考虑有轨电车效率的干线分段绿波协调优化模型

为提升干线交通运行效率并减少有轨电车交叉口停车次数，建立了干线分段绿波协调优化模型，来实现有轨电车与社会车辆的多模式交通协调控制。首先，确定干线各交叉口的信号周期，根据信号周期对交叉口进行聚类，并协调交叉口信号周期与有轨电车发车间隔之间的关系，分类讨论站点位置对有轨电车绿波协调的影响；然后，针对社会车辆分段绿波系统和有轨电车全线绿波系统分别建立约束条件，避免有轨电车在交叉口处停车，并以社会车辆可变绿波带宽最大为优化目标建立混合整数线性规划模型，来对有轨电车和社会车辆多模式干线绿波系统进行协调优化；最后，以南京市有轨电车麒麟线为例对模型进行对比分析。算例结果表明：文中提出的模型协调优化了干线分段绿波内部及带间的信号控制方案，实现了有轨电车在交叉口的优先控制和社会车辆通行效益的兼顾。VISSIM仿真结果显示：与现行的信号控制方案相比，采用文中模型可使各交叉口车辆延误降低20.89%～35.24%；与仅考虑社会车辆的MULTIBAND模型相比，文中提出的模型减少了6.94%的人均延误，提高了交叉口的总体运行效率。     

考虑关联交叉口排队长度的干线协调相位差模型

为减少干线车辆延误与停车次数,将干线相邻交通信号连接起来进行协调控制。基于相邻交叉口交通流的到达特性,分析干线协调控制的内在机理。依据车流到达类型,将车队头车绿灯到达情况下的交叉口延误分为车队尾部受阻与车队不受阻两种类型。分析关联交叉口的排队特性,将排队长度引入延误计算过程,建立了四种干线协调控制相位差模型。选取青岛市珠江路干线五个相邻信号交叉口进行模型验证,得出相邻交叉口相位差与延误的相关关系,确定了使车辆延误最小的相位差。结果表明,基于排队特性的相位差模型在干线协调控制中具有一定的可行性与实用性。     

干线信号协调控制下的公交优先研究

为了在干线协调控制下实现公交信号优先,提出了干线协调控制下的公交优先双层优化方法.上层为干线协调层,以检测到的社会车辆信息为依据,采用最大绿波带法,优化干线交叉口的公共周期、绿信比和相位差;下层为公交信号优先,以干线协调控制层的绿波带上下限为控制约束条件,在不破坏约束的条件下采用绿灯延长、红灯早断的公交优先控制策略,将公交优先融合到干线协调控制中.根据优化算法,建立公交优先控制流程,利用微观仿真软件Transmodeler进行了模拟验证.仿真结果表明:协调控制下的公交优先控制算法虽然会导致干线总体车均延误增加,但是能有效减少公交车辆延误和干线人均延误.     

基于公交优先的多路口车速引导控制方法

对于复杂的交通流,传统公交信号优先有可能会破坏干线协调控制效果,为此,提出公交优先可变车速引导和多交叉口信号配时优化的集成方案. 以背景公交线路需求的历史数据为前提,通过定时检测公交车流状况,优化公共周期、绿信比和相位差,实时调整多路口交通信号配时,以此改善公交车的通行效率. 同时,以福州市金山大道三个交叉口为例,进行Vissim仿真模拟验证,仿真结果表明： 所提方法可有效提升多交叉口公交车流的通行效益,减少公交车辆的延误,最大化减少停车次数.     

不同周期信号交叉口间的相位差优化模型

为满足不同周期子区间协调控制的需要,提出对不同周期的信号交叉口实行大周期内协调控制的思想.通过分析不同周期下相邻交叉口间的车流到达规律,利用交通波理论建立了不同周期相邻交叉口间的延误模型,并提出了基于最小延误的不同周期交叉口间的相位差优化方法.最后以两个不等周期时长交叉口为例,利用VISSIM仿真对优化前后的协调控制效果进行对比.仿真结果表明,相位差优化后车辆的平均延误降低了13.60%,平均停车次数降低了6.43%,以此证实了该方法的有效性.文中研究为解决不同周期子区间的协调控制问题提供了新的思路与方法.     

绿波协调下公交车辆在交叉口的延误影响分析

道路交通绿波协调以及拥堵协调等控制策略提升了车流运行效率和通行能力,一定程度上缓解了路网交通压力,但面向绿波协调的交叉口信号控制尚未考虑对公交车辆运行的影响。现对绿波协调控制下交通流运行特性进行分析,利用交通流运动学理论确定公交车交叉口延误的影响变量,建立定量化模型进而得到交叉口公交车延误因子。选取示范路线青岛西海岸经济新区长江路干线交叉口,采用组合优化方法对延误因子模型进行验证,得出交叉口信号绿信比、公交运行速度对公交车延误的影响。结果表明,增加绿信比、适当提高公交车速可有效提升交叉口整体通行效率,减少公交车在交叉口的延误。     

基于多智能体的交通干线动态智能协调控制

为减少干线上车辆的平均延误时间,提出了一种基于多智能体技术的动态双向绿波带智能控制算法。采用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制。上层是协调控制器智能体,根据一段时间内交通流数据计算干线上优化的公共周期时间和上下行相位差,下层是路口控制器智能体,确定每个周期内各交叉口的绿信比。周期依照关键路口饱和度的大小由模糊控制算法进行优化,而相位差根据上下行速度进行计算,绿信比基于历史和实时的交通数据确定。实例分析表明该双向绿波带控制算法能够有效减少车辆在干线上的平均停车次数。     

一种改进的多带宽干线协调控制模型

针对经典的多带宽干线协调控制模型——MULTIBAND中绿波带按照一条中心线严格对称造成的求解范围小和绿波带在绿灯时段内的位置不合理造成的绿波不稳定两个问题,从取消绿波带中心线对称和增加绿波带位置约束两方面入手,提出一种改进的MULTIBAND干线协调控制模型.改进后的模型提出了非对称式绿波的概念,允许不同路段上的绿波具有一定的灵活性,不拘泥于与其他路段绿波构成连续对称;同时增加了绿波带位置的约束,使得求解出的绿波带会尽量靠近上下游绿灯的中间位置,提高绿波运行的稳定性.以临沂市沂蒙路8个相邻交叉口的干线协调控制设计为例,用VISSIM仿真软件对改进后的模型进行了仿真测试和评价.结果表明,改进后的模型在绿波带宽与绿灯时间比值方面增加了7.1%,在延误和停车次数方面分别减少了20.8%和30.8%.     

基于双路口划分的城市绿波模糊控制方法

用模糊控制方法设计城市交通绿波协调控制方法。将多路口的绿波带划分为若干个协调控制相位差优化双路口子系统,子系统内路口间的相位差需要两个路口的交通参数确定,各个路口的各相位绿灯时长由各自的绿灯时长模糊控制快完成。通过子系统的逐级串联,完成整个绿波干线上的相位差计算。该方法避免建立绿波带内各路口的综合模型,减少了模糊规则和计算量,同时减少了多个路口控制机之间的数据交换。在VISSIM仿真中将相位差优化模糊块嵌入到干线绿波方向绿灯时长模糊控制块中实现。以延误时间和停车次数作为评价指标,实现城市干线上绿波协调控制的优化配置。     

考虑速度波动区间的城市干线双向绿波协调控制模型

城市主干道交通量的增长使干线协调控制受到越来越多城市的青睐,而传统的干线协调控制模型主要基于速度均值进行绿波方案设计。考虑到车辆在实际的行驶过程中受各种因素的影响速度存在一定的波动,以95%置信区间下的绿波设计速度作为速度波动区间,在Asymmetrical Multi-BAND(AM-BAND)模型的基础上增加了速度波动区间约束,建立了考虑速度波动区间的干线协调控制模型,以获得最大绿波设计速度及最小绿波设计速度。算例分析与仿真结果表明,改进模型的平均行程时间、平均停车次数等评价指标得到不同程度的改进,带宽利用率提高,绿波协调控制效果得到改善。     

“一路一线直行式”公交模式下公交车行驶诱导和调度集成方法

为了充分发挥"一路一线直行式"公交模式的优越性,在车站与路口协同设计与控制的基础上,在交叉口信号配时的约束下,提出一种公交车行车速度优化和诱导、公交车调度的集成方法.该方法根据公交线路各个站点之间的距离、公交车辆的平均行驶速度、各个站点的平均上下客时间,优化公交车辆的行驶速度和发车时间.通过该方法可确保公交车到达有站点的信号交叉口时,利用红灯等候时间上下客;到达无站点信号交叉口时,无需停车,顺利通行,从而避免信号交叉口信号控制对公交车辆通行造成的负面影响,减少公交车在信号交叉口的停车次数和延误.基于概率论分析了该方法的效益,并通过实例说明该方法的可行性.     

车联网干线协调控制相位差自适应优化

为了提高车联网环境中干线的通行效率,提出一种车联网中干线协调控制相位差自适应优化方法.本文基于车辆换道延误模型建立了以上游交叉口车辆数为输入、下游交叉口信号相位差调节量为输出的模糊控制网络;为解决车流和路况变化造成的控制效果降低问题,以车辆交叉口平均等待时间最小为目标,对模糊规则进行自适应调节;通过基于Q-Paramics的车联网仿真平台对本文提出的方法进行验证.结果表明:本文提出方法控制效果明显优于传统干线协调控制方法;在车流大幅震荡和车流随机波动条件下,较固定规则的干线模糊控制方法能够分别降低车辆平均等待时间12.35%和9.7%.本文方法能够适应车流变化和路况变化,具有更优的适应性、可用性及工程价值.     

考虑信号灯状态的经济车速规划

为解决车辆在信号灯控制区域频繁启停造成的通行延误和通行效率低问题,提出了考虑信号灯状态的经济车速规划方法。首先,借助车路协同技术通过车-车、车-路交互获得车辆当前的位置和运动状态数据,以及信号灯相位信息,对近信号控制区车辆通行特征及路口可通过性进行判定,建立车辆通行引导控制模型;其次,对各驾驶行为下车辆时空轨迹进行分析,分别以路口停车次数及车辆延误最小为目标,建立统一优化目标函数,利用多目标粒子群算法求得最优经济车速,以向驾驶员提供车速建议;最后,为验证车速引导模型的有效性,利用PreScan、Vissim和MATLAB/Simulink联合仿真。结果表明,该方法可有效避免红灯停车,车辆行程时间可减少18.7%,停车次数在高车流密度下减少44%以上,车辆延误减少45%。     

考虑汇入汇出车流影响干线协调相位差模型构建与应用

为解决城市道路拥堵问题,在干线协调的基础上,充分考虑上游交叉口左右转向车流。分析这些车辆运行至下游交叉口排队情况,给出一种动态相位差模型的计算。在VISSIM仿真基础上结合MATLAB进行二次开发,随着上游交叉口左右转向交通量的不断变化,模型会及时调整周期、绿信比等,也会结合排队情况给出新的相位差,再通过VISSIM中的检测器,检测车辆延误、停车次数等。结合大连市实际数据验证,结果表明：考虑汇入车流对城市道路干线协调相位差影响是具有重要意义,干线车流总延误较原配时方案减少33.3%,停车次数减少65.6%。     

基于重叠相位的双向绿波优化方法

针对当前绿波协调控制存在的单向绿波通行效率低和双向绿波信号配时方案不合理问题,在交叉口绿信比和相位差确定的情况下,基于相位相序对单个交叉口从相位空间顺序上提出更多的信号配时方案模型;依据干线协调方向上、下行相位绿灯启亮时刻关系,利用重叠相位的空间灵活性和特定的取值区间,建立绿灯启亮时刻与有效绿灯时长的模型关系,实现双向绿波上、下行绿波带宽最大化;以银川市友爱中心街的交通控制为例,进行信号方案和仿真设计。仿真结果证明,该模型可以提高协调交叉口群整体的通行效率和绿灯时间利用效率。     

基于集对分析的干道绿波协调控制方案评价方法

针对车辆实际行驶速度的区间变化特点,以双向绿波带宽最大为目的,利用集对分析方法,对不同信号协调控制方案在车速不确定情况下的控制效果进行分析评价.通过采集干道车辆行驶速度样本,生成干道绿波协调控制备选方案集合,计算行驶速度与绿波带宽度之间的联系度,选取联系度数值最大的备选方案作为最佳干道绿波协调控制方案,实现了车速不确定情况下的绿波协调控制方案评价及优化.实际案例分析表明,所提方法可以直接利用行驶速度的实际采集样本,从备选方案集合中对比选出一套最佳绿波协调控制方案,最大限度地满足一定行驶速度区间内的车队绿波协调控制需求,尽量使行驶速度区间内的车队车辆均处于干道绿波带宽之内.     

车路协同下基于速度引导的双周期干道绿波协调控制方法

针对传统双周期干道绿波协调控制方法的不足,建立了一种新的双周期干道绿波协调控制模型,利用车路协同环境下车-车、车-路实时双向通信的特点,提出了一种基于加减速引导的双周期干道绿波协调控制方法,并结合算例对比分析了加减速引导前后车辆的通行效果。仿真结果表明:加速引导策略能够有效降低车辆的平均行程时间、平均延误时间与平均停车次数;减速引导策略则能够在保证平均行程时间与平均延误时间不增加的前提下,有效降低车辆的平均停车次数.     

潮汐车道与变向车道协同优化的绿波控制方法

针对城市交通中日益凸显的潮汐现象,研究合理的潮汐车道配置和优化策略;为了充分利用交叉口时空资源,解决直行方向交通流的不均衡现象及大量左转车辆排队等待的问题,定量分析干线交通流分布不均衡系数及转向不均衡系数,定义协同系数,协同设置潮汐车道与变向车道,并依据干线交通流特性提出半周期绿波协同优化策略,减少因交叉口流量小造成的信号时间的浪费。优化结果表明,潮汐车道与变向车道协同绿波控制的方案有效地缓解了交通拥堵,缩短了停车延误,并且行驶车速平均提高10%。     

基于排队消散模型的干线协调控制

干线协调控制是解决城市道路交通问题最有效、最便捷的方法之一。基于交叉口的数据采集,提出适用于不同层次、不同特点的交叉口相位相序结构,进行干线动态协调控制。利用排队消散时间进行周期优化以及修正相位差,实现干线道路动态绿波协调控制的灵活性和时效性。最后通过银川市具体案例分析和仿真验证。结果表明,基于排队消散模型的干线协调控制,绿波协调控制更简捷有效。     

干线公交优先信号协调控制方法

为了解决在干线协调控制中,采用绿灯延长、红灯早断等方法实施公交优先可能破坏干线协调的交通流问题,提出了干线公交信号优先的2层优化方法,上层为干线协调控制,下层为公交优先控制.在干线协调层面,以检测器检测到的社会车辆流量数据优化公共周期、绿信比和相位差;在公交优先层面,以协调相位绿波带上下限作为配时参数调整的约束条件,在...