环放路网宏观基本图信号周期敏感性分析

为揭示路网宏观基本图(MFD)对信号周期的敏感性,首先,提出一种基于GMM的宏观基本图建模方法,并在此基础上提出路网运行效率和稳定性的表征方法;其次,提出MFD 对信号周期敏感性的仿真实验设计方法;再次,以环放路网为例,进行仿真实验,分析信号周期的变化对MFD的影响,进一步揭示信号周期对路网运行效率和稳定性的影响机理. 结果表明,合理的信号周期对MFD和路网的效率及稳定性影响不大,但周期过大或过小则对MFD 和路网的运行效率及稳定性造成较大影响. 该结论可以为路网交通控制和优化提供依据.     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题，本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先，基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型；进一步，基于部分变量稳定性理论，设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上，考虑子区拥堵状态的差异性，设计了子区间的协同控制策略，快速缓解子区拥堵状态；同时，提出子区边界输入流的分配优化策略.最后，以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明，本文方法可实现子区交通流分布的均衡性，快速缓解子区拥堵状态，较大幅度地提升路网运行效率.     

宏观基本图稳定性评价方法及在子区划分的应用

提出宏观基本图稳定性的评价方法及指标,对MFD进行了特征分析,定义三个特征参数:路网运行最大加权平均交通量、路网运行临界加权平均交通量、路网运行临界运行车辆数;通过特征分析提出基于MFD的交通状态划分方法,划分为顺畅、临界、拥堵等三种交通状态;着重讨论临界状态的交通特征,提出利用临界状态的路网加权平均交通量作为路网交通运行离散度来评价MFD的稳定性。在子区划分的应用中,通过考察不同子区数量下的全路网交通运行离散度,得到最优的路网路网子区数量及相应的划分方案。最后,在微观交通仿真平台上,通过对现实路网的交通运行历史数据进行模拟,在广州市海珠区江南片区给出实例分析。把路网总长度为约25 km,覆盖范围约4 km2的路网划分为两个子区,为交通管理决策提供支持。     

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宏观基本图（MFD）存在于具有交通运行同质性的城市路网中,它可以用于路网的服务水平评估、区域控制和宏观交通建模.不同道路运行条件对MFD的形状存在不同的影响,进行MFD影响因素分析是应用MFD理论研究城市交通运行规律的前提.本文以广州市海珠区为研究区域,运用Paramics交通仿真软件对海珠区的路网进行建模,通过采取不同交通管控措施,分析MFD图形的影响因素.结果表明,MFD不仅是路网本身的性质,也是控制策略效果好坏的直接体现.同时,需求的剧烈变化、公交专用道的设置、车道禁行都会不同程度的影响路网的MFD.另外,制定交通控制策略时要优先考虑路网中的关键路段.     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题,本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先,基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型;进一步,基于部分变量稳定性理论,设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上,考虑子区拥堵状态的差异性,设计了子区间的协同控制策略,快速缓解子区拥堵状态;同时,提出子区边界输入流的分配优化策略.最后,以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明,本文方法可实现子区交通流分布的均衡性,快速缓解子区拥堵状态,较大幅度地提升路网运行效率.     

基于仿真实验验证宏观基本图的存在性

研究采用Vissim仿真实验的方法,验证了宏观基本图模型的存在性.通过实测数据的标定,建立了阿姆斯特丹高速公路交通网络模型.为了使宏观基本图能够反映交通拥堵产生的全过程,采用实验对比的方法确定了网络交通需求的大小.通过采集关键参数验证了宏观基本图（MFD）在仿真路网中的存在性.研究分析了不同车道数的临界密度,定义了不同严重程度的路网拥堵,基于仿真数据,用MFD模型反映了路网拥堵的动态变化过程.     

基于宏观基本图的禁左交通组织评价模型

随着城市交叉口交通压力增加，采用禁止左转车辆通行成为缓解过饱和交通拥堵和提升通行效率的重要手段。为克服现有禁左方法多以单个交叉口为研究对象，而对干道和区域禁左措施缺乏科学评价依据的局限性，本文基于宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram，MFD) 区域性交通状态刻画的优势，分别建立单点、干道及区域等不同评价范围的禁左交通组织评价方法。首先，基于Logit模型刻画交叉口禁左后流量转移；其次，以左转流量转移比例与道路等级为关键因素构建禁左后的MFD，得出基于MFD的禁左交通组织评价模型；最后，通过对昆明市北京路片区VISSIM交通仿真分析评价模型可靠性。结果表明：在仿真区域内，当左转车流占比小于 15%时，采用单点禁左或干道禁左可以提升路网交通运行效率；当左转车流占比为15%~20%时， 仅单点禁左可以提升路网运行效率；而在任何左转车流比例状态下，对区域禁左均会降低交通运行效率。     

基于多源数据融合的城市道路网络宏观基本图模型

宏观基本图(MFD)是描述路网平均流量和平均密度的关系模型,在路网服务水平评估、区域控制和宏观交通建模中具有重要的作用.本文以路网加权流量和加权密度为MFD描述指标,提出了一种融合微波检测器数据和车牌识别数据的MFD构建方法.为了评估不同数据源下路网MFD的有效性,提出了采用状态比指标描述 MFD的差异性.以青岛市实际数据为例,分析了单一数据来源和融合数据下的MFD变化规律.结果表明,在路网中存在不同类型检测器时,融合模型仍能够精确描述路网MFD.     

基于自适应加权平均的路网MFD估测融合方法

路网宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagrams,MFD)的估测方法有基于固定检测器数据估测法和基于浮动车数据估测法,但很少有文献将两者结合起来,鉴于此,本文提出以车联网环境下联网车数据估测的交通参数为检验数据,引入动态误差,建立两个自适应加权平均数据融合模型,对两种估测法所得的路网加权交通流量和路网加权交通密度分别进行数据融合,从而更加准确地估测路网MFD.为验证模型的有效性,以广州天河区核心路网为研究区域,通过Vissim交通仿真建模分析,对比各种估测法所得路网MFD参数的平均绝对相对误差、路网MFD的状态比和差异值.结果表明,经数据融合后的路网MFD参数平均绝对相对误差和路网MFD差异值均最小,最接近标准路网MFD.     

MFD子区交通状态转移风险决策边界控制模型

根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.     

基于MFD的城市区域路网多子区协调控制策略

针对城市路网中区域性的大范围交通拥堵问题,提出了基于宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)的多子区协调控制策略,以提升路网的整体运行效益.该策略将城市区域路网划分为多个子区,每个子区的交通流又划分为内部流和转移流,综合两者建立了基于MFD的多子区交通流模型,并给出了对各子区交通流诱导时的边界约束条件;通过调节子区边界控制输入,设计了边界反馈控制器对各子区转移流进行动态诱导,继而进行了迭代分析,以判断其是否满足边界约束,并对控制器进行了Lyapunov稳定性分析.仿真结果表明,所提策略使城市区域路网中各子区车辆总数渐近收敛于设定值,且整体平均流量提高了约11%,大范围交通拥堵状况得到明显缓解.     

面向单向交通路网的绿波协调设计方法

为提高单向交通路网运行效率，本文提出了一种单向交通路网绿波协调控制方法。首先， 分析不同类型的单行环路特征，考虑行人专用相位，建立单行环路中的路段行驶时间与交叉口信 号配时参数之间的约束关系，推导环路偏移绿信比的计算公式，以所有路段平均偏移绿信比最小 作为优化目标，给出最佳公共信号周期优化算法；然后，分析环路偏移绿信比与各路段偏移绿灯 时间的关系，根据约束关系将各个最小环路的偏移绿信比分配到环路上的单向路段，推导绿波带 宽大小计算方法；随后，以单向交通路网平均带宽占比最大为目标优化交叉口绿信比，给出交叉 口相位差计算方法，实现单向交通路网信号协调控制方案的优化求解；最后，以一个3×3的单向交 通路网为例进行案例分析，结果表明：利用本文方法求得的信号配时方案可以获得明显的绿波效 果，能够使所有交叉口的带宽占比均在70%以上，总体绿波效果优于SYNCHRO方案。针对未饱 和状态下的3种不同流量输入条件，利用VISSIM仿真实验，发现与SYNCHRO方案相比，本文提 出方案的路网直行车辆平均延误时间分别降低了9.0%、16.4%、26.1%，平均停车次数分别降低了 31.2%、48.8%、41.6%，路网的服务水平明显提升，有效验证了本文方法的可行性与优越性。     

交通信号控制参数的仿真优化方法研究

为优化区域交通网络中各信号控制器的配时方案,利用递推最小二乘算法(RLS)和同时扰动随机近似(SPSA)算法,由检测器流量估计DynaCHINA动态网络交通仿真与分析系统的动态OD矩阵,输入并标定各路段的速度-密度模型参数和饱和流量,获得网络状态的准确估计,包括各路段的速度、密度、流量、队列长度等;在此基础上,利用SPSA算法优化各信号控制器配时参数,包括各信号控制器的周期、相位差和绿信比,使得网络中车辆的平均旅行延误、队列长度、或交叉口通过量等指标最优. 针对实际路网的测试表明,本文的参数标定方法可以获得准确的检测器流量估计,结果明显优于Ashok K的动态OD矩阵与检测器流量估计方法;与现有的基于Synchro信号配时优化软件获得的结果相比较,该方法可较大幅度缩短车辆在路网中的平均旅行延误,并可推广应用于更复杂的区域路网的信号控制参数优化等场合.