基于ALINEA算法的城市快速路匝道控制方法

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%.     

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首先分析了快速路入口匝道排队导致地面交通拥堵的现象,然后综合考虑快速路主线交通流密度和入口匝道排队长度两个因素,提出了一种基于神经元自适应PID控制的快速路入口匝道控制策略。与传统的入口匝道调节方法ALINEA相比,新方法将快速路系统和平面道路系统有机的结合起来,仅略微地增加快速路交通流密度,且对快速路的负面影响较小,有效降低了入口匝道排队长度并消除了入口匝道回溢现象与快速路交通拥挤的反复振荡现象,对于实际应用中的随机干扰具有良好的抑制能力,提高了整个交通网络的运行效率。最后通过仿真对新方法进行了说明和验证。     

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本文基于对城市快速路入口匝道控制问题的分析，用微观交通仿真软件PARAMICS建立入口匝道控制仿真模型，对三种入口匝道控制算法（ALINEA，NEW-CONTROL和MIXED-CONTROL）进行仿真对比研究。结果表明三种算法都能一定程度上改善快速路的交通拥挤。同时给出三种算法的差异性描述，从交通流特征和算法特点分析产生差异的原因。最后指出MIXED-CONTROL在优化主线交通流的同时减少了入口匝道的车辆排队长度，其在高需求时的总体性能优于其它两种算法，是比较适合于实际应用的匝道感应控制算法。     

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在实际的快速路交通流系统中,入口匝道的流量和快速路主路的速度都是受限的,因此在对快速路交通流进行控制时考虑这些限制十分必要. 基于迭代学习控制的快速路入口匝道控制是近年来快速路控制领域的一个研究热点,然而,至今为止还没有在输入和状态同时受限情况下的相关收敛性分析. 本文首先介绍了快速路交通流模型,并将交通密度控制转化为输出跟踪问题;然后通过严格的数学分析证明了在入口匝道流量受限和主路速度受限的情况下,基于迭代学习控制的入口匝道控制仍然能保证交通流密度收敛于期望密度;最后通过仿真研究验证了该方法在受限情况下能达到很好的控制效果.     

快速路入口匝道与衔接交叉口自适应协同控制方法

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...     

基于需求的城市快速线形路段入口匝道协调控制研究

针对城市快速线形路段特点,必须对入口匝道进行控制才能解决交通拥堵问题.基于需求的定义,把匝道入口处的车辆分为3个等级.采用基于交通需求的起始-到达模型,让具有城市快速路优先使用权的车辆驶入,达到保证优先级别高的车辆先行,使城市快速路运行在最优状态.计算了一段包括4个出入口的4车道城市快速线形路段在某一天08:30～10:00时间段的入口匝道调节率和相对路段的交通量,同时得到等级较低的车辆需要绕行的数量.     

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利用理论推导和系统仿真等方法分析了有关城市快速路交通控制的一些基本问题，包括入口匝道车流控制，出口匝道排队控制，快速路交通优先等．分析结果表明：(i)入口匝道控制虽然增加了入口排队延误，但是对整个快速路系统来说，可以提高系统的效率．(ii)入口匝道控制对普通道路既有正面影响，也有负面影响，合适的入口匝道控制策略甚至能同时对快速路和普通道路系统有益．(iii)在出口匝道相连的信号交叉口采用考虑出口排队的感应控制算法，可有效避免出口匝道排队阻塞快速路的现象，虽可能对普通道路有些负面影响，但是对整个交通网络有益．     

可变速度控制下快速路联动协同控制策略研究

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.     

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.     

一种新型的匝道控制方法

匝道控制是一种限制交通流量,解决高速公路交通拥挤的有效手段.传统的控制方法多采用单入口匝道控制,一种基于需求-容量差额控制的多匝道协调控制的新型算法能更有效地控制入口匝道.采用Vissim仿真软件对该算法进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法

针对高速公路与城市快速路交汇区域(路网结合部)拥堵日益严重的现状,综合考虑异构交通网络的通行能力与转换需求,基于多智能体和局部感应控制思想,对路网结合部匝道控制模式进行分析,建立单点CPSO-RBF-PID 匝道控制模型、关联主线多匝道一致性协同方法和不同主线间匝道竞争性协同方法.在此基础上,将路网结合部进行网络拓扑,建立基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法.并选取相应路网结合部对所建模型进行验证,结果证明,该模型具有良好的控制效果,能够起到有效地稳定路网结合部交通流密度,缓解结合部区域交通拥堵的作用.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路（简称结合部区域）交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

城市快速路匝道出口交织区交通冲突特性研究

为了研究城市快速路匝道出口及交织区的交通运行特性,以长春市具有代表性的快速路匝道出口作为调查对象,以调查实测的数据为基础建立模型,分析交通冲突特性、交通流流量特性及密度特性,建立研究路段交通冲突数与流量和交通密度的关系模型。研究结果表明,快速路出口处车流量的冲突数随着交通流量的增加而增加,而与交通密度的关系中则存在一个临界值(交通密度达到131辆/km,交通流变为强制流)。本文研究成果可以为城市快速路匝道出口控制提供理论依据与参考借鉴。     

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路（简称结合部）路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法. 同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型. 最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.     

城市快速路入口匝道控制策略与流程设计

基于城市快速路入口匝道控制的特点，设计了同时考虑快速路和地面道路的控制策略与流程。为充分发挥快速路主线的效率，控制流程首先根据快速路主线交通状况计算匝道调节率；当因交通分流导致地面道路服务水平不可接受时，采取修正调节率或者关闭匝道的措施。     

城市快速路交通拥挤识别方法

为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤,通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后,设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。该方法将占有率、速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量,运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生,通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。模拟数据和实测数据对比结果表明,该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤,具有良好的实用性。     

基于收费数据的高速公路实时网络状态估计研究

随着高速公路建设速度的加快,引发了诸如交通安全、交通拥堵、环境污染等一系列衍生问题.高速公路实时网络状态的获知就是减少拥堵延迟、保障高速公路快捷通畅的方法之一,但是由于基础数据获取的渠道还比较单一,因此在高速公路网络状态估计方面还缺乏科学的指导.本文利用高速公路进出口收费站数据,通过统计技术得到路网的OD量,在改进中观交通仿真模型的基础上,采用仿真手段将动态OD进行网络加载,从而产生实时的高速公路全路网无缝覆盖的网络状态估计.通过真实的山东省域高速公路全网络进行例证,结果表明,本文方法可以比较准确地估计出实时的网络状态,可以得到网络中任意路段的交通流速度、密度、流量等信息,可以为高速公路管理部门发布动态诱导信息、规划检测器设置等提供参考和帮助.     

城市快速路匝道最小间距模型

匝道间距是路线设计中的重要内容,对交通流有决定性的影响。根据城市快速匝道的特点,应用驾驶员行为理论,模拟了驾驶员城市快速匝道上的驾驶行为。认为匝道间距是影响城市快速路主线运行状况的关键因素。为了合理确定匝道最小间距,必须确定匝道组合模式和计算匝道加减速车道长度,并计算出车流从匝道汇入主线后,由于车流变道而形成交织车流长度。由此建立了不同匝道组合模式下的匝道最小间距模型。应用实例表明。当匝道间距不能满足最小间距时,车速降低,服务水平下降。     

基于速度里程分布的快速路宏观交通状态评价模型

随着城市规模的不断扩大,快速路已成为支撑城市道路交通系统运行的重要 部分.准确的快速路宏观交通状态评价是快速路交通管理的关键.本文以北京市西三环为 例,引入交通流宏观基本图模型,设计了基于速度里程分布的快速路宏观交通状态指数 （MTCI）.首先,利用RTMS 数据,建立了宏观基本图模型.在此基础上,将快速路宏观交 通状态划分为畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵和阻塞五个等级.然后,利用浮动车数 据建立了快速路车辆运行速度累积里程分布模型.通过关联宏观交通流状态与车辆运行 速度累积里程分布,构造了基于速度里程分布的MTCI 评价方法,并通过实例验证了该 模型的适用性.