进出口道综合效率最优的交叉口配时参数优化方法

针对分时段定周期控制的单点交叉口,从进口路段和出口路段的整体效益出发,提出一种以优化时段内交叉口所有路段的周期平均车辆数之和最小为控制目标的优化思想。基于目标路段及相应出口路段的剩余容纳能力限制,确定了路段每周期的最大输入量和输出量,提出路段实时容纳车辆数的计算方法;考虑相位最大绿灯时长及最小绿灯时长等因素的约束,建立进、出口路段综合效益最优的相位绿灯时长优化模型。最后,设计相关实例并通过遗传算法进行求解。结果表明:本文模型可同时适用于过饱及低饱和状态下的信号参数优化,并能有效防止排队上溯现象的发生,可为包含短连线路段交叉口的信号参数优化提供一种新的理论参考。     

基于车载数据的城市道路交叉口自适应控制研究

在总结现有交叉口交通控制弊端的基础上,通过对控制目标和任务的分析,基于车路协同系统的全时空车载数据,以单车道的车队和多车道的车队簇为控制对象,利用车头时距和间距研究车队和车队簇的形成和动态变化规律,建立了基于车载数据的交叉口自适应控制模型,同时在相位切换逻辑中考虑了两难区.最后基于二次开发的仿真平台,对研究成果进行了测试和验证,相关的案例分析表明,模型应用对于交叉口平峰和低峰情况下的运行效率和安全性有显著改善.     

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.     

平交路口多相让自适应控制的实时OD递算模型

平面交叉口多相位自适应信号控制需要依据其进口道实时OD流量设置配时参数,以适应变化的交通需求．为此,笔者建立了描述平面交叉口动态交通需求的多变量动态线性模型及其递推算法．该模型基于交叉口进出口断面的流量观测数据,以进口道的分流概率矩阵为状态参数,利用贝叶斯预测方法,对时变OD矩阵进行联线估计．对一特定的T型交叉口交通状态的计算机仿真表明该模型和算法具有较好的精度,能用于交叉口多相位自适应信号控制．     

基于车均延误的预信号交叉口信号配时优化

为了缓解交叉口的过饱和问题,提出一种面向机动车流的交叉口预信号控制方法.即在给定的交叉口渠化以及相位相序方案下,建立主信号和预信号处机动车的延误计算模型;以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号配时参数和待行区长度为自变量,构建预信号交叉口的配时方案优化模型;并采用可行方向法对这两个模型进行求解.最后以典型的十字交叉口为例对所提出的方法进行验证.结果表明:当交叉口处于饱和或过饱和状态时,与传统信号控制方法相比,预信号控制方法降低车辆延误可以达到60%.     

基于HCM2000延误模型的最佳周期时长估算公式

提出了一套新的、基于美国道路通行能力手册2000版(HCM2000)延误模型的信号控制交叉口最佳周期时长估算公式.首先探讨信号交叉口最佳周期时长的理论计算方法,然后选取代表不同交通状况的典型交叉口,计算其最佳信号周期时长,以此作为样本数据进行回归分析,得到两个分别适用于两相位和多相位信号控制交叉口的最佳周期时长估算公式.该公式克服了久用的Webster最佳周期时长估算公式不适用于高饱和度交叉口的问题.     

基于混合Petri网的单点信号优化感应控制

为研究单交叉口交通信号感应控制问题,建立由连续Petri网描述交通流和离散Petri网描述交通信号控制的混合Petri网模型。根据连续Petri网的离散化方法,以连续Petri网中的参数为基础,提出各个相位车辆总停留时间的计算方法。为优化各个相位的绿灯时间,以车辆总停留时间最小为目标建立优化感应控制模型,并进行仿真计算。研究结果表明:采用基于混合Petri网的优化感应控制方法时,4个相位的车辆平均延误分别为18.19,15.65,14.88和15.24 s,与基于混合Petri网的一般感应控制方法、基于离散Petri网的感应控制方法相比较,平均延误的最大缩短率分别为26.26%和38.33%。基于混合Petri网的优化感应控制方法可以较好地实现单点信号控制。     

粒子群优化算法在交通信号配时中的应用

以交叉口车辆平均延误和停车次数最小为目标,建立信号控制交叉口配时模型,运用粒子群优化算法求解该模型,得到各相位最优配时参数绿信比和周期时长。以某一交叉口为实例,将此方法配时结果与经典配时方法的结果进行比较,交叉口车辆停车次数略有上升,通行能力略有降低,但是车辆的平均延误时间大大降低。这表明运用粒子群优化算法解决交叉口配时问题是有效和可行的。     

信号控制交叉口左转相位协调设计方法

基于左转交通流的路径分析,给出了相邻交叉口左转相位协调优化的约束条件,包括流量守恒、绿灯最大最小时间、饱和度和周期时长等.考虑不同左转相位设置模式,建立了相邻交叉口间通行能力差计算模型.在此基础上,以通行能力差最小为目标,提出了相邻交叉口左转相位协调设计模型.最后,基于两个实际交叉口的几何条件和交通流数据,采用车均延误和最大通过量为指标对比分析了交叉口现有方案、Synchro优化方案和本文模型优化方案的信号控制效益.结果表明,基于本文模型的相位方案,能降低各交叉口间的通行能力差值,并有效降低交叉口群的车均延误,提高交叉口群整体通行能力,同时该协调设计方法对整个系统的负面影响较小.     

基于交叉口相位裕量时间的公交准点控制模型

为了提高公交准点率,提出了一种利用上游交叉口信号配时方案调控公交车辆到达下游公交站点时刻的方法.通过引入交叉口相位裕量时间,调节公交车辆实际与计划驶离上游交叉口之间的时间偏差,建立了基于交叉口相位裕量时间的公交准点控制模型;通过优化干线交叉口的公共信号周期和相位差,得到了面向准点率控制的公交计划到站时刻表制定方法.算例仿真实验结果表明,该控制模型可以提升公交到站的准点性,所确定的公交时刻表方案具有较好的控制效果.     

基于时间序列分析的改进型MPEG视频序列流量模型

提出了一种新的基于时间序列分析的改进型MPEG视频流量模型,利用消除趋势项、滑动平均过程等方式建模,并根据实际流量的分布,将预测流量进行概率分布转换.大量的仿真实验等方面说明,在预测误差、尾部概率分布、自相关函数和自相似性及GOP、视频帧两个时间尺度上,该模型同时兼顾了长时相关性和短时相关性,并保持了与实际流量相一致的自相似性.     

兼顾效率与公平的模糊交通控制模型

为了在控制过程中既强调交通效率又兼顾交通公平，提出了一种新的信号交叉口模糊逻辑控制模型，该模型由2个子控制器构成．当前绿灯结束时，通行相位控制器根据各车道的车辆数和平均等待时间计算它们的交通紧急度，然后根据交通紧急度选择下一个通行相位，通行时间控制器则根据被选相位中车辆数最大车道的交通情况来决定通行时间．仿真实验结果表明，该模型与感应控制和Pappis模型相比，在车流量很小时控制效果相近，但随着各向车流量的增加，该模型开始优于其他模型，车流量越大优势越明显，而且变化十分平稳，不仅提高了交通效率，而且使交通供给更加公平．     

基于仿真和流量估计的服务性交通指标预测

提出了基于应用微观交通仿真模型和短期交通量预测的服务性交通参数预测模型.根据实际的交通系统和研究目的建立应用仿真模型并进行模型参数标定和有效性验证.根据实时采集的交通量采用基于小波分析和ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型的混合模型进行下一时刻的交通量预测.将预测的交通量输入到应用仿真模型,根据仿真输出得到下一时刻的服务性交通参数指标.应用实例表明,该模型能够较好地进行服务性交通参数的预测.     

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%。     

基于马尔柯夫过程的城市交叉口车辆到达模型

提出在城市交叉口多相位实时控制过程中,采用马尔柯夫方法对各相位内进入交叉口车辆数的可能性进行预估。基于交叉口车辆运行的强随机特征,交叉口车辆到达预测的准确性是控制策略准确制定的关键。根据马尔柯夫过程预测结果,系统可进行交通信号的延时和相位变化,从而使整个交叉口的平均时延得到优化。通过实例验证了马尔柯夫分析模型用于多相位交叉口短时交通流占有率预测的可用性,并将预测得到的交通流占有率与观测值进行了对比,同时对两者之间的误差进行了分析。结果表明,预测结果有助于制定实时的交通控制策略。     

开放性边界条件下优先随机慢化对交通流的影响

NaSch模型是一种描述单车道高速公路交通的概率性元胞自动机,但它不能再现实际交通中出现的同步流现象.研究表明:改变NaSch模型的基本演化次序后,开放性边界系统在高产生概率和高消失概率这两种情形下出现低速的同步相,减小了追尾事故发生的可能性,提高了道路的通行能力.计算机模拟的结果显示了同步流、启止坡、非平衡相变等实际交通所具有的特性.     

Optimization of Adaptive Transit Signal Priority Using Parallel Genetic Algorithm

Optimization of adaptive traffic signal timing is one of the most complex problems in traffic control systems. This paper presents an adaptive transit signal priority (TSP) strategy that applies the parallel genetic algorithm (PGA) to optimize adaptive traffic signal control in the presence of TSP. The method can optimize the phase plan, cycle length, and green splits at isolated intersections with consideration for the performance of both the transit and the general vehicles. A VISSIM (VISual SIMulation) simulation testbed was developed to evaluate the performance of the proposed PGA-based adaptive traffic signal control with TSP. The simulation results show that the PGA-based optimizer for adaptive TSP outperformed the fully actuated NEMA control in all test cases. The results also show that the PGA-based optimizer can produce TSP timing plans that benefit the transit vehicles while minimizing the impact of TSP on the general vehicles.     

考虑近邻和次近邻车辆影响的单车道元胞自动机模型

提出了一种考虑当前车辆前方两个车辆影响的单车道元胞自动机模型,根据双倍视距模型的思想修改了NaSch模型的加减速规则.计算机模拟表明,本文提出的模型能够呈现真实交通中观察到的一些复杂交通流现象,如时走时停波等,且最大流量和临界密度比NaSch模型更接近真实交通流的测量值.此外模拟结果表明通过参数调整可使车辆间保持一定的安全间距行进.最后,还讨论了近邻车辆的敏感系数和次近邻车辆的敏感系数的影响.模拟结果表明,固定任何一个参数的值,最大流量都会随另一个参数的增大而增加,对流量的影响显著,说明近邻车辆的影响大于次近邻车辆的影响.     

城市交叉口混合交通流到达模型分析

以城市交叉口机动车、电动车、行人为对象,研究混合交通流的到达模型。通过调查获得3种交通流每10 s的到达数据,运用数理方法对其到达特性进行分析。结果表明,机动车的到达特性不一致,电动车、行人的到达特性都符合负二项分布。最后确定3种交通流的到达模型和单位时间内到达交叉口的概率。结果表明,单位时间内交通流到达数越少,概率越大。     

城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法

提出一种城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法.引入非冲突车流的搭接相位构建交通信号三级模糊控制器的模型,并采用滑动时间窗设计滑动优化的框架.根据实时采集的交通数据,采用基于黄金分割的混合遗传算法,在线学习模糊控制器的隶属函数及控制规则参数.在常态及事故不同交通条件下,以典型路口进行Paramics仿真试验.结果表明提出方法的自适应能力好,可快速响应路口交通流的不确定性事件,且在高饱和的交通条件下性能稳定.