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%.     

城市快速路拥挤疏散策略

为实现城市快速路交通拥挤的及时消散,研究城市快速路系统拥挤疏散控制方法。该方法以控制区域内输入车辆数的变化及各入口匝道相连辅路排队长度的变化为研究对象,确定控制区域内入口匝道各自的调节率。通过实例验证了方法的可行性。结果表明:该方法可以缓解城市快速路主路的交通拥挤状况,而且避免了辅路因排队过长而造成的阻塞现象,实现了城市快速路主路及其相连辅路交通状况的改善。该成果可在交通工程实践中为缓解或消除城市快速路交通拥堵提供良好的解决对策。     

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.     

基于模糊算法的高速公路匝道控制方法

针对高速公路交通拥挤和堵塞问题，提出用模糊控制的方法，在拥挤和堵塞形成之前控制匝道的入口流量，避免交通拥挤和堵塞的形成。分析了交通流的构成和自然条件对交通的影响，然后设计出匝道模糊控制的基本结构，并给出了确定交通状态参数的模糊算法。     

高速公路网动态交通分配离散模型与算法

给出了一个入口匝道流量控制下高速公路网动态交通分配离散模型，其中采用了一个反馈控制，通过调节匝道流量使高速公路各路段的车辆数接近理想值。并给出了求解的迭代算法和算例。     

城市快速路交通拥挤分析及拥挤阈值的确定

基于实测数据和交通流模型,划分了六种典型交通状态,提出了"状态跳转"的概念及判别方法以解释拥挤机理;对比了状态跳转与B S Kerner 的"相变"理论的差异及其随路段、时段的变化规律;最后给出了拥挤阈值的定义、指标、确定方法,分析了影响因素及与交通控制的关系.研究结果可为选择合适的交通控制措施及确定最佳控制时机提供依据.     

基于神经网络预测模型的高速公路递阶控制

利用递阶结构和神经网络来进行高速公路入口匝道控制，其基本思想是：把高速公路作为一个大系统问题，子系统为高速公路的路段，协调控制层负责计算各路段的期望轨线，应用神经网络对各路段交通状态进行预测，并根据预测结果实施控制。给出了控制器的构造方法并进行了仿真实验，实验结果表明，该方法能够有效地消除交通拥挤和维持主线车流稳定。     

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.     

城市路段交通拥挤态势测定的时序关联模型

利用区间数理论和时序关联方法对城市路段交通拥挤问题进行了研究.根据城市路段交通拥挤特性和影响因素,在综合考虑城市环境系统对交通运营影响因素基础上,建立了城市路段交通拥挤的时序关联模型.在定义正负理想路段的基础上,给出了关联区间的计算过程,并利用优属度区间对各路段交通拥挤态势进行测定和排序,识别出最拥挤的城市路段.应用结果表明,所提出模型的测定结果能够较好地反映实际情况,可为解决城市交通拥挤问题提供科学决策依据,该测定模型具有一定的应用前景和实用价值.     

基于深度强化学习的快速道路入口匝道信号控制方法研究

匝道合流区是公路、快速路、隧道等快速道路的交通瓶颈.为缓解匝道合流区的交通拥堵，基于强化学习理论中的深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法，提出了以匝道调节率和信号周期共同作为动作向量输入的匝道信号控制模型，该模型通过增设不定周期这一控制动作，拓展动作空间，使交通状态被模型更充分感知和学习，增加了模型的求解空间和优化能力，克服了只以固定周期为前提的动作输入致使输出方案并非最优解的问题.通过在SUMO中搭建仿真场景，测试所提出算法的有效性，并与其他算法进行了控制效果对比.结果表明，本文提出的模型C&R-DDPG可以显著提升效率和安全水平，对比无控制、ALINEA控制和只以匝道调节率为动作的控制，平均行程时间分别减少52.3%、31.6%、15.5%；平均延误分别下降66.3%、36.1%、11.5%；匝道平均排队长度分别减少30.2%、23.1%、9.1%；平均加速度平方和分别降低87.5%、77.7%、66.9%.     

城市高架道路匝道布局模型

根据城市高架道路匝道布局包含匝道数量、匝道间距和匝道选型的问题特征 ,在研究高架道路影响域确定方法与影响域交通需求推算方法的基础上 ,运用交通网络设计思想 ,将备选匝道作为网络设计的备选路段 ,建立了匝道布局问题的双层规划模型 ,针对模型是约束区域非凸的 0 - 1规划问题的特点 ,设计了求解模型的遗传算法 ,并给出算例 .     

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。     

基于遗传算法的高速公路网入口匝道优化控制

为了实施高速公路路网交通流的优化控制,采用MATANET模型进行路网交通流建模,应用非线性最优控制方法,构造了路网入口匝道的协调控制模型. 该模型应用全局实时交通数据,以缩短行程时间和减少入口匝道排队长度为控制目标,能够提高交通运行效率和有效处理偶发性拥挤. 针对模型的非线性,应用遗传算法对性能指标进行优化,探究不同性能指标的优化对路网交通运行状况的影响. 以南京市周边高速公路路网作为应用实例,验证了所研究模型与优化方法的可行性.     

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 .     

高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制

为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.     

双准则交通分配和方式划分相结合的网络均衡

分析了综合交通体系下不同时间价值的出行者路径和方式的时间、费用交易选择行为.运用了交通方式路径虚拟和对路径费用重新排序的方法,给出了双准则交通分配和方式划分的综合模型、有效路径算法和用户均衡算法.通过计算机模拟的方法,举例分析了交通改进措施和交通政策对交通分配和方式划分的灵敏度.模型可以更加真实地反映出行者在权衡时间价值和费用下的路径和方式选择,并可定量研究交通方式服务水平提高和交通政策对交通方式引导和缓解路段拥挤的作用.     

过饱和状态下交通控制小区动态划分方法

控制系统对过饱和状态作出迅速响应首先要确定与过饱和路段相关联的交通控制小区的范围.从判别过饱和路段出发,以交叉口之间的关联度为量化指标,建立并验证关联度计算模型,并通过界定阻塞区、过渡区和常态区以及消散区提出过饱和状态下交通控制小区的动态划分方法.结合实例标定划分小区的关联度关键值,给出控制结构范围确定的具体流程.过饱和状态交通控制小区的划分为城市道路网过饱和交通信号控制策略的研究提供参考.     

定时调节算法与感应调节算法在入口匝道控制的应用

入口匝道控制是快速路交通控制系统中应用最广、效果最好的一种控制形式。首先是控制调节驶入主线的交通流量,使得匝道下游的主线流量不超过其通行能力或服务流量。然后是则主要帮助驶入车辆安全地汇入主线,并尽可能地减少驶入车流对主线车流运行的影响。采用适合的控制算法,则可以减少"挤压"或阻滞,避免出现主线车辆被迫变换车道的情况。控制单位时间内允许进入的车辆数通过从而来消除高速公路上的交通拥挤现象。     

定时调节算法与感应调节算法在入口匝道控制的应用

入口匝道控制是快速路交通控制系统中应用最广、效果最好的一种控制形式。首先是控制调节驶入主线的交通流量,使得匝道下游的主线流量不超过其通行能力或服务流量。然后是则主要帮助驶入车辆安全地汇入主线,并尽可能地减少驶入车流对主线车流运行的影响。采用适合的控制算法,则可以减少“挤压”或阻滞,避免出现主线车辆被迫变换车道的情况。控制单位时间内允许进入的车辆数通过从而来消除高速公路上的交通拥挤现象。     

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.