基于VISSIM仿真的信号交叉口优化方法研究

传统信号交叉口配时往往只考虑车辆延误指标,存在一些不足。故此,建立了考虑延误和停车次数的信号配时优化模型,提出应用VISSIM仿真软件与信号配时相结合的信号交叉口优化方法,并将该优化方法应用于交叉口优化实例中,仿真评价结果表明：采用该方法优化交叉口效果显著,平均排队长度、平均延误指标下降明显,能够很好地从时间和空间两方面改善交叉口的性能。     

基于VISSIM仿真的信号交叉口优化方法研究

传统信号交叉口配时往往只考虑车辆延误指标,存在一些不足.故此,建立了考虑延误和停车次数的信号配时优化模型,提出应用VISSIM仿真软件与信号配时相结合的信号交叉口优化方法,并将该优化方法应用于交叉口优化实例中,仿真评价结果表明:采用该方法优化交叉口效果显著,平均排队长度、平均延误指标下降明显,能够很好地从时间和空间两方面改善交叉口的性能.     

基于人均延误的公交优先信号交叉口配时研究

以交叉口人均延误最小为目标,考虑公交专用道影响因素,利用延误偏差优度指数建立信号配时优化模型。结合实例,实现定时控制交叉口参数确定过程,并得到参数与延误偏差优度指数的关系。该配时方案能有效减少人均延误,为进一步发展公交优先及提高交叉口通行能力提供理论依据。     

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针对以稳态理论为基础推导的自适应信号控制延误计算模型不能反映交叉口各进口道车流动态变化的情况,提出以定数理论为基础,考虑交叉口各进口道车流的动态变化过程,仿效延误三角形的推导模式,通过简化交叉口进口道的车流到达形式,并基于Markov特性建立了一段时间内自适应信号控制条件下的平均车辆延误计算模型。借助自适应信号控制软件系统(OPAC)作为仿真平台,以实际调查数据为例,延误模型计算结果与交通仿真结果的比较分析表明：建立的延误计算模型较稳态理论下的延误计算模型更能客观反映交叉口的车流运行状况。     

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

基于Vissim和BP神经网络的右转专用相位设置研究

综合考虑各种交通流对右转专用相位设置影响的研究较少,针对该情况提出基于Vissim和BP(back propagation)神经网络的右转专用相位设置方法,为右转专用相位设置提供一种新思路。首先对右转机动车进行交通冲突分析,通过假设各种交通流量进行交叉口信号配时,并采用Vissim进行仿真,获取许可型相位下右转机动车平均延误数据7776组;再利用BP神经网络模型对获取数据进行训练,建立许可型相位下右转机动车平均延误模型,模型能够计算右转机动车平均延误;最后以右转机动车平均延误最小为目标建立右转专用相位设置流程。     

城市单点交叉口信号灯模糊控制建模与仿真

从控制论的角度对城市单点交叉口信号灯的控制建立模糊控制模型,是通过模仿交通警察指挥疏导交通的决策过程而建模,设计详细的控制算法和模糊控制器,并利用Matlab和Simulink工具对模型进行仿真和分析。与定时信号控制方案相比,该模型可减少交叉口平均车辆延误,具有较好的控制效果。     

“右转必停”交叉口右转机动车平均延误研究

针对“右转必停”交叉口右转机动车平均延误研究欠缺的问题,提出右转机动车平均延误计算模型。首先,分析“右转必停”交叉口右转机动车延误的影响因素;其次,利用Vissim仿真软件获取4 608组黄牌货车不同占比的情况下右转机动车平均延误数据,并基于回归分析法和BP(back propagation,反向传播)神经网络算法分别建立右转机动车平均延误模型;最后,对比两种模型,结果表明BP神经网络模型可以更好地计算右转机动车的平均延误。     

基于模糊线性回归模型的机场延误性能评估

为了有效评估机场延误性能,考虑到天气和交通变量取值通常会受到一些不确定性因素的影响,建立了机场到达延误与天气和交通需求之间的模糊线性回归模型。根据模糊线性回归模型得到了估计延误,通过比较估计延误与实际延误,可以得到评估延误的连续型性能基准,并根据性能基准对延误性能进行评估。研究结果表明:机场到达延误与天气和交通需求之间有较强的线性关系,可以用线性模型进行拟合。得到的延误性能基准同时考虑了机场天气和交通需求对延误的影响,将机场到达延误分为低、中、高三种水平,从而可对不同日的延误水平进行比较评估。     

城市单点交叉口信号灯模糊控制建模与仿真

从控制论的角度对城市单点交叉口信号灯的控制建立模糊控制模型,是通过模仿交通警察指挥疏导交通的决策过程而建模,设计详细的控制算法和模糊控制器,并利用Matlab和Simulink工具对模型进行仿真和分析.与定时信号控制方案相比.该模型可减少交叉口平均车辆延误,具有较好的控制效果.     

基于VISSIM仿真设置路内停车位的交通量条件

路内停车位挤占道路空间资源,导致道路通行能力降低、交通安全存在隐患。有必要探究设置路内停车位的交通量条件,使整体停车效率最大化。以机非混行条件下的单幅路为研究对象,结合常州市路内停车调查数据,通过VISSIM仿真的方法研究设置路内停车位对路段交通流造成的影响。利用VISSIM建立路内停车模型,设定机动车饱和度为0.1至1.0(步长为0.05)、非机动车饱和度为0.1至1.0(步长为0.1),共模拟190个机非混行场景,分析不同饱和度条件下的机动车和非机动车车均延误。参考交通影响评价中的长路段评价方法,选取其中的延误率作为设置路内停车位后路段服务水平的评价指标,提出机非混行路段设置路内停车位的机动车和非机动车交通量条件。     

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。     

交通信号控制参数的仿真优化方法研究

为优化区域交通网络中各信号控制器的配时方案,利用递推最小二乘算法(RLS)和同时扰动随机近似(SPSA)算法,由检测器流量估计DynaCHINA动态网络交通仿真与分析系统的动态OD矩阵,输入并标定各路段的速度-密度模型参数和饱和流量,获得网络状态的准确估计,包括各路段的速度、密度、流量、队列长度等;在此基础上,利用SPSA算法优化各信号控制器配时参数,包括各信号控制器的周期、相位差和绿信比,使得网络中车辆的平均旅行延误、队列长度、或交叉口通过量等指标最优. 针对实际路网的测试表明,本文的参数标定方法可以获得准确的检测器流量估计,结果明显优于Ashok K的动态OD矩阵与检测器流量估计方法;与现有的基于Synchro信号配时优化软件获得的结果相比较,该方法可较大幅度缩短车辆在路网中的平均旅行延误,并可推广应用于更复杂的区域路网的信号控制参数优化等场合.     

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城市道路交通状态识别是现代智能交通系统的重要组成部分,是交通智能控制、诱导和协同系统的基础.基于支持向量机建立车流量、平均速度和占有率的三维反映空间,以堵塞流、拥挤流、平稳流和顺畅流为标签对道路交通状态进行分类;并在MATLAB平台下利用LiBSVM工具包进行实验分析,对SVM各种核函数的分类效果进行比较研究,实现了支持向量机技术的交通状态模式识别.结果表明：选择的指标能很好地反映交通状态的特征,SVM核函数可以以较高的分类精度区分开交通流的状态识别,数据的归一化对分类的结果具有重要的影响.     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。      

平面交叉口禁止左转效应分析

合理组织平面交叉口中的左转车流问题,与行车安全和通行能力有直接关系。禁止左转是平面交叉口组织的一个重要方式,它可能带来的交通效应与多种因素有关。从左转的交通特性出发,研究禁止左转后交叉口延误变化的机理和交通流的重新组织方式,得到禁止左转后交叉口延误变化的计算模型。通过模型分析认为,交叉口饱和度、路网密度和左转车流比例是影响交通效应的重要边界条件,并分析了这些边界条件对于禁止左转产生效应的影响方式。     

降雨天气单点交叉口交通信号控制优化方法

为优化降雨天气下单点交叉口交通控制的效率, 引入了降雨修正系数, 建立了单点交叉口交通信号配时方法; 应用行动分析软件分析降雨天气交叉口处的高精度视频, 以标定饱和流率、损失时间和到达车速等参数的变化特征, 提出了饱和流率、损失时间与到达车速的降雨修正系数; 建立了基于模拟退火算法的优化模型, 计算了各降雨等级下的修正系数; 构建了基于VISSIM仿真测试环境, 评估了提出的模型优化降雨天气下单点交叉口交通信号控制的效果, 分别比较了采用优化后参数的定时配时与感应配时对采用原参数的定时配时方案的交通运行效率。分析结果表明: 小雨、中雨与大到暴雨天气下的平均车头时距分别比正常天气增加了0.314%、1.256%、2.871%, 平均损失时间分别增加了1.042%、2.829%、3.424%;在流量低于600pcu· (h·lane) -1时, 改进的感应控制方案效果较好, 比采用原预设参数方案的车均延误降低了12%~23%;当流量高于600pcu· (h·lane) -1时, 采用改进的定时控制方案效果较好, 车均延误比原方案降低13%~25%, 并可在临近饱和与过饱和状态时推迟锁死状态的产生, 车均延误最低。      

高速公路瓶颈区域可变限速阶梯控制方法

针对高流量条件下高速公路主线瓶颈路段交通流运行态势恶劣导致通行效率降低的问题,从高速公路瓶颈路段交通流时空特性出发,对元胞传输模型进行扩展,使其能够对瓶颈路段和可变限速条件下交通流运行情况进行描述;在此基础上,构建可变限速控制模型,并采用阶梯限速控制方法对主线交通流进行控制,防止限速路段车辆排队上溯影响上游匝道车辆的正常通行.算例仿真结果表明:本文提出的瓶颈区域可变限速阶梯控制方法能够有效缩短车辆行程时间,在可变限速条件下,与无控制和仅单路段主线控制相比,车均延误分别减少了13.78%和1.60%.      

智能交通信号控制调控策略探讨

以缓解交通拥堵为目的,按点控制、线控制、面控制逐次探讨智能交通信号控制调控策略。在点控制中主要考虑行人和非机动车的因素,分不同种情况,提出了具体的调控策略;在线控制中,建立了以实现绿波带控制为目的的调控策略,以平均车速和交叉口数量为参数,依次从高速公路、单一十字路口、若干个十字路口这三方面分析了车辆的通行能力,进一步探讨了绿波带上车辆的通行能力;在面控制中提出了最大流问题,用简化模型分析并证明该方法在调控区域各支路车流量大小中的适用性与合理性,该方法有助于缓解区域交通拥堵的情况。     

基于混合车流的公路无控交叉口行车延误模型

为了预测公路无信号控制交叉口次要车流的平均延误时间,建立了由多种车型构成的混合交通流的行车延误模型．在对无信号控制交叉口车辆延误的形成过程进行系统分析的基础上,以可接受间隙理论为基础,采用概率分析方法,对由多种车型组成的混合车流特性进行了分析,在无控交叉口主路车流车头时距服从二阶Erlang分布条件下,建立了支路多车型混合车流的行车延误模型．通过与实际观测的支路行车延误对比分析,模型计算结果与观测的延误值接近,表明该模型较为符合公路无信号控制交叉口的实际情况．