城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势，回顾了入口匝道控制自提出以来近60 年的发展历程，系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别，聚焦入口匝道控制的方法论演进。 研究发现： 入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展；入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展；入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展；入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类，在收敛性和普适性方面各具优势。最后，分析了入口匝道控制研究现状，并指出了未来4 个重要研究方向，包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解，以及网联环境下的智能控制技术实现。     

城市快速路入口匝道控制系统

入口匝道控制是缓解快速路交通拥挤最为有效的措施之一.首先介绍了入口匝道控制系统的组成和工作原理,在此基础上,对各种入口匝道控制策略进行了比较研究,分析了各自的优缺点以及适用范围.最后,根据快速路构造上的特点,对入口匝道控制的研究方向进行了展望.     

可接受间隙匝道控制策略及其参数标定研究

对城市快速路入口匝道控制的作用和几种常用方法的优缺点进行了分析,结合广州市内环路的实际特点,提出了广州内环路入口匝道采用可接受间隙控制的方法。在此基础上,对入口匝道控制的临界交通量参数进行了调查与标定,为系统的应用打下坚实基础。     

SWARM 算法在高速公路入口匝道控制中的应用

交通运输业是国民经济中具有全局性和先导性的基础产业.高速公路作为现代化交通基础设施,以其通行能力大、行车速度高的显著特点,成为适应现代产业发展需要的骨干运输方式和重要通道.高速公路的交通控制是高速公路完善程度的重要标志,入口匝道控制则是高速公路控制系统的重要内容,本文介绍了高速公路入口匝道控制系统,包括入口匝道控制的基本原理和典型的控制方法, 并给出了高速公路入口匝道控制系统结构图.SWARM算法在高速公路入口匝道控制中的应用,它以高速公路主线交通流为控制对象,以入口流量为系统的输入控制量,通过计算匝道上游交通需求与下游道路容量差额来寻求最佳匝道入口流量控制,从而使高速公路本身交通需求不超过它的容量,使高速公路主线交通流处于最佳状态.     

基于BP神经网络的入口匝道控制器的设计

入口匝道控制系统是一种复杂的非线性时变系统，难于用数学准确建模，因此用数学建模的方法实施控制难度较大，本文中根据入口匝道控制原理分析了交通控制中需检测的交通量参数，并据此设计了神经网络控制器，并对这一控制器进行了仿真，仿真结果显示，神经网络用在入口匝道控制中可取得良好的效果。     

城市快速路入口匝道控制算法的改进

本文阐述了城市快速路入口匝道控制的机理和作用,对匝道控制方法进行简单分类,分别给出了各种控制方法的模型表达式,并比较分析了不同控制方法的优缺点和给出了各自的适用范围。针对目前城市快速路入口匝道控制中的不足,结合模糊理论控制和支持向量机算法,提出了一种新的城市快速路入口匝道控制策略的标定方法,并给出了基本算法流程,能够满足城市快速路中不断变化的交通状况对控制策略的动态需求。最后,结合广州市某主干道上的实际调查数据,利用本文的控制算法得出了相应的控制方案,并将其用于该主干道的匝道控制中,通过对调查数据的分析表明本文的控制方法能满足动态变化的交通状况,控制效果较好,对城市入口匝道控制的方法研究有一定的参考作用。     

高速道路入口匝道通行能力研究

高速道路入口匝道的通行能力主要受３个因素的制约;干道最外侧车道上的车流特性;匝道车辆接受空档的特性;匝道车辆连续跟车行驶特性。因此运用平面优先交叉口通行能力的研究成果,根据高速道路匝道与干道结合部的交通流特性以及我国交通的混合交通流特点,建立了高速道路匝道通行能力模型,并对３个影响因素进行了讨论,最后对数值计算的结果进行了比较和分析。     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路(简称结合部区域)交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

城市快速路入口匝道控制仿真分析

以深圳春风路高架快速路为例,对不同交通需求水平情况下定时、Alinea、Flow 3种常用入口匝道控制算法的实施效果进行了仿真分析,并详述了各种算法的参数取值.仿真结果表明,入口匝道控制在交通需求高到一定程度的情况下能有效发挥改善主线交通的作用.Alinea和Flow算法总体优于定时控制,但也显著增加了匝道的延误和排队长度.当交通瓶颈与上游2个入口匝道均密切相关时,Flow算法控制效果优于Alinea算法.最后,对在Alinea,Flow算法中引入匝道排队调节的情况进行了仿真分析,结果表明排队检测器离匝道入口的距离是平衡主线拥挤和匝道排队的关键因素.     

道路入口匝道连接处通行能力计算模型

结合入口匝道的特点，给出了入口匝道连接处交通流参数之间关系的理论模型以及入口匝道的通行能力计算模型．将连接处参数之间的关系模型整理成汇入率、上游外侧车道流量和密度之间的关系，并且利用实测数据对关系模型进行标定．与美国道路通行能力手册（HCM2000）的经验公式和算例进行了比较．结果表明：流量与汇入率呈指数函数关系；流量-密度呈线性函数关系，并与美国经验公式一致．     

高速公路入口匝道控制与仿真

给出模糊控制在高速公路入口匝道调节中的应用,并比较了定时控制与模糊控制的计算机仿真结果。仿真结果表明模糊控制策略在行程时间和总服务流量等性能指标上优于定向控制。     

高速公路入口匝道控制器设计

为了缓解高速公路交通拥堵问题,对强非线性、随机性和不确定性高速公路数学模型进行分析,提出了一种利用模糊PID控制匝道的方法.该方法依据密度偏差及偏差变化实时修正匝道控制参数,调节进入高速公路的车辆数,从而使高速公路的主线车流密度处于理想状态.结果表明,该控制器较具有较好的动态性能,可以使高速公路交通流密度处于期望密度,提高道路使用效率.     

基于ALINEA算法快速路入口匝道单点动态控制

在考虑匝道排队控制和控制阈值约束的前提下,基于ALINEA算法对武夷路上匝道进行动态控制.研究ALINEA算法参数设置目的,综合以往研究成果,分析相关采集数据,确定ALINEA参数设置;分析ALINEA经典排队模型,结合武夷路上匝道实际物理条件,提出匝道排队分段约束模型.分析匝道单点动态控制机理和武夷路匝控相关数据特征,构建控制阈值表;控制阈值表、ALINEA算法和匝道排队分段约束模型一起构成了武夷路上匝道单点动态控制策略.离线仿真结果证明了该策略不但平滑了匝道流量脉冲,而且提高了主线下游行车速度,解决了主线下游的拥挤.     

基于AD-ALINEA的入口匝道控制方法

本文提出了一种新的AD-ALINEA与匝道排队长度相结合的匝道控制方法。在AD-ALINEA基础上,兼顾入口匝道排队长度对整体路网交通的影响,将匝道调节率取为AD-ALINEA和排队控制所计算出的调节率的最大值。通过元胞传输模型对ALINEA、AD-ALINEA及本文新方法进行仿真,并对三种方法的主路下游流量及匝道排队长度进行比较分析。结果表明,新方法能够明显降低匝道排队长度,又能保证主路下游流量,同时兼顾了整体路网的效率与公平。     

基于阶梯需求的快速路交通控制

针对以往研究大多考虑交通需求为定常这一不完全符合实际的情况,给出了阶梯需求的概念,并应用交通网络中的一个基本事实,即在一定条件下路网中车辆所花时间之和的极小值等价于输出流率的极大值,考虑控制目标为最大化输出流率.根据交通状况集成限速控制、入口匝道控制等控制措施获得交通网络控制的最佳性能.仿真实例说明此方法是有效和可行的.     

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%.     

基于PID神经网络的快速路入口匝道控制

鉴于神经网络具有良好的非线性特性,学习能力以及自适应能力,本文将神经网络控制与快速路入口匝道控制结合起来,提出了一种基于PID神经网络的入口匝道的协调控制方法。仿真结果表明,较之于ALINEA控制,该方法能更好地稳定快速路的主线交通流密度。     

热能计量表的技术现状及展望

在深入分析供暖系统热计量的意义及现状的基础上,重点针对热能表的基本技术要求、常见热能计量方法和相关措施、热能表开发中必须考虑的关键问题等进行了阐述,并对该领域的发展前景进行了展望和分析,对在我国开展有效的热能计量具有一定的参考和指导意义.