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第1篇　城市道路通行能力分析模型与方法1

第1章　概述1

1.1 研究意义1

1.2　研究内容与方法2

第2章　北京市道路交通流特性调查与数据提取3

2.1 交通调查的目的与意义3

2.2 调查范围3

2.3 调查内容4

2.4　调查方法6

2.5　数据处理7

第3章 交通量与车速关系国内外研究现状8

3.1 概述8

3.2　统计分析模型9

3.3　基于理论推导的模型13

3.4　基于仿真的模型14

第4章　北京市城市快速路交通量与车速关系研究15

4.1　快速路典型道路交通流流量、速度分布特征15

4.2　快速路典型路段交通流速度—流量曲线拟合17

第5章　北京市城市主干道交通量与车速关系研究21

5.1　城市主干道交通流速度—流量关系散点图21

5.2　城市主干道速度、流量时间折线图26

5.3　城市主干道交通流速度—流量关系曲线拟合27

5.4　城市主干道交通流速度—流量关系分车道研究30

5.5　城市主干道交通流流密速关系研究38

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41

6.1　基于经典模型的曲线拟合及比较41

6.2　北京市城市快速路速度—流量散点图分析43

第7章　道路通行能力研究现状分析45

7.1 国外通行能力研究状况45

7.2 国内通行能力研究状况46

第8章　北京市快速路通行能力研究47

8.1 HCM通行能力计算公式47

8.2　北京市的特殊情况47

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48

8.4　北京市快速路通行能力51

第9章　北京市主干道通行能力研究53

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53

9.2　通行能力54

9.3　不同车道的通行能力修正系数55

第10章　道路网交通容量研究现状71

10.1　路网容量的概念71

10.2　路网容量计算方法72

10.3　路网容量可靠度75

第11章 已有路网容量计算方法评述77

11.1　时空消耗法77

11.2　线性规划法77

11.3 割集法79

11.4　交通分配模拟法79

11.5 已有路网容量计算方法存在的问题79

第12章　道路网通行能力计算方法81

12.1 路网容量的影响因素81

12.2　路网容量的概念82

12.3　路网容量计算模型82

12.4　模型求解算法83

第2篇　城市道路交通拥挤模型与分析系统开发91

第13章 概述91

13.1　北京市交通拥挤现状分析91

13.2　交通拥挤的研究现状98

第14章　交通拥挤相关的基本概念研究103

14.1　交通拥挤的概念103

14.2　交通拥挤的分类104

14.3　交通拥挤的属性105

第15章　交通拥挤演化机理研究106

15.1　交通拥挤的交通流特性106

15.2 交通拥挤的形成原因109

15.3 交通拥挤的扩散机理111

第16章　交通状态评价指标体系与方法研究116

16.1　交通状态评价指标研究116

16.2　北京市交通状态综合评价方法研究132

16.3　交通状况评价的功能实现134

第17章　交通拥挤识别评价与对策功能分解142

17.1 功能描述142

17.2　北京市异常交通状态的识别分析143

17.3　北京市交通突发警情的预测分析164

17.4　交通拥挤识别与评价模块167

17.5　交通拥挤评价信息输出模块177

17.6　交通拥挤对策预案模块180

17.7　交通拥挤验证模块181

第18章　交通拥挤预警功能的系统实现182

18.1　功能描述182

18.2　交通事件与事故预警指标模块182

18.3　预警模型模块182

18.4　交通拥挤预测结果输出模块184

18.5　交通拥挤预测信息验证模块185

第19章　交通拥挤扩散功能的软件实现186

19.1 交通拥挤扩散空间分析186

19.2　交通拥挤扩散分析与发布功能的实现191

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203

第20章　概述203

20.1　短时交通流预测研究的意义203

20.2　短时交通流预测需求204

20.3　短时交通流预测的特性分析205

20.4　各种预测方法研究综述207

20.5　基于非参数回归的短时交通流预测过程209

第21章 系统设计和各部分主要功能212

21.1　整理模块213

21.2　主成分分析213

21.3 聚类分析215

21.4　样本数据库的生成216

21.5 数据结构219

第22章　数据库匹配策略及实现221

22.1 一维和多维数据库的映射关系221

22.2 基于一维数据匹配的样本数据库的创建222

第23章　影响非参数回归预测精度的因素分析228

23.1　数据库的规模大小（Database_Size）228

23.2　近邻点个数K229

23.3 数据相似度误差（Similar_Error）230

23.4 流量时间间隔（Time_Interval）230

第24章　预测结果及分析232

24.1　检测器位置232

24.2　5 min预测结果及分析233

24.3 15 min预测结果及分析236

24.4　30 min预测结果及分析238

第4篇 交通流预测预报模型与方法——组合模型分析242

第25章　组合预测模型概述242

25.1　组合预测模型主要研究内容242

25.2　子模型的选择243

25.3　组合预测模型基本形式244

25.4　组合预测模型示例245

第26章　组合预测模型详细分析246

26.1　傅立叶模型246

26.2 自回归模型249

26.3　邻域回归模型250

26.4　模型信息存储250

26.5　模型更新策略252

26.6　多步预测模式254

26.7　权重更新方法255

第27章　组合预测模型的系统实现框架设计261

27.1　核心预测模块的开发261

27.2　预测核心动态链接库的构成264

27.3　上层框架逻辑设计264

第28章　组合预测模型预测精度分析267

28.1 误差计算方法概述267

28.2 自回归模型的结构辨识270

28.3　大规模自回归模型预测精度分析278

28.4　大规模傅立叶模型预测精度分析291

第29章　基础模型介绍298

29.1 ARIMA模型的应用说明298

29.2　傅立叶变换的应用说明304

29.3　Kalman滤波306

29.4　神经网络理论308

29.5　支持向量机回归311

29.6　非参数回归315

第30章　非检测点交通参数估算方法318

30.1 非检测点的交通参数估算实施方案318

30.2　非检测点交通参数估算公式的确定方法321