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1.
高快速路汇入区(即合流区)瓶颈是交通流运行的咽喉,汇入瓶颈交通流失效会加剧拥堵,诱发交通振荡以及事故率上升等一系列问题。与现有研究大都通过调节匝道汇入车辆行为或主线车辆速度进而试图改善汇入区交通流问题不同,该研究聚焦于瓶颈汇入区上游主线车辆,通过动态调节汇入区上游主线车道车辆分布,提升汇入区通行能力。具体而言,研究提出一种可以对网联车(CV)进行双向换道建议的混合整数线性规划模型,该方法不依赖于交通流基本图设定的临界密度,通过实时计算每一辆个体CV的向左、向右或保持车道决策以优化车道流量分布,减少汇入车辆干扰,提升汇入效率。基于VISSIM交通仿真软件,通过二次开发搭建了汇入区瓶颈换道优化实时仿真评估系统,并对该方法进行了验证,测试不同流量组合和不同CV渗透率下算法的有效性。各车道时空轨迹表明该换道建议优化方法可以有效减小汇入车辆冲突,车均延误分析结果表明在单车道平均流量1 550 ~1 800 veh·h-1区间,即汇入瓶颈失效关键流量区段,换道建议优化方案相比原方案能显著改善汇入区的运行效率,车均延误可降低10 %~50 %左右。CV渗透率敏感性分析表明,在较低的0.2~0.5渗透率下即可达到减小延误的目标。  相似文献   
2.
国内典型大城市快速路交通流实测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过拍摄中国几个典型大城市不同快速路段的交通流录像并进行"车速-车头间距"数据采集,建立了一个包含210920组交通流实测数据的大样本数据库,根据实测数据得到的平均车速随着车头间距的增大而增大,符合交通流的基本特征;从超车道到交换道,一般平均速度依次下降,但在出口匝道影响下会出现"密度倒置"现象,实测数据转换得到"流量-密度"基本图,存在整个密度变化范围里都呈现非线性特征的类型,在小间距数据中,发现存在超过7%的"高速跟驰"车辆.  相似文献   
3.
高速公路工程造价控制敏感性因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以河南省某高速公路工程决算资料为依托,根据高速公路工程项目工程量清单计价模式的特点对构成其工程造价的主要费用进行分析,找出影响高速公路工程造价的敏感性因素,为今后有关部门控制高速公路工程造价提供有效的参考意见.  相似文献   
4.
鉴于神经网络具有良好的非线性特性,学习能力以及自适应能力,本文将神经网络控制与快速路入口匝道控制结合起来,提出了一种基于PID神经网络的入口匝道的协调控制方法。仿真结果表明,较之于ALINEA控制,该方法能更好地稳定快速路的主线交通流密度。  相似文献   
5.
数据预处理在高速公路收费系统中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
常博  李振伟 《科技资讯》2010,(27):103-104
本文利用数据预处理技术,将高速公路收费系统中的海量信息进行处理,去除数据中的重复、冗余以及错误信息,提高了系统的稳定性和高效性,也为系统的有效数据挖掘奠定了基础。本文基于最新的.NET技术,对数据预处理算法进行了具体实现,并结合SQL Server2005给出了实现结果。  相似文献   
6.
通过对分车型与分车道车速限制的优缺点及适用性进行综合分析,应用关于最高车速限制基准值、车道数及车道位置修正系数及最低车速限制方法的研究成果,给出了不同车道高速公路的分车型与分车道车速限制方法与建议值,提出了车速限制区间和车速限制连续性指数的概念,以车速限制连续性指数小于0.85作为车速限制区间的划分依据,给出了高速公路车速限制区间划分结果。  相似文献   
7.
高速公路交通流宏观模型的一种分类辨识算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
高速公路交通流模型是一个高阶非线性时变系统 ,这使得该模型的辨识问题成为一个非常困难的问题。简要介绍了模型及其中各参数的含义 ,在对模型参数加以分析、讨论的基础上将其分类并分别采用径向基函数 (RBF)神经网络和最小二乘法对模型的参数进行分类辨识 ,成功地解决了该模型辨识的工程化问题。通过与传统的复合形法的辨识结果进行比较 ,该方法的辨识精度和速度均明显提高 ,仿真效果令人满意  相似文献   
8.
通过介绍耒宜高速公路B标段路基施工石方的爆破技术.阐述了爆破技术在路基石方开挖中的具体应用与爆破效果。  相似文献   
9.
对城市快速路入口匝道控制的作用和几种常用方法的优缺点进行了分析,结合广州市内环路的实际特点,提出了广州内环路入口匝道采用可接受间隙控制的方法。在此基础上,对入口匝道控制的临界交通量参数进行了调查与标定,为系统的应用打下坚实基础。  相似文献   
10.
高速公路交通流宏观模型的分段辨识算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
分别采用RBF神经网络和最小二乘法对高速公路交通流宏观模型进行分段辨识,成功地解决了该模型辨识的工程化问题,并与传统的复合形法进行了比较,仿真效果令人满意。  相似文献   
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