城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

快速路匝道协调控制模型

快速路多匝道协调控制是一种有效解决城市交通拥挤问题的方法,考虑下游交通需求的宏观动态交通流模型与匝道排队模型为快速路系统控制提供交通需求信息.根据匝道排队状况,主线交通运行状态确定汇入主线的交通量.以系统总行程时间最短为控制目标,控制目标函数考虑了匝道调节率的变动引起的运行状态变化对最优值的影响.     

快速路匝道协调控制模型

快速路多匝道协调控制是一种有效解决城市交通拥挤问题的方法,考虑下游交通需求的宏观动态交通流模型与匝道排队模型为快速路系统控制提供交通需求信息。根据匝道排队状况,主线交通运行状态确定汇入主线的交通量,以系统总行程时间最短为控制目标,控制目标函数考虑了匝道调节率的变动引起的运行状态变化对最优值的影响。     

上海市出租汽车运行特征研究及政策思考

出租汽车是上海市客运交通体系的重要组成部分,对其进行定期的跟踪评估有利于提高行业运行效率,完善相关政策。通过对上海市3万余辆出租汽车、390余万条出租汽车GPS行程数据的分析研究,并结合历年交通调查数据,从出租汽车的行程分布、里程利用率、服务时间分布和空间差异性分布等方面,分析了上海市出租汽车的基本特征和变化趋势。在此基础上,对上海市出租汽车管理提出发展建议:坚持公交优先,考虑多样化的乘客需求,提高出租汽车行业绿色发展水平。     

交通拥挤状态模糊识别方法的设计与应用

交通状态是交通控制、交通诱导等管理措施的基础．在分析交通流运行特性的基础上,提出了交通流状态的拥挤和消散变化过程,并得出交通量和占有率对交通状态变化的敏感特性．建立了以交通量和占有率为输入量的交通状态模糊识别方法,并利用某路段环形线圈检测器的实测数据进行了仿真实验,实验的识别结果与实际交通状态相当吻合,可见该方法具有良好的实用性．     

最小安全间距约束下拥挤交通流速度-密度关系模型

根据交通拥挤状态下交通流速度与密度一致性变化的特点,分析了拥挤交通流的平均车间时距为定值的原因,并结合最小安全间距约束提出了交通拥挤状态下的速度-密度关系模型。研究了驾驶人的平均反应时间和交通拥挤状态下的最小车间时距的关系,对速度-密度关系模型的反应时间进行参数标定。分析了不同车辆长度、阻塞停车间距和反应时间下的速度-密度关系,利用提出的速度-密度关系模型、Greenshields模型、Greenberg模型、Underwood模型、Northwest模型、Edie模型对美国US-101、I-80两条高速公路的交通数据进行拟合,得到了拟合结果和绝对误差。分析结果表明:提出的速度-密度关系模型能够从理论上解释交通拥挤状态下速度与密度的变化关系和速度-密度数据的离散现象;和其他模型相比,提出的速度-密度关系模型在拟合2条高速公路交通数据时的绝对误差最小,分别为4.91、7.50veh·km-1。基于最小安全间距约束的速度-密度模型刻画了拥挤交通流的本质特征,且对现实数据能够取得更好的拟合效果。     

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.     

一种基于检测器数据的交叉口交通运行特性研究方法

为了发现交叉口各进口交通流量变化的细微差异,实现交叉口交通运行特性中潜在属性的挖掘,基于道路检测器数据,结合谱聚类算法和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,简称Fast ICA)算法,提出了一种研究不同时间长度(1小时、1天、1周)各进口交通运行特性的方法。以交叉口各进口道路检测器数据为研究对象,利用常规的数据处理方法得到短时交通运行特性,然后通过谱聚类算法挖掘出观测当天对向交通运行特性,采用Fast ICA算法获得较长时间内各进口交通运行特性。最后,依据南昌市某交叉口数据进行了计算。结果表明,该交叉口西进口交通运行情况受不稳定交通流的影响,南、北进口交通流处于相对稳定的状态,东进口交通运行状态是整个交叉口交通运行状态的主要影响因素。基于此,上述方法的可行性得到了验证。     

基于运行参数-几何参数关系的信号控制方法——以K型交叉口为例

受城市发展历史原因影响,畸形交叉口在中国城市老城区的分布较为普遍,其中包括K型交叉口。为了提升城市道路通行效率及安全水平,结合哈尔滨市5处典型K型交叉口调查数据,在分析其几何参数及交通流运行参数的基础上,构建K型交叉口运行参数-几何参数关系模型。通过交叉口的交通流线分析、交通冲突点计算、交通冲突强弱界定等步骤,提出一种旨在提高K型交叉口通行效率的信号控制方法。最后,以某典型K型交叉口为案例,对实施前后的交叉口交通流运行状态进行仿真与对比分析。结果表明,基于运行参数-几何参数关系的K型交叉口信号控制方法,可以减少车流在路网上的绕行时间,有效提升交叉口及其周边道路网的通行效率。     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

Property Analysis of Urban Road Travel Time

To estimate arterial link traffic condition based on probe vehicles, it is necessary to investigate the fluctuation characteristics of road travel time with traffic condition. On the basis of micro traffic simulation model, this paper analyzes the fluctuation of road travel time with traffic condition, and examines whether the mean travel time can reflect the variation of traffic conditions including free flow, congestion to traffic jam. As a conclusion, (1) mean link travel time can be used to identify free flow, congestion, and traffic jam; (2) mean link travel time divides congestion condition, but cannot subdivide free flow condition; (3) in the condition of congestion, travel time is distributed as a two-peak mode, and the average travel time is difficult to be estimated by small size sample.     

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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

基于网格交通状态分类的行程时间规律挖掘与计算

在出租车轨迹数据挖掘的基础上，本文提出基于网格交通状态的行程时间计算方法。在区域网格化的基础上，利用出租车全球定位系统(Global Positioning System, GPS)数据构建区域网格宏观基本图，并对宏观基本图的流量-密度关系进行拟合；进而使用高斯混合聚类法，将区域交通状态分类为畅通、轻度拥堵和重度拥堵。对不同交通状态网格的行程时间进行挖掘分析，发现3类交通状态下网格行程时间表现出不同的分布特征，畅通、轻度拥堵和重度拥堵的最佳行程时间分布分别为Gamma分布、Weibull分布和对数正态分布；通过不同状态网格行驶时间联合概率密度分布的近似拟合推导出路径网格行程时间概率密度模型。本文提出的方法可以快速计算一 定可靠度条件下的行程时间，对不同线路和时间内的案例分析结果表明，该方法对路径行程时间估计的平均绝对误差在1%~16%，可以为交通诱导与未来导航提供技术方法支撑。     

基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别

为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别.     

交通事件影响下路网逐日出行动态可靠性

为描述交通事件持续期间逐日出行过程中的路网服务性能,构建日变路网逐日出行选择模型及可靠性指标.首先,根据出行经验更新路网阻抗,以准点到达概率最大化调整逐日出行中各出发时刻的路径总流量,以路径累积前景最大为目标调整单条路径在各出发时刻的流量,从而建立考虑出发时刻的逐日出行流量推演模型;其次,以交通事件发生前路网流量稳态时的准点到达概率和路径走行时间为参照基数,定义出发时刻准点到达和路径走行时间动态可靠性,并给出计算方法.最后,用算例验证模型和算法,并比较在出行模型中考虑可靠度时对路网逐日流量分布和路网可靠性的影响.     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题，本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先，基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型；进一步，基于部分变量稳定性理论，设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上，考虑子区拥堵状态的差异性，设计了子区间的协同控制策略，快速缓解子区拥堵状态；同时，提出子区边界输入流的分配优化策略.最后，以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明，本文方法可实现子区交通流分布的均衡性，快速缓解子区拥堵状态，较大幅度地提升路网运行效率.     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题,本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先,基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型;进一步,基于部分变量稳定性理论,设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上,考虑子区拥堵状态的差异性,设计了子区间的协同控制策略,快速缓解子区拥堵状态;同时,提出子区边界输入流的分配优化策略.最后,以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明,本文方法可实现子区交通流分布的均衡性,快速缓解子区拥堵状态,较大幅度地提升路网运行效率.     

冰雪条件下路段交通拥堵状态识别模型研究

通过对冰雪条件下交通流的饱和流率、平均车头时距和平均行程车速等交通参数的调查,分析了冰雪条件对路段交通流特性的定量影响,在此基础上,采用综合分析法,选取平均行程速度和饱和度等指标,建立了冰雪条件下路段交通拥堵状态识别模型。并结合正常条件下的交通参数拥堵阈值和冰雪对交通流的定量影响,给出了确定冰雪条件下各状态指标的拥堵阈值的方法。最后利用哈尔滨市红旗大街实际调查数据对该模型进行了验证。