信号控制下路段交通承载能力计算及交叉口配时优化模型

为了能够对信号控制下的路段交通承载能力进行准确分析计算,综合考虑路段空间属性、路段排队长度、驶入驶出流量以及交通控制方案等因素,给出了道路及路段与信号交叉口的交通承载能力定义,推导了最长承载时间与最大承载车辆总数的计算方法,建立了信号交叉口的交通承载能力优化模型,并搭建了基于VISSIM与PYTHON的实时交互仿真实验平台.针对算例中信号交叉口流量不变与流量动态变化2种情形进行了计算仿真.结果表明,与现有的等饱和度配时方法相比,该优化模型2种情形的最长承载时间分别增加了约23.0％和55.1％,且仿真结果与计算值的最大偏差在12.4％以内,验证了优化模型的有效性,实现了通过延长最长承载时间降低过饱和交叉口上游发生排队溢流的风险.     

动态交通网络的用户均衡配流模型

提出一种离散的动态交通网络用户均衡配流模型,它是静态UE模型的一种推广。通过最优方法得到模型的最优解条件,最优解与Wardrop用户最优原理的动态推广相一致,该模型能够反映交通网络的动态属性。     

基于交叉口多相位信号控制的路网容量

构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.     

考虑拥挤费用条件下的轨道交通客流分配模型

以往的轨道交通网络客流分析常以乘车时间、换乘时间为主要影响因素,但在实际调查中除上述影响因素外,乘车拥挤延误时间和换乘排队时间也是乘客在路径选择时的重要考虑因素.以改进后的广义费用模型为基础提出城市轨道交通随机均衡配流(SUE)模型,并给出相应的MSA算法步骤进行求解.     

基于Logit分配的交通网络设计模型的改进粒子群算法

基于随机平衡分配模型与由效用理论推导的Logit交通分配模型的等价性,提出了基于Logit分配的交通网络设计模型。模型求解中,上层模型采用改进的自适应变异粒子群算法,而下层问题直接利用Logit模型求解。仿真结果表明该模型与算法是有效的。     

对导向交通控制信号的分析

道路交叉口由于存在相交车流使其通行能力低于路段部分，采用交通控制信号，将较危险的大部分相交车流从时间上分离，从而提高行车的顺畅和安全，但仍有隐患。导向交通控制信号将绿灯期间的左、直行车依次放行，路口通行能力理论上略有下降，但由于路口行车秩序改善、安全性提高等因素的综合作用，实际通行能力反较非导向信号略有提高。     

轨道交通客流量均衡分配模型与算法

以往轨道交通网络的规划主要依靠经验的、定性的方法 ,缺乏科学性 .为此 ,首先建立了轨道交通的阻抗函数 ,然后 ,基于均衡分配原理 ,建立城市轨道交通网络的客流量均衡分配模型 ,并采用Frank Wolfe算法求解了该模型 .该模型可以较真实地反映城市轨道交通网络上的客流量分配情况 ,提高目前轨道交通规划的科学性 .     

远程控制的音视频信号分配系统的研制

该系统采用音视频直接传递的方式，能在教室对放像过程进行任意控制，解决了现有电教手段使用不便的问题。     

一种信号交叉口模糊交通控制方法

通过分析城市信号交叉的交通流特征认为：在一定程度上,模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性。本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法,给出了该控制方法的结构,模糊控制规则以及仿真计算对比结果,结果表明：计算过程简单,控制效果优于定时控制方法,并且在交通量较大时,还优于感应控制方法。     

改进的交通分配起点用户均衡算法

对起点用户均衡算法的流量转移、起点限制子网(Bush)的更新、成本更新策略及计算流程等关键问题进行了分析改进.探讨了Bush的最长和最短路径对查找方法,提出了流量转移的步长搜索方法及加速算法收敛的Bush更新方法.该方法优化了适合多线程开发的算法流程,并用不同规模的城市交通网络模型对算法进行效率测试和与其他算法进行对比.结果表明,该算法效率有较大的提高,可满足大规模城市交通网络模型计算速度和精度的要求.     

面向拥塞控制的WMN 联合功率控制与信道分配

为解决所构建的联合资源分配模型的资源分配问题,提出一种面向拥塞控制的联合功率控制与信道分配算法( CCJPCA: Congestion Control oriented Joint Power control and Channel assignment Algorithm) 。CCJPCA 算法通过混合编码策略实现了链路功率与信道变量的共同进化,利用Q-Learning 算法的回报机制实现变异策略的自适应选择,从而保证网络资源的合理配置。NS-3( Network Simulator-3) 仿真结果表明,CCJPCA 算法能优先为网络瓶颈链路分配网络资源,提高算法收敛速度,减少网络排队和重传时延,降低网络平均丢包率。     

用户平衡分配条件下交通控制优化研究

基于信号配时和路径选择之间的相互作用机制,提出了一种区域协调多相位定时控制优化的双层规划模型.模型下层用具有路段容量约束的用户平衡描述拥挤网络条件下的路径选择,并引入了节点流向阻抗,上层为区域协调多相位定时控制优化模型,以总行驶时间和停车次数构成的网络性能指标作为信号优化的目标.采用乘子法求解带有路段容量约束的用户平衡问题,用灵敏度分析算法求解该双层规划问题.     

城市智能交通信号控制系统的研究概况

智能交通系统（intelligent transportation systems,ITS）作为一种新型交通运输模式,有望彻底改善目前的交通状况。本文针对ITS的交通控制子系统,系统地阐述了城市智能交通信号控制系统在国内外的发展现状,分析了部分现有控制系统的优缺点,指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势,重点介绍了基于实时预测技术的智能交通信号控制系统的研究内容与方法。     

交通信号的一种控制模型研究

针对智能交通系统基础理论之一的路口交通信号控制问题，以典型“＋”字路口为例，提出了更能概括路口多入多出情况的交通信号矩阵控制模型，该模型能反映交通信号的各种实际控制策略，模型参量具有明确的实际意义。在此模型基础上，分析了路口车辆流入量与流出量、车辆流出量与交通信号控制的关系，在避免路口发生碰撞的前提下，得到了路口的优化控制方案。     

双准则交通分配和方式划分相结合的网络均衡

分析了综合交通体系下不同时间价值的出行者路径和方式的时间、费用交易选择行为.运用了交通方式路径虚拟和对路径费用重新排序的方法,给出了双准则交通分配和方式划分的综合模型、有效路径算法和用户均衡算法.通过计算机模拟的方法,举例分析了交通改进措施和交通政策对交通分配和方式划分的灵敏度.模型可以更加真实地反映出行者在权衡时间价值和费用下的路径和方式选择,并可定量研究交通方式服务水平提高和交通政策对交通方式引导和缓解路段拥挤的作用.     

公共交通路网描述方法及诱导模型设计

在采用传统的公共交通路网描述方法的公交网络中,会出现大量两节点间有多条同向边的情况,这使得无法求解公交网络中的最短路径问题.有鉴于此,文中提出了一种新的公交路网描述方法,该方法克服了以上问题,使得所有经典的最短路径算法都能够用于公交诱导系统.在此基础上设计了3个单目标和一个多目标公交诱导模型来满足不同乘客的需求,同时对文中提出的描述方法和模型的有效性进行了证明.最后,以广州市的公交线路网络为例,对所提出的公交诱导模型进行了试验,结果表明所提出的方法和模型是十分有效的.     

城市交通流分配的预测模型研究

在大量详实的资料的基础上．据一些具体的交通流特性．重点研究了一种动态多路径概率型交通流分配预测模型．并以此模型为基础研制了相应的交通流分配预测系统软件．在给出道路交通网的有关信息及其Ｏ－Ｄ出行矩阵的条件下，系统可输出一种最佳的交通流分配方案，它可为城市规划和重大交通工程建设提供有力的决策工具．     

基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.     

交叉路口的综合智能信号控制方案研究

针对城市道路交叉路口的交通信号控制,构造了一种能实时调整控制结构和参数的综合智能信号控制方案.方案中的结构评价单元根据每一相位结束时的交通状况,决定是否在标准相位的基础上进行控制结构调整.参数评价单元则根据评价周期内的信号控制效果,利用所获得的交通流数据对神经网络信号控制器进行"滚动"训练.两个神经网络总是交替处于学习和工作状态.仿真结果表明,该控制方案能很好地综合"结构调节"和"参数调节"的优点,因而能更好地适应路口的实际交通状况,从而达到有效提高路口通行能力的目的.     

基于双最短时间的运输分配研究

以运输分配为研究对象，提出了先遣需求完成最短时限和总运输时间最短问题，并给出了问题的网络模型。运用图论知识，构造了基于网络最大流算法和最短时间流算法的计算步骤，算例表明，本算法可有效地解决运输问题。