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%.     

高速公路入口匝道汇合控制研究

匝道控制是一种抑制交通需求、解决高速公路交通拥挤的有效手段.入口匝道汇合控制是一种以安全为目标的微观控制方法.本文详细介绍了汇合控制的控制流程,并与传统的匝道信号调节控制做了比较.当交通量较大时,为提高主线车流的运行效率、确保匝道车辆安全、快速地汇入主线,有必要对入口匝道实行汇合控制.根据间隙--接受理论,匝道汇入量由主线最外侧车道的车流间隙数量决定.建立了入口匝道移位负指数分布通行能力模型,并对模型进行了拟合验证.     

高速公路入口匝道汇合控制研究

匝道控制是一种抑制交通需求、解决高速公路交通拥挤的有效手段。入口匝道汇合控制是一种以安全为目标的微观控制方法。本文详细介绍了汇合控制的控制流程，并与传统的匝道信号调节控制做了比较。当交通量较大时，为提高主线车流的运行效率、确保匝道车辆安全、快速地汇入主线，有必要对入口匝道实行汇合控制。根据间隙——接受理论，匝道汇入量由主线最外侧车道的车流间隙数量决定。建立了入口匝道移位负指数分布通行能力模型，并对模型进行了拟合验证。     

基于模型预测的城市快速路匝道流量协调控制

为保证城市快速路处于最大通行能力状态,提出了城市快速路交通流量的一种非线性模型预测方法,在此基础上,对快速路各入口匝道流量进行协调控制.以城市快速路某一拥挤路段为例进行了仿真研究,结果表明,该方法不仅能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定,而且匝道调节率平稳,同时该控制方法能保证各入口匝道交通需求的公平性.     

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首先阐述了城市快速路进行交通控制研究的迫切性，进而根据快速路各密度区的交通特点，结合宏观、动态、确定性交通流模型，提出了一种中低密度区采用可变限速控制、中高密度区采用可变限速结合入口匝道控制的交通流控制策略。依据此方案，分别设计了可变限速控制器和入口匝道控制器，前者用于调节车辆速度以确保车流稳定，后者仅用于中高密度区以维持主线车流密度。最后，对系统进行仿真并作了相应分析。     

高速公路入口匝道的模糊逻辑控制及辅助方案设计

为保证高速公路主线安全、畅通与舒适运行,减少对相连道路的影响,构造了匝道逻辑模糊控制器,提出了三种入口匝道辅助设计方案。结合工程实际,选择了上游车流密度、下游车流密度和入口处等待车辆的总长度作为模糊控制器的输入量,入口匝道的调节率为输出量。计算结果表明,随着入口匝道车辆数量的增加,高速公路主线下游的车速将明显下降,根据主线上、下游车流密度及匝道车辆的数量变化,计算出不同的匝道调节率,通过对高速公路入口匝道的调节率进行实时调节,可控制匝道上车辆的进入,入口匝道辅助方案的实施可缓解与高速公路相连道路的拥堵,对改善高速公路运行安全和效率具有重要的作用。     

基于收费站栏杆机控制的高速公路入口匝道控流算法设计

为缓解城市段高速公路的交通拥堵状况,研究了基于收费站栏杆机控制的入口匝道车流控制实用型算法。首先,阐述入口匝道控制原理及常用算法;其次,结合我国高速公路实际情况设计入口匝道分级控流算法:一级状态下,基于需求-容量差额控制理论,建立路段交通流模型、收费站栏杆机起降速度与车流的排队关系模型,通过控制栏杆机的起落速度实现对入口匝道车流的"预防式"调节;二级状态下,建立检测路段的上游各入口拥堵贡献权重模型,通过临时关闭收费站入口或压缩高接高匝道实现"治理式"控制;最后,以广州机场高速公路为例,通过构建交通流模型,针对不同拥堵情况进行匝道控流,验证本算法的有效性。     

高速道路匝道控制对道路通行能力的影响分析

运用交通流理论对高速公路入口处的交通流特征进行了分析、计算，通过控制由匝道进入高速公路的车流流率，可避免在匝道接点处产生车辆的阻塞。     

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。     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

基于遗传算法的神经网络在道路收费中的应用

道路拥挤收费被认为是城市交通管理和控制的一个有效方法,国内外不少学者提出了模型和相应的计算方法。文章根据弹性需求下的拥挤收费模型,利用BP神经网络算法模拟路段流量和路段收费之间的对应关系,并在神经网络的训练过程中引入遗传算法,加速神经网络的全局收敛。通过训练后的神经网络制定收费,可以使得各路段流量基本达到最优路段流量的要求,并通过实例证明了该算法的有效性。     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

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实时交通信号控制是城市交通控制系统的重要组成部分,建立在前人研究工作的基础上,本文尝试采用多智能体的分布式控制技术来解决复杂的交通信号控制问题,构造了多智能体的城市交通控制系统控制流程,提出基于同时扰动随机逼近算法/人工神经网络的改进的交通控制模型,模型通过采用同时扰动随机逼近算法来更新神经网络的权重,这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输、准确的数学模型等缺陷。最后作者应用微观交通仿真系统对模型的有效性在较为复杂的交通网络中进行了测试,仿真结果表明了该方法的有效性。     

面向对象的道路交通拥挤识别算法表决融合

为了满足不同服务对象对交通检测率和误判率的不同要求,在分析交通参与者与管理者的算法融合需求的基础上,提出对不同服务对象应选择不同的信任级别。利用前向神经网络和概率神经网络分别对不同的服务对象进行算法表决融合,计算结果表明这样可以实现交通参与者对高检测率、交通管理者对低误判率的不同要求。     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

基于实时交通数据的路网展示系统的开发研究

深入研究实时交通数据,并将其应用在交通管控系统中,研究开发出实时交通数据路网展示系统,可为交通管理者提供辅助决策的依据,增加道路交通指挥的反应时间,起到提前知晓、提前疏导的作用,同时也为交通参与者提供实时路网信息,为现有的道路导航系统提供道路状态信息。     

基子前置信号的单交叉口多相位模糊控制

在城市道路网络中，交通拥挤或阻塞往往发生在道路交叉口处，应用进口道渠化优化设置与模糊控制相互协调的方法控制信号交叉口，能够有效地利用城市交叉口空间与时间资源，并提高信号交叉口的通行能力。     

北京市道路交通仿真平台建设及应用

为最大限度挖掘北京市城市道路供给能力,特别是交叉口及重点区域的道路通行能力,北京市交通管理部门设计并建设了北京市道路交通仿真平台。该平台采用Browser/Server模式,在VISSIM仿真软件基础上进行二次开发。平台支持北京市大范围的区域路网和重点交叉口的交通组织优化仿真,能对交叉口渠化、信号灯协调控制、出入口控制、大型活动车辆和人员疏散、交通勤务路线设计、道路施工影响评价等交通组织与管理方案进行仿真评价。通过对单个交叉口的交通组织方案进行设计与仿真,验证了平台的准确性和可靠性。结果表明:该平台能够对交通管理进行科学评估和优化,实现交通需求分析从定性到定量的转变,并能够提高交通决策的科学化和精细化水平。     

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针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。