留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

城市信号控制路网中的路段行程时间估计方法

何兆成 赵建明 王镇波 韦清波

何兆成, 赵建明, 王镇波, 韦清波. 城市信号控制路网中的路段行程时间估计方法[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(4): 95-98.
引用本文: 何兆成, 赵建明, 王镇波, 韦清波. 城市信号控制路网中的路段行程时间估计方法[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(4): 95-98.
HE Zhao-cheng, ZHAO Jian-ming, WANG Zhen-bo, WEI Qing-bo. Travel time estimation method in urban road network with signal control[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(4): 95-98.
Citation: HE Zhao-cheng, ZHAO Jian-ming, WANG Zhen-bo, WEI Qing-bo. Travel time estimation method in urban road network with signal control[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(4): 95-98.

城市信号控制路网中的路段行程时间估计方法

基金项目: 

“十一五”国家科技支撑计划项目 2006BAG01A04

详细信息
    作者简介:

    何兆成(1978-),男,广东梅县人,中山大学讲师,工学博士,从事智能交通系统研究

  • 中图分类号: U491.1

Travel time estimation method in urban road network with signal control

More Information
  • 摘要: 为了精确检测城市信号控制路网中的路段动态行程时间, 分析了路段流量受交通信号控制策略影响的波动规律, 提出了基于交通量图偏移的路段行程时间计算方法。研究了不同断面交通量图的相似性, 根据最大相似度时交通量图的偏移, 计算了断面间路段动态行程时间, 并与调查结果进行了比较。比较结果表明: 在城市路网封闭路段, 平峰、高峰的不同时间长度内(5、10、20 min), 平均行程时间最大平均相对误差为7.1%, 因此, 计算方法可行。

     

  • 图  1  信号控制封闭路段

    Figure  1.  Closed road segment with signal control

    图  2  A断面交通量

    Figure  2.  Traffic volume at A section

    图  3  B断面交通量

    Figure  3.  Traffic volume at B section

    图  4  偏移前交通量

    Figure  4.  Traffic volumes before excursion

    图  5  偏移后交通量

    Figure  5.  Traffic volumes after excursion

    表  1  平峰时段计算结果

    Table  1.   Computation results during non-peak period

    时间间隔/s 5 min数据(行程时间真值为28.4 s) 10 min数据(行程时间真值为27.9 s) 20 min数据(行程时间真值为28.8 s)
    计算结果/s 误差/% 计算结果/s 误差/% 计算结果/s 误差/%
    5 26.7 5.9 26.3 5.7 27.2 5.6
    10 28.4 0.0 29.2 4.7 29.0 0.7
    15 33.8 19.0 31.5 12.9 30.9 7.3
    20 31.0 9.2 30.0 7.5 27.6 4.2
    均值/s 30.0 29.3 28.7
    均值误差/% 5.6 5.0 0.3
    下载: 导出CSV

    表  2  高峰时段计算结果

    Table  2.   Computation results during peak period

    时间间隔/s 5 min数据(行程时间真值为29.6 s) 10 min数据(行程时间真值为29.4s) 20 min数据(行程时间真值为29.7s)
    计算结果/s 误差/% 计算结果/s 误差/% 计算结果/s 误差/%
    5 29.4 0.7 28.8 2.0 28.1 5.4
    10 30.9 4.4 30.8 4.8 29.1 2.0
    15 32.4 9.5 31.0 5.4 29.6 0.3
    20 34.0 14.9 32.0 8.8 29.4 1.0
    均值/s 31.7 30.7 29.1
    均值误差/% 7.1 4.4 2.0
    下载: 导出CSV
  • [1] WUNDERLICH K E, KAUFMAN D E, SMITH R L. Linktravel time prediction for decentralized route guidance archi-tectures[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2000, 1 (1): 4-14. doi: 10.1109/6979.869017
    [2] RICE J, VAN ZWET E. Asimple and effective method for predicting travel times on freeways[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2004, 5 (3): 200-207. doi: 10.1109/TITS.2004.833765
    [3] WU Chun-hsin, HO Jan-ming, LEE D T. Traveltime prediction with support vector regression[J]. IEEE Transactionson Intelligent Transportation Systems, 2004, 5 (4): 276-281. doi: 10.1109/TITS.2004.837813
    [4] SUN Lu, YANGJun, MAHMASSANI H. Travel time estimation based on piecewise truncated quadratic speed trajectory[J]. Transportation Research Part A, 2008, 42 (1): 173-186.
    [5] 杨兆升. 关于智能运输系统的关键理论——综合路段行程时间预测的研究[J]. 交通运输工程学报, 2001, 1 (1): 65-67. doi: 10.3321/j.issn:1671-1637.2001.01.017

    YANG Zhao-sheng. Study on the synthetic link travel timeprediction model of key theory of ITS[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2001, 1 (1): 65-67. (in Chinese) doi: 10.3321/j.issn:1671-1637.2001.01.017
    [6] 杨晓光, 蔡润林, 庄斌. 基于车牌自动识别系统的城市道路行程时间预测算法[J]. 交通与计算机, 2005, 23 (3): 29-32. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTJS200503008.htm

    YANG Xiao-guang, CAI Run-lin, ZHUANG Bin. An algorithm for predicting urban travel time based on license auto-recognition system[J]. Computer and Communications, 2005, 23 (3): 29-32. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTJS200503008.htm
    [7] 孙棣华, 董均宇, 廖孝勇. 基于GPS探测车的道路交通状态估计技术[J]. 计算机应用研究, 2007, 24 (2): 243-245. doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.02.081

    SUN Di-hua, DONG Jun-yu, LI AO Xiao-yong. Traffic parameter estimation based on GPS equipped probe vehicles[J]. Application Research of Computers, 2007, 24 (2): 243-245. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.02.081
    [8] 邹亮, 徐建闽, 朱玲湘, 等. 基于浮动车移动检测与感应线圈融合技术的行程时间估计模型[J]. 公路交通科技, 2007, 24 (6): 114-117. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK200706025.htm

    ZOU Liang, XUJian-min, ZHU Ling-xiang, et al. Estimation model of travel time based on fusion technique from probe vehicle and crossing data[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2007, 24 (6): 114-117. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK200706025.htm
    [9] 欧晓凌, 裘刚, 张毅, 等. 城市交通流信息相似性分析与研究[J]. 中南公路工程, 2003, 28 (2): 4-7. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGL200302001.htm

    OU Xiao-ling, QI U Gang, ZHANG Yi, et al. Analysis of similarity for urban traffic volumes[J]. Central South Highway Engineering, 2003, 28 (2): 4-7. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGL200302001.htm
    [10] VLAHOGI ANNI EI, WEBBERJr C L, GEROLI MI NIS N, et al. Statistical characteristics of transitional queue conditions in signalized arterials[J]. Transportation Research Part C, 2007, 15 (6): 392-403.
  • 加载中
图(5) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  197
  • HTML全文浏览量:  80
  • PDF下载量:  263
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2008-03-12
  • 刊出日期:  2008-08-25

目录

    /

    返回文章
    返回