城市道路交叉路口的拥堵预测

针对交叉口路段的拥堵特性,基于定性推理的相关方法,从时间的角度,提出了描述城市交叉口进口路段状况的评价指标——稳态评判指数.仿真实验表明,当交叉口交通拥堵与消散的过程被触发时,稳态评判指数会发生定性跃迁,并且每个高峰期的到来都会经历一个"稳态——非稳态——稳态"的过程;由该指标确定的拥堵临界点与由交叉口总排队长度所反映的交叉口拥堵形成及消散时刻基本吻合.     

冰雪条件下信号交叉口上游拥堵识别方法

为解决冰雪条件下的信号交叉口上游拥堵识别问题,提出基于研究临界消散车队长度值的拥堵识别方法. 该方法根据汽车行驶理论与拥堵区间车辆行驶特点,将拥堵临界车辆的行车过程分为加速、匀速和减速过程,通过分析的拥堵排队车辆通过交叉口的过程,建立不同冰雪路面信号交叉口拥堵识别模型. 通过不同条件下相关参数标定,计算上游路段拥堵临界位置. 利用哈尔滨市区一个交叉口的实际调查数据进行验证,证明该模型能很好与实际相契合.     

交叉口及路段拥挤界定研究

当前,我国城市交通供需矛盾日益突出,城市道路及交叉节点的拥堵界定及拥堵评价具有重要意义。通过对交叉口及路段拥堵概念的提出,分析了国内外相关研究的成果,提出适合我国城市交通运行特征的交叉口及路段拥堵界定方法。对交叉口及路段服务水平的评价方法进行了归纳总结,通过实例研究了典型交叉口的延误仿真评价,并对交叉口与路段拥堵的相互作用机理进行了初步分析。研究成果对我国城市交通运行的评价和改善具有理论意义和实践意义。     

基于广义径向基神经网络的城市道路运行状况评价

为缓解城市交通拥堵,提出了一种城市道路运行状况的评价方法并给出了具体的实现技术。以交通拥堵分析为途径来衡量城市道路运行状况,建立了道路拥堵度的评价指标体系,然后通过广义径向基函数(generalized radial basis function,GRBF)神经网络的优化算法建立城市道路交通拥堵度的计算模型。针对西安市典型局部路网,基于MATLAB 2010平台,计算该路网中各个样本路段的拥堵度,获得具体拥堵点的位置和发生时刻,并使用加权平均法对整个路网的交通运行状况进行评价,最后得到该路网的最优出行路径。研究结果表明:同时间段路网中南二环路东段最为拥堵,交通拥堵指数高达0.974 4;而对于样本路段翠华路,则晚高峰16:00~18:00最为拥堵,交通拥堵度最高达0.911 8,这些均与实际情况完全吻合。该方法能够准确得到量化的城市道路交通拥堵数值,从而完成对一定区域内的交通拥堵评价。     

一种基于路况数据的城市道路交叉口拥堵评价指数研究

提出了交叉口总延误时间指数和单一方向最大延误时间指数,利用从导航软件获取的交叉口各进口方向路况、排队长度和车道数等数据,建立了交叉口拥堵评价指数模型。利用北京交叉口实例对模型的适用性进行了验证,在此基础上依据交叉口总延误时间指数和单一方向最大延误时间指数对案例交叉口进行了拥堵水平排序,排序结果与实际情况相符。交叉口延误时间指数相较于传统的交叉口评价指标,充分利用导航软件的大数据,避免了繁琐的现场调研工作,具有很强的规模化操作性和实用性,为城市管理者在交叉口改造决策方面提供了更加可靠的理论依据。     

一种基于路况数据的城市道路交叉口拥堵评价指数研究

提出了交叉口总延误时间指数和单一方向最大延误时间指数,利用从导航软件获取的交叉口各进口方向路况、排队长度和车道数等数据,建立了交叉口拥堵评价指数模型。利用北京交叉口实例对模型的适用性进行了验证,在此基础上依据交叉口总延误时间指数和单一方向最大延误时间指数对案例交叉口进行了拥堵水平排序,排序结果与实际情况相符。交叉口延误时间指数相较于传统的交叉口评价指标,充分利用导航软件的大数据,避免了繁琐的现场调研工作,具有很强的规模化操作性和实用性,为城市管理者在交叉口改造决策方面提供了更加可靠的理论依据。     

基于快速疏散控制的城市道路偶发性交通拥堵区域动态界定及控制子区划分

偶发性交通拥堵具有较大的随机性及衍生性,拥堵发生后需要快速进行控制以防止拥堵向上游路段及交叉口漂移,同时应对拥堵内部进行及时疏散。从交通事件的发生导致道路瓶颈到拥堵完全消散这一过程中,拥堵区域的范围是不断变化的。根据交通流参数及拥堵传播速度,提出了一种以疏散为目的的拥堵区域动态划分方法,划分为阻塞区、过渡区和常态区3个动态控制子区。同时,在不同的动态控制子区实施对应的控制措施。数值模拟表明,本研究提出的拥堵区域控制子区动态划分及控制方法能快速疏散拥堵。     

信号灯作用下的城市隧道路段交通流模型研究

分析了城市隧道路段的交通流特征,建立了城市隧道路段的元胞自动机模型,并针对隧道与上下游交叉口不同相对位置、不同相位差的情况,进行了数值模拟。仿真结果表明,城市隧道路段的通行能力受到隧道与信号灯的相对位置以及上下游信号灯的相位差等共同影响。合理的信号配时控制可以提升路段和交叉口通行能力,减轻拥堵;但是当隧道离下游交叉口较近时,路段通行能力明显降低,隧道内拥堵严重,信号控制手段收效甚微。     

城市道路交叉口改善设计

以石家庄市裕华路和谈固大街交叉口为案例，进行城市道路交叉口改善设计。首先对交叉口的位置、地形、交通量等原始设计资料进行收集，然后通过Synchro仿真软件评价交叉口交通流运行状况，并依据有关设计规范，在扰动最小的原则下进行了横断面和交叉口拓宽设计。改善设计后，总延误时间由原来的6.1 h缩短为2.7 h，对交叉口的拥堵起到了一定的缓解作用。     

过饱和交通网络的多层边界主动控制方法

为了预防交通网络的过饱和堵塞,定义了过饱和网络相邻交叉口关联度,给出了初始拥堵区域的确定流程,提出了以关键交叉口(交通需求超过通行能力的交叉口)为中心的多层边界控制策略,动态确定控制边界,将超过通行能力的车辆控制在多层边界路段上.与单层边界控制策略相比,多层控制策略能够充分利用拥堵区域内路段的存储能力,解决边界路段的排队溢出问题,缩小拥堵影响范围,有效减低停车延误和停车次数.案例结果表明,文中方法是可行的.     

考虑多车稳态期望速度效应的拥堵控制跟驰模型

拥堵控制是智能交通系统的一个关键问题。基于Konishi等的研究成果,考虑多车稳态期望速度效应对车流运动特性的影响,提出一个新的拥堵控制跟驰模型。运用系统控制理论,得到系统保持稳定的判据。数值仿真结果表明:与前人研究成果相比,多车稳态期望速度效应对交通流具有更好的致稳作用,提高了车流陷入交通阻塞状态的阈值。因此,提出的模型较前人的成果能进一步缓解交通拥堵程度,使交通系统稳定性增强。     

基于细胞自动机的信号控制交叉口交通流模拟

应用细胞自动机方法对信号控制交叉口的动态交通流进行建模和模拟,可以使比较复杂的交通状态模拟用相对简单的计算来实现。介绍了几种用于交通流模拟的细胞自动机模型及其研究进展,在上基础上,给出了一种新的细胞自动机模型来描述车辆在交叉口的转移状态,讨论了交通拥挤和延误的二维演变,并用这一方法模拟了不同规则下的车道变换问题,通过比较模拟结果和原始输入方案可以优化信号配时。     

道路交通拥挤水平分类方法研究

道路拥挤水平是评估交通运行质量和道路网络性能的重要指标之一,对交通规划、路线导航以及道路拥堵管理具有重要参考价值.利用车载移动传感信息与驾驶员判断的一致性,研究一种自动分类道路交通拥挤水平的新方法.利用GPS传感器和CCD摄像机采集路况信息,使用滑动窗口瞬时抽样技术抽象出车辆运行模式.此外,还引入驾驶员对道路交通3种状态(Light,Heavy和Jam)的感知评价信息,将驾驶员感知和车辆运行模式引入到决策树学习算法(J48)中进行训练.     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

鞍山市实行分时上下班的可行性分析

通过对鞍山市内各级机关、企事业单位及中小学校采取分时上下班措施，实现道路交通负荷的错峰调节，以解决城市早晚交通高峰的拥堵状况。针对鞍山市交通需求持续高涨，道路交通拥堵越来越严重的情况，社会各界和部分交通工作者提出，鞍山市可以效仿国内规模相当的城市所采取的分时上下班措施，达到缓解城市交通持续拥堵的目的。在2005年大量交通调查资料的基础上，研究了目前鞍山市居民出行特征和道路交通状况，并分析了分时上下班的实施条件。认为在鞍山市实施分时上下班对于缓解城市早晚高峰期道路交通拥堵的状况可以起到一定的作用，鞍山市也具备了实施分时上下班的基础和条件。     

基于交叉口时空需求度的可变导向车道自适应控制方法

为解决因路口各流向分布不均衡导致的拥堵状况,以设有可变导向车道的交叉口为研究对象,建立了基于路口实时交通状况的可变导向车自适应控制模型。其主要包括路口信息采集和可变导向车道自适应控制,根据各进口需求度不同,确定可变导向车道属性及相应的信号配时方案。并借助MATLAB、VISSIM等软件对优化模型进行验证。结果表明:与固定导向车道控制方案相比,在时段3~时段6期间采用可变导向车道自适应控制,路口车均延误和最大排队长度降低2. 67%~42. 96%和14. 26%~66. 71%;设有可变车道的进口道,其直行方向通行能力在时段3和时段6分别提高18. 35%和15. 81%。而左转最大排队长度降低66. 71%和14. 26%,说明采用可变导向车道自适应控制能有效缓解道路拥堵,提高路口时空资源利用率。     

基于数据挖掘的路网交通拥堵特征分析

交通拥堵的发生通常导致道路通行能力的下降和交通瓶颈的形成,对城市的经济和环境造成影响。利用大数据技术挖掘交通数据,通过聚类分析方法,构建出行时间指数数据集,进而对城市路网交通拥堵进行定量分析。研究表明,路网拥堵在工作日和周末存在差异,以拥堵程度为指标将路网进行分类,得出路网拥堵在时间和空间上的关联关系和拥堵的特征及原因,在空间上总体呈现由点向线再到面的拥堵扩散过程。依据拥堵的时空特征,分析了路网的拓扑结构和流量的复杂性,为城市的可持续发展和交通优化提供一定的支持。     

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型．模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞．计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃．