城市道路混合交通流分析模型与方法(精)

朱茵 博士(Dr．Yin ZHU)，中国人民公安大学副教授，硕士生导师。2004年清华大学交通研究所博士后出站，于中国人民公安大学交通管理工程系任教。先后参与或主持了国家自然科学基金，国家“十五”攻关课题，国家“十一五”科技支撑课题、公安部等有关部委的各类研究课题以及杭州、郑州、北京等城市的交通规划、智能交通等各类项目20余项，在《中国公路学报》《系统工程理论与实践》等各类刊物和国际会议论文集上发表论文60余篇，其中SCI／EI／ISTP检索论文20余篇。合作著有《智能交通系统概论》和《信号交叉口混合交通微观仿真理论与方法研究》等多部学术著作。主要研究领域为：智能交通系统、交通管理与控制、交通安全。 郭敏博士(Dr．Min GUO)，北京市公安局公安交通管理局高级工程师。2001年7月毕业于北京理工大学。主要研究领域为：动态交通信息在交通管理中的应用、道路交通流预测预报、道路交通仿真和道路交通仿真平台。 隋亚刚，北京市公安局公安交通管理局副局长，总工程师，研究生学历，教授级高级工程师。1975年以来一直从事科学交通管理和智能交通系统技术研究工作，曾先后主持过国家“八五”、“九五”、“十一五”重点科技支撑项目，北京市交通管理现代化工程建设和奥运智能交通管理系统重点工程建设项目，获国家科技进步奖3次，公安部、北京市科技进步奖5次，并先后被授予“全国公安科技英才”、“北京市突出贡献专家”、“首都信息化先锋”等荣誉称号，享受国务院特殊津贴。 陆化普，博士，现为清华大学交通研究所所长、教授、博士生导师。1957年2月28日出生于辽宁省铁岭市。1982年1月毕业于大边理工大学，1993年获名古屋大学交通工程博士学位。先后主持完成各类研究课题60余项，发表论文120余篇。著有《城市轨道交通的研究与实践》、《城市研交通管理评价体系》等9部学术著作。主要研究方向为交通规划、智能交通、城市交通的可持续发展。

第1篇 城市道路通行能力分析模型与方法 第1章 概 述 1．1 研究意义 1．2 研究内容与方法 第2章 北京市道路交通流特性调查与数据提取 2．1 交通调查的目的与意义 2．2 调查范围 2．3 调查内容 2．4 调查方法 2．5 数据处理 第3章 交通量与车速关系国内外研究现状 3．1 概 述 3．2 统计分析模型 3．3 基于理论推导的模型 3．4 基于仿真的模型 第4章 北京市城市快速路交通量与车速关系研究 4．1 快速路典型道路交通流流量、速度分布特征 4．2 快速路典型路段交通流速度流量曲线拟合 第5章 北京市城市主干道交通量与车速关系研究 5．1 城市主干道交通流速度一流量关系散点图 5．2 城市主干道速度、流量时间折线图 5．3 城市主干道交通流速度一流量关系曲线拟合 5．4 城市主干道交通流速度 流量关系分车道研究 5．5 城市主干道交通流流密速关系研究 第6章 北京市城市快速路交通流的流密速关系与西方理论曲线的比较分析 6．1 基于经典模型的曲线拟合及比较 6．2 北京市城市快速路速度一流量散点图分析 第7章 道路通行能力研究现状分析 7．1 国外通行能力研究状况 7．2 国内通行能力研究状况 第8章 北京市快速路通行能力研究 8．1 HCM通行能力计算公式 8．2 北京市的特殊情况 8．3 快速路交通流的伽马分布、双伽马分布和多元伽马分布 8．4 北京市快速路通行能力 第9章 北京市主干道通行能力研究 9．1 主干道交通流的伽马分布、双伽马分布和多元伽马分布 9．2 通行能力 9．3 不同车道的通行能力修正系数 第10章 道路网交通容量研究现状 10．1 路网容量的概念 10．2 路网容量计算方法 10．3 路网容量可靠度 第11章 已有路网容量计算方法评述 11．1 时空消耗法 11．2 线性规划法 11．3 割集法 11．4 交通分配模拟法 11．5 已有路网容量计算方法存在的问题 第12章 道路网通行能力计算方法 12．1 路网容量的影响因素 12．2 路网容量的概念 12．3 路网容量计算模型 12．4 模型求解算法 第2篇 城市道路交通拥挤模型与分析系统开发 第13章 概 述 13．1 北京市交通拥挤现状分析 13．2 交通拥挤的研究现状 第14章 交通拥挤相关的基本概念研究 14．1 交通拥挤的概念 1 4．2 交通拥挤的分类 14．3 交通拥挤的属性 第15章 交通拥挤演化机理研究 15．1 交通拥挤的交通流特性 15．2 交通拥挤的形成原因 15．3 交通拥挤的扩散机理 第16章 交通状态评价指标体系与方法研究 16．1 交通状态评价指标研究 16．2 北京市交通状态综合评价方法研究 16．3 交通状况评价的功能实现 第17章 交通拥挤识别评价与对策功能分解 17．1 功能描述 17．2 北京市异常交通状态的识别分析 17．3 北京市交通突发警情的预测分析 17．4 交通拥挤识别与评价模块 17．5 交通拥挤评价信息输出模块 17．6 交通拥挤对策预案模块 17．7 交通拥挤验证模块 第18章 交通拥挤预警功能的系统实现 18．1 功能描述 18．2 交通事件与事故预警指标模块 18．3 预警模型模块 18．4 交通拥挤预测结果输出模块 18．5 交通拥挤预测信息验证模块 第19章 交通拥挤扩散功能的软件实现 19．1 交通拥挤扩散空间分析 19．2 交通拥挤扩散分析与发布功能的实现 第3篇 交通流预测预报模型与方法——非参数回归模型与系统实现 第20章 概 述 20．1 短时交通流预测研究的意义 20．2 短时交通流预测需求 20．3 短时交通流预测的特性分析 20．4 各种预测方法研究综述 20．5 基于非参数回归的短时交通流预测过程 第21章 系统设计和各部分主要功能 21．1 整理模块 21．2 主成分分析 21．3 聚类分析 21．4 样本数据库的生成 21．5 数据结构 第22章 数据库匹配策略及实现 22．1 一维和多维数据库的映射关系 22．2 基于一维数据匹配的样本数据库的创建 第23章 影响非参数回归预测精度的因素分析 23．1 数据库的规模大小(Database—Size) 23．2 近邻点个数K 23．3 数据相似度误差(Simil，dr—Error) 23．4 流量时间间隔(Time—Interval) 第24章 预测结果及分析 24．1 检测器位置 24．2 5 min预测结果及分析 24．3 15 min预测结果及分析 24．4 30 min预测结果及分析 第4篇 交通流预测预报模型与方法——组合模型分析 第25章 组合预测模型概述 25．1 组合预测模型主要研究内容 25．2 子模型的选择 25．3 组合预测模型基本形式 25．4 组合预测模型示例 第26章 组合预测模型详细分析 26．1 傅立叶模型 26．2 自回归模型 26．3 邻域回归模型 26．4 模型信息存储 26．5 模型更新策略 26．6 多步预测模式 26．7 权重更新方法 第27章 组合预测模型的系统实现框架设计 27．1 核心预测模块的开发 27．2 预测核心动态链接库的构成 27．3 上层框架逻辑设计 第28章 组合预测模型预测精度分析 28．1 误差计算方法概述 28．2 自回归模型的结构辨识 28．3 大规模自回归模型预测精度分析 28．4 大规模傅立叶模型预测精度分析 第29章 基础模型介绍 29．1 ARIMA模型的应用说明 29．2 傅立叶变换的应用说明 29．3 Kalman滤波 29．4 神经网络理论 29．5 支持向量机回归 29．6 非参数回归 第30章 非 检测点交通参数估算方法 30．1 非检测点的交通参数估算实施方案 30．2 非检测点交通参数估算公式的确定方法