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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. 相似文献
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基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法 总被引：16，自引：2，他引：16
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。 相似文献
8.
WINYOOPADIT Sarintorn 《交通运输系统工程与信息》2007,7(5):51-62
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。 相似文献
9.
《西南交通大学学报》2017,(5)
为解决传统的ALINEA(asservissement linéaire d'entrée autoroutière)匝道控制算法未考虑城市快速路入口匝道排队溢出,造成关联交叉口交通拥堵等问题,在经典的ALINEA匝道控制算法的基础上,提出了一种新的基于主干道车流量预测的城市快速路入口匝道控制方法.该方法采用遗传算法优化的小波神经网络来预测城市快速路交通流量;引入主干道车流可插入间隙和匝道排队分级控制原则,实现了对城市快速路入口匝道控制率的动态调节.通过微观仿真实验比较两种算法的控制效果.结果表明:与传统的ALINEA匝道控制算法相比,新的控制方法不仅能够有效保证主线交通通行能力,同时还使匝道平均旅行时间减少了24.8%. 相似文献
10.
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... 相似文献