快速路出口衔接过饱和交叉口信号优化方法

高峰时段内,由于地面道路通行能力有限,城市快速路出口匝道方向的地面交通流处于过饱和状态,甚至造成出口匝道排队溢出,引起更严重的交通拥堵.针对该问题,本研究在出口匝道和地面交叉口设置控制信号,考虑地面道路的通行能力约束,建立双层规划模型优化该区域交叉口的控制信号方案.该模型的下层规划,优化每个独立交叉口的控制信号方案;模型上层规划,优化区域交叉口的控制策略.利用乌鲁木齐外环快速路出口匝道区域作为实例,结合Vissim仿真对该模型进行验证与分析.结果表明,双层规划模型的优化方案可以有效地防止快速路出口排队溢出及主线拥堵,在提升该区域的整体系统性能上比运用常规非线性规划模型的效果更好.     

基于主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法

城市快速路高峰时段已经呈现出常态性拥堵，对快速路主线拥堵进行疏导尤为必要.本文通过在主线和入口匝道进行三级交通检测判别，设计了多级联动的信号控制流程与实现方式，构建了不同拥堵程度下的分级响应控制策略，基于瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法及最大排队长度限制下的实时信号控制算法，建立了主线及匝道车道开关闭、汇合处信号灯控制、主线动态限速、交通信息诱导等于一体的快速路级联信号控制方法.仿真分析结果表明，在主线不同拥堵程度下采取的级联信号控制方法，可以有效提升快速路主线平均车速，并未导致匝道排队的恶化，局部路网平均延误均有明显降低.     

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首先分析了快速路入口匝道排队导致地面交通拥堵的现象,然后综合考虑快速路主线交通流密度和入口匝道排队长度两个因素,提出了一种基于神经元自适应PID控制的快速路入口匝道控制策略。与传统的入口匝道调节方法ALINEA相比,新方法将快速路系统和平面道路系统有机的结合起来,仅略微地增加快速路交通流密度,且对快速路的负面影响较小,有效降低了入口匝道排队长度并消除了入口匝道回溢现象与快速路交通拥挤的反复振荡现象,对于实际应用中的随机干扰具有良好的抑制能力,提高了整个交通网络的运行效率。最后通过仿真对新方法进行了说明和验证。     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

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.     

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.     

城市高架快速路出口匝道与衔接交叉口整合控制研究

在城市高架快速路出口匝道与衔接交叉口处,为避免车辆排队回溯至高架快速路主线,提出可接受排队长度控制的出口匝道与衔接交叉口的整合控制策略。当出口匝道上排队长度超过可接受排队长度时,实行相应的绿灯相位延长策略或绿灯相位提前激活策略,通过调整衔接交叉口的信号配时,实现对出口匝道的优化控制。仿真结果表明:与出口匝道落地点控制策略相比,可接受排队长度控制策略在保证出口匝道车辆不溢出的前提下,使相交道路的平均排队长度和平均延误时间都有所减少。     

快速路匝道协调控制模型

快速路多匝道协调控制是一种有效解决城市交通拥挤问题的方法,考虑下游交通需求的宏观动态交通流模型与匝道排队模型为快速路系统控制提供交通需求信息.根据匝道排队状况,主线交通运行状态确定汇入主线的交通量.以系统总行程时间最短为控制目标,控制目标函数考虑了匝道调节率的变动引起的运行状态变化对最优值的影响.     

快速路匝道协调控制模型

快速路多匝道协调控制是一种有效解决城市交通拥挤问题的方法,考虑下游交通需求的宏观动态交通流模型与匝道排队模型为快速路系统控制提供交通需求信息。根据匝道排队状况,主线交通运行状态确定汇入主线的交通量,以系统总行程时间最短为控制目标,控制目标函数考虑了匝道调节率的变动引起的运行状态变化对最优值的影响。     

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.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

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.     

Development and Comparative Evaluation of Ramp Metering Algorithms Using Microscopic Traffic Simulation

Freeway ramp metering is an efficient freeway control that can ameliorate freeway congestion by limiting the number of vehicles entering the freeway. This study presents development and comparative evaluation of five ramp controls including no control, time-of-day plan, and three well-known ramp metering algorithms; ALINEA, FLOW and Stratified Zone through the use of microscopic traffic simulation. In this paper, ramp controls were developed and evaluated using Microscopic Traffic Simulation, AIMSUN NG. The simulation model of the Pacific Motorway in Queensland, Australia was used as a test-bed model. The results from the study indicated that ramp metering was basically found to be able to improve network performances up to 40% compared to no control. In terms of network and freeway mainline performance, ALINEA was superior to other algorithms under both normal and high traffic demand, whereas, Stratified Zone was the best algorithm for on-ramp performance. In terms of on-ramp performance, ALINEA was found to generate the lowest on-ramp performance. FLOW was found to be slightly superior to Stratified Zone. However, the trend was opposite for on-ramp performance. Gini coefficient was applied to measure the road user equity under the implementation of different algorithms. The results showed that FLOW was the most equitable algorithm, whereas, ALINEA was the worst. The results also indicated that network performance and on-ramp performance were trade-off in the presence of ramp metering operation.     

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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。     

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匝道控制是缓解快速路拥堵的有效措施,而且有增加通行流量、提高运行效率、减少交通事故的功能,随着国民经济的提高,社会公众对环境污染的关注越来越高,所以研究考虑尾气排放减少的匝道控制是立足民生的课题.本文算法考虑了尾气排放因素,同时兼顾两个目标,一是减少总车辆旅行时间,二是最大量地减少尾气排放.利用Paramics仿真软件对算法进行了模拟实验,并且运用CMEM交通排放模型进行了计算,分析结果显示新算法有效地降低了总车辆旅行时间,而且比ALINEA算法更能降低匝道路段的尾气排放量和排队数,特别是在上坡坡度较大的情况下,新算法可以更多的减少尾气排放总量.