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摘要交通延误是评价道路运行效率和服务水平的重要度量，它不仅反映了司机不舒适性、受阻程度、油耗和行驶时间的损失，还反映了道路设计和交叉口信号控制方案设计的合理性。
因此，延误分析对评价道路服务水平、交叉口信控方案设计有着很大的意义。
本论文针对道路交通延误计算问题进行了研究，包括交叉口延误和路段延误。
首先论述了交通延误的各种概念，然后探讨了各种情况下道路交通延误的计算方法，并结合方法给出了具体实例分析，最后在此基础上还阐述了道路服务水平的评价方法。
具体地说，本文内容共由七部分组成。
第一部分为绪论，简要地提出了问题，并说明了本论文研究的目的和意义。
第二部分主要对交通延误的常用概念和影响因素作了简要介绍，并介绍了延误的研究状况和目前所存在的一些问题。
第三部分对交叉口延误的计算作了概述，分析了车头时距分布，并分别对无信号交叉口和信号交叉口的延误计算方法作了详细论述，这一部分是本篇论文的重点。
第四部分针对交叉口的延误计算做了实例分析，并对部分方法提出了改进方案。
第五部分对路段延误的计算方法作了详细论述，并结合实例进行了计算分析。
第六部分通过前面延误的分析讨论了道路服务水平的评价方法。
第七部分为结束语，对本文的研究成果和不足之处作了最后的总结。
关键词：交通延误；延误计算；车头时距；服务水平AbstractTraffic delay is the measurement on estimating road efficiency and service level, which not only reflects unconformity of drivers, block level, oil losing, and time losing, but also reflects the rationality of the traffic and signal design. Therefore, traffic delay analysis is of great importance to the estimate of road service level and traffic signal design. This study is aimed at the account of traffic delay, which includes road delay and intersection delay. This study firstly discusses kinds of traffic delay concept, secondly discusses the account means of traffic delay in different conditions, thirdly gives some examples of traffic delay account, and finally expatiates the means of road service estimate. In detail, this study consist s of seven chapters. The first chapter puts out the question in brief, and explains the purpose and significance of the study. The second chapter simply introduces some concepts and influence factors of traffic delay, shows the general situation and some problems of traffic delay research. The third chapter, which is the core of this study, gives a brief introduction of the account of traffic delay, analyses the vehicle time gap distribution, and expatiates the delay account means of intersection with and without traffic signal. The fourth chapter gives some example of intersection delay, and improves some means. The fifth chapter expatiates the account means of road delay, and gives some examples. The sixth chapter explains the means of road service estimate based on the analysis of delay above. And the seventh chapter is the end of the study, which explains the value and deficiency of the study, and sums up the effect on myself.Key Words: Traffic delay; Delay account; Vehicle time gap; Service level目录第一章绪论 (1)1.1问题的提出 (1)1.2本文研究的目的和意义 (2)1.3论文的内容安排 (2)第二章交通延误概述 (3)2.1交通延误的基本定义 (3)2.2交通延误的影响因素 (5)2.3延误研究的现状及趋势 (5)2.4目前延误研究存在的问题 (6)第三章交叉口延误计算 (8)3.1交叉口延误计算概述 (8)3.2车辆到达率和车头时距分布分析 (9)3.2.1 到达率服从Poisson分布的车头时距分析 (9)3.2.2 到达率服从负二项分布的车头时距分析 (10)3.3无信号交叉口延误计算 (11)3.3.1 无信号交叉口延误概述 (11)3.3.2 无信号十字交叉口延误计算 (11)3.3.3 无信号环形交叉口延误计算 (15)3.4信号交叉口延误计算 (20)3.4.1 传统数学模型法 (20)3.4.2 实地观测法 (23)3.4.3 路口拓宽条件下的延误计算 (26)3.4.4 交叉口设有左转信号灯的延误计算 (31)第四章交叉口延误计算实例分析与方法改进 (37)4.1点样本法的实例计算与方法改进 (37)4.1.1 实例分析 (37)4.1.2 点样本法的评价 (38)4.1.3 点样本法改进 (39)4.1.4 结论 (40)4.2路口拓宽条件下延误计算方法改进和实例 (41)4.2.1 改进方法 (41)4.2.2 改进方法实例分析 (42)第五章路段延误计算与实例分析 (45)5.1输入输出法概述 (45)5.2实例分析 (46)5.3输入输出法的评价 (49)第六章道路服务水平的评价 (50)6.1服务水平的概念 (50)6.2影响服务水平的因素分析 (50)6.3结论 (52)第七章结束语 (53)7.1本文的研究成果 (53)7.2本文的不足之处 (53)7.3小结 (54)参考文献 (55)第一章绪论1.1 问题的提出随着道路交通事业的发展，我国各大城市的高等级道路越来越多。
公交车辆行程到站时间预测模型优化研究刘兆祥【摘要】随着智能公交系统的发展,有效提高公交车辆到站时间预测精确率,是提升公共交通服务水平,结合智能交通(ITS)发展的关键举措.在结合公交车辆GPS运行数据的基础上,构建卡尔曼滤波与支持向量机结合的预测模型.最后,应用山东省日照市19路公交线路的公交运行数据对该模型进行校验,并评价该模型的预测精确程度,评价结果表明,对公交到站时间据本文模型有较高的预测精度.【期刊名称】《内蒙古公路与运输》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】4页(P56-59)【关键词】公交到站时间;SVM支持向量机;卡尔曼滤波;公交预测;GPS【作者】刘兆祥【作者单位】长安大学公路学院,陕西西安 710064【正文语种】中文【中图分类】U491进入大数据时代，实时的公交到站时间信息是智能公交(ITS)发展的基础，准确的公交到站信息能够减少乘客的候车时间，合理安排出行计划，提高公共交通的吸引力[1]。
为此国内外学者进行了大量的探索研究，Patnaik和Chien[2]利用上下公交车的乘客数量和车辆延误时间，提出了基于多变量回归算法的车辆到站时刻预测模型。
周雪梅，杨晓光[3]等通过研究公交车辆驶于相邻公交站点间的时间建立回归函数，利用历史数据标定回归参数，预测公交车辆的到站时间。
杨兆升[4]等采用模糊回归方程构造了行程时间的预测模型。
温惠英，徐建闽，傅惠[5]基于灰色理论分析影响行程时间的各个因素的灰色关联，对常规滤波预测模型进行优化，结果表明，优化后的卡尔曼滤波模型要优于常规的卡尔曼滤波[8]模型。
Cathey[6]等开发了基于GPS系统的公交车辆到站时间预测模型，经研究表明，该模型精度高于传统时刻表算法。
于滨[7]建立了基于路段当前行程时间和之前路段行程时间的支持向量机模型[9]。
公交车到站时间是评价城市公交服务水平的重要指标之一。
公交车辆到站时间由路段行驶时间和站点停靠时间组成，因此在研究构建公交车辆到站时间的预测模型时，要综合考虑两部分的影响因素。
高速公路短时交通量预测高速公路短时交通量预测随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益突出。
高速公路作为主要的城市交通干道，交通量的预测对于交通管理和规划非常重要。
高效准确地预测高速公路短时交通量，可以为交通管理部门提供决策依据，优化交通流量，缓解交通拥堵问题。
高速公路交通量预测是指预测未来一段时间内高速公路上的车辆数目，准确预测能够帮助交通管理部门提前做好交通组织、交通控制和资源调配等准备工作。
现代交通量预测方法主要基于历史数据与实时数据相结合的方式。
下面将介绍几种常见的高速公路短时交通量预测方法。
一、基于时间序列的预测方法时间序列预测方法是通过分析历史交通量数据的变化趋势和规律，对未来的交通量进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA 模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型是一种常见的线性模型，通过分析历史数据的自相关性和移动平均性来进行参数估计，从而进行未来交通量的预测。
指数平滑模型是一种多项式拟合方法，通过对历史数据进行平滑处理，利用平滑后的数据来进行预测。
二、基于回归分析的预测方法回归分析可以通过建立交通量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学模型，来进行交通量的预测。
回归分析方法需要准备足够的历史交通量数据和影响因素数据，通过线性或非线性回归模型，对交通量进行建模预测。
三、基于神经网络的预测方法神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的数学模型，可以通过学习历史数据的规律，对未来交通量进行预测。
神经网络模型可以通过调整各层之间的连接权值，使得网络的输出结果与实际交通量相匹配。
神经网络模型具有良好的非线性逼近能力，可以更好地适应交通量数据的复杂特征。
高速公路短时交通量预测的准确性和可靠性受多个因素的影响。
首先，数据质量是预测模型的基础，只有收集到准确完整的历史数据和实时数据，才能构建有效的预测模型。
其次，影响因素的选择也非常重要，需要考虑交通量的周期性、趋势性以及外界因素的影响。
为了提高交通量预测的准确性和可靠性，可以采用以下方法。
基于小样本浮动车数据的信号灯路段行程时间估计方法研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市交通的不断发展，浮动车数据（Floating Car Data, FCD）的应用也逐渐成为交通流量监测和道路行程时间估计的重要手段。
采用浮动车数据可以实时监测道路状况，帮助交通管理者调整信号灯对车流进行控制，提高交通流效率和行程时间的准确性。
然而，由于浮动车数据采集的小样本特性，行程时间的准确性受到很大的限制。
如何通过小样本的浮动车数据快速精确地估计信号灯路段的行程时间成为了一个亟待解决的问题。
二、研究目标和研究内容本课题旨在基于小样本浮动车数据，研究信号灯路段行程时间的快速估计方法，具体研究内容包括：1.对小样本浮动车数据进行预处理，筛选有效数据，提高数据的准确性和可信度。
2.根据交通流量特性，建立基础行程时间估计模型，考虑信号灯的控制作用等因素，调整估计的准确性。
3.利用机器学习方法，如深度学习、卷积神经网络等，对浮动车数据进行建模和训练，提高行程时间的预测精度。
4.通过实验和模拟仿真，比较不同方法的准确性和效率，为研究浮动车数据的有效应用提供参考。
三、研究方法和技术路线本研究将采用如下方法和技术路线：1.数据预处理技术：采用滤波和特征提取技术，对原始浮动车数据进行预处理，筛选有效数据，并对数据进行清洗，提高数据的准确性和可信度。
2.基础行程时间估计模型：根据交通流量特性和信号灯控制作用等因素，建立基础的行程时间估计模型，提高行程时间估计的准确性。
3.机器学习方法：利用机器学习方法对浮动车数据进行建模和训练，如深度学习、卷积神经网络等，提高行程时间的预测精度。
4.实验和仿真：通过实验和仿真，比较不同方法的准确性和效率，为研究浮动车数据的有效应用提供参考。
四、论文结构和章节安排本论文主要包括以下章节：第一章：绪论，介绍本研究的背景、研究目标和意义等。
第二章：相关技术和研究现状，介绍浮动车数据的采集、预处理和应用技术，以及现有信号灯路段行程时间估计方法的研究现状。
城市道路交通拥堵评价和判定标准研究摘要：在城市交通系统中，交通行驶是居民重要的出行方式。
随着城市化进程的不断推进，城市规模增长，城市交通机动化程度越来越高，对交通规划提出了新的挑战。
城市交通拥堵不仅会直接导致车辆的行车速度降低、油耗量增大、尾气排放量增加，还会降低道路的通行能力，造成交通延误和巨大的经济损失。
城市交通拥堵的原因在于道路局部通行能力的不足或者突发事件所引起的车流速度下降甚至停止。
缓解城市交通拥堵关键在于确定易于理解的道路交通拥堵评价方法和判定标准。
鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对城市道路交通拥堵评价和判定标准研究提出了一些建议，仅供参考。
关键词：城市道路交通；拥堵评价；判定标准研究引言城市道路拥堵是当前我国不同类别城市面临的一个共性问题，从城市道路交通拥堵评价和判定标准进行深度研究，提出拥堵原因，给出拥堵措施，对今后同类城市停车规划编制具有较好的借鉴意义。
在未来的研究中，更应从交通问题产生的源头进行分析——土地利用，从而有利于促进城市道路交通效率的快速提高。
1、道路交通设计的局限虽然已经21世纪了，交通也已经比过去便利的多。
例如从前人们觉得有自行车就是大款，再到有汽车就是潮流，最后是变成每个人都有每个人选择的交通方式。
时代的变迁使人们对于交通方式的选择有了更多的改变，但选择越多，对于城市道路上的阻碍也就越多。
城市管理部门需要对交通道路进行分析，通过分析对交通工程进行设计研究，但设计途中也会有许多局限，这种局限体现在以下几个方面:一是在道路设计方面缺少分析。
二是不考虑车流量，道路宽度等。
三是对于道路修改往往忽视城市绿化，要注意绿化与道路设计的共存性。
2、城市道路交通拥堵评价和判定标准研究2.1城市道路交通拥堵评价研究2.1.1交通拥堵评价维度第一，拥堵时间：交通拥堵对城市交通的连续影响时间。
第二，拥堵程度：一般用受交通拥堵影响的人或车辆的数量来衡量。
第三，拥堵强度：交通拥堵影响交通正常运行的严重程度。
BPR函数在城市主干道的修正模型作者：莫江春来源：《科学与技术》2018年第26期摘要：为研究城市主干道的行程时间估计的计算模型，本文在BPR函数的基础上，考虑了我国城市的混合交通流特征，在函数模型中加入了客车比例与汽车比列作为道路行程时间的影响因素，以重庆市主干道双星大道的交通流数据为分析基础，最终通过拟合计算与控制变量法标定了优化后BPR模型的参数，得到了可用的函数模型，为城市道路的行程时间估计提供了思路与方向，为今后有关部门交通规划、交通管理提供了依据。
关键词：BPR函数；行程时间；货车比例；拟合引言现代的交通运输活动中，在利用交通参数估计行程时间的交通模型中，BPR模型是最重要的时间估计模型，但是BPR模型是估计高速公路下畅通交通流的行程时间[6][7]，没有考虑城市道路的交通管制措施比如信号灯、交通标志标牌的影响，同时，也没有考虑我国混合交通流比例对行程时间的影响，本文将依据重庆市双星大道的交通流数据及速度，对BPR模型进行修正，对双星大道的行程时间进行估计。
1 BPR模型简介BPR函数是美国联邦公路局提出的行程时间估计函数，是一种最常见的路阻函数。
BPR函数是目前世界上应用最广的行程时间估计模型[11]，但它也有一定的缺陷，在实际运用中应根据实际的情况进行修正，在本文中，需要对模型进行修正的原因如下：（1）BPR函数模型的原始参数和模型是针对国外高速公路设定的[12]，而我们的研究路段为城市主干道，其道路管制措施比高速公路多（信号灯、限速牌），交通状况与高速公路差异较大。
（2）我国城市交通组成的特征之一就是混合交通流，小汽车、客车、货车以及摩托车常常是同时出现在一段道路中，共同行駛[13]。
由于车辆性能以及用途的不同，不同种类的车辆往往会相互影响，这种影响往往是消极的。
即混合交通流的道路的行程时间往往会比只有小汽车的道路行程时间长。
（3）BPR函数的变量q/Q（交通流量/通行能力），交通流量q开始随着交通量的增加而增加，达到道路通行能力之后，就会随着交通量的增加而减少，直至道路堵塞，q=0。
动态路径诱导系统涵义及算法简介摘要：本文从智能交通系统出发，介绍了国内外智能交通动态路径诱导系统的发展现状，总结了动态路径诱导系统的各组成部分，绘制出CDRGS的框架图；并对实现动态路径诱导系统的模型算法进行了介绍和对比。
关键词：智能交通系统；动态路径诱导；中心式诱导系统；动态路径诱导算法The introduction of dynamic route guidance systemmeaning and algorithmAbstract：Under the intelligent transportation system, this paper introduces the currentsituation of intelligent transportation dynamic route guidance system at home and abroad.This article summarizes the component of dynamic route guidance system and draws theframe-chart of CDRGS. The essay compares the algorithms which could realize thedynamic route guidanceKeyword：ITS; dynamic route guidance; CDRGS; algorithm of dynamic route guidance随着全世界范围内的经济发展、社会进步、城市化进程的加快，人们对交通运输的需求也明显增长与提高，交通运输与社会经济生活的联系也越来越紧密。
尤其在大中城市，随着机动车数量的不断增加，交通堵塞、交通事故等问题愈来愈严重，并且由此而引起的能源浪费、环境污染等问题己成为影响社会发展的消极因素。
如何解决这些问题已经受到人们越来越多的关注。
