考虑环境效益的城市快速路匝道协调控制

针对城市机动车尾气污染严重的问题,提出一种考虑环境效益的城市快速路入口匝道协调控制策略.以城市快速路宏观交通流模型为基础,将宏观交通变量转化为微观变量,然后采用微观排放模型计算尾气排放量.在模型预测控制的框架下,综合交通效率和环境效益指标,建立非线性动态优化控制命题,并基于极小值原理进行求解.在多匝道快速路网的仿真结果表明,该策略在兼顾交通通行效率的同时能有效减少机动车尾气CO,HC排放,燃油消耗也显著减少,只有NOx因平均车速的提高略有增加.     

基于定量分层模型的多匝道协调控制次序

针对城市快速路交通拥堵严重的问题,基于QHM(定量分层模型)并利用交通风险评估技术,提出了一种多匝道协调控制次序的方法.利用QHM将快速路通道合理分区,以各分区当前状态与临界状态密度差值比为主要指标构建通道多匝道优先级控制矩阵,进而确定各分区匝道的优先控制次序,以保证各分区交通流的稳定性和公平性,实现通道多匝道协调控制.最后,应用微观交通仿真软件Vissim验证了模型的可靠性和有效性.     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路(简称结合部区域)交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

快速路出口匝道下游交叉口配时模糊控制

为解决城市快速路出口匝道及其衔接交叉口区域交通拥堵局面,提出了快速路出口匝道下游信号交叉口配时模糊控制方法.设计了相位绿灯延时模糊控制器和相序优化模糊控制器,实现了信号交叉口各相位绿灯时间的优化及相序的优选.结合MATLAB语言对该方法进行了程序设计与仿真.仿真结果表明:该方法在控制效果方面明显优于定时控制方案,有效地缓解或减少了出口匝道及其衔接下游交叉口区域由于配时不合理而造成的交通拥堵.该成果可为交通控制或指挥管理部门在交通拥堵治理方面提供有效的控制方案与手段.     

多目标城市道路交叉口信号配时优化算法研究

采用细胞传输模型对城市道路的交通流进行建模,提出了该模型中各项交通流运行指标的计算方法.将交通流模型嵌入到多目标优化算法中,替代以往传统的目标函数,采用非支配排序遗传算法NSGA II(none-dominated sorted genetic algorithm II)进行多目标的求解.通过算例分析不同输入条件和控制策略下的优化结果及与其他类似配时计算方法的比较,证明了此算法的结果较令人满意.     

优先放行的环形快速路入口匝道控制

针对城市快速路因交通需求大于交通供给而出现的交通拥堵现象,考虑入口匝道处车辆对城市快速路优先使用权的需求,通过分析优先放行的效益,提出了优先放行的入口匝道控制策略,即在交通高峰期让等级较高的车辆优先进入城市快速路.文中还研究了优先放行的城市快速环形路段算法,并给出了具体的算例.结果表明:将该策略运用到入口匝道控制上,能限制等级较低的车辆进入,提高道路的使用效率.     

快速路通道动态OD流估计模型

基于快速路通道的主干道和匝道出入流量信息,提出了一个新的动态OD矩阵估计模型和在线估计算法.文中引入宏观交通流模型以计算旅行时间,并把模型参数也作为状态变量进行估计,相应增加了新的测量方程.该文构建了新的动态OD估计状态空间模型,采用了含有约束条件的Unscented kalman filter(UKF)算法,运用仿真数据进行评估,结果表明,即使在拥堵状况下,提出的模型和算法也能达到很好的精度.     

面向出口匝道拥挤的快速路速度协调控制模型

为缓解快速路出口匝道的交通拥挤,提出了从主线上进行速度协调控制的方法,在现有基于断面的速度协调控制模型的基础上,通过对入口匝道、出口匝道等的修正构建了面向出口匝道的基于车道的速度协调控制模型,描述和预测每个车道的交通流状态,以路网行程时间最短、总通过量最大为优化目标,对每个车道分别进行最佳速度引导.并搭建仿真系统,分析不同交通需求情形下,基于车道和基于断面的速度协调控制策略的实施效果.结果表明:速度协调控制策略更加适用于中高密度,当交通需求量较高时,相比于无控制策略,基于车道和基于断面的速度协调控制模型均能降低车辆平均延误,且在大多数情形下,基于车道的速度协调控制模型效果优于基于断面的控制模型,对缓解交通拥堵、提高交通安全具有一定助益.     

基于混沌克隆的混杂多目标免疫优化算法

针对遗传算法求解高维多目标问题时易于早熟、陷入局部搜索等缺点.本文借鉴生物免疫系统的混沌现象及其自适应性和并行性,提出一种混杂多目标免疫优化算法(HMIOA).算法基于混沌映射产生初始抗体群并利用混沌规律克隆优秀抗体;根据抗体的被控度和抗体间的拥挤距离设计抗体的亲和力;算法在进化过程中对不同子群采取不同突变方式;借助Average linkage聚类法更新记忆细胞等.数值实验中,选取两种著名的多目标进化算法和一种克隆选择算法,应用于4种不同类型的高维多目标优化问题,比较结果表明:HMIOA所获Pareto有效面较大的控制其他算法所获Pareto有效面,且有效面的分布较均匀.     

基于多种群的高维多目标混合进化算法

目的 基于多种群的高维多目标混合进化算法求解高维多目标优化问题.方法 使用K-means聚类将初始种群划分为若干个子种群,引入粒子群优化算法加快种群的收敛速度;引入遗传算法提高解的质量;引入差分进化算法维护种群的多样性.此外,提出基于角度选择的存档机制进行子种群间的信息交流,进一步增加了种群的多样性.结果 与结论 在DTLZ标准测试集函数上进行仿真实验,数值结果表明MaOEA MP在大多数测试实例上具有较好的收敛性与多样性.     

城市快速路匝道衔接交叉口优化对策——以呼和浩特昭君路-南二环路交叉口为例

城市高架快速路在改善市区交通的同时对匝道附近交叉口产生了一定的负面影响,以呼和浩特昭君路-南二环路交叉口为例,旨在研究此类交叉口的优化改善对策.首先在调查交叉口流量及信号配时的基础上分析了交叉口现状存在的问题,然后从交通管理、交叉口渠化的角度提出了改善对策,最后通过VISSIM仿真对优化方案进行了评价.研究发现：匝道出口管制,错开机非停车线,设置行人过街安全岛、设置公交专用进口道等可改善此类交叉口的交通状况.     

动态多用户类型和多模式拥挤收费模型

为了确定一般排队网络在高峰时段随时间变化的最优拥挤收费,将描述时变交通流的时空拓展网络(STEN)与传统的网络平衡模型技术相结合,建立了多类型、多模式动态拥挤收费模型.考虑不同类型的出行者有不同的时间价值(VOT),同时,对单车种出行方式进行延拓,建立了包含公交车与私家车在内的多模式交通网络拥挤收费模型,该模型是一个带有路段容量限制下的多类型、多模式网络平衡问题,可以采用内惩罚函数法求解.通过算例分析表明,该模型可以提供动态拥挤收费策略,分析拥挤收费下不同时间价值的用户对于出行方式、出发时间以及出行路径的不同选择,相比于传统的基于瓶颈的静态单模式拥挤收费模型有一定的进步.     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

城市道路间断交通流阻塞量化方法研究

为了反映城市道路间断交通流实际运行状态以及交通系统参与者对交通拥挤的感受程度，提出了间断交通流阻塞度的概念．采用行程速度与排队长度占路段长度比例作为阻塞度的判别指标，并应用模糊算法对阻塞度进行量化，建立了相应的隶属度函数与模糊判断规则体系，形成了间断交通流阻塞度的量化计算方法．最后通过应用张家港市长安路的实例数据分析了交通阻塞度的变化规律．     

基于AGNES聚类算法的城市交通运行状态分析研究

为提高道路运行效率、缓解城市交通拥堵,以宿州市城区为研究对象开展了交通运行状态的分析研究。通过GPS系统获得浮动车数据,运用数理统计方法对数据进行修复和预处理;选用路段行程速度和交通流量作为评价参数,构建了路段行程速度计算模型。利用AGNES聚类算法对道路流量和平均车速进行聚类分析,以此对道路交通状态进行等级划分并确定不同等级的区间值。结果表明：宿州市主干路严重拥堵临界值为20 km/h,低于标准值（21 km/h）;同时次干路的中度和重度拥堵阈值也明显低于规范值,原因可能是车道较窄、机非混行。该研究可以为利用交通数据评估城市交通状况提供新方法,可以提高交通管理者对道路结构的认识,对城市道路的规划和设计有一定的参考价值。     

基于ALINEA算法的上海快速路入口匝道控制方法

通过分析上海典型匝道--内环内侧武夷路上匝道,将国外运用较为成功的单点控制方法--ALINEA算法,在附加考虑匝道排队长度限制的基础上,运用于实际的工程实践.经过离线模拟,发现主线速度得以提高,同时匝道流量的脉冲性被一定程度地平滑了.故认为:以ALINEA算法为基础的控制方法,适用于上海快速路入口匝道控制.     

基于Tent映射NSGA-II算法的微电网多目标优化方法

为提高微电网运行的经济性、降低网络中的碳排放量和有功功率损耗,文中提出一种基于Tent混沌映射NSGA-II算法的微电网能量优化管理方法。该方法采用双层能量优化管理：上层采用模糊管理系统确定微电网运行模式,下层采用改进NSGA-II算法对能量进行优化管理。首先在多约束条件下,建立以微电网运行经济性、网络中碳排放量和有功功率损耗为目标函数的多目标优化数学模型。其次在多目标优化数学模型求解过程中,引入Tent混沌映射方法来增加NSGA-II算法的种群多样性,以提高算法的全局搜索能力,同时利用隶属度函数确定微电网能量优化管理策略。最后运用欧洲一典型微电网作为算例,验证所提出的能量管理方法、容量配置优化模型以及改进NSGA-II算法的合理性和有效性。仿真结果表明：改进NSGA-II算法具有良好的优化效果,使得微电网运行的经济性得到了显著提升,较传统算法提高了14.55%;碳排放量有所降低,较传统算法减小了3.10%,可实现对微电网多目标的优化。     

高速公路入口匝道控制器设计

为了缓解高速公路交通拥堵问题,对强非线性、随机性和不确定性高速公路数学模型进行分析,提出了一种利用模糊PID控制匝道的方法.该方法依据密度偏差及偏差变化实时修正匝道控制参数,调节进入高速公路的车辆数,从而使高速公路的主线车流密度处于理想状态.结果表明,该控制器较具有较好的动态性能,可以使高速公路交通流密度处于期望密度,提高道路使用效率.     

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。     

考虑交通拥堵效应的大城市私家车出行成本分析

以大城市私家车为研究对象，建立考虑拥堵效应的出行成本测算模型。以北京市为例，测算北京市由于交通拥堵导致的出行成本随速度的动态变化情况。结果表明，总出行成本随路网速度的降低而增加，外部成本所占比例随路网速度的降低而增大。当路网速度为35 km/h时，未出现拥堵现象，北京市私家车出行成本为7.42 元/（辆·km），其中外部成本约占总成本的1/3；而当路网速度降低为25 km/h时，出现拥堵现象，出行成本增加至11.86 元/（辆·km），外部成本占总成本的比例接近1/2。