分路段交通状态模式元胞传递模型

对城市快速路元胞传递(CTM)模型进行了研究.根据不同路段交通状态模式下,路段交通流动态特性的"可观测性"会由于交通信息传播方式差异而不同,提出了城市快速路分模式元胞传递模型.该模型更新了流量传输模型,将其表示为不同路段交通状态模式下的分段函数形式,并针对城市快速路构建了下匝道流量传输模型.以上海南北高架部分路段实际检测数据为例,测试比较了3种宏观元胞自动机模型,结论为分模式CTM模型性能最好.在将其应用于大规模数据测试时,密度估计结果平均百分比误差为20%左右,流量估计结果平均百分比误差为10%左右,仿真效果比较理想.     

基于车流波动理论城市快速路匝道间距比例模型研究

城市快速路匝道间距设计是路线设计的重要内容,匝道间距大小和匝道数量对快速路交通流有决定性的影响。当城市快速路处于不间断大交通流量时,车流呈现出较为明显的波动现象。根据城市快速路交通流的这一特点,应用车流波理论,分析了上下匝道间合流区和分流区的车流波特点,进一步建立了出口-入口组合型匝道间距比例数学模型。认为快速路匝道设计不但要考虑间距大小,相邻匝道作为一个整体,还应研究相互之间的影响。实例表明,当匝道间距比例不能满足数学模型时,快速路容易发生交通拥堵,服务水平较低,抗干扰能力较差。     

城市地下互通立交通行能力计算

提出了基于期望车头时距的通行能力模型。根据城市地下互通立交特点,计算城市地下互通立交主线路段通行能力、匝道路段通行能力、匝道合流区及分流区通行能力,并给出推荐值。最后,通过实测数据验证了该模型的正确性。结果表明：地下互通立交各部分通行能力均比地上互通立交有所折减,主线路段折减8%~11%（高速区间折减均接近10%）,匝道路段折减约14%,匝道合流区折减约10%,匝道分流区折减约11%。     

基于拥堵概率的城市快速路入口匝道控制策略

为解决城市快速路交通拥挤问题,开展快速路入口匝道控制策略研究.采用现行规范与现场数据建立VISSIM微观仿真模型,基于交通仿真分析,建立快速路入口合流区的拥堵概率模型,提出基于拥堵概率的入口匝道控制策略.通过收集主线上游流量以及入口匝道流量,预测拥堵概率;若拥堵概率超过其临界值,则启用入口匝道控制系统,确定匝道入口调节率和信号周期.研究表明,相比无信号控制,基于拥堵概率的快速路入口匝道控制策略能够使拥堵概率降至0.1左右,主线车速提高约20%.     

考虑集装箱卡车影响的上匝道合流区通行能力模型

基于合流区交通流的作用机理,通过实际观测数据对VISSIM仿真参数进行标定,建立考虑集装箱卡车影响因素的上匝道合流区通行能力分析的仿真模型,进而利用仿真模型定量分析主线外侧车道流量、集卡混入率两因素对上匝道合流区通行能力的影响,得到考虑集卡影响的上匝道合流区实际通行能力回归模型,并通过实测数据进行验证.     

成都三环快速路匝道交通特性仿真分析

随着交通量迅猛增长,城市快速路已出现不同程度的拥挤,匝道作为快速路的瓶颈,分析其交通特性,对解决因匝道引起的快速路拥挤具有重要的意义。以实测数据为依据,利用微观交通仿真软件,建立仿真模型,分析城市快速路匝道、辅路交织区交通特性,为匝道管理控制提供理论依据。     

交织区微观交通仿真模型参数敏感性分析

开展微观仿真模型参数标定是科学应用微观仿真技术的前提,也是开展快速路交织区仿真模拟,继而挖掘交通流运行规律的必要步骤。参数敏感性分析是筛选标定参数种类的核心步骤。研究开展了针对交织区不同流量状态下不同指标的参数敏感性问题。根据基本道路通行能力设定交织区仿真中低、中、高三种流量条件,在不同的流量条件下开展交织区的参数敏感性分析工作。同时考虑交织区交通运行特点,分别从速度、流量和延误几个层面选取六个校核指标作为微观驾驶行为参数敏感性的分析对象。以VISSIM为平台设计并开展微观仿真实验,实践全样本空间下机器学习方法开展参数敏感性分析的有效性。对比不同参数敏感性分析方法并综合实验结果从车辆运行特征角度解释不同流量状态、不同指标的参数敏感性结果,证明以延误为校核指标、以交通流近饱和状态为标定场景,可以获得更全面的标定结果。     

快速路上匝道瓶颈路段异质交通流演变规律

为了掌握快速路瓶颈路段异质交通流的演变规律,以缓解交通拥堵,本文以快速路上匝道瓶颈路段为研究对象,构建了考虑安全距离的改进NaSch上匝道模型,利用数值仿真,对不同场景交通流演化过程进行系统性研究。仿真结果显示:在不同条件下,异质交通流中自动驾驶车辆比例的增加对瓶颈路段交通运营状态影响结果各异。在自由流阶段,自动驾驶车辆比例的增加对快速路瓶颈路段运营通行能力的增加无显著影响,自动驾驶车辆比例取0.9时,瓶颈路段运营通行能力反而降低了2.48%;在交通拥堵状态下,当异质交通流中自动驾驶车辆比例达到0.7及以上时,才有助于交通拥堵的消散,且其临界值随交通拥堵状态程度的提高而增大;当交通密度达到100 veh/km以上时,自动驾驶车辆比例的增加无法实质性改善瓶颈路段交通拥堵状态。研究结果可为异质交通流环境下的快速路上匝道瓶颈路段的治堵策略提供理论依据。     

基于CTM的干线信号模糊控制优化方法在大型活动中的应用

为了提高城市干道在大型活动交通消散过程的控制效率,利用能够反映交通流动力学特性的元胞传输模型CTM实现消散干道交通信号优化控制.基于CTM建立了消散干道单向交通动力学模型,提出了基于滚动周期的干线模糊控制优化方法,通过实时调整主路绿灯时间从而实现绿波控制路段总延误最小的优化目标.对一个由4个路口组成双向六车道干线道路算例进行仿真,在消散干道主路输入流量随时间变化的情况下,采用各路口绿灯时间一致的控制方案与各路口变化绿灯时间即优化控制方案2种情况下,主路消散方向上车辆总延误分别为4 254和3 825 s.算例结果表明,优化方案对于减少主路消散方向的交通流总延误具有较好的控制效果.     

基于时间短时尺度的城市快速路路段元胞自动机交通流速度变化概率分析

元胞自动机交通流运动是利用交通流基本参数来研究加速规则、减速规则、换道规则和车辆移动的变化规律,最重要的是利用车辆速度v来确定不同时间不同交通流条件下的车辆速度变化特性.结合国、内外有关元胞自动机交通流研究的经验和方法,通过分析在同一地点、时间尺度为1 min的交通流在t与t+1时刻的平均速度变化关系来确定基于时间短时尺度的元胞自动机城市快速路路段交通流的速度变化概率,并总结出不同条件下的加、减、匀速概率P,为研究基于时间尺度的元胞自动机城市快速路路段交通流模型提供重要的数据分析基础.     

城市快速路交织区通行能力分析与改善策略研究

为了探究城市快速路交织区通行能力的变化规律和影响交织区通行能力的关键因素,本文以长沙市万家丽快速路交织区为研究对象,使用VISSIM交通仿真软件对城市快速路交织区建模,并利用控制变量法改变模型的输入参数,得到交织流量比和交织区长度的变化对交织区通行能力的影响.研究结果表明:交织区长度与交织区的通行能力呈正相关,交织流量...     

异构交通场景下的宏观交通流建模

提出了基于动态图混杂自动机与改进的元胞传输模型相结合的建模方法。通过对不同自动驾驶车辆混入率下路段的流量和密度进行三角基本图拟合,讨论了临界拥堵密度、通行能力、反向波速等主要参数的变化规律,并基于此改进了传统的元胞传输模型;利用动态图混杂自动机表征路网分层递阶的拓扑结构,并将改进的元胞传输模型嵌入动态图混杂自动机来建立异构场景下的宏观交通流模型。利用OpenModelica搭建了仿真平台,验证了该建模方法的有效性。结果表明：随着自动驾驶车辆混入率的增加,路段的临界拥堵密度、最大通行能力和反向波速等都有较为显著的变化。     

车联网环境下匝道汇入区瓶颈换道优化

高快速路汇入区（即合流区）瓶颈是交通流运行的咽喉，汇入瓶颈交通流失效会加剧拥堵，诱发交通振荡以及事故率上升等一系列问题。与现有研究大都通过调节匝道汇入车辆行为或主线车辆速度进而试图改善汇入区交通流问题不同，该研究聚焦于瓶颈汇入区上游主线车辆，通过动态调节汇入区上游主线车道车辆分布，提升汇入区通行能力。具体而言，研究提出一种可以对网联车（CV）进行双向换道建议的混合整数线性规划模型，该方法不依赖于交通流基本图设定的临界密度，通过实时计算每一辆个体CV的向左、向右或保持车道决策以优化车道流量分布，减少汇入车辆干扰，提升汇入效率。基于VISSIM交通仿真软件，通过二次开发搭建了汇入区瓶颈换道优化实时仿真评估系统，并对该方法进行了验证，测试不同流量组合和不同CV渗透率下算法的有效性。各车道时空轨迹表明该换道建议优化方法可以有效减小汇入车辆冲突，车均延误分析结果表明在单车道平均流量1 550 ~1 800 veh·h^-1区间，即汇入瓶颈失效关键流量区段，换道建议优化方案相比原方案能显著改善汇入区的运行效率，车均延误可降低10 %~50 %左右。CV渗透率敏感性分析表明，在较低的0.2~0.5渗透率下即可达到减小延误的目标。     

城市快速路交织区运行风险预测模型

为了探究城市快速路交织区交通特点,提出交织区运行风险预测分析方法.首先基于城市快速路交织区断面线圈数据及自然驾驶试验数据,分析城市快速路交织区运行特点,结果表明交织区车辆变道行为导致其运行风险增大;然后基于VISSIM仿真试验方法,分析交织区运行风险影响因素,建立运行风险预测模型,同时采用K均值聚类分析法提出风险分级标准;最后采用无人机采集的交通流数据进行运行风险预测模型误差分析.研究成果可为城市快速路的设计管理提供工具和参考.     

基于SVM的快速路合流区车辆间隙选择模型

通过2种典型快速路合流区车辆行为观测,发现匝道车辆在选择间隙时存在多次超车行为,表明其汇入过程是一个多次决策的动态过程.根据合流过程中车辆速度的变化特性,判定车辆在选择间隙时的决策点并采集决策点处的微观交通流参数.在此基础上比较了2种不同渠化设计下入口匝道车辆汇入行为的差异.考虑到合流车辆不同行为判别所需的关键参数不同,使用2个支持向量机模型(SVM)进行分类,建立了合流区车辆多次决策的间隙选择模型.通过对采集的交通流参数进行训练,SVM模型的预测精度能够达到91%以上,实现预测车辆间隙选择的目的.最后与Logistic回归模型进行比较,结果证明所提出的模型能够获得较高精度.     

基于驾驶模拟实验的快速路交织区运行风险评价

对快速路交织区运行风险进行有效评价可为交通组织优化设计与交通管控的实施提供依据.基于8自由度驾驶模拟仿真平台,建立16个场景模拟不同交织区长度、不同交通流密度、不同行驶路径的城市快速路交织区运行状况;基于20名驾驶员的实验数据,分析车辆运行状态特性,并提出快速路交织区运行风险评价指标;进一步分析运行风险评价指标与场景变量的关系,并给出运行风险等级划分标准.研究结果表明:高密度交通流场景下运行风险比低密度交通流场景增大50％;运行风险评价指标与交织区长度呈线性负相关关系,增大交织区长度有利于降低交织区的运行风险.     

基于粒子群算法的快速路投资优化方法

从投资影响交通网络容量出发,提出一种新的以元胞传输模型CTM(cell transit model)理论为基础的快速路投资优化方法.首先,对元胞传输模型进行改进以实现局部匝道控制;其次,利用粒子群智能优化方法,构造了元胞通行能力优化问题的粒子群表达方法;并定义了总行车里程(TDT)和系统总延误(TD)作为衡量快速路系统的性能指标.计算结果显示投资前TDT为12 004 874m,TD为3 582 405.1s,投资后TDT为13 128 283m,TD为3 537 468.7s,总行车里程投资后较投资前增加了1 123 409m,总延误投资后较投资前减少了44 936.4s.结果分析表明,新优化方法使总行车里程显著增长,使系统总延误显著降低,提高了整个路网性能.该投资优化方法可以较好地解决快速路投资优化问题.     

快速路合流区加速车道长度计算方法

为了克服现有合流区加速车道长度计算方法的缺点和合理设计快速路合流区,提出了一种新的合流区加速车道长度的计算方法.首先通过分析合流区交通流breakdown现象与加速车道长度的关系,建立了基于车辆占有率的合流区交通流breakdown事件发生概率模型.然后,利用合流区交通流breakdown事件发生的概率,建立了合流区加速车道长度的计算模型.最终实现了根据合流区主路与匝道交通量计算合流区加速车道长度的新方法.该方法不需要假设合流区主路外侧车道交通流车头时距的概率分布,克服了现有方法的不足.以北京市大羊坊的合流区为例,利用该方法绘制了不同主线交通量情况下合流区发生breakdown事件概率随加速车道长度变化的曲线,为合理设计合流区提供了依据.     

基于改进AMOC的北京快速环路协调控制策略

根据北京快速环路的交通流特性及出入口间距短、交织严重的特点,改进了基础模型METANET的节点模型和路段模型,在此基础上,建立了非线性最优控制模型,给出了离散性最优出入口协调控制系统解.以北京二环快速路为实例,将采用改进最优控制(AMOC)策略的仿真结果与实测环路数据的交通状态进行比对,结果表明采用改进AMOC能使快速路交通流密度维持在期望的密度范围内,排队长度也较小,路网所有车辆旅行总时间下降18.4%.     

基于混沌的汇流瓶颈区交通流模糊控制与仿真研究

为提高城市快速路汇流瓶颈区交通流通行效率,有效控制路段交通流混沌现象的发生,以瓶颈区交通流占有率是否超过阈值为启动条件,建立以汇流瓶颈区交通流占有率、平均车速为输入,主线限速值为输出的主线交通流自适应神经模糊混沌控制器;并对交通流混沌控制的最佳启动阈值、最佳控制周期进行仿真分析。仿真结果显示,当启动阈值取瓶颈区交通流占有率为30%,控制周期为两分钟时,控制效果最佳,此时路段混沌断面相对于无控制情况减少了60%,交通流总行程时间减少了0.42%,总延误减少了58.25%,说明该方法能够有效抑制交通混沌,提高交通流的通行效率。