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混合交通现象是我国城市交叉口最为显著的交通特点之一. 本文分析了城市信号交叉口的行人自行车绿灯放行特性,提出了绿灯放行两阶段的定义：第一阶段为行人自行车以聚集群的形式通过;第二个阶段为行人自行车以随机单体的形式通过. 分析了第一阶段聚集群在通行过程的内部结构变化;提出了人行横道“虚拟网格”方法,建立了聚集群空间占有率模型,分析了放行过程聚集群空间占有率的变化. 最后通过实例,基于视频分析的方法,通过对信号交叉口行人自行车时空位移曲线图的分析,可以发现绿灯放行的前8秒为第一阶段,之后为第二阶段;由于速度差异,放行过程中自行车会逐渐超越行人到达聚集的前段. 应用聚集群空间占有率模型,发现绿灯放行过程空间占有率先增加后减小.     

信号控制交叉口自行车流体扩散模型

如何确定信号控制交叉口自行车的通行能力对交叉口配时和渠化设计有重要意义。揭示了信号控制交叉口自行车流的运行特性,建立了自行车流体扩散模型,对不同交叉口宽度、不同信号配时的混合交通条件下交叉口自行车通行能力进行计算,得出交叉口宽度与自行车通行能力呈负线性相关。通过自行车流体扩散影响分析,得出自行车对机动车、尤其是同向右转及对向左转车辆的通行能力影响较大的结论。最后,根据哈尔滨市4个信号控制交叉口实际调查数据,得到考虑机动车影响的信号控制交叉口自行车通行能力计算结果,并与北京市观测值进行了对比。     

信号控制交叉口自行车流运行特征模型

为科学合理地解决城市道路信号控制交叉口自行车交通流通行能力的计算问题,在分析大量实测数据的基础上,对信号控制交叉口自行车交通流的运行特征进行了分析,得出自行车停车排队密度随交叉口自行车道宽度增加而线性递减的关系。根据自行车在启动后匀加速到匀速行驶的特征,建立了自行车交通流启动时间-速度、时间-距离模型;根据实测数据,标定了自行车流排队膨胀模型;根据绿灯时间自行车流量与车道宽度之间明显存在的线性关系,建立了交叉口自行车饱和流量和通行能力计算模型,为形成交叉口自行车通行空间设计、混合交通流信号控制理论奠定了基础。     

考虑自行车交通的非常规交叉口通行优化设计方法

为了进一步提升非常规交叉口的通行能力,避免机动车和左转自行车在主信号处的冲突,针对U型回转交叉口、连续流交叉口、排阵式交叉口、借用出口车道左转交叉口、平行流交叉口提出行人自行车专用相位、在预信号处设置直行机动车预停车线和左转自行车过街通道、左转自行车二次过街、左转自行车跟随本向左转机动车一起过街等优化设计方法。此外,选择已落地实施的连续流交叉口,将现状方案和优化方案进行对比分析。结果表明,左转自行车优化设计方法有效避免左转自行车和机动车在主信号处的冲突,提高交叉口通行效率。     

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。     

信号交叉口行人自行车交通强度状态划分研究

混合交通是造成交叉口拥堵和交通事故的重要原因之一.为了便于有效的研究交叉口混合交通信号控制策略及交叉口交通仿真,提出了信号交叉口人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态划分方法.分析了交叉口人行横道绿灯放行的交通特性,定义了人行横道绿灯放行时刻行人自行车聚集群的概念.从信号交叉口人行横道的"时空资源"利用角度,提出了划分人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态概念及必要性,选取了行人自行车绿灯时间通过流率、绿灯时间利用率以及行人自行车绿灯时间的空间占有率三个指标作为强度划分依据,选取K均值聚类为强度状态划分方法,对人行横道绿灯时刻行人自行车交通强度状态划分为三类,分别为低强度、中等强度和高强度.结合北京市平乐园交叉口为例,进行了行人自行车交通强度状态划分.     

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.     

运用可变形环岛提高交叉口通行能力的方法

在环形交叉口增加信号控制设备对改善交叉口拥堵和混乱有积极意义,但会导致车辆行驶不连续.针对这一问题,探讨既可保障连续行车又可适应各进口道流量变化、提高环形交叉口通行能力的方法.利用交织理论模型和间隙-接受理论模型计算不同车道数、不同环行流量下交叉口的通行能力.提出提高环形交叉口通行能力的两个方案:改变环岛半径和平移环岛...     

两相位信号交叉口半感应控制算法

为了研究城市交叉口行人、自行车群对半感应控制配时算法的影响,通过分析两相位交叉口左转车穿越行人、自行车群的特点,应用临界间隙理论,根据左转车到达与离去平衡的基本原理,在HCM2000(highway capacity manual 2000)最小绿灯时间服务模型的基础上,建立了半感应控制算法的最小绿灯时间计算模型.用该算法计算信号配时方案,并在北京市怀柔区进行现场试验,用信号控制延误评价服务水平.结果表明,该模型可以使信号配时方案更适合行人和自行车多的实际情况,使交叉口总延误时间下降了37.8%,服务水平从C级提高到B级.     

十字环形交叉口两种信号控制设计方法比较

为了对环形交叉口进行合理信号配时设计,提高信号控制环形交叉口服务水平,对"多进口道放行协同环道控制"和"单口放行控制"两种较为常用的环形交叉口信号控制设计方法进行了比较分析.首先介绍了两种信号控制设计基本方法,并从通行能力、延误和可靠性3个方面进行对比,最后通过实例分析对结果进行验证.研究结果表明:"多进口道放行协同环道控制"方法在信号配时良好且环道有足够左转待行空间的情况下,对于通行能力和延误而言有着更强的适应性,但该控制方法对配时设计的要求更高,且不能完全避免交通"死锁",需制定紧急预案予以应对.     

交叉口右转机动车穿越决策BP仿真模型及灵敏度分析

机非相互穿越模型是信号交叉口混合交通微观仿真系统中反映机动车和自行车相互影响的核心模型. 为了描述交叉口处机动车穿越自行车流的决策行为,分析了两相位信号交叉口右转机动车穿越邻道直行自行车的微观行为,提出了基于BP神经网络的机动车穿越决策模型. 以北京2个交叉口调查数据为基础,对该模型验证并与Logistic模型比较,结果表明BP模型优于Logistic模型且具有较好的预测精度. 根据所建模型的映射关系计算出系统输出对输入参数的一阶灵敏度矩阵,灵敏度分析结果表明,自行车提供给机动车的穿越间隙是影响机动车穿越决策行为的决定性因素,且间隙在2.76s～2.96s变动时对机动车穿越决策行为影响最大.     

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机非相互穿越模型是信号交叉口混合交通微观仿真系统中反映机动车和自行车相互影响的核心模型. 为了描述交叉口处机动车穿越自行车流的决策行为,分析了两相位信号交叉口右转机动车穿越邻道直行自行车的微观行为,提出了基于BP神经网络的机动车穿越决策模型. 以北京2个交叉口调查数据为基础,对该模型验证并与Logistic模型比较,结果表明BP模型优于Logistic模型且具有较好的预测精度. 根据所建模型的映射关系计算出系统输出对输入参数的一阶灵敏度矩阵,灵敏度分析结果表明,自行车提供给机动车的穿越间隙是影响机动车穿越决策行为的决定性因素,且间隙在2.76s～2.96s变动时对机动车穿越决策行为影响最大.     

BP Simulation Model and Sensitivity Analysis of Right-turn Vehicles' Crossing Decisions at Signalized Intersection

Inter-crossing behavior model of motor vehicles and bicycles is the key part of micro-simulation for mixed traffic at signalized intersection. The microscopic behaviors of the motor vehicles passing through the bicycle flow at a two phased signalized intersection were analyzed to reproduce the passing behavior of motor vehicles. A BP neural network model was proposed to describe the motor vehicles' passing decision. Based on the field data at two typical intersections in Beijing, the model was validated and compared with the Logistic model. The results indicated that the BP model was more effective than the Logistic model and had better prediction accuracy. First derivative sensitivity matrix of the BP model was established. The sensitivity analysis showed that the most important factor impacting on the motor vehicles' passing decision-making behavior is the gap allowing motor vehicles to pass through. The passing decision-making behavior is the most sensitive to the gap when it lies between 2.76 s and 2.96 s.     

7种因素对电动自行车忍耐时间的实证研究

忍耐时间是分析电动自行车骑行者不安全过街行为的重要参数,是信号交叉口交通管控的重要约束条件.以红灯期间到达信号交叉口处违章过街的电动自行车为研究对象,应用多元线性回归分析和生存分析法中的Cox回归方法,统计分析骑行者在信号交叉口处的过街忍耐时间.该方法运用中国电信的"全球眼"网络视频监控技术,获取不同影响因素下宁波市电动自行车的实时视频数据,共采集了57 213个电动自行车过街忍耐时间样本.统计发现:电动自行车忍耐时间与5种影响因素存在强相关关系;7种影响因素对电动自行车忍耐时间的影响程度差异性较大,其中天气、人行横道长度和有无交警执法等3种因素的影响程度最大,出行时间和时段的影响最小;电动自行车过街忍耐时间的均值为48.600 s,标准偏差为300.341.     

信号交叉口不对称交通流的优化控制方法

为了改善不对称交通流导致信号交叉口进口道交通负荷分布不均、通行效率低下的问题,对交叉口对向交通流的分布形式及其适用的相位方案进行了分析,建立了信号周期动态相位方案的生成规则,并以综合交通效益最大为目标建立了交叉口不对称交通流的动态相位信号控制参数优化模型,并给出了其求解算法.分析了不对称系数大小及其阈值变化、不对称信号周期比例对优化方法的影响,并以哈尔滨市红旗大街-淮河路交叉口为例,VISSIM仿真结果显示,采用动态相位优化方法后,该交叉口的车均延误、平均排队长度和停车率等评价指标下降了27.8%以上,验证了动态相位优化方法的有效性.该方法能减少直行车流的停车等待时间、避免交叉口部分进口方向时空资源的空耗,有利于信号交叉口通行效益的提升.     

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对北京市信号交叉口的自行车和行人在混合交通流中的微观行为进行研究分析。研究中使用视频采集技术和数据分析技术来收集和分析自行车和行人在交叉口的行为。论文的主要研究结果是信号交叉口字自行车和行人的各种微观行为特征和基础行为模型， 这些结果有助于理解信号交叉口混合交通流的行为，并为城市混合交通流的微观交通模拟模型提供基础数据和理论依据。     

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混合交通是我国城市交通的主要特征，特别是在平面信号交叉口。同相位不同方向行驶的机动车和自行车之间产生大量的干扰，严重影响了交叉口的通行能力，增加了安全隐患，给交通管理带来了难以治理的问题。微观行为模型是研究机非混合交通的有效工具，本文基于三相位信号控制交叉口处的机非混合交通问题，分析了影响机动车右转弯通过交叉口的主要因素，建立了右转机动车在信号交叉口内穿越直行自行车的微观行为模型和自由行驶模型，并利用实测数据对模型参数进行了标定，验证了模型的有效性。该模型揭示了信号交叉口处的机非干扰机理，为进一步研究混合交通条件下机动车的微观行为模型提供了一种方便、高效的仿真分析手段。     

基于定数理论过饱和交叉口车辆能耗研究

针对过饱和信号交叉口车辆高能耗问题,以信号交叉口整个过饱和交通状态持续时间作为研究时段,利用定数理论分析车辆排队长度、停车次数和通行时间,确定车辆在信号交叉口的减速、怠速、加速和匀速行驶时间,进一步依据车辆在不同行驶状态下的能源消耗率,建立了过饱和交叉口所有车辆第1次停车至通过停车线的平均能耗模型.为了验证模型的准确性,以某个两相位过饱和交叉口为例,对不同交通流量下的车辆能耗进行计算,并将计算结果与VISSIM仿真结果对比分析,结果表明,本文模型对过饱和信号交叉口的车辆能耗分析具有一定的合理性.同时,依据此模型分析了信号配时对过饱和交叉口车辆能耗的影响,说明了优化配时参数对于过饱和交叉口车辆节能具有重要意义.     

考虑前车状态的智能网联车交叉口行为决策

为使智能网联汽车（intelligent connected vehicle, ICV）在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口，在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上，建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架. 通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态，预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为，进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断；将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率，用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件；仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力，讨论了影响决策过程的关键因素. 研究结果表明:相比于现有模型，综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性，从而进行更合理的行为选择，随着单位绿灯剩余时间的增加，车辆决策通过交叉口的概率可提高20%，当前车道的车辆位置对决策结果影响显著.