城市快速路匝道合流区与基本路段交通流特征对比

基于快速路实测数据和微观仿真数据,从交通流基本图、交通流状态空间传播、匝道与主线流量关系和车道横向分布特征4个方面对比了匝道合流区与基本路段的交通流特征.结论表明:由于匝道车辆汇入的影响,匝道合流区与基本路段的交通流特征存在较大的差别,在城市快速路的规划、设计、管理和控制中都应该区别对待.     

快速路匝道与主线合流区交通参数关系模型

为了研究快速路匝道与其主线合流区的交通流特征关系，选用南京长江大桥入口作为数据 采集点，观测其汇入路段的交通流，并对交通流速度、密度等宏观参数和换道次数、可接受间隙等微观特征变量进行了相关性分析。研究发现，速度、密度、换道次数和可接受间隙之间存在非 线性相关性。基于此，构建了主线车道车速与密度、换道次数和可接受间隙之间的非线性关系模型。快速路匝道与主线合流区是快速路的主要瓶颈路段，结合宏观交通参数模型和微观间隙接受模型，阐述了快速路主线和匝道汇入车流的交通参数数学关系。实测数据拟合结果表明，该模型能够准确描述匝道与主线合流区的交通流特性。     

城市快速路“先入后出”出入口形式间距研究

城市快速路出入口匝道的间距会对主线车辆的运行情况产生影响。通常情况下,匝道数量越多快速路的使用率就越高,但匝道数量过多且布置间距不合理,进出快速路的车辆会频繁地与主线交通流交织,主线车辆运行会因此受到干扰,道路交通安全性也会受此影响。因此,需要对匝道出入口的间距进行合理的设定。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于车车通信的快速路入口匝道车速控制研究

为研究车车通信技术条件下车辆通过合流影响区时的运行情况,缓解快速路交通压力,提出车车通信环境下入口匝道车辆速度控制模型。首先,分析合流影响区车辆汇合存在的问题;然后,结合合流影响区车辆行驶速度需求,确定入口匝道车辆在加速车道上可汇合位置;接着,根据入口匝道车辆和主路最外侧车道车辆分别到达合流影响区汇合点的时间,建立入口匝道车辆汇入的车速控制模型;最后,对传统环境下和车车通信环境下车辆驶过合流影响区进行仿真。结果表明,在给定的仿真时间段,车车通信环境下,主路和匝道交通量分别为1 000veh/h和400veh/h时,合流影响区的交通量提高了19.5%,入口匝道车辆的平均行驶时间节约了26.9%、平均行驶速度提高了19.7%;主路交通量为1 800veh/h、匝道交通量为800veh/h时,传统环境下合流区车辆出现排队现象,车车通信环境下无排队现象。     

高速公路增设互通对交通量及车辆通行费收益影响分析

文章结合高速公路增设互通实例, 分析互通增设后对高速公路主线及相邻互通的交通量影响, 通过时间价值计算吸引交通量, 通过相邻互通间距计算分流交通量, 并根据不同交通量提出新增互通的收益分析公式。     

城市快速路苜蓿叶互通立交交织区影响范围研究

快速路苜蓿叶互通立交通行能力研究中,交织区影响范围是其中重要的参数. 本文分析了《美国通行能力手册》(HCM2000)对分合流区和交织区的划分原则应用在苜蓿叶互通立交上的局限性. 通过采集广州市快速路苜蓿叶互通立交上的数据,应用理论分析和数理统计的方法,研究了苜蓿叶互通立交A型交织区（交织车辆至少需要1次车道变换）和C型交织区（一股车流不用车道变换,另一股需要两次或两次以上车道变换）上下游的车头时距分布特性. 研究结果表明,交织区对上下游的交通流有影响,A型交织和C型交织上下游的车头时距分布符合三参数韦布尔分布. 然后根据韦布尔分布中形状参数随距离的变化规律,确定了苜蓿叶互通立交A型交织和C型交织对上下游的影响范围.     

基于RBF神经网络的城市互通立交短时交通量预测

根据实测数据,分析了城市互通立交交通流运行特性,研究了城市互通立交主线总交通量、交织流量比和第2车道大型车比例3种因素对合流区端部交通量的影响,应用神经网络原理建立了输入层为3个神经元,输出层为1个神经元的RBF神经网络,研究了该RBF神经网络的训练算法,应用实测数据进行了网络训练,对训练后的网络进行了仿真.仿真输出结果与实测数据之间的误差很小,证明应用RBF神经网络对互通立交合流区的短时交通量进行预测是一种可行的方法.此研究为分析互通立交内各功能区之间的相互影响,为研究互通立交桥的预先控制和运行状态分析提供了理论参考.     

城市快速路匝道合流区汇入车辆折算系数研究

讨论了城市快速路匝道合流区汇入车辆的车辆折算系数(PCE)计算的理论和方法。基于上海市快速路实测数据,从匝道车辆汇入主线的过程分析出发,考虑各类车型车身长度、车辆性能和主线外侧车道车头时距分布等因素对车辆汇入主线的影响,根据间隙接受理论和不同主线流量下各类车型的匝道汇入能力,建立了匝道合流区汇入车辆折算系数模型,并给出了在充分加速汇入和停车汇入两种汇入模式下PCE的建议值。研究表明:PCE值与汇入模式和主线外侧车道流量有很大关系,其与主线外侧车道流量呈正相关性,在同等主线外侧车道流量下,充分加速模式较停车汇入模式的PCE值小;在计算匝道合流区通行能力时不应对汇入车辆的PCE简单的取一定值。     

天津市城市快速路互通立交通行能力分析

城市快速路互通立交通行能力在现行的规范、规程中缺乏相应的分析、计算方法。为了寻求其可行的分析、计算方法,合理确定互通立交的规模和形式,以天津市快速路典型互通立交为例,采集大量数据,利用数理统计方法,分析互通立交各组成部分的交通特性。通过实测数据的标定,建立互通立交仿真实验平台,得到天津市快速路互通立交基本路段,分、合流区,交织区,各类型匝道的通行能力推荐值,并提出了互通立交通行能力的计算公式。最后针对如何提高互通立交的通行能力给出了设计建议。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

城市快速路隧道立交安全间距分析

为给城市周边新建和改建工程中出现的隧道与互通立交距离较近的规划设计方案提供一定的依据,通过分析城市快速路隧道与立交间车辆的行驶特征,构建了快速路隧道出入口与立交最小间距计算模型。综合考虑交通流特性、交通安全等因素,运用概率论与车辆运动学相结合方法,定性和定量地分析车道变换所需长度,得到快速路隧道立交最小间距与vissim提取交通冲突数进行了仿真对比,最终提出运行速度为100km/h、80km/h、60km/h时安全间距的推荐取值,以供规划设计人员参考。     

变速车道影响下的城市道路多路合流区域换道交通流特性研究

根据实测数据分析,得到了城市道路多路合流路段的驾驶行为特性和交通流特性;引入驾驶员性格参数和描述驾驶心理的选择换道概率,建立了城市道路多路合流的元胞自动机模型(Cellular Automaton,简称CA);由JAVA数值模拟,模型验证后,得到了变速车道分别为直接式、平行式的多路合流的交通流特征参数。研究表明:直接式不利于主线、多条匝道的车辆通行,右侧匝道车辆对中间匝道的干扰严重;过长的平行式变速车道,加重了主线与中间匝道之间冲突,增大了中间匝道车辆对右侧匝道的影响。此外,直接式加重合流区的交通拥堵,相比之下,一定长度范围内的平行式变速车道对于合流区的交通运行状况改善明显,但过长的平行式变速车道会适得其反。     

基于密度熵的道路交通事故影响范围分区模型

考虑路径阻抗的动态变化, 定义了网络初始荷载; 以事故持续时间为变量, 采用前景理论确定了网络负载重分配的方式; 根据交通流密度熵构建了耗散结构模型, 并与负载分配过程相结合确定了各路段的交通流密度熵变化率; 构建了基于聚类分析的交通事故影响范围分区模型, 通过仿真试验探讨了不同初始荷载和事故持续时间对分区的影响。仿真结果表明: 在交通量基数为800 pcu·h-1时, 事故持续时间从20 min增加到30 min, 直接影响区有向路段由3个增加到6个, 间接影响区有向路段由5个增加到18个, 说明受事故影响路段的熵处于快速上升阶段, 路网的级联失效不明显; 随着交通量基数增加到1 000 pcu·h-1, 事故持续时间从20 min增加到30 min, 直接影响区有向路段由8个增加到19个, 间接影响区有向路段由16个增加到21个, 说明交通量对路网的影响主要集中在直接影响区。可见, 不同交通情况下, 各有向路段受到事故路段的影响程度明显不同, 随着事故持续时间与初始流量的加剧, 路网中有向路段的受影响程度均增大, 因此, 采用交通事故影响范围分区能够精细地描述道路运行状态的动态变化过程。      

互通式立交交织区研究

交织区是互通交通流运行的“瓶颈”路段,其处理结果直接影响公路的运行效率.通过实例计算对互通交织区车辆运行状态进行分析,对互通交织区的运行提出一些参考性建议.     

出租车驾驶员驾驶行为对油耗的影响及潜力分析

本文基于北京市出租车实际运行数据,研究城市快速路基本路段不同工况、服务水平下驾驶行为对出租车油耗的影响,分析各条件下生态驾驶节能潜力.应用方差分析方法,分析不同条件下驾驶行为对出租车油耗的影响.研究结果表明,出租车在城市快速路基本路段加、减速频繁;随服务水平提高,加速、匀速工况下车辆油耗升高,减速工况下车辆油耗降低;低服务水平下加速工况油耗是车辆油耗的主要来源.考虑各条件下油耗对出租车总油耗的贡献,提出生态驾驶行为节能潜力计算方法.分析结果表明,加速工况下生态驾驶节能潜力最高,出租车在快速路基本路段取生态驾驶行为的综合节能潜力可达 11.18%.     

基于主成分分析与BP 神经元网络的驾驶能耗组合预测模型研究

近年来交通领域能源消耗问题备受关注,本文从微观交通能耗预测出发,以实现北京市快速路基础路段的油耗预测为目的,基于出租车车载OBD/GPS终端,提取驾驶员微观驾驶行为数据,建立基于主成分分析与BP神经元网络的油耗组合预测模型,实现北京市快速路基础路段油耗的准确预测.结果表明：速度均值及标准差、最大车速、工况百分比、加速度及减速度均值、行驶距离和动能对油耗影响程度相对较高;同时模型能够实现城市快速路基础路段能耗的有效预测,预测精度达到92.46%.该方法的研究为城市交通能源消耗的监管与把控提供了支持.     

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为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

基于BP神经网络的Q-学习可变限速控制对拥堵路段交通流的优化

为提高可变限速(variable speed limits,VSL)控制对高速公路交通流的控制效能,提出一种连续状态下BP神经网络的Q-学习VSL控制方法。以路网总通行时间、路段内平均速度、平均密度和平均流量为评价指标,应用VISSIM4.30与MATLAB软件对比分析采用与不采用BP神经网络的Q-学习VSL控制时,入口匝道和主线合流区域附近潜在拥堵路段对交通流的影响。结果表明,基于BP神经网络的Q-学习型VSL控制方法对主线瓶颈区域上游易拥堵路段的交通流有明显的优化作用。     

高速公路合流区可变限速和换道协同控制研究

针对高速公路合流区通行效率降低、车辆延误增加、整体服务水平下降等问题,提出了一种基于可变限速和换道控制的高速公路合流区车流密度优化模型.首先,换道控制通过预测瓶颈容量和交通需求为联网车辆(CAVs)提供变道建议,优化合流区上游的车流密度,减少瓶颈容量下降的影响;其次,基于换道控制下的合流区瓶颈容量以及匝道的交通流密度,确定修正前的可变限速值;再次,利用基于细胞传输模型的反馈进行变限速控制,实时控制交通瓶颈上游流量以保证换道区密度收敛到最优平衡点,得到修正后的可变限速值;最后,选择元胞传输模型作为基础交通流模型对合流区进行换道控制,采用中观多车道元胞传输模型模拟合流区主线换道行为及换道控制对合流区交通流运行的影响.仿真结果表明:与无控制方案和VSL控制方案相比,协同控制的平均旅行时间分别降低了58.55％、35.68％,平均流量分别提高了9.09％、2.35％,协同控制在通行效率、交通安全方面均有明显改善.