城市快速路数据挖掘模型

根据城市快速路的特点及数据库、数据挖掘等信息技术手段,提出适用于中国大城市的快速路宏观运行及评价模型.     

基于行驶区间的快速路入口小型车VSP分布特征分析

为了研究快速路主辅路入口宏观小型车交通流的比功率(VSP)分布特性,在晚高峰时段用无人机拍摄快速路入口段小型车汇入的视频资料。把车辆汇入的行驶路段均分成10个行驶区间,通过Tracker软件获取视频中小型车的逐秒速度和逐秒加速度,计算各个行驶区间内所有驶过机动车的逐秒VSP。应用聚类分析法将所有逐秒VSP划分成12个VSP Bin,并计算和分析在各行驶区间内的VSP分布。结果表明:小型车流汇入过程中,在第1~8行驶区间内的VSP分布呈正态分布;同时,各行驶区间内VSP分布在正值范围的比重均比负值范围的大,且分布在0~5 kw·t-1所占分比重最大,其中在第3行驶区间所占比重达41.46%,但是在第8、第9行驶区间内,VSP分布在负区间的比重明显大于其他行驶区间,分别为42.86%和33.90%。     

城市快速路建设工期影响因素识别与对策

针对城市快速路建设工期延期的现状和影响因素识别复杂的难题,在梳理城市快速路建设工期基本理论的基础上,构建城市快速路建设工期影响因素的等级全息模型(HHM).以厦门城市快速路建设为实证,通过专家访谈,初步分析城市快速路建设工期的影响原因;进而提出城市快速路建设工期的影响因素清单;采用专家权威度系数模型,对风险清单进一步计算和筛选.最后,从可控和不可控层面提出城市快速路建设工期控制的应对策略.     

基于人工神经网络PID控制器的快速路出入口控制算法

在考虑出口排队的情况下,建立了快速路出入口控制的数学模型,利用神经网络调节PID控制器的参数,达到出入口控制的最优化,并对北京三环路联想桥至蓟门桥路段进行了仿真分析,将仿真结果与传统的反馈控制算法ALINEA进行了比较。结果表明,在快速路处于非高峰时段,该算法能够维持主路的交通流密度在理想范围的同时,使出入口排队长度尽可能小,保证了交通参与者的公平性。     

基于交通流模型的城市快速路交通流特性分析——以北京、洛杉矶为例

为了更好地掌握城市快速路交通流的运行规律,以北京西三环和洛杉矶I405两条交通廊道为研究对象,收集路段检测器数据,通过对交通流数据使用时序分析和交通流模型拟合方法,从时间-空间及交通流原理上分析交通流的时空特性和拥堵基本规律,并用模型拟合方法对道路交通流速度-流量-密度进行分析,获得道路运行状态的关键参数。结果表明：(1)北京西三环廊道与洛杉矶I405廊道自由流速度基本一致,但发生拥堵时的临界速度差值较大,分别为29km/h和44km/h;(2)北京西三环交通瓶颈处的实际通行能力明显低于洛杉矶I405交通瓶颈,实际通行能力分别为1245veh/h/ln和1464veh/h/ln,差值为219veh/h/ln;(3)选定Pipes、Van Aerde和S3三种交通流模型并对模型进一步推导得到通行能力计算公式,利用实测数据对交通流模型进行拟合,并对三种交通流模型的使用范围进行对比分析,结果发现S3模型较其他两种模型的拟合效果较好,此外,Van Aerde模型也适用于描述北京西三环交通流运行特征。可见,本文提出的基于模型拟合的城市快速路交通流运行特征分析方法能够掌握城市快速路运行规律,提取交通流运行的关键参数指标,适用于城市快速路拥堵交通流运行特性分析,具有普适性。     

城市快速路入口匝道交通控制及优化

针对城市快速路入口匝道的信号灯控制方案，借助车流波动理论，分析了该类交叉口内部的车流运行时空特性，描述了快速路、入口匝道上的车流在交叉口的排队过程，以交叉口车流总延误最小为目标，快速路与入口匝道的绿时分配以及信号周期为参数，建立了城市快速路入口匝道交通控制优化模型，并通过一个实例对优化模型和求解算法进行了验证。研究结果表明：当快速路及匝道绿灯时间均满足最低要求而交叉口有效通行时间（信号周期与周期损失时间的差值）仍有富余时，应将富余的可通行时间分配给快速路，以使得交叉口车流总延误最小。快速路入口匝道交叉口的车辆平均延误由优化前的16.76 s下降至13.18 s，同比下降21.36%；匝道最大排队长度由48.82 m缩短至33.28 m，同比下降31.83%。     

城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势，回顾了入口匝道控制自提出以来近60 年的发展历程，系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别，聚焦入口匝道控制的方法论演进。 研究发现： 入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展；入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展；入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展；入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类，在收敛性和普适性方面各具优势。最后，分析了入口匝道控制研究现状，并指出了未来4 个重要研究方向，包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解，以及网联环境下的智能控制技术实现。     

混合网联环境快速路交织区交通流特性分析

在混合人工驾驶车辆(human-driven vehicle, HV)与网联自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicle, CAV)的交通流环境下，为提升快速路交织区的通行效率与行车安全性，深入分析了混合交通流的基本特性.首先，结合交织区通行能力计算模型，研究交织区域长度、交织交通量比和CAV渗透率等因素对交织区通行能力的影响；其次，推导混合交通流基本图模型，并在不同期望车头时距和CAV渗透率下对混合交通流基本图参数进行分析；最后，通过数值仿真实验，分别探讨在由车辆换道行为所产生的单一扰动和频繁扰动条件下，混合交通流行驶速度与车头间距的时空演化规律及交通流稳定性.结果表明：CAV渗透率的提升可以提高交织区通行能力以及混合交通流交通效率；交织交通量比的减小和交织区域长度的增大可提高交织区通行能力；提升CAV渗透率可以有效提高混合交通流的稳定性，但较小的车头间距也会造成一定的安全隐患.