位长度的高等级道路上的行驶时间短，这种差异性在负荷度越大的情况下越明显。
（2）()C Vf T =的函数曲线形状向上弯曲，在BPR 函数中的数学条件可以描述为：1>β。
2．路段延误模型参数标定方法研究本文结合实际工作，提出了微观拟合、宏观校核的两层次参数标定方法，其工作流程如图4所示。
其中微观层次工作主要是将调查数据进行整理，对奇异数据进行排查和剔除，然后进行数学模拟和分析，进行参数标定。
宏观层次的工作主要是参数的校核，主要利用微观层次拟合的特性参数进行交通分配计算，通过分配计算得出城市的机动车出行宏观指标如平均出行时耗、出行距离以及总体交通负荷度状况等等，通过对宏观指标的校核来调整微观参数的选取。
在参数标定工作流程中如下三个环节是整个工作的重点和难点，是整体工作中需要展开针对性工作的方面：（1）调查数据的准确度保证 （2）微观层次奇异数据的排查 （3）宏观层次模型参数的校核 下面就针对这三个方面的难点，分别说明各自的处理方法和原则。
（1）调查数据准确度的保证 交通流参数的标定是属于交通流微观特征的研究，对数据的精确性要求较高，因此交通调查数据是否精确对结果的影响相当大。
根据调查经验，现场人工调查的结果往往会产生较大的误差和许多不确定因素，并且数据的可查性不强，容易导致最终标定结果的失败，因此本次交通流特性调查采用录像观测法。
由观测人员在现场选择好观测角度，拍摄交通流录像，拍摄完成后利用交通流录像在实验室进行微观交通流数据的观测。
这一方面保证了现场出现特殊情况的时候缺乏足够的应对措施，也可以反复回放录像，增加更多的数据量以支持参数的计算，同时也很好的支持奇异数据的回访和排查工作。
（2）微观层次奇异数据的排查产生奇异数据的原因有两个，第一是由于基础数据的观测误差造成的部分数据与总体差异较大，需要排除。
另外一个原因是数学模型与实际交通流特征之间的差异，也就是说理论图4 路段车流延误模型参数标定流程图模型在描述微观交通流的过程当中也是存在不精确的，事实也确实如此。
本论文仅对第一种情况产生的奇异数据进行排查，本文选择的排查条件有两个方面，除了这两个方面以外还有其它的微观层次奇异数据排查原则。
● 排查条件1：数学奇异点。
即仅仅从数学角度分析，与其它数据差异性明显的数据，本文作为奇异数据剔除。
●排查条件2：交通流特性奇异点。
在排除了数学奇异点以后，需要将不符合交通流特性的数据剔除，原则就是该点必须满足第1节中定性判断的结论。
（3）宏观层次模型参数的校核在微观层次利用数学方法标定了模型参数以后，进行初步交通分配计算，从而可以得到居民的出行时间、出行距离、机动车行程速度、路网的负荷度等宏观指标。
微观层次拟合的参数有可能无法正确的反映宏观层次的机动车运行状况，需要根据城市的尺度、居民出行的习惯等实际情况，对模型参数进行调整，使其能够反映宏观运行状况。
3．苏州市道路机动车流延误函数标定 3.1 观测点选择与调查方法交通流调查的选择区段需要距离交叉口一定距离，以保证机动车连续流状态，同时要对不同等级的道路都进行录像拍摄。
对于快速路主路可以通过交通警察的监控录像直接获取相应路段的交通流录像。
对于主干道和次干道，则由调查人员现场录像。
对于支路，由于其机动车行驶状况无法满足上述条件，暂不观测，在实际分析计算中根据其它等级道路标定结果进行推算。
本次苏州市机动车延误模型参数标定的调查点选择情况如表1所示：表1 路段机动车交通流特性观测点属性图6西环路主路观测点交通状况 图7 干将路观测点交通状况图5 苏州市路段交通流特性观测点分布情况图8 莫邪路观测点交通状况图9 新市路观测点交通状况表2 路段机动车交通流关键属性3.2 奇异数据排查与参数初步标定经过对调查录像的观测处理，得到了近3500个原始数据。
根据第2节中的奇异数据排除原则，将奇异数据排查以后，共得到2549条数据，本文利用这些数据进行数学拟合以标定模型参数。
标定基本思路如下：令⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1lgTTY，⎪⎭⎫⎝⎛=CVX lg，根据BPR函数的形式可以得到：)lg(αβ+⋅=XY（3）其中：V、C、T、T0的含义与公式（1）中相同通过公式（3）可以看出，Y-X呈现线形关系，本文利用这种线性关系来标定α，β。
参数拟合的曲线见图10～图13。
图10 西环路观测数据拟合曲线图11 干将路观测数据拟合曲线图12 莫邪路观测数据拟合曲线图13 新市路观测数据拟合曲线参数标定初步结果如表3所示。
表3 微观层次模型参数标定初步结果注：支路本次没有基础数据的支持，是根据前几种等级道路的数据推断而来3.3 模型参数的宏观层次校核根据苏州市的城市空间尺度以及现状居民出行调查结果，机动车平均出行距离大约在10～15km的范围内（城市当量半径大约是17km），出行时间在25～30分钟范围内，平均行驶速度大约在20～25km/h。
