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为了评价和优化交叉口的运行状态,判断交叉口信号配时方案是否满足通行需求,定义了交叉口可靠度的概念,引入交叉口可靠度的计算公式和评价标准;参考Webster模型,计算交叉口信号配时方案,使用连续型概率分布模型拟合交叉口各进口道车辆到达率的随机性,推导出交叉口可靠度与周期时长、车辆到达期望和方差的计算公式,并通过算例仿真验... 相似文献
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公交专用道线网规划方案评估是一项重要工作。以武汉市主城区公交专用道线网的布局规划方案为例,研究公交专用道线网规划方案评价方法和指标。采用复杂网络理论和动态仿真模型相结合的方法,构建公交专用道线网规划方案评价体系,从复杂网络结构特性角度构建了公交专用道线网评价指标,利用VISSIM对部分路段的公交专用道运行效果进行仿真实验。实验结果表明,设置公交专用道并规划公交专用道线网使公交车行程延误降低了约59%,行程时间减少约44%,平均车速上升,对优先发展公共交通有较好的促进作用,为公交专用道线网规划方案的评价提供理论参考。 相似文献
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提出在保障交叉口总体效益最优和考虑驾驶员对红灯时长容忍度的前提下,设置逆向可变车道达到降低交叉口延误和提升通行能力。以各相位有效绿灯时长为优化变量,建立交叉口信号配时优化模型,并采取MOEA/D算法进行求解,结合设计案例,利用VISSIM7.0仿真软件在单位时长下对比优化前后各相位车均延误、车均排队长度和通行能力。求解的有效绿灯时长为19s、16s、15s、16s,有效验证了均衡相位绿灯时长的假设;仿真结果表明,车均延误平均下降26.15%;车均排队长度平均下降76.84%;通行能力平均提升约11.39%。提出的方法在降低交叉口延误,提升通行能力同时,能够均衡分配各相位有效绿灯时长,进而降低驾驶员等待红灯的焦虑感。 相似文献
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《综合运输》2019,(7)
为优化交叉口信号配时,降低车辆平均延误,提出了一种相序可变的干线双交叉口模糊协调控制方法。提出的模糊协调控制方法包括候选相位选择控制器、绿灯相位观测控制器、相位切换控制器和两个交叉口协调控制模块共五个控制模块。相序可变的干线双交叉口模糊协调控制方法基于对当前上下游交叉口交通紧迫程度的判断,以及对未来交通状态演变的估计,采用相序可变的模糊控制方法实时、动态调整交叉口信号配时方案。利用MATLAB对VISSIM二次开发搭建仿真平台,对所提出的模糊控制方法进行了验证。结果表明,所提出的模糊控制方法在单交叉口和双交叉口两个控制层面均优于传统定时控制方法,可以显著降低车辆平均延误,提高交叉口通行效率。 相似文献
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文章针对菜市口(宣武门外大街口)交叉口现有的交通状况和存在的问题,利用经典的Webster法对交叉口进行重新配时,并且根据交叉口的交通流特点,对改善后的配时方案设计了相位间的迟起早断控制。同时运用VISSIM软件,以平均延误和平均排队长度为评价指标对各个方案进行仿真验证。输出的数据结果表明:优化的配时方案能有效地减少车辆延误和平均停车时间。 相似文献
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以信号控制路口为研究对象,以车辆行驶的效率和安全为主要指标,研究不同道路条件、交通流组成及交通控制等因素对远引掉头的影响,结合信号控制路口交通流的特点确定远引掉头形式。采用VISSIM仿真软件,以交叉口内车辆平均延误作为评价指标,从行车安全性及行车效率两方面综合分析远引掉头方式的使用对路网交通流的影响。结果表明:在低流量下,让行控制在延误水平上相比信号控制具有明显优势,但交通安全性较差。当流量达到一定数量时,采用信号控制方式可以将交叉口的交通流在绿灯周期内以连续流的形式通过交叉口,使得交叉口的延误水平降低、安全水平提高。 相似文献
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为了提高城市交通管理水平,通过对国内外学者的研究成果进行梳理和分析,并借鉴相关技术和方法,结合对影响信号配时质量相关因素的分析,采用模糊综合评判法对城市道路交叉口信号配时质量管理进行研究,提出以最小化交通延误为目标的、评判指标体系和层次分析法(AHP)相结合的道路交叉口信号配时质量评判方法,利用MATLAB/Simulink工具箱建立相应模型并利用其求解出不同时段及相邻两个道路交叉口间的信号配时质量值,最后将其与模糊综合评判法得到结果和计算结果进行比较,验证该方法所得到结果。 相似文献
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<正>公交优先已经成为我国城市交通的政策选择,全国各地的大中城市几乎都在大力发展公共交通。但是,在发展公共交通时,有一种大做表面文章的倾向,只注重发展公交车外在的数量和形象,而忽视公交优先背后内在的质量和效率问题。例如,北京是世界上公交车最多的城市,拥有的18米长大型公交车大概也最多,2011年运营公交车达21628辆;从2009年到2011年,公交车线路从692条增加到749条,公交专用道从280公里增加到325公里,公交车系统仅每年消耗的财政补贴就多达100多亿元。如此大的投入,背后的效果 相似文献
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为改变目前我国道路信号配时方案与实际交通流不匹配的情况,提高道路交叉口的通行能力,增加绿灯的使用率,提出基于Python与Tensorflow的交通信号决策系统。介绍交通信号决策系统的整体框架及各个模块的层次关系,详细说明每部分的原理及实现方法。通过Python在互联网上实现实时交通数据自动采集,将搜集的数据分类存储。采用TensorFlow框架建立车速预测模型,通过机器学习不断调整优化模型。根据优化后的车速模型预测未来交通流状态变化趋势,交通信号决策系统能够在不同的交通流状态下自适应决策采取不同的绿波信号配时方案。通过VISSIM仿真结果表明,交通信号决策系统能够显著降低道路的拥堵程度,有效降低了道路机动车的停车次数和停车延误,极大地提高路网的运行效率,增大区域协调控制系统的自动化。 相似文献
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道路交叉路口的信号配时计算,多采用F·韦伯斯特算法计算信号周期,但车辆在交叉路口停车会产生停车波。介绍了单点信号控制配时参数的F·韦伯斯特算法和车流波动理论,考虑到车辆排队产生的冲击波对红灯期间交叉路口内车辆排队长度的影响,通过车流波动理论计算路口车辆排队的实际长度,对F·韦伯斯特算法进行改进,提出了交叉路口信号控制中最短周期的计算公式,结果表明,改进的算法可以很好地应用在路口信号配时参数的计算中。 相似文献