基于系统最优的高速公路改扩建交通分流模型

针对改扩建期间高速公路的特点,利用均衡系统最优原理,建立了以路网总行驶时间最小、以通道内的流量为约束的模型,给出了求解步骤,并以西安-宝鸡高速公路改扩建工程为例进行实例分析.研究结果表明:基于均衡系统最优的高速公路改扩建交通分流方法,能有效缓解改扩建路段的交通压力,并能最大程度地利用现有的道路资源,使高速公路扩建对区域社会经济影响降低到最低限度.     

考虑非机动车流影响的微循环路网组织优化

为提高道路网通行能力,缓解干道拥堵,提高支路利用率,研究了非机动车流对机动车流的影响,并构建了影响模型,对机动车流的路阻函数进行改进。使用改进后的路阻函数构建微循环路网单向交通组织双层规划模型。上层模型以路网交通效率最大,干道平均饱和度最小和微循环支路平均饱和度最小为目标; 下层模型是基于用户平衡分配的交通流分配模型。采用遗传算法对模型进行求解。最后以北京市西三旗地区某微循环系统为例进行算例分析。研究结果表明:实施单向交通能够有效降低干道饱和度,提升支路利用率,平衡道路资源使用。在不考虑非机动车流影响时,进行单向交通组织的路段为9条,考虑单向交通影响时,进行单向交通组织的路段为4条,仅有两条路段重合,两种情况路网组织方案差异明显,所以应在实际路网优化时考虑非机动车流的影响。可见,考虑非机动车影响的微循环路网组织优化模型能够为实际单向交通组织提供理论支持。     

诱导条件下的路网交通过饱和预防性控制

为预防路网局部过度拥堵导致路网大面积过饱和,分析了路段和路网的过饱和交通状态,提出路网过饱和状态判定及过饱和诱导控制策略启动时机的判定方法;基于有向图论,在固定交通需求条件下,以路段饱和度最大值最小化为目标,路段通行能力和路段流量平衡为主要约束条件,建立了交通诱导模型;以路段饱和度方差最小化为目标,路段通行能力和相位时长调整的极限值为约束条件,建立了交通控制模型;采用遗传算法进行求解。算例路网的试验对比表明,交通诱导使路网过饱和路段的最大饱和度有所降低,降低了19.6%;交通控制模型使各路段的饱和度均衡,标准差也有一定程度的降低,降低了12.9%;表明在交通诱导和控制协同管理下,路网运行指标有所改善,在一定程度上预能防路网过饱和状态发生。     

基于浮动车技术的动态交通拥挤预测模型

利用动态交通信息实现路网交通拥挤动态预测是城市智能交通管理系统的一大关键技术。本文提出一种新的动态交通拥挤预测模型。该模型应用浮动车数据判断路网实时交通流具体状况,结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测。现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果。     

预防城市公交网络拥堵效应的阻抗增加策略

为有效预防和减弱城市路网发生大规模拥堵时路网拥堵效应的传播,制定及时有效的交通疏导方案。基于道路交通网络级联失效,提出一种增加路段阻抗预防和减弱路网拥堵效应的策略,通过增加某些经常性堵塞路段的阻抗,降低这些路段的交通出行量,防止路段发生级联失效,保证路网的畅通。并通过试验分析路段阻抗增加对拥堵效应作用的不定性影响,建立阻抗增加路段和阻抗增加最优值的确定模型,从而使得交通疏导策略更具科学性和合理性。以某城市路网为例,通过改变不同路段阻抗增加系数ε,观察网络阻塞程度指标J的变化。实验表明,对比不同饱和度大小的路段阻抗增加策略,通过增加饱和度最大的失效路段阻抗能够有效降低路网的阻塞程度。该方法可以有效地预防和减弱城市道路网络拥堵效应,为制定及时有效的交通疏导方案提供参考。     

基于K-短路径的路网关键路段集合的辨识与分析

为了提高高速公路网络化运营监管与公众服务的水平,需要准确可靠地辨识出综合多种因素的关键路段,采用交通分配理论及K-短路径算法研究了路网运行关键路段集的辨识问题。综合考虑路网结构、交通需求影响、出行行为特征等多方面因素,以系统内所有用户的旅行时间为交通网络性能度量指标,建立了路网运行关键路段评价模型;考虑多路段失效的联合效应,提出了路段集的重要度评估模型及其求解算法。该模型相对于传统的结构可靠性模型,考虑了出行者路径选择行为影响和多路段失效的联合效应,更符合路网运行管理的实际需求。研究结果表明:在相同交通需求的OD对之间,结构密度较低的区域,被选中为关键路段集的概率大;合理的K取值得到的关键路段集与全路网分配所得结果相近,可有效提升计算效率;多路段失效情况下,路段的联合效应明显。     

饱和度导行控制及其方法研究

分析了交叉口饱和度变化对路段行程时间和交叉口延误时间产生影响的灵敏性 ,在实现SO/UE(系统最优 /用户均衡 )混合均衡模式的系统目标时 ,确立路网中交叉口饱和度为导行控制依据 .建立了以饱和度为导行依据的导行方法 ,给出了导行路线优化流程图 .在非拥挤状态下 ,建议实施多路线导行 ,以均衡路网交通需求 .在拥挤 /交通异常存在状态下则实施饱和度导行策略 ,并对饱和度导行方法中的控制变量进行了分析说明 .     

基于改进拉普拉斯中心性的高速路网状态识别方法

为提高高速公路网络运行效率,考虑不同路段对于路网运行状态的时空影响差异性,提出一种高速公路网络交通状态识别方法。定义路网各类型路段为节点及其状态计算方法,建立基于“改进拉普拉斯中心性”和“时空影响因子”的路网状态识别模型。其中,利用皮尔逊相关系数改进拉普拉斯中心性方法以评估节点自身影响,设计时空影响因子评估邻居节点影响;融合节点自身及邻居节点影响,建立节点权重系数模型;在以上基础上建立反映路网交通状态的综合判别模型。以京港澳高速徐水-清苑的高速公路网络为例予以验证,结果表明：在不同交通需求情景下,本方法能有效识别交通状态;对比TPI模型和VHT模型,本方法状态识别精准度均为最优,尤其是在交通需求大的情况下,对比稳定性较强的TPI模型,本方法准确率提升了2.8%,进一步证明了模型的适用性强,能够满足工程实际的需要。     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

考虑慢行交通影响下的交通微循环路网优化设计

为减少实行交通微循环过程中日益增加的对区域内居民生活和出行交通的不良影响,以最小化道路连通性、最小化慢行交通的出行时间、最小化环境污染和最小化道路饱和度为优化目标,考虑干道路网饱和度约束、慢行交通平均限速值约束、慢行路网密度约束,建立了多目标区域交通路径优化的双层规划模型。利用遗传算法进行求解,采用轮盘赌选择算子和非均匀变异算子进行操作,得到了最优的微循环路网优化组织方式。通过算例分析,与实行微循环前的路网相比,实行微循环后的路网饱和度明显下降,减小了对街区内的居民影响和生态环境破坏,得到了一个合理的街区交通微循环网络。     

交通流理论与服务水平

提出了新的交通流连续性假设,引入了车域和定常交通流的概念,重新定义了交通流的动量,调整了交通流与流体流的比拟关系.以此为基础,建立了交通流的欧拉方程和考虑粘性的运动微分方程,得出了广义交通压力的定义.联立解连续性方程和考虑粘性的运动微分方程,得到了交通流参数之间的关系.提出了以量纲一交通压力评价道路服务水平的指标体系.最后,采用广州至深圳及广州至佛山高速公路实测数据对研究结果进行了验证.     

城市快速路最优交通控制

应用非线性最优控制方法,对含有多起点多讫点的快速路进行了建模.使用二阶宏观交通流模型,其通过路径诱导的可变信息标志来实现.控制过程是动态、非线性及离散的最优控制过程并提出了改进梯度算法.仿真实例论证所提方法有效.     

基于修正因子的雾天可变限速交通流模型

分析雾天可变限速控制作用下高速公路的特性,提出基于雾天修正因子的在线自调整可变限速交通流模型。雾天修正因子通过T-S模型根据高速公路实时能见度与曲面半径在线自我调整,进而实现雾天可变限速交通流模型自我调整。采用灰狼算法对交通流模型参数及T-S模型参数进行优化调整。采用速度与密度的平均绝对百分比误差对模型性能进行评价。使用VISSIM与MATLAB进行仿真研究,仿真结果表明：相比于一般可变限速交通流模型,本文提出的交通流模型在速度和密度的辨识精度方面分别提升了41. 5%和10.5%,可以更加准确反映出雾天可变限速作用下高速公路的特性。     

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.     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性     

高速公路城市化路段短时交通量预测方法研究

在对高速公路进出城路段交通拥堵现象产生原因进行分析的基础上,基于径向基神经网络的思想,建立了适用于高速公路城市化路段的短时交通量预测模型,为高速公路服务水平判定、交通控制与诱导提供理论依据和技术支持。最后,以京津塘高速公路城市化路段为例,对建立的模型进行效果验证,结果证明所建立的方法是有效性的、可行的。     

可变信息标志最优转移率模型及其算法

提出一个基于多用户类别动态交通分配(MUC—DTA)模型而确定的最优CMS系统交通流量转移率的系统模型,包括最优动态时变交通转移模型,并提供模型的求解计算方法,以提高整个交通网络的运行效率．     

高速公路交通流的分形特征实证分析

高速公路交通流演化分形特征的研究有助于深刻理解高速公路交通系统的内在演化规律, 为高速公路交通流的预测和控制提供理论依据. 本文利用统计学方法和复杂网络可视化技术对高速公路交通流的分形特征进行实证分析. 首先, 利用重标极差法计算了交通流时间序列的Hurst指数和V统计量, 发现不同时间标度下高速公路交通流时间序列的Hurst指数都大于0.5, 并且V统计量曲线有上升趋势, 说明高速公路交通流时间序列具有自相似性和长程相关性; 然后, 根据可视算法, 将高速公路交通流时间序列转化为复杂网络, 计算网络的拓扑参数, 发现网络的度分布均呈幂律分布, 表明该网络为无标度网络, 进一步揭示高速公路交通流时间序列为分形序列. 同时发现网络的平均路径长度随网络规模的增大呈对数增长, 说明网络具有小世界特征. 实证分析的结果对高速公路交通流量预测中时间标度的选择和预测长度的确定有重要的参考价值. 本文的研究可以为揭示高速公路交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.     

高速公路多路段的模糊逻辑协调控制

采用递阶结构和模糊控制来解决高速公路多路段的协调控制问题.建立了宏观交通流有限差分模型,然后结合交通系统的特点提出一种多层控制结构,把高速公路的控制问题分为适应层、协调层和直接控制层,直接控制层采用模糊控制决定各匝道的调节率,协调层为直接控制层确定期望密度,适应层根据实时检测到的交通状况选择模型和调整模型参数.仿真结果表明,模糊逻辑协调控制具有良好的动态和稳态性能,该方法能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定.     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同.本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数.根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据,进行了对个别路段的状态评估.实证分析结果表明:在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数:基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据.