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1.
为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型,
建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明:在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。 相似文献
2.
考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城
市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动
驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。 相似文献
3.
为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响,提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题,并构建相关的求解算法,用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先,丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设,提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论,来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象;其次,建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法,基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法,用于求解交通流分配的结果;最后,通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明:建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域,并可计算得到各路段上的分段分配流量;与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比,可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象;不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型,新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态,包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况;一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态,故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。 相似文献
4.
为了揭示在共享停车泊位数量可变条件下的网络交通流逐日演化规律,首先构建了共享泊位交易系统,并考虑了交易市场中的共享泊位提供者可以选择2种异质性的价格预期方式,即理性预期方式和幼稚预期方式;而后对共享泊位的均衡价格、2种提供者的占比差、高峰时段公交和小汽车需求的演化规律进行了分析;其次,以2条平行路径的路网为例,对网络交通流量分配的最终演化结果进行了分析;最后,在对上述2个系统的最终演化状态给出定量判据后,以北京市实际路网为例进行了数值试验。理论分析和数值试验结果表明:①对于共享泊位交易系统,若供给曲线斜率小于需求曲线斜率,则共享泊位交易系统的唯一均衡解可实现无条件渐进稳定;否则若理性提供者的交易与预测成本之和大于幼稚提供者,则存在临界提供者选择强度,使得共享泊位交易系统在大于此临界值条件下出现分岔或混沌现象;②对于网络交通流系统,若出行成本对路径流量敏感度小,路径选择概率对出行成本敏感度小,小汽车需求量不大,则系统唯一的均衡解可能是渐进稳定的,否则系统会出现分岔或混沌状态;③当共享泊位交易系统处于渐进稳定状态时,若提供者对共享泊位的价格变动不敏感,用户对其价格变动敏感,潜在共享泊位需求量不大,理性提供者的交易与预测成本之和并非远大于幼稚提供者,提供者选择强度不大,则由于受到共享泊位交易总量的限制,高峰时段的均衡小汽车需求不大,导致网络交通流系统的最终演化状态容易趋向于渐进稳定;④当共享泊位交易系统处于混沌状态时,网络交通流系统会产生更加严重的分岔与混沌现象。 相似文献
6.
在人工驾驶车辆、自适应巡航控制(ACC)车辆和协同自适应巡航控制(CACC)车辆的行车行为特征分析的基础上,运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境,解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型,利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间(TTC)、暴露碰撞时间(TET)、整合碰撞时间(TIT)等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟,仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时,混合交通流安全性恶化最严重,TET和TIT分别增加约68%和89%,车辆速度离散系数为0.9以上;通过在下匝道分流区设置远端强制换道区(设置长度≤ 1 000 m),可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。 相似文献
7.
8.
9.
10.
短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求. 相似文献