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在国内现如今的城市道路网络中,车辆拥堵已成为重要交通问题,它所带来的种种不便引起了社会的普遍关注。交通拥堵的典型表现为交叉口的车辆排队过长,因此,车辆排队问题成为了研究交通流理论的一个重要分支,更成为了研究解决城市交通拥堵问题的一个重要方向。车辆拥堵的本质是车辆延误,延误表现为车辆排队,为了研究拥堵问题,要厘清车辆排队问题。随着智能交通技术发展,公交车行驶特性越被重视,车辆检测技术、动态短时交通预测、实时排队等方面更要有全新的发展。因而,本文将以实时排队车辆为研究对象,在上游交叉口离散、卡尔曼滤波预测以及交叉口排队形成机理方法等方面进行相关研究。论文首先介绍了离散现象产生与拟合、车辆排队等定义进行了阐述,分析了信号灯交叉口在上下游排队发生的形成过程以及过饱和交叉口下的排队特性,及其基本参数指标。在现有研究基础上,得到研究排队的理论基础。其次,通过现有视频检测器的发展应用,运用上下游交叉口检测器得到的信息进行深度运用,将上游交叉口车辆离去通过每个时间微元内具体刻画;为了准确描述异质车流离散,关键为准确预测车辆行程时间,考虑不同车型行程时间的区别,通过卡尔曼滤波对行程时间预测,得到截断双峰正态分布预测模型,准确预测下游交叉口车辆到达流率。然后,从下游信号灯交叉口排队产生机理出发,以排队车辆数实时预测为目标,提出了分车道排队实时预测的必要性和方法;通过下游交叉口车辆到达,和信号灯对到达的截断作用,运用交通波基础理论将不饱和、饱和状态分开讨论,讨论排队波向后延伸,启动波启动,消散波离去,得到交叉口实时排队预测。最后,采用云南省昆明市环城南路与新闻路交叉口北进口道作为验证对象,通过现有视频检测器对建立的交叉口排队预测方法进行验证,通过实际检测器得到排队结果进行对比和分析,检验预测误差,并验证了最大排队长度误差和模型的敏感性,验证了本文研究成果的有效性。本文排队预测方法可以为智能交通控制提供一种新的理论基础、为道路使用者提供有效的实际指导。