城市道路坡道及弯道上的车速预测模型研究
发布时间：2021-02-17 13:56
随着城市化进程的进一步加快以及城市机动化程度的日益提高,我国城市道路也保持稳固的发展趋势。在城市道路迅速发展的情况下,城市道路的交通安全问题越来越严重,尤其是在道路线形与车辆运行速度不协调的路段即坡道和弯道路段的安全问题更为突出,因此为了改善坡道和弯道的道路线形,将运用实地实测的车速进行城市道路坡道和弯道路段小客车速度预测,从而为城市道路坡道和弯道路段的线形优化设计提供理论依据,为城市道路坡道和弯道路段的限速提供理论支持。首先,为了获取城市道路坡道及弯道路段的小客车的实测车速,选取了重庆市内不同坡度的坡道路段和不同弯道半径的弯道路段作为实验路段,利用装备有GPS设备和摄像机的小客车进行车速采集,并对采集到的车速进行处理,得到在自由流状态下、不受红绿灯及天气影响下的重庆市城市道路坡道和弯道路段的小客车车速。其次,对采集到的小客车车速进行处理,包括将数据用五点三次平滑法进行平滑处理,根据缺失数据点的前后数据点的车速对缺失的数据进行补齐,对不符合条件的数据进行筛选等。结合处理后的实测车速,分析上下坡坡度、坡道长度对坡道上小客车运行车速的影响,以及弯道半径、弯道长度和入弯车速对弯道上小客车运行...
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全国城市道路长度及道路面积010000020000030000020102011201220132014201520162017年份
第三章车速采集及处理21（c）弯道3（d）弯道4（e）弯道5（f）弯道6（g）弯道7（h）弯道8图3-1弯道示意图选择的实验路段都为重庆市区内的坡度、长度都不同的坡道路段，且是受红绿灯和其他车辆的影响较小的路段。根据《公路项目安全性评价规范》JTG/TB05-2015，选择坡度为i-6%,-2%2%,6%，圆曲线半径大于600m的坡道路段。坡道调查路段如表3.2所示。
第三章车速采集及处理23（e）坡道5（f）坡道6图3-2坡道示意图（2）实验设备实验设备包括GPS设备和摄像机，利用装载了GPS设备和摄像机的小客车进行实验。在实验过程中，实验人员都在实验车辆中通过控制设备来采集实验数据这种实验方法更为安全。采用的GPS设备为Columbus探险家V990GPS轨迹记录器，该设备每一秒钟刷新一次数据，输出内容为：日期、时间、纬度、经度和速度。这GPS设备用于记录实验车辆在坡道和弯道行驶过程中每一秒的车速和位置等数据信息。（3）实验人员在本实验中，驾驶员两名，这两名驾驶员性格不同，避免出现实验的特殊性；实验数据记录员一名，坐在副驾驶座上对实验设备进行操作，并对实验出现特殊情况的时间点进行记录，从而保证实验数据的可靠性。（4）实验车辆由于小客车在城市道路中占比例较大，本文选取小客车作为实验车辆，即7座及7座以下的车辆。使用的车辆均为租车软件上选取的性能较好的小客车。（5）调查时间由于调查时间会影响调查结果的准确性，为了得到处在自由流状态的实验车辆的实验数据。除去早晚高峰时间和法定及特殊节假日外，根据重庆市城市道路的实际情况，将调查时间安排在工作日的早上9:00~11:30或下午2:00~5:00。（6）实验过程1）实验人员进行实验前的准备，对实验车辆的行驶路径进行规划，并对预先选定的坡道和弯道路段进行现场调查，确认实验路段的道路线形和道路环境，完善实验方案。
【参考文献】：
期刊论文
[1]混合遗传模拟退火算法求解旅游线路优化问题[J]. 黄华升,张波. 软件工程. 2017(11)
[2]2014年交通运输行业发展统计公报（公路部分）[J]. 云清. 商用汽车. 2015(05)
[3]不同驾龄驾驶人交通事故特征分析[J]. 邓毅萍,常宇,高岩. 交通信息与安全. 2014(05)
[4]高速公路平纵组合路段运行速度分析与预测[J]. 孟祥海,王丹丹,张志召. 交通运输系统工程与信息. 2014(02)
[5]驾驶经验对驾驶员危险知觉的影响[J]. 董悦,常若松,孙龙. 中国健康心理学杂志. 2014(01)
[6]基于五点三次平滑算法的入库流量反推研究[J]. 武炜,陈标,吴剑锋,黄馗. 水利水电技术. 2013(12)
[7]函数优化的遗传算法代码实现[J]. 宋建萍. 软件导刊. 2013(02)
[8]基于遗传神经网络的高速公路纵坡运行速度预测方法研究[J]. 靳灿章,候志峰,徐桂兴,杨朝辉. 城市道桥与防洪. 2013(01)
[9]考虑弯道几何要素和交通量影响的汽车行驶速度预测模型[J]. 徐进,罗庆,毛嘉川,赵军,吴国雄. 中国公路学报. 2012(05)
[10]高速公路行车速度与行车安全性分析研究[J]. 唐忠国,兰兴荣. 公路交通科技(应用技术版). 2011(05)
博士论文
[1]低驾龄驾驶人典型驾驶心理—行为特性研究[D]. 张开冉.西南交通大学 2008
[2]可能速度与公路线形设计方法研究[D]. 杨少伟.长安大学 2004
硕士论文
[1]山区高速公路弯道路段汽车车速预测研究[D]. 阮贤材.华南理工大学 2016
[2]高速公路平纵组合路段运行速度预测研究[D]. 王丹丹.哈尔滨工业大学 2014
[3]基于线形条件的高速公路运行速度预测及控制研究[D]. 白辂韬.天津大学 2014
[4]基于神经网络的短时交通流量预测研究[D]. 吴凯.南京邮电大学 2013
[5]基于Ajax网络地图引擎客户端的设计与实现[D]. 高艾凤.北京建筑工程学院 2010
[6]基于公路线形和视距的运行速度云模型初步研究[D]. 刘晓冬.吉林大学 2009
本文编号：3038082
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全国城市道路长度及道路面积010000020000030000020102011201220132014201520162017年份
第三章车速采集及处理21（c）弯道3（d）弯道4（e）弯道5（f）弯道6（g）弯道7（h）弯道8图3-1弯道示意图选择的实验路段都为重庆市区内的坡度、长度都不同的坡道路段，且是受红绿灯和其他车辆的影响较小的路段。根据《公路项目安全性评价规范》JTG/TB05-2015，选择坡度为i-6%,-2%2%,6%，圆曲线半径大于600m的坡道路段。坡道调查路段如表3.2所示。
第三章车速采集及处理23（e）坡道5（f）坡道6图3-2坡道示意图（2）实验设备实验设备包括GPS设备和摄像机，利用装载了GPS设备和摄像机的小客车进行实验。在实验过程中，实验人员都在实验车辆中通过控制设备来采集实验数据这种实验方法更为安全。采用的GPS设备为Columbus探险家V990GPS轨迹记录器，该设备每一秒钟刷新一次数据，输出内容为：日期、时间、纬度、经度和速度。这GPS设备用于记录实验车辆在坡道和弯道行驶过程中每一秒的车速和位置等数据信息。（3）实验人员在本实验中，驾驶员两名，这两名驾驶员性格不同，避免出现实验的特殊性；实验数据记录员一名，坐在副驾驶座上对实验设备进行操作，并对实验出现特殊情况的时间点进行记录，从而保证实验数据的可靠性。（4）实验车辆由于小客车在城市道路中占比例较大，本文选取小客车作为实验车辆，即7座及7座以下的车辆。使用的车辆均为租车软件上选取的性能较好的小客车。（5）调查时间由于调查时间会影响调查结果的准确性，为了得到处在自由流状态的实验车辆的实验数据。除去早晚高峰时间和法定及特殊节假日外，根据重庆市城市道路的实际情况，将调查时间安排在工作日的早上9:00~11:30或下午2:00~5:00。（6）实验过程1）实验人员进行实验前的准备，对实验车辆的行驶路径进行规划，并对预先选定的坡道和弯道路段进行现场调查，确认实验路段的道路线形和道路环境，完善实验方案。
【参考文献】：
期刊论文
[1]混合遗传模拟退火算法求解旅游线路优化问题[J]. 黄华升,张波. 软件工程. 2017(11)
[2]2014年交通运输行业发展统计公报（公路部分）[J]. 云清. 商用汽车. 2015(05)
[3]不同驾龄驾驶人交通事故特征分析[J]. 邓毅萍,常宇,高岩. 交通信息与安全. 2014(05)
[4]高速公路平纵组合路段运行速度分析与预测[J]. 孟祥海,王丹丹,张志召. 交通运输系统工程与信息. 2014(02)
[5]驾驶经验对驾驶员危险知觉的影响[J]. 董悦,常若松,孙龙. 中国健康心理学杂志. 2014(01)
[6]基于五点三次平滑算法的入库流量反推研究[J]. 武炜,陈标,吴剑锋,黄馗. 水利水电技术. 2013(12)
[7]函数优化的遗传算法代码实现[J]. 宋建萍. 软件导刊. 2013(02)
[8]基于遗传神经网络的高速公路纵坡运行速度预测方法研究[J]. 靳灿章,候志峰,徐桂兴,杨朝辉. 城市道桥与防洪. 2013(01)
[9]考虑弯道几何要素和交通量影响的汽车行驶速度预测模型[J]. 徐进,罗庆,毛嘉川,赵军,吴国雄. 中国公路学报. 2012(05)
[10]高速公路行车速度与行车安全性分析研究[J]. 唐忠国,兰兴荣. 公路交通科技(应用技术版). 2011(05)
博士论文
[1]低驾龄驾驶人典型驾驶心理—行为特性研究[D]. 张开冉.西南交通大学 2008
[2]可能速度与公路线形设计方法研究[D]. 杨少伟.长安大学 2004
硕士论文
[1]山区高速公路弯道路段汽车车速预测研究[D]. 阮贤材.华南理工大学 2016
[2]高速公路平纵组合路段运行速度预测研究[D]. 王丹丹.哈尔滨工业大学 2014
[3]基于线形条件的高速公路运行速度预测及控制研究[D]. 白辂韬.天津大学 2014
[4]基于神经网络的短时交通流量预测研究[D]. 吴凯.南京邮电大学 2013
[5]基于Ajax网络地图引擎客户端的设计与实现[D]. 高艾凤.北京建筑工程学院 2010
[6]基于公路线形和视距的运行速度云模型初步研究[D]. 刘晓冬.吉林大学 2009
本文编号：3038082
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