考虑多路段关联的城市干道行程时间可靠性机理解析及建模

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51508014
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0804.结构工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Urban arterial travel time is highly dynamic and stochastic due to interrupted flow characteristics. To analyze and evaluate arterial travel time reliability will benefit both traffic flow organization and traveling service. However, most of existing studies, based on empirical distribution fitting, are less transferable and fail to reflect the mechanisms of travel time variability from viewpoint of intersection, link and arterial. In view of intersection delay variability as the key component of travel time reliability, this research project begins from both microscopic and macroscopic level. Firstly, cycle average delay at intersections is modeled by employing cumulative curves and discrete Markov Chains. The impact of stochastic initial queue is taken into account for delay variability analysis. Then, based on delay variability modeling, link travel time distribution is modeled by constructing arrival curves at downstream intersection under signal coordination. Next, for urban arterial, Finite Mixture of Regression Model (FMRM) with varying mixture weights is utilized to relate traffic volume and signal timing parameters to the weights of individual link travel time distributions. Finally, real-time evaluation of arterial travel time reliability is made possible through applying FMRM model to multiple links travel time distribution estimation at dynamic analysis intervals by segmentation clustering. The outcomes of this research project help advance urban network reliability theory, and provide theoretical basis and technical support for sophisticated transportation planning, design and traveling service.
城市干道间断交通流特性决定了行程时间高度动态、随机,掌握其可靠性分布规律对于交通流调控与出行服务改善至关重要。以往研究多专注于经验分布拟合,鲜见从交叉口-路段-干道逐层推进对可靠性影响机理的系统解析,更缺乏考虑多路段关联的干道可靠性评估模型。鉴于交叉口延误是干道行程时间波动的关键因素,本项目拟分别从微观和宏观角度入手,首先对交叉口,采用到达-驶离累积曲线与离散马尔科夫决策过程,建立考虑随机滞留排队影响的延误随机性模型;然后对路段,通过构筑协调相位对下游交叉口到达曲线的物理“偏移”,建立路段行程时间分布模型;进而对干道,采用具有可变权重的FMRM混合分布模型,建模各路段行程时间分布权重与交通流量、信号控制参数的内在关系,从而通过“有机衔接”实现考虑多路段关联的干道行程时间分布估计及可靠性评价。研究成果将在完善路网可靠性理论的同时,为精细化交通规划设计、改善出行服务提供理论依据与技术支撑。

结项摘要

城市干道间断交通流特性决定了行程时间高度动态、随机,掌握其可靠性分布规律对于交通流调控与出行服务改善至关重要。本项目分别从微观和宏观角度入手,首先对路段,通过构筑协调相位对下游交叉口到达曲线的物理“偏移”,建立路段行程时间分布模型;进而对干道,分别采用具有可变权重的FMRM混合分布拟合模型及考虑路段相关性的Copula模型,建模各路段行程时间分布权重与交通流量、信号控制参数的内在关系,从而通过“有机衔接”实现考虑多路段关联的干道行程时间分布估计及可靠性评价。本项目系统研究了城市干道行程时间可靠性的评价指标、分析方法和计算模型,在完善路网可靠性理论的同时,为精细化交通规划与管理、改善出行服务提供理论基础与技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
Comparison of Variability of Individual Vehicle Delay and Average Control Delay at Signalized Intersections
信号交叉口单车延误与平均控制延误的变异性比较
  • DOI:
    10.3141/2553-14
  • 发表时间:
    2016-01-01
  • 期刊:
    TRANSPORTATION RESEARCH RECORD
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Chen, Peng;Zheng, Fangfang;Wang, Yunpeng
  • 通讯作者:
    Wang, Yunpeng
Dynamic eco-driving speed guidance at signalized intersection: multi-vehicle driving simulator based experimental study
信号交叉口动态生态驾驶速度引导:基于多车辆驾驶模拟器的实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Advanced Transportation
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Peng Chen;Cong Yan;Jian Sun;Yunpeng Wang;Shenyang Chen;Keping Li
  • 通讯作者:
    Keping Li
Estimation of delay variability at signalized intersections for urban arterial performance evaluation
城市干线性能评估中信号交叉口延误变化的估计
  • DOI:
    10.1080/15472450.2016.1216319
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Journal of Intelligent Transportation Systems: Technology, Planning, and Operations
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Peng Chen;Jian Sun;Hongsheng Qi
  • 通讯作者:
    Hongsheng Qi
Short-term traffic states forecast considering spatial-temporal impact on an urban expressway
考虑城市快速路时空影响的短期交通状况预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Transportation Research Record
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Peng Chen;Chuan Ding;Guangquan Lu;Yunpeng Wang
  • 通讯作者:
    Yunpeng Wang
Mapping to Cells: A Simple Method to Extract Traffic Dynamics from Probe Vehicle Data
映射到单元格:从探测车辆数据中提取交通动态的简单方法
  • DOI:
    10.1111/mice.12251
  • 发表时间:
    2017-03-01
  • 期刊:
    COMPUTER-AIDED CIVIL AND INFRASTRUCTURE ENGINEERING
  • 影响因子:
    9.6
  • 作者:
    He, Zhengbing;Zheng, Liang;Guan, Wei
  • 通讯作者:
    Guan, Wei

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其他文献

两次喷射参数及egr对汽油压燃(gci)燃烧及排放的影响
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  • 通讯作者:
    杨彬
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  • 期刊:
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  • 作者:
    潘悦;陈鹏;吕军;周旭东;叶辉
  • 通讯作者:
    叶辉
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  • DOI:
    10.3969/j.issn.1004-132x.2022.05.012
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李博
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    袁瑞玲;郑传伟;冯 丹;王艺璇;杜春花;陈鹏
  • 通讯作者:
    陈鹏
A New Automatic Human Body Slice Segmentation Method Based on Closed -Form Solution Matting and Distance Transform
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    10.1166/jmihi.2017.2014
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Medical Imaging and Health Informatics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘斌;王潮;朱琳;陈鹏;刘宇;闫志刚;刘文鹏;王明哲;张兵兵;岳宗阁
  • 通讯作者:
    岳宗阁

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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