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.     

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.     

快速路入口匝道与衔接交叉口自适应协同控制方法

为提升城市快速路的交通运行效率,缓解快速路"上不去"现象,结合新一代感知技术,基于经典的ALINEA控制方法,将快速路主线、入口匝道及衔接交叉口作为协同控制对象.针对协同控制范围内不同的交通流运行状态,提出了4种协同控制策略,构建入口匝道信号控制算法及衔接交叉口信号优化算法.利用VISSIM软件进行交通仿真验证,结果表...     

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.     

城市快速路匝道出口交织区交通冲突特性研究

为了研究城市快速路匝道出口及交织区的交通运行特性,以长春市具有代表性的快速路匝道出口作为调查对象,以调查实测的数据为基础建立模型,分析交通冲突特性、交通流流量特性及密度特性,建立研究路段交通冲突数与流量和交通密度的关系模型。研究结果表明,快速路出口处车流量的冲突数随着交通流量的增加而增加,而与交通密度的关系中则存在一个临界值(交通密度达到131辆/km,交通流变为强制流)。本文研究成果可以为城市快速路匝道出口控制提供理论依据与参考借鉴。     

城市快速路分层分布式优化控制方法研究

针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题，利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息，基于智能交通控制及分层分布式思想，提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法. 采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测，提前确定道路将来排队长度的上界；对快速路网未来的交通状态进行预测，基于全局最优的思想，提前为路网中各个匝道建立协调约束，为匝道调节率的制定提供依据. 仿真结果表明，分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益，能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象，对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义.     

快速路入口匝道与衔接交叉口联动控制优化方法

针对快速路入口匝道排队过长造成的衔接交叉口拥堵问题,提出一种快速路入口匝道和 衔接交叉口的联动控制优化方法。分析快速路匝道排队溢出原因,提出基于交通状态估计的入 口匝道与衔接交叉口的系统控制策略。以系统总通行能力最大和交叉口车均延误最小为目标, 分别从交叉口配时、匝道调节及系统排队长度这3个方面构建系统约束方程,建立快速路入口匝 道与衔接交叉口联动控制优化模型。以长春市典型快速路和交叉口为例,选择高峰、平峰、低峰 这3种交通环境,运用联动控制优化模型进行仿真实验,并与经典优化方法进行对比分析,结果表 明：不同交通状况下,联动控制优化方法均能有效改善快速路运行情况,缓解入口匝道排队溢出 现象,同时提高衔接交叉口通行效率;特别是在饱和交通状态下,联动控制优化方法表现优异,系 统整体车均延误和排队长度分别降低了5.67%和19.25%。     

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.     

快速路出口匝道型交叉口转向交通分析

快速路出口匝道型交叉口是指交叉口进口道有快速路出口匝道的地面交叉口。通过分析快速路出口匝道的服务范围,以及快速路出口匝道型交叉口的转向交通特征,建立转向交通的特征模型,并有针对性地提出此类交叉口的交通组织方法,这对指导实际工作具有一定的参考价值。     

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.     

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.     

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。     

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本文研究了如何使用模型来分析建立包含高速公路干线、匝道控制和上游信号控制的菱形立交的一个综合控制系统。本建模方法考虑到了很多方面因素，包括其组成部分、运营特性及系统内的互动作用。论文还提出了系统现场实施运营可能需要的具体措施。建立综合运营控制系统的最关键的因素是通过在钻石立交信号机中特定信号配时来处理匝道反馈信息。当管匝道上排队较长时，系统将通过自动调整来减少进入匝道的车流量，以保证匝道控制系统的有效性，避免匝道排队过长，减少高速公路瘫痪的可能性。由于该系统采用特殊信号相位和配时方法，其控制策略主要针对特定的钻石信号相位计划。文章还介绍了该系统的设计和构架以及现场实施的流程图。     

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既有研究已经论证高速公路独有的运营特点，包括双能力现象。双能力现象表明，高速公路在自由运行(非排队式)条件下比在排队条件下具有更大能力。在孤立的匝道区，双能力现象的存在，决定了匝道控制在减缓高速公路和匝道交通延迟的效率。本文进一步探讨了微观仿真模型(VISSIM)是否能够在分析现象有关特征的基础上，校准复制双能力现象。本文指出，微观模拟模型用于研究匝道控制延误评价时，必须具有再现双能力现象的能力，否则就会得到错误的结论。本文发现大多数微观模拟模型，例如VISSIM，尽管使用了传统的跟弛理论，但不能自动展示双能力现象。然而，如果在VISSIM中使用一组特殊的编码参数就能再现双能力现象。利用VISSIM模型，本文分析了匝道控制和双能力现象的特征，发现匝道控制减小了双能力值的差距，尤其是采用排队政策时。由于高速公路在自由运行状态下的能力难以评佑，本文建议可用有排队状态下的能力值来代替。     

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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

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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。