设置导流岛的信号交叉口交通流特性研究

应用统计推理方法分析设置导流岛后信号交叉口交通流特性.结果表明,设置导流岛后交叉口行人和自行车到达符合泊松分布；行人和自行车分三阶段过街;机非冲突集中在右转车道的人行横道上,机非冲突面大大缩小.     

一种改进的Jakes’信道模型及仿真

由于无线通信环境中存在的诸多不确定因素以及其在现代无线通信系统中的重要作用，合理的无线信道成为通信系统仿真研究的重要目的。确立信道仿真模型的目的就是为了尽可能的得到实际信道的统计特性，该文针对Jakes提出的信道模型，通过仿真来分析其局限性，并参考其中的谐波叠加（sum of sinusoids，SOS）法，来建立一种采用了随机分支增益、随机初始相位和有条件的随机多普勒频率改进的信道模型。     

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。     

强关联性地铁车站的界定及设计要点分析

强关联性车站作为一种新出现的车站形式其被界定的时机对车站方案设计影响重大,在设计阶段需要特别注意,及早甄别。通过定义强关联性车站,从其界定的最佳时机、基本分类以及隐蔽性强关联性车站设计实例,介绍强关联性车站界定要点说明,指出强关联性车站内在关联性以及判别的外在切入点。     

交叉口协调感应信号控制

介绍了传统的感应控制方法,着重对协调感应信号控制的基本原理,控制过程等进行了分析,并提出了解决问题的方法。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。     

公路平面信号交叉口左转车道长度设计

平面交叉口作为道路系统的一个重要组成部分,其服务水平的好坏对整个道路系统的安全和效率有着重要的影响。因为来自不同方向的车流在此处合流、分流和交叉,其中频繁的左转车辆阻碍直行车流的行驶,降低了交叉口的通行能力,增加了交叉口的延误,并增大交通事故率。如果合理设置左转车道能够有效地将左转车辆从直行车流中分离出来,减小车流速度方差,并降低追尾事故的发生;而左转车道,长度的设计是设置左转车道的关键元素,本文主要是针对信号交叉口选取适当的设计指标建立模型,并通过TSIS软件进行仿真分析,得出专用左转相位下的左转车道排队长度,进而计算出左转车道的设计长度。     

平面交叉口交通设计自动化研究

现行平面交叉口交通设计主要依赖个人经验和主观决策,使得最终设计方案的生成效率很低.文中以平面交叉口交通设计为突破口,探讨自动化设计理论和方法,分析了如何在设计过程中进行设计语言的转换和如何进行设计步骤的耦合性分析及解耦,并通过相应软件的开发,验证了平面交叉口自动化设计的可实现性.     

基于Q学习的Agent在单路口交通控制中的应用

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到城市交通控制领域中,对单交叉口的交通流进行了控制研究,介绍了路口Agent的结构模型以及基于Q学习算法的学习机制的实现,提出了一种适用于交通控制的奖惩函数。即当红灯相位的饱和度大于绿灯相位的饱和度时,红灯相位的相对警界度在奖惩函数中占主导地位,此时大部分情况下会对Agent进行惩罚;在以后的决策过程中面对类似的交通状态Agent所选择的控制行为更倾向于将通行权切换给下一个相位,反之,Agent所选择的行为倾向于保持当前相位的通行权到下一决策时刻。并通过微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行仿真研究,仿真结果表明该方法的控制效果优于定时控制,同时验证了奖惩函数的有效性。     

信号交叉口增量延误分析

为了对交通信号控制参数进行优化,需对交叉口延误进行定量分析与计算.对已有的平面信号交叉口增量延误模型提出了改进,并且对该模型进行了校正.针对交叉口处于非饱和与过饱和状态下的交通状况,用排队论分析并推导了交叉口增量延误公式.其结果既完善了现有的延误计算理论,又可为设置信号相位提供理论依据.     

城市快速路设计中若干问题的再认识

本文就新的交通理论在环路建设中的运用情况 ,从快速路系统整体构思角度 ,对立交、出入口、交织和路网之间的关系进行了论述。文中分析了立交及出入口设计中存在的一些问题 ,并对快速路设计中值得借鉴或需深入研究的问题提出建议。