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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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本文基于对城市快速路入口匝道控制问题的分析，用微观交通仿真软件PARAMICS建立入口匝道控制仿真模型，对三种入口匝道控制算法（ALINEA，NEW-CONTROL和MIXED-CONTROL）进行仿真对比研究。结果表明三种算法都能一定程度上改善快速路的交通拥挤。同时给出三种算法的差异性描述，从交通流特征和算法特点分析产生差异的原因。最后指出MIXED-CONTROL在优化主线交通流的同时减少了入口匝道的车辆排队长度，其在高需求时的总体性能优于其它两种算法，是比较适合于实际应用的匝道感应控制算法。     

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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。     

基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法

建立了高速公路入口匝道控制的数学模型，把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明，该算法在各种交通模式下都是有效的，能够在维持一个理想主线交通流密度的同时，保持入口排队长度尽可能短；在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和ALINEA算法更有效。     

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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.     

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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.     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。     

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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.     

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.     

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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。     

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。     

南安普敦市高速公路入口控制方案案例研究

高速公路入口控制最早于1996年出现在芝加哥市，现在北美及欧洲等国家广泛采用它来缓解高速公路交通拥挤状况。此论文研究了南安普敦市高速公路入口控制方案的案例（采用ALINEA）控制策略。研究的详细数据表明：高速公路入口控制系统对辅路上的车流、高速公路主干线上的车流、尤其是对高速公路第一车道入口汇合前的区域存在潜在影响。基于此案例研制高速公路的主干道的车流量和速度的轻微减小。     

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.     

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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。     

高速公路入口匝道的协调优化控制

为了实施高速公路路网交通流的优化控制,采用MATANET模型进行路网交通流建模,应用非线性最优控制方法,构造了路网入口匝道的协调控制模型。该模型应用全局实时交通数据,以总费用时间与密度控制的组合构建性能指标,能够提高交通运行效率,并有效处理交通拥挤。针对模型的非线性,应用遗传算法对性能指标进行优化,探究TTS-密度控制指标的优化对路网交通拥挤状况的控制效果。以南京市周边高速公路路网作为应用实例,验证了所研究模型与优化方法的可行性。     

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.     

城市快速交通网络运行管理策略研究

将网络交通流模型、匝道控制模型、基于可变信息标志(variable message sign,VMS)的路径选择模型等整合为一体,建立了网络交通整合控制模型.与各种边界条件相结合,测试了匝道控制和路径诱导的控制效果.结果表明,无路径诱导有匝道控制策略的路网总时间消耗(total time spent,TTS)减少仅3%;有路径诱导无匝道控制策略的路网TTS减少20%,但入口匝道排队长度很不均衡,最大达300辆;有匝道控制有路径诱导策略的路网TTS减少20%,入口匝道排队长度比较均衡.     

基于模糊理论的高速公路入口匝道控制研究

入口匝道控制是缓解高速公路交通拥挤的主要控制方式之一。在分析高速公路交通流运行特性的前提下,选择交通流平均速度、入口匝道排队长度作为模糊控制的输入量,入口匝道调节率作为模糊控制的输出量;然后,借鉴入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤,运用MATLAB仿真软件确定了相应的隶属函数、模糊控制规则、模糊推理以及反模糊化的方法;最后,从交通流平均速度、入口匝道排队长度以及入口匝道调节率这三者之间的输入/输出特性曲面,可以明显地看出该模糊控制系统更符合匝道控制的实际情况,并且在行程时间和总服务流量上均优于定时控制。     

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。