基于速度截断对数正态分布的车队密度离散模型

鉴于Pacey提出的车队密度离散模型中车速为从负无穷到正无穷上的正态分布这一假设与实际车速分布情况明显不符,基于实地收集数据,从交通流密度的角度,假设车速服从在最小速度至最大速度之间的截断对数正态分布,由此分析了上游交叉口的排队车辆在绿灯放行后往下游道路行驶过程中的离散特性,利用分段函数方式构造了车队在时空坐标上的交通流密度函数的计算公式.针对信号协调控制应用,提出了在某一时刻公交车队头部驶过和尾部未驶过下游断面的车辆数计算公式,推导了下游交叉口断面处的流量分布模式,结合实测数据分析,验证了模型的有效性.     

基于速度截断对数正态分布的车队流量离散模型

为克服Pacey车队离散模型中车速为服从由负无穷大到正无穷大上的正态分布这一假设而与实际车速分布情况不符的问题,基于实地收集数据,假设车速服从最小速度和自由流速度之间的截断对数正态分布,建立了更符合实际的车队流量离散模型,利用分段函数构造了车队到达下游交叉口的流量分布函数,探讨其与上游断面车队离去流量分布之间的关系.以相邻交叉口信号协调控制为例,结合实测数据探讨了车队流量分布模式,并对比分析了文中模型和Robertson模型的差异,验证了文中模型的有效性.     

车联网环境下的动态异质交通流车队离散模型

传统的异质交通流车队离散模型参数估计基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征.为解决这一问题,构建车联网环境下的动态异质交通流车队离散模型.首先,考虑到车联网环境下,车辆行程时间数据易于获得,可对模型的分布参数进行动态估计;然后,基于动态分布参数,构建动态异质交通流车队模型;最后,通过实测数据分析下游交叉口到达流量分布与上游交叉口离去流量分布之间的关系.结果表明:与经典的Robertson车队离散模型相比,动态异质交通流车队离散模型对下游交叉口的到达车辆流量分布预测效果更好,平均预测均方根误差可减少26.51%.     

假设速度服从截断正态分布的公交车队密度离散模型

基于实地收集数据,针对我国大城市主道路上公交车流量普遍较大的情况,考虑公交车有别于小汽车的特有的运行特性,引入公交车停站平均延误参数,利用截断正态分布建立了相邻交叉口有停靠站的公交车队密度离散模型,分析了上游交叉口的排队公交车辆在绿灯放行后往下游道路行驶过程中的离散特性,利用分段函数方式构造了公交车队在时空坐标上的交通流密度分布函数.针对相邻交叉口有一个停靠站的信号协调控制实例,提出了在某一时刻公交车队头部驶过和尾部未驶过下游断面的车辆数计算公式,推导了上下游交叉口断面处的流量分布模式,结合实测数据分析验证了该模型的有效性.     

信号灯交叉口车队散布模型与信号灯协调控制

在假定速度服从正态分布的产提下，从交通流密度的角度定量地描述了信号灯交叉口处车队散布规律，得出了散布模型，并给出了该模型在相邻交叉口处信号灯协调控制上的应用实例。     

城市道路自由车速与车道宽度关联性分析

通过对城市道路路段及交叉口出口道自由车速的特性分析,获得自由车速与车道宽度的关联性.选取杭州市交通设施相似、车道宽度不同的9条道路进行车速调查,并采用视频检测及图像识别技术提取车速数据.经数据分析得出,路段及交叉口出口的自由车速服从正态分布,且特征车速随车道宽度增加有上升趋势;建立车道宽度对车速离散情况影响模型,得出交叉口出口及路段车速离散情况随车道宽度的变化趋势.研究结论说明,合理设置道路车道宽度有利于限制车速和提高道路安全性,还可以为城市交通流建模及城市交通管理提供依据.     

考虑车队离散的路段行人过街感应式信号控制方法

为了在保证路段行人过街安全与过街需求的前提下,同时提升路段车辆运行效率,本文充分考虑车队离散到达与路段行人过街的动态影响,建立了路段行人过街感应式信号控制方法。首先,本文基于Robertson车队离散模型,以车头时距对上游到达车队进行动态划分,并根据路段行人过街点位预测下游车辆排队状态;以车队离散度选择下游到达车队中车辆作为信号优化输入参数建立感应控制方法,同时分析了路段行人过街位置对配时方案的影响;然后,通过SUMO的交通控制接口(Traffic Control Interface, TraCI)搭建仿真环境,以车辆与行人的综合平均延误,分别对路段单向与双向交通环境的信号配时方案进行仿真验证与对比分析。结果表明,相比传统感应控制而言,优化后的感应控制在单向交通与双向交通情况下,行人与车辆综合平均延误分别降低5.56%、7.06%。     

考虑交通流不确定性的单交叉口信号配时方法

为应对交通系统的随机特性,提出一种考虑不确定性的单交叉口信号配时方法。首先应用季节性自回归平均移动-广义自回归条件异方差(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,SARIMA-GARCH)模型计算交叉口交通流的不确定性,然后根据得到的交通流不确定性特征,参考Webster模型,计算交叉口的信号配时参数,得到考虑交通流不确定性的单交叉口信号配时方案。最后,以南京市一交叉口为研究对象,应用实际数据,计算得到17种不同交通不确定性水平下的单交叉口配时参数,并采用Paramics仿真软件分析了各信号配时方案的性能,验证了所提方法的有效性。     

基于多智能体的车路协同环境下单车道微观交通流模型

介绍车路协同系统(cooperative vehicles infrastructure system,CVIS)下车辆多智能体(vehicle multi-agent,VMA)的概念及其属性列表.提出传统交通环境和CVIS下的车辆决策机制,分析两者在交叉口及路段上对于交通状态判断与决策的差异.建立CVIS下的单车道微观交通流模型,给出车辆的微观动力学模型,包括加速模型和减速模型,同时考虑交叉口的信号灯对车辆行为的影响.最后,数值试验将分析车辆在两种不同环境中的时空轨迹图以及宏观的交通参数.结果表明:CVIS下的车辆比传统交通环境下的车辆总行驶时间、平均行程时间以及平均延误均有极大降低,提高了通行的效率;车队车头时距降低、速度方差减小,提高了车队行驶的稳定性.     

基于跟驰理论的车速离散度定义及特性

基于车辆跟驰理论提出了能够反映交通流动态特性的车速离散度平均速差(ASD)的定义.应用统计学方法和交通流理论分析了新定义平均速差ASD与传统定义车速标准差SD之间的关系,发现自由流状态下车速离散度ASD的均值约为SD均值的1.13倍,拥挤状态下车速离散度ASD值小于SD值,并用实测交通流数据验证了理论分析结果.车速离散度与交通流密度相关关系的回归分析结果表明,与传统车速离散度定义SD相比,新定义ASD与交通流密度之间的负相关性更为显著.     

基于实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,本文选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用本文实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

混有智能网联车队的交通流基本图模型分析

为了探究高速公路混有智能网联车队交通流特性,构建了混合交通流中不同类型车辆随机分布特性的数学解析表达;考虑期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立了混合交通流中不同类型车辆的跟驰模型.基于此,推导了混有智能网联车队的交通流基本图模型,并对模型参数渗透率p和最大车队规模的敏感性进行了分析.仿真结果表明,随着p值的增加,道路交通流通行能力随之提升,当p0.3时,渗透率增加对于混合交通流通行能力提升效果并不显著,而当p0.5时,混合交通流通行能力随着渗透率增加提升效果显著;另外,随着智能网联车辆的渗透率p增加,车队规模的限制对交通流通行能力的影响越来越明显,当p0.5时,车队规模宜保持在4～6之间,而p接近1时,车队规模增大对通行能力的提升效果更加显著.     

基于元胞自动机研究驾驶员特性对信号交叉口交通流的影响

为了研究驾驶员特性对信号交叉口交通流的影响,建立基于元胞自动机的信号交叉口交通流模型,研究驾驶员行为特性对信号交叉口平均车速和车辆延误等的影响。研究表明,不同绿信比情况下,驾驶员特性均对信号交叉口交通流产生较大的影响;冲动型驾驶员比例增加会加快绿灯放行时交通密度的疏散,稳重型驾驶员比例增加可减少绿灯交通流稳定时车辆通行的延误,胆小型驾驶员比例增加可提高黄灯时间内的通行效率以及减少红灯时间内的排队延误。研究还表明,当绿信比超过0.7时,它的变化对信号交叉口交通流影响不显著。     

基于临界车速的平面交叉口通行模式设计

城市道路平面交叉口成为限制路网通行能力的瓶颈之一.针对大部分交叉口入口车速较慢,导致车辆相互作用强烈、延误时间增加、通行能力下降等问题,提出了基于临界车速的通行方法,建立了停车线位置及信号周期配时的优化模型,将车流提前放行,提高车辆在交叉口内的通行速度,以达到降低车辆运行延误、提高交叉口通行能力的目的,使交叉口内通行模式转变为路段通行模式,并通过VISSIM仿真,验证其有效性.结果表明:该交叉口通行模式在避免车辆排队溢出的条件下,车辆平均延误降低了31.92%,出口流量提升了4.54%.     

基于公交优先的多路口车速引导控制方法

对于复杂的交通流,传统公交信号优先有可能会破坏干线协调控制效果,为此,提出公交优先可变车速引导和多交叉口信号配时优化的集成方案. 以背景公交线路需求的历史数据为前提,通过定时检测公交车流状况,优化公共周期、绿信比和相位差,实时调整多路口交通信号配时,以此改善公交车的通行效率. 同时,以福州市金山大道三个交叉口为例,进行Vissim仿真模拟验证,仿真结果表明： 所提方法可有效提升多交叉口公交车流的通行效益,减少公交车辆的延误,最大化减少停车次数.     

基于电警数据的单点自适应信号控制优化方法

通过深入挖掘利用电警数据蕴含的交通流信息,提出了一种基于电警数据的单点自适应信号控制优化方法。研究对象为各进口道均布设电警设备的四肢交叉口,4个上游交叉口也布设有电警设备,能够获取前往目标交叉口的车流。首先,根据TOD时段上下游电警匹配历史数据,利用高斯混合模型估计各路段行程时间参数,进而标定基于截断正态分布的车队离散模型;其次,基于实时到达率预测值,以目标交叉口总延误最小为优化目标,建立整数规划模型对信号控制参数进行实时滚动优化,采用动态规划算法求解;最后,在不同需求场景下对该方法进行仿真验证。结果表明,路段行程时间均值与标准差的估计误差均小于3s,车均延误与排队长度较最优灯组配时分别减少34.2%和40.5%以上。与感应控制相比,该方法在高需求场景下改善效果更为明显,车均延误与排队长度分别减少12.9%和15.8%,在其他场景下也分别有2.6%和5.4%以上的改善。同时,滚动优化时长的增加也能带来控制效益的提升。     

城市道路干线信号协调控制与车速引导集成优化

针对当前干线信号协调控制为基于车辆到达驱动的被动响应型控制的特点与不足,提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法。优化原理为:考虑车辆-信号控制系统双向通信的环境下,在干线协调控制的基础上引入速度引导来调节车辆到达交叉口时刻,以避免车辆在红灯期间到达交叉口,减少停车次数并提高协调控制系统通行效率。首先,选择双向绿波带宽模型作为协调控制方案的基础;依据下游交叉口当前信号灯色和剩余时长,将车辆引导分为红灯引导和绿灯引导,分别给出最佳车速方程;基于最佳车速给出车辆到达交叉口时刻、交叉口延误和停车次数的估计方法。然后,以车辆引导速度和干线绿波相位差为控制变量,以绿波带宽最大、车辆延误与停车次数最小为目标,建立集成车速引导和干线绿波的优化模型;应用粒子群算法的多目标搜索算法对优化模型求解。选择长沙市湘江中路4个连续交叉口开展案例研究,分别应用普通干线绿波Maxband模型和提出的集成模型设计信号控制方案,并以VISSIM仿真平台进行效率评价。结果表明:集成模型能同时调节相位差和车辆速度,增大绿波带宽,减少停车次数;仿真周期内与Maxband模型相比,集成模型的上行和下行方向平均延误分别降低了24.8%和31.1%,平均停车次数分别减少了37.6%和41.7%,基于车速引导的集成模型能显著提高干线协调控制的效率。     

基于最大车速的广义力跟驰模型

为了更有效地模拟城市交通流，尤其是城市交叉口交通流的运行状况，在研究跟驰状态中车辆行驶特性的基础上，考虑车辆行驶的最大限制速度，提出了一种基于最大车速的广义力模型。将该模型与Helbing—Tilch广义力模型分别用于模拟车辆经过信号交叉口的动态运动，并采用实际道路上车辆的跟车数据仿真跟车情况。结果表明，该模型不仅消除了Helbing—Tilch广义力模型存在的停车间距过大问题，而且仿真效果更接近实际的交通流特性。     

道路交叉口信号控制方法的智能化探索

借鉴定时交通信号控制方法,在对交叉口的实际交通状况进行调查、分析的基础上,建立单个道路信号交叉口的交通控制方法,同时,考虑道路交通流变化的不确定性,通过实时配时方案调整适应交通流的变化.研究结果表明,智能型交通控制方法更能适应交叉口复杂多变的交通状况,对减少车辆延误具有明显效果.