基于BP神经网络的Q-学习可变限速控制对拥堵路段交通流的优化

为提高可变限速(variable speed limits,VSL)控制对高速公路交通流的控制效能,提出一种连续状态下BP神经网络的Q-学习VSL控制方法。以路网总通行时间、路段内平均速度、平均密度和平均流量为评价指标,应用VISSIM4.30与MATLAB软件对比分析采用与不采用BP神经网络的Q-学习VSL控制时,入口匝道和主线合流区域附近潜在拥堵路段对交通流的影响。结果表明,基于BP神经网络的Q-学习型VSL控制方法对主线瓶颈区域上游易拥堵路段的交通流有明显的优化作用。     

高速公路交通流优化模型及分析

本文对高速公路进行了两级分段，以车流密度ρ（ｋ）和车流速度υ（ｋ）作状态变量，将入口匝道车流量ｒｉ（ｋ）作控制变量，建立高速公路非线性离散动态交通流数学模型和交通流优化模型，提出了模型中参数辨识的优化算法，分别建立了高峰期两种情况优化目标函数。最后，实际计算了西（安）临（潼）高速公路高峰期和非高峰期的优化状态。     

高速公路路网环境事故影响范围预测方法

基于高速公路交通事故状态下交通流影响特征,对交通波理论在交通事故影响传播分析领域的传统应用方法进行修正。首先,分析高速公路交通事故形成的车道交通波在事发位置上游路段影响传播情况,并提出相应的交通事故影响范围预测方法;然后,将路段环境下的交通事故影响传播分析方法延伸应用到考虑汇入、汇出车流的路网环境,分析高速公路交通事故在上游主线、上游入口匝道及其衔接道路、上游出口匝道及其衔接道路上的影响传播过程,建立高速公路交通事故影响范围预测流程;最后,提出高速公路路网环境下交通事故影响范围预测方法。     

快速路匝道与主线合流区交通参数关系模型

为了研究快速路匝道与其主线合流区的交通流特征关系,选用南京长江大桥入口作为数据 采集点,观测其汇入路段的交通流,并对交通流速度、密度等宏观参数和换道次数、可接受间隙等微观特征变量进行了相关性分析。研究发现,速度、密度、换道次数和可接受间隙之间存在非 线性相关性。基于此,构建了主线车道车速与密度、换道次数和可接受间隙之间的非线性关系模型。快速路匝道与主线合流区是快速路的主要瓶颈路段,结合宏观交通参数模型和微观间隙接受模型,阐述了快速路主线和匝道汇入车流的交通参数数学关系。实测数据拟合结果表明,该模型能够准确描述匝道与主线合流区的交通流特性。     

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在实际的快速路交通流系统中,入口匝道的流量和快速路主路的速度都是受限的,因此在对快速路交通流进行控制时考虑这些限制十分必要. 基于迭代学习控制的快速路入口匝道控制是近年来快速路控制领域的一个研究热点,然而,至今为止还没有在输入和状态同时受限情况下的相关收敛性分析. 本文首先介绍了快速路交通流模型,并将交通密度控制转化为输出跟踪问题;然后通过严格的数学分析证明了在入口匝道流量受限和主路速度受限的情况下,基于迭代学习控制的入口匝道控制仍然能保证交通流密度收敛于期望密度;最后通过仿真研究验证了该方法在受限情况下能达到很好的控制效果.     

高速公路入口匝道的模糊逻辑控制及辅助方案设计

为保证高速公路主线安全、畅通与舒适运行,减少对相连道路的影响,构造了匝道逻辑模糊控制器,提出了三种入口匝道辅助设计方案。结合工程实际,选择了上游车流密度、下游车流密度和入口处等待车辆的总长度作为模糊控制器的输入量,入口匝道的调节率为输出量。计算结果表明,随着入口匝道车辆数量的增加,高速公路主线下游的车速将明显下降,根据主线上、下游车流密度及匝道车辆的数量变化,计算出不同的匝道调节率,通过对高速公路入口匝道的调节率进行实时调节,可控制匝道上车辆的进入,入口匝道辅助方案的实施可缓解与高速公路相连道路的拥堵,对改善高速公路运行安全和效率具有重要的作用。     

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.     

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高速公路匝道控制是一种通过限制进入高速公路车辆数来有效改善高速公路拥堵的交通控制方法。本文通过微观交通仿真对无匝道控制、定时控制及三种广泛应用的匝道控制算法（ALINEA、FLOW、Stratified Zone）进行比较评价。仿真采用AIMSUN NG软件，以澳大利亚昆士兰州太平洋快速路的仿真模型为基础测试模型。研究结果表明，基本的匝道控制可使路网能力比无控制时提高40%。就路网和高速公路主要线路能力而言，在正常的和高的交通需求条件下，ALINEA算法优于其他算法，Stratified Zone在提高入口匝道能力方面最优。就匝道入口能力而言，ALINEA算法的匝道入口能力最低，FLOW算法比Stratified Zone算法略优。本文用基尼系数（Gini coefficient）评价不同算法的道路使用者效用。结论还表明，匝道控制可使高速公路路网和入口匝道能力达到平衡。     

基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法

建立了高速公路入口匝道控制的数学模型，把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明，该算法在各种交通模式下都是有效的，能够在维持一个理想主线交通流密度的同时，保持入口排队长度尽可能短；在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和ALINEA算法更有效。     

考虑驾驶员预测特性的带有上匝道的宏观交通流模型

高速公路入口匝道车流对高速公路主路车流存在较大影响，在未来车联网环境下，驾驶员能够获取更为丰富的交通信息，并对下一时段的交通状态做出预判.本文提出考虑有驾驶员预测特性的带有匝道的新格点流体动力学模型.基于线性稳定性分析方法，得到关于新格点模型的中性稳定性条件；在非线性稳定性分析中，采用还原扰动法推导模型在临界点附近的mKdV(modified Korteweg de Vries)方程，求解方程所得的扭结-反扭结孤立波，可以用于描述交通密度波在中性稳定曲线附近的传播机制.最后，基于仿真算例验证匝道交通流率和驾驶员预测时间对交通流稳定性的重要影响.     

入口匝道与毗邻交叉口交通流关联度模型

随着城市交通需求的增长,快速路及普通道路系统的拥堵问题日益严重,入口匝道及其毗邻的交叉口群往往形成区域性的拥堵,构成路网中的瓶颈节点.入口匝道作为快速路系统与普通道路系统的连接节点,探究其与毗邻平面交叉口之间的关联性从而筛选出与入口匝道高度相关的交叉口并进行协调控制成为解决拥堵问题的思路之一.在对入口匝道与毗邻平面交叉口交通流关联度的影响因素进行分析的基础上,建立基于出口道路径关联度的入口匝道与毗邻平面交叉口关联度模型,从而实现定量计算入口匝道与其毗邻交叉口之间的关联度,并使用上海SCATS系统数据验证其有效性.所建立的模型能够有效的筛选出与入口匝道交通流高度关联的交叉口,明确入口匝道影响范围边界,并可以作为协同控制策略关键路径筛选的理论依据.     

高速公路入口匝道通行能力模型研究

运用间隙接受理论分析了匝道车辆在高速公路合流区汇入主路的运行状态。基于主路车流车头时距服从移位负指数分布，建立了高速公路入口匝道合流区的通行能力模型。模型表明它是主路交通量、匝道交通量、匝道车辆临界间隙、随车时距及加速车道长度的函数。     

快速路单双汇入匝道主线交通流运行分析

文章研究快速路单双平行式汇入匝道对快速路主线交通流运行状态的影响。借助微观交通仿真软件VISSIM,对不同交通需求情况下两种匝道形式的快速路汇入部分进行仿真,通过采集主线交通流的车速、延误、流量等数据,分析得出当主线和汇入流量的流量/通行能力比率(v/c)小于0.7时,单双平行式汇入匝道对主线交通流的运行状态的影响差别不大,且主线仍能保持较高的速度运行,此时选择匝道形式更多应考虑土地空间、建设成本等因素;当主线和汇入流量的v/c超过0.7时,单双平行式汇入匝道主线交通流车速波动呈现截然相反的情况,此时根据交通需求选择匝道形式对提高快速路运行效率有更重要的意义;当交通流趋于饱和流时,单双平行式汇入匝道在主线运行状态上差别不大。对主线三车道交通流车速—流量分析得出,双车道平行式汇入匝道,主线交通流呈现明显的自由流和拥堵流两级分化的局面,单车道平行式汇入匝道,主线交通流各状态过渡平缓。     

一种基于排队长度的多入口匝道协调控制算法

匝道控制是一种限制交通流量,解决高速公路交通拥挤的有效手段。一种基于排队长度的多入口匝道协调控制的新型算法能根据不同的交通流采取不同的控制策略,从而更有效地控制入口匝道。采用Vissim仿真软件对该算法进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种基于排队长度的多入口匝道协调控制算法

匝道控制是一种限制交通流量,解决高速公路交通拥挤的有效手段。一种基于排队长度的多入口匝道协调控制的新型算法能根据不同的交通流采取不同的控制策略,从而更有效地控制入口匝道。采用Vissim仿真软件对该算法进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。     

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ETC技术的广泛使用有效提高了人工收费效率,缓解了收费站车流拥堵状况,本文对ETC系统优化配置方案进行了研究.根据收费站设计规范和实地调研成果,对高速公路收费站系统构件进行了形式化描述,结合系统各个构件中车辆的行为特征、车辆及收费通道的分类特征,建立了一种适用于高速公路ETC收费站系统的元胞自动机交通流模型.考虑到ETC收费站车流拥堵特性,提出了ETC收费站服务水平的概念及相关计算方法,设计以ETC使用率、ETC车道数量及交通流量为参数的仿真方案,选取封闭式4车道收费站进行仿真分析,基于仿真结果提出了ETC使用率分别为30%、60%和90%时ETC车道数的配置建议,为收费站管理人员合理利用ETC系统提供了理论依据.     

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路（简称结合部）路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法. 同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型. 最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.     

可变速度控制下快速路联动协同控制策略研究

以快速路主线通行能力最大、入口匝道排队长度及延误最低为目标,在分析城市快速路可变速度引导的基础上,提出快速路匝道感应控制算法,构建基于可变速度控制下的快速路主线与入口匝道协同控制模型.并利用实际城市快速路路段调查数据,采用VISSIM仿真软件对所建模型、算法进行了仿真验证,结果可知,文中提出的快速路协同控制模型算法可有效提高快速路主线通行能力,大幅降低入口匝道车辆排队长度及平均延误,减少车均行程时间.     

高速道路匝道控制对道路通行能力的影响分析

运用交通流理论对高速公路入口处的交通流特征进行了分析、计算，通过控制由匝道进入高速公路的车流流率，可避免在匝道接点处产生车辆的阻塞。     

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本文基于对城市快速路入口匝道控制问题的分析，用微观交通仿真软件PARAMICS建立入口匝道控制仿真模型，对三种入口匝道控制算法（ALINEA，NEW-CONTROL和MIXED-CONTROL）进行仿真对比研究。结果表明三种算法都能一定程度上改善快速路的交通拥挤。同时给出三种算法的差异性描述，从交通流特征和算法特点分析产生差异的原因。最后指出MIXED-CONTROL在优化主线交通流的同时减少了入口匝道的车辆排队长度，其在高需求时的总体性能优于其它两种算法，是比较适合于实际应用的匝道感应控制算法。