基于优先权重的公交信号优先算法研究

在信号控制交叉口,优先信号的实施不仅要考虑公交车辆的乘客数,同时还与公交车辆的时刻表的偏离程度有关。本文根据公交车辆当前的运行状态在信号配时计算中为公交车辆赋予一定的优先权重,在满足交叉口各进口方向车辆通行需求的同时,以最小的车辆延误代价获取人均延误降低最大化为目标,在交叉口信号配时方案进行优化计算中,为偏离公交出行时刻表的公交车辆分配权重,以确保公交车辆尽可能以绿灯信号通过信号控制交叉口。最后利用MatLab对该算法进行求解计算、验证。     

单交叉口公交信号优先控制策略建模研究

为研究公交信号优先策略对交叉口公交车及社会车辆的影响,建立公交信号优先控制模型及延误模型,以采取公交优先方式后交叉口所有车辆的人总延误减小为控制目标,引入效益指数PI,以信号交叉口优先相位获得的效益与非优先相位损失效益的差值来衡量整体效益,使得每一次采取的公交优先策略都能提高信号交叉口的整体效益。结果表明:在信号交叉口采取信号优先控制策略后,交叉口车辆的人总延误显著降低。本研究成果对其他信号优先控制方式模型、交叉口群公交优先协调控制等具有一定的参考价值和理论意义。     

上游停靠站公交溢出影响下交叉口公交优先配时优化

针对交叉口进口道附近设置有公交停靠站的情况,探讨站点公交溢出的两种可能情形以及具体排队过程,并建立受车头时距等因素影响的排队等待时间模型.在此基础上,一方面分析公交停靠对交叉口进口道通行能力的影响,得到通行能力损失模型,进而对交叉口乘客延误公式进行修正;另一方面,通过对停靠站公交到达离开时间的研究,建立站点乘客延误模型.然后,基于客流量进行交叉口公交信号优先配时研究,在保障其他相位车辆基本运行的前提下,建立以乘客总延误最小为控制目标,公交优先相位绿灯时间为控制变量的公交信号优先控制模型.最后,通过实际案例进行模型计算,得到交叉口的最优配时方案,并利用仿真软件模拟分析.仿真结果表明:基于优化方法得到的信号配时方案,有效减少了交叉口乘客总延误时间,保障了各相位车辆的通畅.     

连续流交叉口信号协调配时及延误模型

为解决连续流交叉口车辆二次停车和人-车冲突问题,防止车辆排队溢出,破坏连续流交叉口稳定的运行状态,提出人-车信号协调优化控制策略。根据车流运行特征,协调主、预信号配时,优化信号相位方案,以车均延误最小为目标构建优化模型。通过仿真对比可知,本文模型计算的延误估算误差在5%以内。通过案例分析可知,现状方案南北左转车均延误和车均停车次数是优化方案的2倍以上,说明优化方案避免了车辆二次停车;从整个交叉口来看,优化方案在两种流量场景下,车均延误分别降低了27.8%、18.5%,提升了交叉口运行效率。通过敏感性分析发现,移位左转车道长度在100 m时,综合效益最佳。     

基于公交优先的单点交叉口信号配时研究

为有效缓解城市交通拥堵、促进土地集约利用,公交优先理念已为我国社会所共识。传统的交叉口信号配时方案的信号周期是用车辆总延误最小来确定,没有给公交车以优先权,没有体现"以人为本"的思想。提出一种新的交叉口信号配时方法,该方法以公交车辆的人均延误最小为决策目标,并将其运用在实际的交叉口上进行配时优化研究。以哈尔滨市红旗大街-东直路交叉口为研究对象,对其现有配时数据和交通量进行实地调查,应用公交优先的配时方法进行配时,提高公交车的运行效率,降低公交车在交叉口的延误。     

车路协同下考虑绿波协调的公交优先控制

在绿波协调控制交叉口群中,为分析公交优先控制对后续交叉口群的扰动,基于车流运行时间偏移分布,以概率期望描述了交叉口各相位绿时左端和右端时长变化引起的后续交叉口群在绿波带内、绿波带间的延误变化;采用组合优化的方法,以交叉口群在车速引导下的公交通行效益优化为上层模型,以交叉口群在公交优先控制下的延误优化为下层模型,对公交引导车速和信号控制参数进行协同优化.通过算例分析表明,公交优先控制模型有效提升了交叉口整体通行效益,最大化减小了对周边交叉口群的不利影响.     

公交优先的信号交叉口配时优化方法

传统的交叉口信号配时方法将所有车辆同等对待,对于公交车辆比例较大的相位是不公平的。提出了以人总延误最小为信号周期时长的优化目标,以相位乘客流量比和相位饱和度确定绿信比的方法。应用分析表明,按照这一方法进行配时,虽然车均延误比用传统方法进行配时略大,但公交车辆和人均延误却降低了约30％,在保障交叉口交通顺畅的前提下体现了公交优先,减少了公交车辆在信号交叉口的延误。     

智能网联车环境下交叉口车流轨迹优化模型

在智能网联环境下,车辆可通过相互穿插和协作通过交叉口,无需信号灯控制。为保证车辆安全高效运行,建立车辆到达时序和速度协同优化的交叉口车流轨迹优化模型。提出车辆到达时序优化模型和车辆速度优化模型,建立车辆到达时刻与速度的函数关系;在此基础上,模型以所有车辆在控制区域的行程时间与油耗加权最小为目标,车辆路径、到达时刻和速度等关键参数为决策变量,设计迭代式算法求解,实现同时优化车辆到达时刻和速度且交叉口运行效益最大的目的。实验结果表明,与车辆时序和轨迹分别优化的两阶段模型相比,本文模型降低车均延误 32.1%,减少车均油耗9.9%,说明该模型具有良好的主动性和适应性,在降低车辆延误的同时也节省了油耗。     

基于公交优先的信号控制优化理论研究

根据信号交叉口理论,在以往信号延误研究的基础上,考虑到公交车辆平均载客数远大于社会车辆平均载客数,以交叉口人总延误最小为系统优化目标,分析并推导了公交优先信号控制优化模型.运用该优化方法能够明显降低交叉口的人均延误,有效保证公交车的准时性,是减少公交车延误的一种可行、有效的方式,为进一步研究交通信号自适应控制方法和建立交通信号控制参数优化的性能指标函数提供了信息.     

自适应公交优先控制交叉口平均延误分析

以自适应公交信号优先控制交叉口为研究对象,提出了全新自适应公交信号优先控制交叉口车辆平均延误计算模型。并运用仿真测试平台,对该信号控制交叉口车辆平均延误进行了仿真分析。仿真结果表明：较常规信号控制方法,自适应公交信号优先配时虽然有助于减少公交行车延误,但是对道路交通系统中的其他车辆通行会造成很大的干扰,对整个交叉口通行能力的影响不一定是正面的。车辆平均延误分析对公交优先策略的具体实行方式、城市交叉口信号控制算法优化及其服务水平的提升具有良好的指导作用和借鉴意义。     

基于深度强化学习的综合干线协调控制方法

针对社会车辆和专用道公交干线运行特性差异大、协调控制效果差的问题，提出一种集成社会车辆干线协调控制和公交干线优先控制的综合干线协调控制方法。首先，基于两者路段行程时间的分布差异，结合公交车辆上下游路口不停车通行概率分析，确定干线协调的关联交通状态和对应信号调整策略；然后，结合信号调整策略对车辆延误损失和公交优先收益的量化分析确定奖惩机制；最后，提出一种深度强化学习框架用于最佳信号调整策略的实时求解。仿真实验分析发现：本文方法在人均延误上比社会车辆干线协调、公交干线协调控制分别提升 38.63%和 27.43%，在公交停车次数上比社会车辆干线协调提升52.17%，证明该方法能够有效提高公交车辆和社会车辆的通行效率。     

锯齿形公交优先进口道的设置方法

为减少公交延误,发挥锯齿形公交优先进口道作用,分析了公交优先进口道的工作流程、车辆到达流量、通行能力、预信号区使用条件,提出了将锯齿形公交优先进口道车辆到达流量与通行能力匹配的优化模型与设置方法,建立了锯齿形公交优先进口道设置适宜的交通条件,提出了进口道主信号与预信号协调配时,与车辆流量适宜的候驶区长度确定的方法,计算了公交优先进口道设置前后公交车辆与社会车辆的延误。发现给定条件的城市主干道公交进口道优先可以使公交车的平均延误减少3．7S,社会车辆平均延误增加1．4S,所有乘客平均延误减少2．4S。     

路侧公交专用车道模式下右转交织长度建模

在设置路侧公交专用道的交叉口处,可通过划定交织区的方式允许右转车辆借用一定长度的公交专用道通行.合理规划公交车与右转车的交织区长度有利于提高借道右转的通行效率,减少在交织区前的排队车辆数从而降低道路混乱程度,保障公交车的专用路权.本文分析了公交站点影响下的公交车车头时距分布,建立了右转车穿越交织区长度计算模型,并结合实际调查数据进行了算例分析和模型验证.研究成果可为公交优先条件下的交叉口空间优化设计提供理论参考.     

基于可变车道的交叉口左转公交优先方法

为减少左转公交在信号交叉口的延误,提高通行效率,本文提出一种新的基于公交预信号的可变公交车道(VBAL)控制方法.提出VBAL的渠化模型及主预信号控制模型,利用车辆累积曲线图示法以现状的单左转(SLTL)方案为基准,将VBAL方案与双左转(DLTL)方案比较;建立左转公交和直行车辆延误变化量的计算模型,并进行灵敏度分析.结果表明,VBAL 方案能够在有效降低左转公交延误的同时,最大程度减少直行车辆延误的增加.最后,实例分析证明了VBAL方法的可行性.     

基于可变车道的交叉口左转公交优先方法

为减少左转公交在信号交叉口的延误，提高通行效率，本文提出一种新的基于公交预信号的可变公交车道(VBAL)控制方法.提出VBAL的渠化模型及主预信号控制模型，利用车辆累积曲线图示法以现状的单左转(SLTL)方案为基准，将VBAL方案与双左转(DLTL)方案比较；建立左转公交和直行车辆延误变化量的计算模型，并进行灵敏度分析.结果表明，VBAL 方案能够在有效降低左转公交延误的同时，最大程度减少直行车辆延误的增加.最后，实例分析证明了VBAL方法的可行性.     

单线纯电动公交车辆柔性调度优化

为解决纯电动公交车因充电错过最佳接续发车班次使公交车数量增加的问题，以公交车辆运营总成本最小为目标，构建允许存在误时发车的纯电动公交车辆柔性调度优化模型，通过最大可能地增加一辆公交车可执行班次的数量，减少车辆使用数量及运营成本. 设计遗传算法求解模型，为提高求解效率，将时刻表按班次发车顺序进行排序，以减少染色体数量. 数值实验结果表明：与纯电动公交车辆刚性调度相比，柔性调度能够极大地减少车辆使用数量；误时上限的取值对公交运营成本影响较大.     

基于不确定理论的常规公交车辆调度优化

为提高公交车的利用效率，本文将公交车辆调度方案划分为高峰型和平峰型。在考虑乘 客候车时间与站间运行时间不确定的现实条件下，综合考虑不同车型的运营成本和乘客候车成 本；基于不确定理论建立混合车型下的双重不确定多目标规划模型，并通过遗传算法的python编 码求解。以南昌市211路公交上行为例，进行sumo仿真结果表明：在保证公交持续运营的前提 下，调整车辆调度方案有助于降低成本和提高运行效率；在高峰期，将发车间隔降低25%，公交车 统一使用纯电动客车，总成本降低5%，平均延误减少4%；平峰期，总成本降低10%，平均延误降 低3%。两组仿真结果发现，考虑不确定因素的公交车辆合理调度安排有利于充分利用公交车辆 资源和提高运行效率。     

基于Vissim的城市公交专用道设置研究

分析公交车对交通流的影响因素,以兰州市某主干道为例,在社会其他车辆交通量不变,公交车比例不断增加的情况下,分别仿真在该条道路上设置公交专用道和不设置公交专用道2种情况,分析平均总延误、平均停车时间、平均停车次数、平均排队长等参数的变化。仿真结果表明：在其他社会车辆交通量不变的情况下,当公交车交通量达到300veh／h时,可以考虑设置公交专用道。