事件状态下城市快速路交通通道优化控制模型

交通控制和管理是解决城市交通拥挤问题的有效措施。在事件状态下，对快速路交通通道的优化拉制建模进行了研究．以快速路和干道交叉口的交通需求与通行能力的方差和最小为优化目标，建立了快速路交通通道优化控制模型，该模型同时优化干道交叉口绿信比、事件上游出口匝道转秽率和事件下游入口匝道转秽率三个控制参数。最后对目标函数进行了评述，表明谊优化控制模型简单实用。     

基于车流无缝衔接的短连线交叉口协调控制方法

针对短连线交叉口经常出现排队溢出的问题,以交叉口的车均延误最小为优化目标,建立基于车流无缝衔接的短连线交叉口协调控制模型,运用波动理论建立排队约束模型,加入左转车流排队长度约束。最后,采用交通控制仿真软件验证本文提出的协调策略的有效性和适用性。仿真结果表明:采用基于车流无缝衔接的协调控制方法后,车均延误降低了38.3%,且无左转排队溢出。     

考虑交叉口延误和通行能力优化疏散救援路线的最小费用流模型

疏散交通路线的确定是应急计划的重要内容．以往有关最佳疏散交通路线的研究没有充分考虑交叉口延误和通行能力等因素，若疏散路线经过城市内拥挤路段，忽略交叉口的这些特性会导致结果不尽合理。将交叉口分方向延误和通行能力作为节点权重，用点权网络表示疏散涉及到的道路网，建立了点权交通网络中的最小费用流模型描述城市内事故地点至接收点的人群及其产生的车流的疏散路线问题；设计了求解这种最小费用流的最小费用路算法，通过求解点权交通网络中的最小费用流，得出事故地点至安全接收地点的最佳疏散交通路线及相应的疏散流量。最后以一个数值算例说明了模型和算法的具体应用。     

线控系统协调优化模型及其改进粒子群算法研究

为合理控制线控系统,控制参数应协调设置.本文基于分层递阶技术优化设计控制参数.首先将元胞传播模型(CTM)进行改进,考虑出口道车队离散延误,建立干线路段及交叉口分流、合流交通流模型,使CTM适于网络交通流分析.然后,针对线控系统现状研究忽视共用周期优化的问题,基于控制参数间的相依关系,考虑上、下行相位差关系,建立两级递阶控制模型;协调级根据主次干道车流状况,以系统总延误最小为目标同时优化共用周期和双向相位差;控制级优化绿信比使所控交叉口延误最小.同时,采用分段变化的惯性因子选择机制改进粒子群优化算法.最后,将协调优化模型及其粒子群算法应用于某仿真线控系统,比较研究发现协调控制效果良好.     

用于估计信号交叉口行人延误的微观仿真系统

针对发展中城市中由定周期两相位交通灯控制的交叉口，建立了用于估计行人延误的微观仿真系统。信号灯周期被划分为一系列分相位，每个分相位持续1s。仿真系统包括车辆发生器、行人发生器、行人模型、统计模块等。其中，车辆发生器用于估算各分相位穿越人行横道的车流率，进而产生车辆序列；行人发生器用于产生到达人行横道的行人序列；行人模型包含若干行人行为规则；统计模块用于统计各分相位到达行人的平均延误，以及总的行人平均延误。最后，微观仿真系统用采集自西安市一个信号交叉口的数据进行了验证，结果表明它能比较准确地估计行人延误。     

基于改进NSGA-Ⅱ的左转待行区交叉口配时优化控制

为进一步提高道路交叉口综合性能,选取青岛市典型的南京路与江西路交叉口,建立设有左转待行区域的优化模型,利用改进的快速非支配遗传算法对交叉口车辆延误及机动车CO排放两方面进行优化。通过VISSIM软件搭建模型,验证算法有效性。结果表明,改进后算法搜索效率提高了57.4%,多目标优化配时后,车均延误下降了11.7%,CO排放减少了13.5%,平均排队长度降低了11.3%,HC和NOx排放均下降了2.7%。该算法有效地提高了交叉口通行能力和环境效益。     

不同控制方法下交叉口通行能力的微观仿真剖析

提出一种信号交叉口模糊控制模型,并以传统的定时控制和感应式控制为比较对象,采用仿真技术,从各车道的排队长度、平均滞留时间、通行次数、通行时间和车辆通过率等微观角度分析了交通流的变化与控制方法的内在联系,从交叉口的平均延误、通行时间的均匀性和通过车辆数等宏观角度对比了三种控制方法下的交通效率和公平.微观过程的仿真剖析为交通控制研究提供了新思路,宏观结果则表明模糊控制下的交通更加高效与公平.     

交叉口应急车辆信号优先控制的两阶段模型

根据应急车辆行驶特性,建立信号优先转换与优化的两阶段模型.分析了车辆检测器和应急车辆检测器的设置方法,建立了以应急车辆安全无延误通过交叉口为目标的第一阶段模型,和以社会车辆排队最小为目标的第二阶段模型.通过VISSIM仿真,验证了该模型能确保应急车辆在高峰和平峰两种情况下安全无延误地通过交叉口,同时降低其它车辆在交叉口的延误.     

面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型

针对我国城市交通特点，在改进经典的高速道路网宏观交通流模型METANET的基础上，提出了面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型。该交通模型能够更好地描述快速路出口匝道流出能力受限、快速路主线起始点车流以及快速路主线车速控制等现象。对上海高架快速路的实际交通流数据进行了仿真研究，结果表明该模型较好地反映了城市快速路交通流的动态演化特征，可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

城市交通仿真中的延误计算模型对比分析

论述了三种城市交通仿真(HCM2000、CORSIM软件、VISSIM软件)中的延误计算模型,在不同的交通流状态下,应用此三种延误计算模型进行了单点固定控制交叉口控制周期延误的仿真计算,并采用典型的美国城市交叉口实例进行了对比分析,得出以下结论:在交叉口接近饱和状态的情况下,HCM2000的延误计算模型得到的周期延误最小,在过饱和的情况下,HCM2000计算得到的周期延误最大.     

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。     

The Joint Control of Variable Speed and On-Ramp Metering for Urban Expressway

SYSTEMS ENGINEERING1. INTroDUCTIONThe urban expressway is a type of road facility on which vehicle can run at high speed. In recent years s thefacility is emerging in many metropolises throughout China such as Beijing, Shanghai and Tianjin. The urbanexpressway may be defined as a divided road facility with full control of access and two or more lanes for theexclusive use of traffic in each direction.However, the expressway was usually built at suburb, this may result in much acces…     

一种交叉路口信号优化控制模型的研究与仿真

交通信号优化是智能交通控制中的难点。对单交叉路口信号控制提出了一种优化控制模型,该模型先以三层BP人工神经网络对交叉路口的车辆到达进行预测,并根据交通流饱和度理论,用模糊控制器对路口各方向的绿灯时间进行调整。仿真研究表明提出的控制模型可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号优化的目的,同时比传统方法能更好地适应变交通流的情形。如果做进一步的研究可将该控制方法应用于多路口的区域交通控制,有较强的实用性和推广价值。     

基于互补问题的混合交通信号配时优化模型

根据最优化原理与非线性互补理论,针对混合交通下单点交叉口信号优化配时问题,以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标,研究了城市交通控制的优化模型,提出了与之等价的基于绿灯时间的非线性互补问题,并给出了信号优化配时的牛顿算法.算例表明此方法可行有效,在道路等级相差悬殊及交通量相当的情况下,较蚂蚁算法,总延误有很大的减少;在各进口道饱和度较小的情况下,较仿真结果,性能指标有明显提高.为混合交通下单点交叉口信号优化配时研究提出一种新思路和新方法.     

基于遗传算法的交通信号动态优化方法

针对典型的城市多车道双向交叉路口的交通流分布，以四相位信号控制为例，建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位绿灯持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态配时模型。并用基于实数编码的遗传算法对信号周期和相位4绿信号时间等控制变量同时进行优化。为检验算法的优化效果，针对实际交叉路口高峰小时的实测交通流量数据，进行了大量次数的仿真计算，并对仿真结果进行了分析。     

城市交通干线递阶模糊控制及其神经网络实现

利用大系统的分解-协调思想、模糊理论和神经网络技术来进行城市交通干线的实时协调控制.把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上,设计了一种城市交通干线的两级模糊协调控制算法并用BP神经网络实现.控制级在线调整各子系统的信号周期和绿信比;而协调级则根据测得的交通信息协调相邻子系统间的车辆数.控制目标是使干线交通畅通并使平均车辆延误时间尽可能小.最后进行了仿真研究,结果表明,该方法比车辆全感应式控制能有效地减小平均车辆延误.     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

综合环境因素及延误的信号配时优化仿真研究

提出了综合考虑环境因素及延误的交叉口信号配时优化方法;选择遗传算法作为优化工具,建立了以减少机动车尾气排放及交叉口平均延误为总目标,以信号周期时长和各相位有效绿灯时间为优化参数的信号配时优化模型,并利用微观仿真模型VISSIM及MATALAB、Visual Basic 6.0编程语言,开发了相应的算法程序;最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了方法的合理性和可行性.     

快速路出口通行能力的可靠性仿真研究

随着中国经济的迅速发展，对交通的需求变得越来越迫切，各大城市都建立了快速路系统。快速路上没有交通信号灯，车辆可以高速行驶，但是在快速路的出口，由于右转车等待向右并线，使快速路上的车辆不能及时驶出，甚至导致整条道路的严重拥堵。出口成了影响快速路通行能力可靠性的瓶颈，无法有效地发挥快速路迅捷、通畅的作用。依据交通需求满意可靠性观点，利用仿真数据，研究在车辆到达服从泊松分布，不同到达率、右转率、让行率条件下，由右转车向右并线引起的道路通行能力可靠性变化，给出分析结果和一些有价值的结论。