简介：摘要：随着社会的进步与发展，交通强国战略的提出，使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题，在交通网络日益复杂的情况下，交通流预测成为智能交通系统的热门领域，因为准确的交通流预测，有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发，阐述当前较为常用的交通流预测模型，分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式，要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。

简介：摘要：分析短时交通流预测的意义，对国内外的研究方法和主要成果进行详细的阐述、分析、归类，主要包括基于传统统计分析的预测模型、非参数回归预测模型、基于非线性理论的预测模型、智能预测模型等4种单一预测模型和组合预测模型，对各类模型复杂性、精度、适用性进行逐一分析。短时交通流预测研究领域在未来一段时间内发展趋势是数据来源多样化、混沌理论和深度学习深度发展，组合预测模型多样化，预测精度不断提高。

简介：在Biham等人提出的二维元胞自动机交通流模型基础上,建立了基于agent的二维元胞自动机城市交通流模型,该模型考虑了对外交通对城市交通流的影响。模拟了在存在对外交通概率情况下路网的结构对城市交通的影响.结果表明,较小的对外交通概率就会对城市交通状况产生较大的影响,在一定条件下适当增加中心车站的数量对城市交通状况有所改善。

简介：

简介：摘要：自该动态交通分配问题问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。并且在城市交通控制与管理中也需要根据交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。

简介：摘要：本研究聚焦于交通工程规划与优化，通过深入研究交通流模型的静态和动态应用，探讨了交通需求预测、道路容量评估与优化等方面。同时，关注多模态交通规划与智能交通系统的应用，强调综合交通枢纽规划和智能技术在提高交通系统效能方面的关键作用。交通工程优化策略方面，我们详细探讨了交通信号优化和拥堵缓解策略，通过模型分析提供了科学合理的实践建议。最后，强调本研究对未来城市交通系统的可持续发展提供了有力支持，促进了交通工程领域的创新与进步。

简介：为优化空中交通流的管控策略,研究了空中交通流分布特性。根据厦门1号扇区实测数据,确定了空中交通流的高峰时段,并计算其累积超容比。引进泰尔指数,作为评价空中交通流不均衡度的评价指标。采用多项式回归分析法建立了空中交通流累积超容比-泰尔指数（CT）模型,并进行显著性检验,构建了可接受空中交通流不均衡度（AATFID）模型。研究结果表明,该模型能较好反映空中交通流高峰分布态势,对空中交通管理策略具有重要指导意义。

简介：摘要随着我国社会经济的不断发展，船舶发展水平随之也得到了不断的提升。就目前我国船舶的发展情况来看，其发展趋势逐渐趋向了大型化、高速化，且数量也不断增多。该现象的出现使得船舶交通日趋繁忙，最终导致港口航道交通量不断增加，交通事故频频发生。因此，加强对港口航道交通流仿真模型的研究与分析，不仅是船舶交通安全的基本保证，也将将促进船舶发展在今后得到进一步提升。因此，本文将针对港口航道交通流仿真模型的研究与分析进行阐述。

简介：研究Newell的延迟微分方程的交通流模型.应用modifiedLotka-Volterra方程的求解方法,对此延迟微分方程进行超离散化,同时给出了超离散方程的解,最后分析交通阻塞的延迟传播.

简介：摘要：由于城市进程化加快，城市交通拥堵问题变得日益严重，交通流模拟及智能交通系统对于解决城市的交通拥堵问题有着非常重要的作用。交通流模型是交通理论研究的重要问题，交通流元胞自动机模型的出现和发展为交通流理论的研究提供了一种新的方向，为智能交通的发展和研究提供了新的方向和动力。本文介绍了元胞自动机交通流模型的产生与发展，分析了用于道路交通、城市路网的几种经典元胞自动机交通流模型；同时，总结众多学者的观点，对未来元胞自动机交通流模型可能的研究趋势进行展望。

简介：摘要：随着全球航空运输的蓬勃发展，空中交通流管理面临着越来越严峻的挑战。传统的空中交通流管理系统在面对日益增加的航班和复杂的空中交通网络时显得愈加局限，其效率和安全性受到了日益增长的压力。为了应对这一挑战，人工智能技术的广泛应用成为提升空中交通流管理效能的一种重要途径。本研究以"基于人工智能的空中交通流模型"为题，致力于通过引入先进的人工智能算法，重新思考和优化空中交通流管理。人工智能在交通领域的迅猛发展为我们提供了独特的机会，通过对大规模数据的深度学习和智能分析，可以更好地理解、预测和优化航班轨迹、航线规划以及空中交叉点的管理。通过本研究，我们希望为空中交通流管理领域的学术研究和实际应用提供新的思路和方法，推动人工智能在航空领域的进一步应用，为全球航空运输行业的可持续发展贡献力量。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要车辆跟驰理论是分析车辆在单行道内行驶情况的理论之一。在1950年，美国学者PipesClj和reushel研究跟车过程和公布的初步模型。目前，研究人员主要是在以下理论基础上，在对汽车跟随行为进行仿真的基础上，对模型的转换和修正到跟车行为模型的统一。缺点是忽略了车辆性能的特点和差异，在相同的参数下，该模型以个性为目标，涵盖了不同车型和驾驶员的跟车行为。期望车头时距是性能变量之一，期望车头时距受车辆单元特性和实时变化的影响。

简介：摘要：随着多模式交通流的发展，公路运输效率的评价变得越来越重要。本文构建了一个公路运输效率评价模型，考虑了交通流复杂性、运输需求多样性和资源环境约束等因素。首先，我们建立了一个全面的指标体系，包括运输效率、经济效益、社会效益和资源环境等四个方面的指标。然后，我们采用了模糊综合评价法和数据包络分析法等综合评价方法来建立评价模型。最后，通过实证分析验证了模型的可行性和有效性。结果显示，该模型能够全面、客观地评价公路运输系统的效率水平，为决策者提供有价值的参考信息。

简介：摘要交通流预测是交通控制与管理，交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型，利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测，得到预测值和预测残差，将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测，残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明，用灰色模型对神经网络模型预测进行优化，其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性，提高了预测的精度。

简介：交通信号优化控制的基本前提是能够获取准确的交通需求及其时空分布关系。现有大部分城市主干道交通信号控制技术采用被动适应交通需求的方法,不能有效调节路网交通需求时空分布,无法有效应对交通拥堵问题,究其根源是没有对城市主干道交通需求及时空分布进行合理的估计和充分的描述。本文通过分析运用符合城市主干道交通特性的交通流守恒模型,拟提出符合城市主干道交通流特性的交通需求和时空分布的描述方法,这对于有效缓解城市道路交通拥堵,提高当前城市主干道交通信号控制优化水平具有较高的实践价值。

简介：利用一维确定性元胞自动机模型模拟主干道交通流,研究绿信比、道路上车辆密度、周期、交通灯的多少对主干道交通流流量和流速的影响

简介：摘要：本文旨在探讨公路设计中道路几何要素与交通流量预测模型的重要性。首先，介绍了道路几何要素的定义和作用，包括平曲线、竖曲线和横断面等要素。随后，深入探讨了道路几何要素对交通流量的影响，并分析了两者之间的复杂关系。此外，还介绍了交通流量预测模型的基本原理和常用方法，包括经验模型和统计模型，通过实际案例，展示应用效果。最后，本文提出了进一步研究的方向和对公路设计的建议，以实现更安全、高效和可持续的道路交通系统。

简介：道路的空间关联性对交通流量有重要影响。为提高交通流量预测的准确性，运用空间分析方法，基于贵阳市中心城区交通流量等数据，构建不同的空间权重矩阵，通过MoranI指数判断交通流量的空间自相关性，运用核密度估计法对不同时段交通流量的空间分布趋势面进行研究，通过空间自回归模型（Spatialauto-regressionmodelSAR）将平均车速、车道占有率对交通流量的贡献率进行分析，并与经典线性回归模型进行比较。此研究有助于探索城市路网中交通流的热点和冷点区域，了解整个城市交通系统的运行状态，并对动态交通管理和长期城市交通规划提供决策支持。

简介：摘要随着城市规模的扩大，电动车成为重要的出行工具，由于其与自行车存在的区别，建立的交通流模型也应有所不同，因此，对非机动车交通流模型进行讨论和修正，得到一个新的模型是十分有必要的。