基于复杂网络同步城市快速路协调控制研究

基于复杂网络同步,本文研究城市快速路多入口匝道协调控制问题.采用元胞传输模型建立城市快速路节点耦合的复杂网络动力学模型,以同步为目标设计多入口匝道协调控制器并确定控制策略,其中牵制节点对应需施加控制信号的入口匝道,推导出城市快速路网络系统同步的稳定性条件,以此得到牵制节点和反馈增益矩阵.通过具体例子仿真验证了本文协调控制方法的有效性,能以较小的控制范围代价达到抑制交通拥堵从而提高道路通行效率的目的,控制效果优于传统协调控制方式,可进一步推广到大规模城市交通网络系统.     

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.     

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.     

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%.     

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.     

基于收费站栏杆机控制的高速公路入口匝道控流算法设计

为缓解城市段高速公路的交通拥堵状况,研究了基于收费站栏杆机控制的入口匝道车流控制实用型算法。首先,阐述入口匝道控制原理及常用算法;其次,结合我国高速公路实际情况设计入口匝道分级控流算法:一级状态下,基于需求-容量差额控制理论,建立路段交通流模型、收费站栏杆机起降速度与车流的排队关系模型,通过控制栏杆机的起落速度实现对入口匝道车流的"预防式"调节;二级状态下,建立检测路段的上游各入口拥堵贡献权重模型,通过临时关闭收费站入口或压缩高接高匝道实现"治理式"控制;最后,以广州机场高速公路为例,通过构建交通流模型,针对不同拥堵情况进行匝道控流,验证本算法的有效性。     

高速公路入口匝道控制策略研究

入口匝道交通控制是应用最为广泛的一种高速公路控制策略，根据被控匝道的相互关系，入口匝道控制可以分为单点控制和协调控制．依据控制中采用的理论和方法对上述两种控制进行了分类探讨，总结了各种控制理论及手段的特点和适用条件，并介绍了每类控制策略中比较经典的控制模型及其应用．     

多匝道协调控制方法在佛开高速公路中的应用

针对高速公路匝道控制的非线性、不确定性特点,考虑实际应用设计出多匝道协调控制方法,并应用于广东省佛开高速公路新南庄互通-龙山互通段,设计佛开高速公路主线和匝道控制仿真系统,仿真实验结果表明,多匝道协调控制方法可以应用于高速公路入口匝道的控制中,并能取得较好的控制效果。     

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.     

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随着城市汽车保有量的不断增加,交通拥堵日益频繁;匝道控制是通过调节入口匝道车辆数,来缓解快速路匝道交汇处拥堵的有效方法.本文同时考虑快速路和入口匝道上的实时密度设计了匝道控制优化算法,该算法旨在控制快速路密度接近其最优值,同时减少匝道上的排队数;通过PARAMICS仿真软件对算法进行验证,并与ALINEA、Demand Capacity算法进行了比较,仿真模拟统计了快速路交通流密度、匝道排队数、总车辆行程时间以及下游流量数据.分析结果显示,实时密度控制算法是有效的,能够维持干线最大流量,保持路网交通条件的动态平衡,并且尽可能地减少排队长度.     

城市快速路入口匝道控制策略与流程设计

基于城市快速路入口匝道控制的特点，设计了同时考虑快速路和地面道路的控制策略与流程。为充分发挥快速路主线的效率，控制流程首先根据快速路主线交通状况计算匝道调节率；当因交通分流导致地面道路服务水平不可接受时，采取修正调节率或者关闭匝道的措施。     

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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.     

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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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.