【摘 要】
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提高道路资源利用率,减少等待时间,缓解交通拥堵是当前社会发展急需解决的问题.交通基本图描述了基本交通参数之间的关系,能为城市交通监测、路网控制、数据建模以及相关部门决策提供重要依据.本文按照局部到整体的思路,分别对子路段、道路、路网的基本图模型进行了研究.具体如下:以随机浮动车对为研究对象,定义平稳子路段,结合浮动车对数据和阻塞密度数据,从几何角度提出确定平稳子路段基本图（Fundamental
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提高道路资源利用率,减少等待时间,缓解交通拥堵是当前社会发展急需解决的问题.交通基本图描述了基本交通参数之间的关系,能为城市交通监测、路网控制、数据建模以及相关部门决策提供重要依据.本文按照局部到整体的思路,分别对子路段、道路、路网的基本图模型进行了研究.具体如下:以随机浮动车对为研究对象,定义平稳子路段,结合浮动车对数据和阻塞密度数据,从几何角度提出确定平稳子路段基本图（Fundamental Diagram,FD）的推论.基于确定平稳子路段FD推论,将道路分割为多个子路段,提出一种估计道路FD的可计算方法.通过迭代使用线性回归和期望最大化（Expectation Maximization,EM）算法,分别估计构成道路FD的自由流速度和拥挤波速度,估算道路最大通行能力,并根据估计FD的95%置信区间,确定自由流、中断和拥堵三种交通状态的边界.通过数值模拟分析发现,和的估计误差非常小,表明该方法具有较高的准确性.以深圳市北环大道为实例,进行道路FD模型研究,结果表明该方法具有实际应用价值.参考确定道路FD交通状态边界方法,提出一种考虑交通状态（记为情形一）的路网宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）估计方法.旨在通过降维提取尽可能少的关键路口,完成路网MFD模型研究,并对比不考虑路网交通状态（记为情形二）情形.在情形二中,以路网所有数据为研究对象,结合主成分分析和Jollife B4方法降维提取关键路口,重构路网全尺寸数据集,估计路网MFD.情形一是先借助路网中各道路最大通行能力的95%置信区间,将路网数据划分为自由流状态数据集、混沌流状态数据集和拥堵状态数据集,然后分别对每种状态数据集使用情形二中的估计方法,最后通过数值模拟研究发现,估计MFD与真实MFD几乎重合.对贵阳市观山湖区的实证研究表明,情形一估计结果中的均方根误差和平均绝对百分比误差都比情形二小,且情形一在估计出MFD的同时,已经完成了交通状态判别,判别结果也与拟合Van Aerde模型估算所得的最大通行能力相符.本文分别针对子路段、道路和路网这三种不同的交通单元,提出各自的FD估计方法,估算最大通行能力,并判别交通状态.有效减少了测算过程的计算量,简化了交通状态判别过程的复杂程度,为后续其他宏观、微观交通研究提供了重要基础.
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