高速公路主线流量对入口加速车道设计影响分析

提出了以高速公路加速车道合流等待理论为基础的加速车道长度设计方法和以排队论为孤入口匝道交通控制方法。这些方法克服了传统方法中忽视主线交通量的情况，特别是在主线较 挤的条件下加速车道上排队的情况，地正确地设计加速车道长度，避免交通拥挤和 交通事故有一定的理论意义。     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。     

高密度瓶颈交通流主动-回应汇入行为定义与建模

汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。     

高速公路入口合流区域安全性理论分析

合流区域是高速公路常见的事故多发区域,车辆在该区域行驶时,易引起跟驰风险和变换车道风险.本文以临界加速度作为依据,结合驾驶员对向后加速度的生理心理效应,提出跟驰风险指数和变换车道风险指数的计算方法,用于定量描述单起交通行为的风险大小.最后提出平均行车风险值的概念,用于评价合流区域的安全水平.     

一种基于排队长度的多入口匝道协调控制算法

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。一种基于排队长度的多入口匝道协调控制的新型算法能根据不同的交通流采取不同的控制策略,从而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。     

一种基于排队长度的多入口匝道协调控制算法

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。一种基于排队长度的多入口匝道协调控制的新型算法能根据不同的交通流采取不同的控制策略,从而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。     

高速公路入口匝道连接处车辆等待延误研究

高速公路入口匝道延误由车辆等待延误与车辆加减速延误组成,等待延误占据总延误的80％左右,而对于车辆的等待延误研究较少。文中以排队论和可接受间隙理论等为基础,讨论了高速公路入口匝道连接处的等待延误。在入口匝道和高速公路主线不同车辆到达流量的情况下,分别进行了研究,建立起了相应的模型,获得了匝道车辆的等待延误。等待延误的研究,对于评价入口匝道的通行状况,和作为一项改进入口匝道设计的依据,以及对交通管理和控制策略的评价完善是十分有益的。最后,通过选取模型中的参数数据,用matlab编程描述了匝道车辆等待延误与临界间隙及匝道车辆平均到达率等参数的关系,表明模型较符合实际运行状况,具有一定的适用性。     

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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

高速公路交通流的建模与入口匝道最优控制

针对ＭＡＲＫＯＳ ＰＡＰＡＧＥＯＲＧＩＯＵ（１９９０）所建立的交通流模型在高速公路某路发生阻塞现象时不能反映这一路段交通流起初状态的局限性，给出一个改进的交通流模型，在新模型基础上构造了入口匝道最优控制问题，计算机仿真结果表明本文的控制策略在降低入口匝道平均等待时间、提高服务流量等性能上有较好的控制效果。