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.     

城市单交叉口信号多相位自适应控制模型

针对交通系统的动态性和随机性,提出了信号交叉口的自适应控制模型.充分考虑了转弯比例的时变性以及车道分配的时变性,给出一种交叉口随机动态模型.将强化学习(RL)引入到交通信号系统中,针对交通网络的交通流及信号特征,建立了RL的状态空间、动作空间和回报函数,以最小化交叉口的排队车辆数为目标,实施对交通信号的优化控制.在不同的交通环境设定下,对典型的十字交叉口进行仿真试验,将RL控制方法同传统的定时控制和感应控制进行了对比.结果表明,RL控制器具有很强的学习能力,对于交通环境的突然变化仍可以保持较高的控制效率.     

CAD技术在道路平面交叉口竖向设计中的应用

针对道路平面交叉口的竖向设计,总结分析了常规设计方法优缺点,吸取并集成诸方法的优点,并以这些方法为基础,应用计算机辅助设计(CAD)技术,完成方格网等高线施工图的自动绘制,并通过三维网格表面模型及三维全景动态透视效果图进行设计效果的检验。CAD技术在道路平面交叉口竖向设计中的应用不仅保证了竖向设计表面的平顺度和行车的舒适性,而且明显提高了设计的效率和质量。     

基于F-B法的多路交叉口信号配时优化设计分析

交叉口是城市道路网的重要组成部分,尤其多路交叉口的交通问题决定着整个路网交通的运行效率。从F-B法在普通交叉口的配时设计中得到启示,将F-B法运用于多路交叉口的信号设计中,并以五岔路口的信号配时优化为实例研究,通过验证充分说明其可行性。     

基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计

基于电子警察(LPR)数据和网联车辆轨迹数据，提出了一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法。通过分析不同数据条件下估计方法的适用条件和精度水平，运用随机森林方法设计集成学习器，并构建电子警察和网联车辆轨迹感知信息及不同方法估计结果和真实排队长度之间的非线性映射关系。仿真结果表明：本方法的平均绝对误差为1.3 m·周期^-1·车道^-1，平均绝对百分比误差为1.4%。     

高速公路收费站与衔接信号交叉口协调控制研究

针对高速公路收费站与其衔接信号交叉口之间路段的交通拥堵问题,在Webster延误模型的基础上,提出一种公路收费站与衔接信号交叉口的协调控制方法。首先,在交叉口和收费站的上游检测获取基本交通流数据,预测在下一周期内交叉口和收费站的交通需求,然后以预防收费匝道、收费广场、交叉口以及衔接路段发生拥堵为约束条件,以收费站与交叉口整体区域的车均延误时间为目标函数,建立收费站与衔接信号交叉口的协调控制模型,对收费站出入口的实际通行能力和交叉口的信号配时进行协调控制,使得通行能力相互匹配,并通过权重系数的设置优先疏通出入口车流的排队。案例仿真结果表明本文方法能有效缓解交通拥堵,为高速公路出入口限流与城市道路信号相互协调控制提供了一种理论方法。     

信号交叉口机动车排放因子影响因素分析

为探讨机动车类型、污染物种类、采样分辨率、道路坡度等9个因素对机动车排放因子的影响,基于机动车比功率,提出红绿灯期间和信号周期内排放因子影响因素分析的建模思路.假定道路坡度为0,对交通需求、信号配时方法、采样分辨率3个影响因素进行全面实验.采用最佳采样分辨率,考虑信号配时方法、东西向坡度、南北向坡度进行正交实验.利用VISSIM软件,获得交通流数据,使用本文方法和MOVES软件,分别计算小汽车、中型车、公交车的CO、HC、NO_x的各类排放因子.结果显示,10 s的采样分辨率能保证计算精度,且减少计算量;上坡使进口道绿灯期间和信号周期内排放因子增加,而下坡使其减少;每类排放因子可表达为道路坡度的三次多项式.研究表明,机动车排放因子对交通需求水平、信号控制方案、采样分辨率、交通流随机性不敏感,但对机动车类型、燃油类型、污染物种类、信号灯色、道路坡度较敏感.