基于排队延误模型的干线协调控制配时方法

利用有限元排队模型分析信号控制交叉口排队队长与交叉口通行能力、排队延误间的相互关系,在此基础上建立交通高峰期干线协调控制的混合线性规划模型,对干线协调控制的配时参数与相位时序进行优化设计,采用实例验证,该方法能够使干线道路的通过能力和平均延误得到良好改善。     

考虑上游交叉口信号设计的排队长度计算

排队长度是拥挤道路或短距离交叉口交通设计或信号控制重点考虑的交通评价指标之一.针对传统排队长度计算仅考虑单个交叉口交通运行参数的不足,构建了综合考虑上下游交叉口交通运行参数的排队长度计算模型.该模型以交通波理论为基础,综合考虑了上下游交叉口的信号设计、转向流量、路段长度,以及相位差等因素,通过各相位最大排队长度状态点的时空演化计算,得到了交叉口最大排队长度计算方法.经VISSIM和SYNCHRO等交通软件的对比分析表明,模型具有较高的计算精度,可定量分析上下游交叉口各交通要素对排队长度的影响,适用于关联交叉口的交通设计优化或拥挤路段的实时信号控制.     

基于排队-时间图的道路饱和度研究

从车辆排队角度入手,采用排队-时间图分别对无初始排队和有初始排队的交叉口的饱和度的物理意义进行了详细研究,结果显示所得饱和度计算值和传统意义上的饱和度计算值相同,从而证明了文中分析的正确性.     

考虑排队长度的道路信号交叉最小间距问题

交通拥堵现象是世界各地城市交通的通病.一些城市交通调查资料显示,大多数交通拥堵现象与交叉口因素直接或间接相关.其中重要原因之一是交叉口相互间距不合理,相邻交叉口间距太近,当交叉口排队较长时,就极易引发交通拥堵.因此,本文基于城市道路信号交叉的交通特性,对交叉口排队长度进行分析,并讨论考虑排队长度的信号交叉最小间距问题.     

基于时空数据的信号交叉口实时排队长度测算

为提高信号交叉口实时排队长度估计精度,判断交叉口实时交通状态,作为交叉口实时信号控制基础。以过饱和交叉口为例,利用磁频检测法,应用车辆到达离散模型及交通波理论研究车辆排队演化过程,实时计算有无专用转向相位两种情况下车辆排队长度,并通过VISSIM和MATLAB仿真软件,验证算法的精度及实用性。结果表明,算法对于工程实用性较强,排队长度实时计算误差在工程应用可接受范围内,左转相位实时排队长度模型相比直行相位排队长度模型而言精度更高。     

信号交叉口车辆集结与消散分析

从流体力学宏观模型出发,通过对信号交叉口交通波分析,应用Ｇｒｅｅｎｂｅｒｇｖ－ｋ模型推导出交叉口排队长度及消散时间计算公式。针对不同的入口车辆到达率对信号交叉口的车辆集结与消散作了定量分析和计算。     

基于交通波理论的交叉口信号控制最短周期

考虑到交通波对交叉口车辆排队长度的影响,运用交通波理论对计算平面交叉口信号控制最短周期的Webster算法进行改进,并利用实测数据对改进后的算法进行验证,验证结果表明：该模型的预测精度可达到87%以上,满足信号配时和交通管理的需要。     

信号交叉口影响区确定方法研究

根据车流在不同城市道路单元上的不同运行状态,将路段进一步划分为交叉口影响区和基本路段．提出以相邻交叉口信号相位差循环周期内的周期平均最大排队长度为依据来划分,并建立了相应的排队模型、讨论了相邻交叉口信号相位差循环特性以及交叉口影响区的确定方法,给出了算例分析。其研究思路和结论可服务于路网容量研究和通行能力研究。     

现代环形交叉口与信号控制交叉口服务特性的仿真对比

通过VISSIM软件建立现代环形交叉口的模型进行仿真,主要以车辆延误、V/C、排队长度三个指标来比较现代环形交叉口和信号交叉口在交通流量从低到高条件下的服务状态.研究结果表明,在交叉口流量较低的情况下现代环形交叉口的服务水平要比信号交叉口好.     

交叉口禁止变换车道线长度计算方法

基于排队理论,提出一种以等候信号放行车辆排队的平均长度为依据来计算交叉口进口道禁止变换车道线长度的方法,包括交通数据的采集、交通量的换算、排队车辆数的计算以及平均排队长度的计算,并结合具体实例,与根据现有方法计算得到的结果进行比较.     

基于MP与MPC相结合的分布式交通信号控制研究

依托于最大压(Max Pressure，MP)分布式信号控制特性，结合已建立的实时排队长度预测模型，利用模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化，提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法. 模型验证结果表明：MPC嵌入后，MP优化下的交叉口1 与交叉口2 延误分别降低了13.47%、15.35%；并且对比了MP绿信比分配权重修正前后对控制输出的影响，优化后瓶颈路段的车道4 和车道10 的排队溢出次数分别从6 次和9 次降低为0 次，表明修正后MP绿信比权重的信号优化策略更能有效防止排队溢出现象的发生.     

基于排队状态的单点交叉口动态信号配时算法

以绿灯末尾排队状态为目标,研究了二相位控制单点交叉口的动态信号配时。根据排队形成和消散过程建立了排队模型,分析了信号周期、绿信比和到达率对排队状态的影响。以两相位排队均处在弱欠饱和状态为控制目标,提出了随到达率变化的简便信号配时算法,根据总流量比计算信号周期,根据较大的流量比调节主相位绿信比。仿真结果表明:信号周期缓慢地同向改变两相排队状态,绿信比反向改变两相排队状态,到达率仅改变相应相位的排队状态。当交叉口饱和流率为0.50 pcu·s-1,黄灯和绿灯前损时间为4 s,到达率在0.10～0.26 pcu·s-1之间变化时,两相排队始终都在弱欠饱和状态,说明配时算法是有效的。     

基于均衡交通压力及VISSIM仿真的信号灯配时及应用研究

交通供需矛盾的激化突出表现在城市路网的节点（交叉口）上,对于大城市的干道来说饱和交叉口成为制约信号协调效果的瓶颈。从分析饱和车流的特性入手,基于排队长度消散或有侧重均衡交通压力的思想提出了在传统信号配时失效的情况下一种利用VISSIM反馈评价参数调整绿信比优化的方法,并针对这种方法进行信号协调控制的应用研究。     

考虑交叉口渠化区排队特征的元胞传输模型

为了更准确地描述城市道路交叉口交通流演化规律，以具有进口道展宽设计和合用车道功能设计的信号控制交叉口为研究对象，综合考虑排队消散过程、分流过程、可选择性换道和合用车道4个现实因素改进了元胞传输模型(CTM);结合交叉口的几何特征，以车道组为单位提出了路段元胞划分方法；在此基础上，调整了元胞发送能力函数对排队的消散过程，并进行了建模；在分流过程建模中引入阻塞因子来描述不同车道组空间排队的相互影响，以平衡相邻车道组空间排队为目标对过渡区可选择性换道行为进行了建模，并在合用车道建模中考虑了不同流向车流的冲突效应；结合实际交叉口，选取车道组周期最大排队长度作为评价指标，验证了改进CTM的有效性。试验结果表明：改进CTM可以同时估计不同车道组的排队长度，随着直行车流比例的增大，改进CTM的估计误差逐渐减小，不同流量场景下，路段最大排队长度的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和加权平均绝对百分比误差(WMAPE)的平均值分别小于16.43、21.36 m和13.51%;与基准方法相比，不同场景下改进CTM对路段最大排队长度的MAE的减小幅度为15.31%～90.03%,且在高流量场景下...     

基于IQA方法的信号交叉口左转延误计算

为了更科学地计算复杂交通流条件下的左转延误,分析了车辆到达和离去规律,采用排队增量累计( IQA)方法,提出基于IQA方法的信号交叉口计算左转延误计算模型,通过使用不规则的多边形来计算队列累积面积作为均匀延误值.该方法突破了Webster延误模型的条件限制,更好的描述了实际交通状况.结合福州市信号交叉口调查数据,验证了IQA方法计算的延误比Webster模型更符合实际,特别是许可型左转相位的信号交叉口.     

长周期倒计时信号控制对排队消散特性的影响

长周期和倒计时是中国相对于发达国家城市道路交叉口信号控制方案的两个独有特征。基于实证数据分析两类信号控制特征对车辆排队消散特性的影响。共观测天津市两处典型的长周期倒计时信号控制交叉口的7条直行车道。实证数据表明,中国城市道路交叉口长周期倒计时信号控制下的排队消散过程大致可分为3个阶段：启动阶段、稳定阶段和上升阶段。通过有序样品聚类的方法确定3个阶段的分割点。这与HCM 2010等经典理论假设的排队消散特性明显不同,因此分析传统通行能力估计算法HCM 2010的适用性,并提出简单线性法、抛物线法和两段线法3种通行能力估计方法以减少传统方法估计中的误差。通过比较发现,抛物线与两段线拟合方法对通行能力的估计较为准确,均方根误差( RMSE )均小于30 pcu·h-1。     

交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率,构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标,考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间,建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数,采用模拟退火算法求解有效绿灯时间,在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明:与TRANSYT模型相比,低峰时段,采用本文模型排队车辆数降低了5.3%,区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段,排队车辆数降低了17.9%,区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明:与TRANSYT模型相比,采用本文模型时,各车道饱和度均降低,平均为1.8%,最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明:本文模型在各种交通状态下都是有效的,特别是在高峰状态下,控制效果优于TRANSYT模型。     

基于MP 与MPC 相结合的分布式交通信号控制研究

依托于最大压(Max Pressure,MP)分布式信号控制特性,结合已建立的实时排队长度预测模型,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化,提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法. 模型验证结果表明：MPC嵌入后,MP优化下的交叉口1 与交叉口2 延误分别降低了13.47%、15.35%;并且对比了MP绿信比分配权重修正前后对控制输出的影响,优化后瓶颈路段的车道4 和车道10 的排队溢出次数分别从6 次和9 次降低为0 次,表明修正后MP绿信比权重的信号优化策略更能有效防止排队溢出现象的发生.     

公交影响条件下基于交通波理论的排队研究

以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略

为避免车辆在交叉口的急加减速与启停现象,减少车辆燃油消耗和污染物排放,提出了一种考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略。首先构建了考虑驾驶员反应的交叉口处排队车辆的改进IDM跟驰模型,通过信号配时、车辆排队长度等信息估计排队车辆消散时间;其次,依据交叉口处是否出现车辆二次排队,将生态驾驶策略分类为“前方车辆在绿灯时间清空”和“前方车辆二次排队”两种情况,结合智能网联车与交叉口的距离等信息优化车辆行驶轨迹;最后将提出的生态驾驶策略与自由驾驶在不同排队长度场景下进行对比仿真实验。仿真结果表明：相较于自由驾驶,生态驾驶策略能够有效减少车辆的急加减速与停车行为,随着交叉口排队长度的增加,生态驾驶策略的优化效果更加明显;当排队车辆在第一个绿灯时间消散时,采用生态驾驶策略的车辆的总体油耗降低了9.98%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了11.69%、20.14%、1.66%和29.09%;当交叉口处出现车辆二次排队时,采用生态驾驶策略的车辆总体油耗降低了15.0%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了15.42%、27.51%、2....