智慧高速公路收费站潮汐车道的开放数量研究

为解决智慧高速公路收费广场交通分布不均衡、拥堵的问题，在空间资源一定的前提下，提出开放潮汐车道的措施，探讨最佳开放数量。首先，以京雄智慧高速雄安北主线收费站为研究对象，分析车道的潮汐交通流特性，论证设置潮汐车道的可行性；其次，选定潮汐系数分别为0.6,0.7,0.8,0.9,将交通量划分为A-F共6个等级，建立VISSIM收费站仿真模型；最后，以收费站工作日早高峰为例，分析各方案的交通量等仿真结果，确定不同交通流状态下潮汐车道的开放数量。结果表明，收费站出口为主要车流方向时，潮汐系数为0.7且交通量为C-F级，以及潮汐系数为0.9且交通量为B级时，宜开放1条潮汐车道；潮汐系数为0.8和0.9时，C-F级交通量下分别开放2条、3条潮汐车道；其他情况下不开放潮汐车道。依托具有通勤功能的京雄智慧高速公路雄安北主线收费站，研究潮汐车道的最佳开放数量，可为智慧高速公路出入口车道的调控提供参考，对提高高速公路通行能力和通行效率具有现实意义。     

高速公路收费站车道功能及方向优化模型

为解决临近城区的高速公路收费站节假日潮汐拥堵问题,通过动态调整收费车道使用功能和切换车道收费方向,提出了收费站车道类型及收费方向控制方法,并给出了相应的收费车道配置流程。结合排队论,考虑车道控制约束,以收费站运营成本、用户延误成本和收费站免费放行损失成本之和最小为目标,构建车道功能及收费方向优化模型。研究结果表明：双向收费车道需设置在收费广场中间,收费站拥堵免费放行位置以在用车道平均排队车辆数5～10辆为判定标准;与不可切换收费方向的传统方案相比,车道控制方案通过平衡出入口交通需求,动态调整车道方向,提升了收费站通行效率;系统成本随电子不停车收费(electronic toll collection, ETC)使用率的增加、交通需求的降低而减少;车道控制方案的系统成本不大于传统方案,且存在潮汐车流时,车道控制方案效益提升更加明显。所提出的车道控制方法能适应不同流量场景,对收费站车道开放和“潮汐车道”设置具有指导意义。     

基于收费数据的高速公路站间旅行时间预测

针对高速公路断面检测数据密度不足现状,采用收费数据预测收费站间车辆旅行时间。首先,研究收费数据实时修正处理方法,改进平均旅行时间计算模型;其次,引入分段线性插值方法构建卡尔曼滤波模型,以减小卡尔曼滤波线性化产生的模型误差问题;接着,依据旅行时间预测业务逻辑开发应用系统,实时主动预测高速公路站间旅行时间。示范路段应用表明,插值后预测算法在正常、事故、小长假三种交通流状态下所有周期平均相对误差控制在10%内,事故周期平均相对误差控制在13%内。插值后算法预测精度有效提高,可为高速公路公众出行提供时间参考。     

基于元胞传输的高速公路收费站站前广场通行能力模型

高速公路收费站的通行能力是一个重要的交通特征指标,可以为评估收费站拥堵程度和服务水平提供理论支撑,但是收费站站前广场是几何形状不规则的畸变区域,难以直接得到通行能力的显式值。元胞传输模型可以很好地简化站前广场形状,将站前广场划分为规则形状的元胞,基于元胞传输建立了站前广场通行能力模型,通过收费站监控视频采集大量数据标定模型参数,在不同站前广场长度和收费车道配置的情况下,对站前广场的理论通行能力进行了计算。为验证多场景下模型的准确性,利用VISSIM软件进行仿真,仿真参数采用相关的实测数据,为避免仿真随机性,进行多次实验取平均值,最后得出了站前广场通行能力的仿真值,通过对仿真值与计算值进行对比,验证结果误差为5.19%,误差在可接受范围内,说明了模型具有可行性。利用模型计算得到的理论通行能力与实际通行能力相互比较,作为判定收费站站前广场拥堵程度的标准,进一步为疏散拥堵提供解决方案。     

提高交叉口通行能力的特殊宽度车道设计方法

为了提高交叉口空间资源的利用效率,基于车道组合使用的思想,提出了一种由两条窄车道构成的特殊宽度进口车道设计方法.基于小型车在两条窄车道上并列行驶的概率分布,建立了通行能力计算模型,并运用VISSIM仿真对模型精度进行了检验.通过一系列算例,对比了特殊宽度车道与传统车道的交通运行效益.研究表明,特殊宽度车道可提高车道的通行能力,提升量与大车率和只允许在两条窄车道中某条车道内通行流向的交通量比例负相关,与在两条窄车道均允许通行流向的交通量比例正相关,最高可达75%,且一般当大车率在30%以下时,可达到提升车道通行能力10%的目标.     

高速公路交通量预测的GM(1,1)残差改进模型

针对传统GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在误差过大、计算复杂的问题,通过定义残差序列,对预测序列与残差序列进行累加再处理,构造新的序列数据;并且对新序列数据构造GM(1,1)残差改进模型,以进行预测。模型应用于某高速公路某收费站,对9期序列数据进行了模拟预测。结果表明,GM(1,1)残差改进模型的平均预测误差为7.25%,优于传统GM(1,1)模型预测的平均相对误差12.7%。     

高速公路收费站与衔接信号交叉口协调控制研究

针对高速公路收费站与其衔接信号交叉口之间路段的交通拥堵问题,在Webster延误模型的基础上,提出一种公路收费站与衔接信号交叉口的协调控制方法。首先,在交叉口和收费站的上游检测获取基本交通流数据,预测在下一周期内交叉口和收费站的交通需求,然后以预防收费匝道、收费广场、交叉口以及衔接路段发生拥堵为约束条件,以收费站与交叉口整体区域的车均延误时间为目标函数,建立收费站与衔接信号交叉口的协调控制模型,对收费站出入口的实际通行能力和交叉口的信号配时进行协调控制,使得通行能力相互匹配,并通过权重系数的设置优先疏通出入口车流的排队。案例仿真结果表明本文方法能有效缓解交通拥堵,为高速公路出入口限流与城市道路信号相互协调控制提供了一种理论方法。     

高速公路大型车混入率与交通流稳定性关系

在分析高速公路上大型车移动瓶颈影响效应及其对交通流稳定性影响的基础上,选取跟车距离标准差、速度标准差、车辆变道率和平均延误作为交通流稳定性评价指标,以大型车混入率为研究对象,对基本参数、车辆参数和可变参数进行设计,对不同的交通量、单向车道数、纵坡坡度条件下的交通流运行状态进行仿真。研究结果表明:在交通量小于1 500pcu/h、车道数大于2、大型车比例小于60%、路段或路段坡度小于4%时未形成移动瓶颈,交通流稳定性高;随着大型车混入率增加(大于60%)、交通量大于1 500pcu/h、车道数为2、纵坡坡度大于4%的路段易形成移动瓶颈,车流的跟车距离趋向于大型车的跟车距离,速度离散性增大,稳定性降低;大型车混入率大于80%、交通量接近道路通行能力、车道数为2、坡度大于5%的路段,移动瓶颈效应会相互影响,严重时造成交通阻塞,交通流状态很不稳定。据此,将交通流稳定性划分4个等级。     

基于跟弛模型的多车型混合车流道路通行能力

针对多车型混合车流条件下道路通行能力问题,以跟弛理论为基础,通过对大、中、小3种车型的不同组合概率及不同跟弛序列下最小车头时距的研究,得到了多车型混合车流条件下跟弛平均车头时距通行能力模型。进一步通过对3种车型不同组合下的跟弛状态、平均车头间距及三参数之间的关系,建立了多车型混合车流条件下跟弛平均车头间距通行能力模型,探讨了多车型混合车流条件下车道宽度、自行车和交叉口因素对理论通行能力的影响及修正。最后通过实例计算分析了不同小型车比例下混合车流的通行能力变化趋势,得出车型比例是影响混合车流道路通行能力的重要因素。同时论证了两个模型对多车型混合车流道路通行能力的实用性和一致性。     

基于智慧收费云的无人收费站系统

为实现车道在正常情况下的少人化、无人化交易服务,为特情车辆提供智慧化的服务,提高车辆的通行效率,完善智慧高速建设。结合云、大数据和人工智能（artificial intelligence,AI）技术,在车道前端以智能硬件和应用软件为载体,后台以软件服务化（software as a service,SaaS）云服务为主要形式,构建智慧收费云+无人收费站系统。该系统节约了路段经营单位的收费运营成本、建设投资成本和后期维护成本,提升了路段经营管理单位的服务水平,彰显了高速公路的智慧服务能力。     

高速公路ETC和MTC方式下车辆延误比较

在人工或半自动收费方式下,机动车辆经过高速公路收费站时需要减速或停车缴费,当车辆较多时,容易形成排队现象,由此会造成大量延误.基于单路排队多通道服务模式(M/M/N),通过对MTC和ETC两种收费方式下高速公路缴费车辆延误的对比,可以明显看出高速公路收费站采用ETC收费方式能大大减少车辆延误,降低车辆油耗,减少环境污染,很大程度地提高了收费站的通行能力和服务水平.     

基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统设计

针对城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,设计了一种新的基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统。通过局域网实现两台工控机间的独立运行,给出系统结构。介绍了控制逻辑,通过视频交通图像获取车辆平均速度、交通流量等数据。以计算交通饱和度,选择道路双向饱和度的加权切换动态控制方式对潮汐车道进行自适应控制。按照车道交通状态中两个方向的饱和度,把潮汐车道交通状态划分成五种情况,通过枚举法对模型进行求解。依据潮汐车道交通特征,把全部车道配置看作解空间,把双向车道交通饱和度与流率看作输入量,实现模型求解。实验结果表明,所设计系统综合延误低,车辆排队长度少,在中高密度交通流下也可有效实现控制。     

收费站对高速公路交通流能耗的影响

【目的】为探讨电子收费(ETC)通道设置的必要性,研究高速公路收费站路段的交通流能耗模型。【方法】在元胞自动机NaSch交通流模型的基础上,针对单向单车道的收费站路段提出交通流的能耗公式,并数值模拟周期边界条件下车辆在收费站的滞留时间对交通流能耗的影响。【结果】车辆在收费站的滞留时间越长,道路上交通流的能耗值越小,对应的流量和平均速度也越小,交通堵塞现象就越早发生;人工收费站路段的交通流能耗比电子收费站路段的交通流能耗值小。【结论】人工收费站路段比电子收费站路段更容易发生交通堵塞现象。     

人工和ETC混合收费方式对车辆能耗的影响

【目的】为探讨高速收费站全面设置ETC通道的必要性,研究人工和ETC收费方式共存的高速公路收费站路段的车辆能耗模型。【方法】基于元胞自动机NaSch交通流模型,针对人工和ETC收费方式共存的单向单车道的收费站路段提出车辆的能耗公式,并数值模拟周期边界条件下人工收费车辆的比例系数和收费站站前减速路段的长度对车辆能耗的影响。【结果】人工收费车辆的比例系数和收费站站前减速路段的长度越大,道路上车辆的能耗值就越小,对应的流量和平均速度也越小,道路交通越拥堵。【结论】人工收费车辆的比例系数和收费站站前减速路段的长度对车辆能耗都有一定程度的影响。     

车舱通透性对私家车乘客污染暴露的影响

针对车内乘客面临交通空气污染暴露风险存在不确定性的问题,以东风本田思域轿车为实验用车,选取福州市三环快速路福建农林大学金山校区至浦上大桥路段,利用微型环境检测仪收集车辆行驶中车内PM2.5、PM1.0、黑碳(Black Carbon, BC)等空气颗粒物的质量浓度,运用统计分析方法,探讨不同车窗开关方式下车内颗粒物浓度分布特征以及其受交通时段、车道等变化的影响,并揭示了车速、温度和相对湿度对车内颗粒物浓度变化的影响。实验结果表明：关窗能显著降低车内颗粒物浓度,特别是在07:00-09:00和17:00-19:00交通高峰时段,中间车道车内颗粒物浓度最低,温度和相对湿度是影响车内颗粒物浓度的主要因素。     

基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

非机动车道混合流通行能力计算及特性分析

针对非机动车交错行驶、蛇形运动特点,为更加合理计算非机动车道混合流通行能力,提出了一种基于时空消耗的非机动车道混合流通行能力计算方法。通过武汉市7条非机动车道的饱和时段交通流观测数据,采用本文方法计算了该7条非机动车道的混合流通行能力;利用数据拟合与方差分析得到了不同隔离方式及宽度下非机动车车速及电动自行车比例对单一非机动车平均时空消耗的影响,进而分析了非机动车道的混合流通行能力特性。实例研究结果表明：非机动车道混合流通行能力随非机动车速度的增加呈现先增加后减少的趋势;同一电动自行车比例下,不同隔离方式和非机动车道宽度对通行能力具有显著性差异;同一非机动车道宽度下,绿化带隔离会比隔离栏隔离具有更高的通行能力;同一隔离方式下,非机动车道的宽度越大,单位宽度的通行能力值越小。同一非机动车道路段,电动自行车比例越大,非机动车道的通行能力越大;纯电动自行车比纯人力自行车的单一非机动车平均时空消耗约降低了2.15m2^.s/辆,电动自行车的运行效率高于人力自行车,对通行能力具有提升作用。基于时空消耗的混合非机动车道通行能力计算分析,能克服忽略非机动车行驶特性及多因素简化对非机动车道混合流通行能力计算的弊端,计算原理清晰,便于路上试验开展。