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.     

基于模型预测的城市快速路匝道流量协调控制

为保证城市快速路处于最大通行能力状态,提出了城市快速路交通流量的一种非线性模型预测方法,在此基础上,对快速路各入口匝道流量进行协调控制.以城市快速路某一拥挤路段为例进行了仿真研究,结果表明,该方法不仅能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定,而且匝道调节率平稳,同时该控制方法能保证各入口匝道交通需求的公平性.     

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.     

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.     

基于ALINEA算法的城市快速路匝道控制方法

为解决传统的ALINEA(asservissement linéaire d'entrée autoroutière)匝道控制算法未考虑城市快速路入口匝道排队溢出,造成关联交叉口交通拥堵等问题,在经典的ALINEA匝道控制算法的基础上,提出了一种新的基于主干道车流量预测的城市快速路入口匝道控制方法.该方法采用遗传算法优化的小波神经网络来预测城市快速路交通流量;引入主干道车流可插入间隙和匝道排队分级控制原则,实现了对城市快速路入口匝道控制率的动态调节.通过微观仿真实验比较两种算法的控制效果.结果表明:与传统的ALINEA匝道控制算法相比,新的控制方法不仅能够有效保证主线交通通行能力,同时还使匝道平均旅行时间减少了24.8%.     

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中国的城市快速路与发达国家相比有着截然不同的特征.中国城市快速路匝道出入口之间距离相对较短,且城市快速路匝道出口经常与城市道路交叉口相连,因此在欧美成功应用的快速路匝道控制方案不一定适用于中国.本文详细描述了如何在仿真中设置模型参数,使得城市快速路交通流特性仿真结果与实际测量值具有较高的匹配精度.在具体阐述自适应与协同信号控制策略的基础之上,给出了各种方案在匝道入口、出口辅路和出口下游交叉口的具体部署方案.最终仿真结果表明,自适应和协同控制策略能够提高瓶颈区域道路通行能力8%-9%,有效地缓解城市快速路交通拥堵.     

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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.     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口,提出主线分散换道自适应控制方法,依据合流区上游不同车道密度制定换道规则,以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序;对出口匝道存在超长排队,提出主线速度引导自适应控制方法,依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略,以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证,结果表明,所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比,区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%,总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口，提出主线分散换道自适应控制方法，依据合流区上游不同车道密度制定换道规则，以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序；对出口匝道存在超长排队，提出主线速度引导自适应控制方法，依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略，以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证，结果表明，所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比，区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%，总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.     

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利用理论推导和系统仿真等方法分析了有关城市快速路交通控制的一些基本问题，包括入口匝道车流控制，出口匝道排队控制，快速路交通优先等．分析结果表明：(i)入口匝道控制虽然增加了入口排队延误，但是对整个快速路系统来说，可以提高系统的效率．(ii)入口匝道控制对普通道路既有正面影响，也有负面影响，合适的入口匝道控制策略甚至能同时对快速路和普通道路系统有益．(iii)在出口匝道相连的信号交叉口采用考虑出口排队的感应控制算法，可有效避免出口匝道排队阻塞快速路的现象，虽可能对普通道路有些负面影响，但是对整个交通网络有益．     

混合时滞四重边复杂网络的自适应同步及在常规公交调度中的应用

研究了一类混合时滞四重边复杂网络模型,它既包含节点时滞和耦合时滞,又可以拆分成多个性质不同的子网络.基于Lyapunov稳定理论,设计简单的同步控制器,给出网络的全局同步准则.利用网络拆分的思想,建立一个具有4重边双重时滞的城市公交线路网络模型.最后以Lorenz系统为例进行数值模拟,同时分析公交车辆之间的控制强度和时滞时间对公交运营的影响.     

基于复杂网络的城市交通拥塞因子风险传播机理及其应用研究

为了解城市交通拥塞因子风险传播特性,提升拥塞风险控制能力,依据昆明市路网拥塞实际调查数据,利用Pearson相关系数分析风险影响因子间的相关性,构建交通拥塞因子风险复杂网络。通过软件gephi0.9.2计算复杂网络各指标,验证网络的可行性和适用性。计算网络节点的相关指标进而引入网络节点重要度 k 的概念,据此将网络节点划分为核心节点、一般节点和边缘节点,同时引入直接免疫率 ρ 共同构建风险传播模型。对筛选出的核心节点进行直接免疫控制,免疫概率 ρ 分别取0.028,0.056,0.112后计算分析可知,免疫概率 ρ 取值基本与感染节点峰值比例值成反比。结果显示,识别出网络中重要度较大的节点并进行免疫控制后,交通拥塞因子风险的传播规模和传播速率将得到较好控制,对现实生活中治理城市道路路网交通拥塞有较好的指导意义。     

基于遗传算法的城市区域交通信号控制系统仿真

城市交通信号控制是城市交通管理中的主要手段和途径。提出从系统最优原则出发制定交通管理策略的观点,建立城市区域系统最优模型,并基于MATLAB软件中的遗传算法给出求解。最后,通过两个典型交通路网模拟验证最优模型的适用性和合理性,并获得控制目标交叉口绿信比、延误数以及区域交通网络总的运行时间。     

城市快速路速度引导预测控制模型

在城市快速路控制系统中,将速度引导作为控制变量,建立了宏观动态交通流模型。以车辆总行程时间与速度引导为目标函数,计算了城市快速路入口区域流量和匝道入口区域流量,建立了快速路速度引导预测控制模型,对速度引导进行优化设计,利用MATLAB软件对下游交通流突变进行仿真分析。分析结果表明:通过速度引导控制,交通流平均速度由72.704 6km.h-1上升到74.167 6km.h-1,交通流平均密度由23.011 2veh.km-1下降到21.156 7veh.km-1,波动均小于8%;速度方差下降,且最大值仅为420(km.h-1)2;速度引导控制前后的速度方差与密度方差之比分别为3.57、1.91;在交通流突变时段内,速度引导控制前后的速度方差与密度方差之比分别为4.56、2.34。可见,速度引导控制模型有效。     

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.     

一种新的多重边复杂公交网络模型

在现有公交网络模型的基础上,建立了一种新的多重边公交线路网络模型.这种 公交线路网络模型以公交线路为节点,公交线路间的若干个相同停靠站点为连边.同时根 据网络拆分的思想,对具有相同站点的三条不同的公交线路,通过引入时滞,将四重边公 交线路网络拆分为四个性质不同的子网络,进而以 Chen 系统为网络的节点,研究了四重 边复杂公交网络的全局同步.改变公交车辆之间的控制强度和相同的站点个数,分析了公 交车辆的人为调度和线路优化对公交线路网络平衡的影响. 最后通过 Matlab 进行数值仿 真,为城市公交网络的合理调度提供理论依据.     

一种基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法

针对高速公路与城市快速路交汇区域(路网结合部)拥堵日益严重的现状,综合考虑异构交通网络的通行能力与转换需求,基于多智能体和局部感应控制思想,对路网结合部匝道控制模式进行分析,建立单点CPSO-RBF-PID 匝道控制模型、关联主线多匝道一致性协同方法和不同主线间匝道竞争性协同方法.在此基础上,将路网结合部进行网络拓扑,建立基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法.并选取相应路网结合部对所建模型进行验证,结果证明,该模型具有良好的控制效果,能够起到有效地稳定路网结合部交通流密度,缓解结合部区域交通拥堵的作用.     

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立交节点是北京市快速路系统的重要组成部分,研究其服务水平评价方法,评估其交通运行质量,对分析北京市快速路立交节点交通拥堵问题根源以及解决对策的提出均具有重要意义. 论文分析了北京市快速路系统立交主要形式和种类,提出了立交服务水平的概念. 在此基础上提出了用平均行程车速、合分流点交通量和交织车速为指标,分别确定立交主线、匝道、交织区服务水平,并参考相关文献提出了评价标准. 最后论文选取北京市快速路系统中的重要立交节点——马甸桥为例,应用本文提出的互通式立交服务水平评价法和评价标准对其服务水平进行研究,结果表明该方法具有较好的应用价值.     

基于FCM聚类的复杂交通网络节点重要性评估

网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.     

基于网络交通分配方法族谱的交通分配 一体化技术与工程应用

为满足交通规划、建设与管理等应用场景对交通分配多样化的需求，结合目前交通分配方 法族谱中的众多模型与方法，本文构建能够满足族谱中所有交通分配特征的一体化交通分配技 术框架，提出交通网络交通分配一体化技术体系，并将该体系嵌入交通分析平台软件“交运之星- TranStar”中。该技术体系包括：“模型关键参数”“交通阻抗函数”“交通网络交通分配基础模型与 快速算法”3部分模块组合的分析模型一体化；面向步行、自行车、机动车及公共交通等多模式交 通网络的分析对象一体化；针对城市土地开发，交通网络建设，交通管理控制，公共交通系统，以 及交通政策制定等应用场景一体化。选取南京市道路网络和公交网络进行实证分析。结果表 明，本文提出的交通分配一体化技术具有处理超万节点多模式交通网络的能力，对各类交通模 式、典型业务场景的分析结果可为城市交通系统规划、建设与管理提供决策支持。