基于ALINEA算法的城市快速路入口匝道优化控制策略

为缓解城市快速路入口匝道交通拥堵,采用匝道管控技术,以实际工程为依托,收集了道路实际小时观测数据;将主线交通状态根据上下游实时监测的交通数据分为畅通、拥堵、阻塞3种状态,对应不同状态及之间的过渡,将入口匝道管控策略分为无控制策略、控制放行策略、关闭匝道策略;借助VISSIM仿真平台建立道路仿真模型,基于ALINEA算法,设定ALINEA控制参数;以工程高峰小时交通量为输入,对比分析了无控制和ALINEA控制条件下主线交通量、主线运行速度、匝道排队长度的参数变化。研究结果表明:在主线平均运行速度方面,无控制策略和ALINEA控制策略主线平均运行速度分别为52.93、77.64 km/h,采用ALINEA控制策略的主线平均运行速度增大了46.20%;在主线交通量方面,无控制策略和ALINEA控制策略主线平均交通量分别为235.50、270.08 veh/h,采用ALINEA控制策略的主线平均交通量增大了14.7%;在匝道影响方面,无控制策略和ALINEA控制策略匝道平均排队长度分别为13.79、15.50 pcu,采用ALINEA控制策略情况下匝道平均排队长度增加了14.7%。可见,ALINEA匝道管控能够有效提升主线平均运行速度和交通量。     

上海快速路入口匝道自动控制系统设计及评价

以上海市内环内侧武夷路上匝道为例,设计了基于ALINEA算法的城市快速路入口匝道自动控制系统.介绍了该系统控制方法实现的关键部分,匝道控制阈值的确定以及如何将ALINEA算法与匝道排队长度约束相结合.对该系统的离线模拟结果进行评价,认为ALINEA算法较适用于快速路入口匝道控制,采用该方法可以改善匝道的交通拥挤状况,提高快速路的使用效率.     

城市快速路入口匝道模糊控制器的设计及仿真研究

入口匝道控制是缓解快速路交通拥挤最为有效的措施之一。首先分析了快速路交通流的运行特性和匝道控制模型。提出了考虑相匝道交通运行状态的入口匝道模糊控制方法,该方法以两个相匝道的上游交通密度和入口匝道排队长度为模糊控制的输入量,建立了包含13条模糊控制规则的规则库,利用MATLAB工具对该控制系统进行了仿真实验,实验结果表明该模糊控制器在快速路入口匝道控制中具有良好的应用效果。     

基于ALINEA控制的高速公路入口匝道及主线交通流仿真研究

高速公路入口匝道的ALINEA控制是一种典型和有效的感应控制。文中就ALINEA控制对高速公路匝道及其主线上交通流的影响进行分析和研究,采用TSIS交通仿真软件,在固定期望占有率、改变匝道调节率更新时间和调节率参数的情形下,获得交通流的实时数据。仿真结果表明,这两个参数的变化对匝道上车辆排队消散所需时间和车辆累积延误时间均有重要影响。     

基于遗传算法的动态模糊神经网络城市快速路入口匝道控制

为了实现城市快速路的入口匝道智能动态控制,通过建立入口匝道数学模型,并应用具有递归环节的动态模糊神经网络于匝道控制系统中。在模糊神经网络第二层中加入内部反馈连接,使控制系统更好地响应复杂多变的交通状况,解决了以往静态网络无法处理的暂态问题。控制入口匝道的动态模糊神经网络使用遗传算法与反向传播BP算法相结合来训练,遗传算法的宏观搜索能力及鲁棒性强等优点有效地避免了神经网络算法易陷入局部极小及震荡效应等缺点。通过仿真结果,验证了基于动态模糊神经网络的控制算法相对于经典的ALINEA入口匝道控制算法具有改善,能够更好地保证城市快速路的通行效率。     

高速路匝道控制器

利用模糊数学的理论和方法解决了高速路流量的控制问题，为入口匝道的实时控制提供了新的方法，设计了模糊控制器，介绍了实现模糊控制的具体方法。     

基于分层递阶结构和S模型预测控制的快速路多匝道协同控制模型研究

为缓解快速路匝道拥堵,提出一种基于分层递阶结构和S模型预测控制的快速路多匝道协同控制模型,包括上层主线关联多匝道协同控制模型和下层子系统的模型预测控制,案例分析中以VISSIM为仿真平台,结合MATLAB进行二次开发,结果表明:协同控制模型相对于ALINEA控制模型来说,在快速路主线的平均行程时间和车均延误方面没有优化效果,但是在入口匝道的平均行程时间、平均排队长度和车均延误方面都有较大程度的优化,且从整体上来说,协同控制模型相对于ALINEA控制模型在平均行程时间、平均排队长度和车均延误方面分别优化了14.6%、88.9%和71.7%,总体上能够提高快速路系统,尤其是入口匝道的运行效率。     

高速公路入口匝道模糊神经网络ACO控制

针对入口匝道控制中局部需求大于高速公路主线容量情况下Alinea控制算法不能有效反馈的问题,结合模糊控制和神经网络的优点,通过神经网络来训练模糊控制规则,提出蚁群算法优化的模糊神经网络控制器,并对控制器应用于入口匝道控制进行了详细设计。仿真结果表明,基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器学习次数远小于Alinea控制算法,且收敛速度快,运算效率高,控制品质好,能够更好地稳定主线交通流密度。     

高速公路入口匝道控制的仿真研究

本文针对Ｍａｒｋｏｓ Ｐａｐａｇｅｏｒｉｏｕ的高速公路交通流宏观，动态，确定性效能流模型，从入口匝道流量对高速公路主线交通流影响的实质出发，通过对入口匝道可汇入量影响因素的详细分析，提出了独立的入口匝道控制和入口匝道联合控制两种控制策略，并以高速公路的总行程时间，总服务流量及入口匝道平均等待时间作为入口匝道控制效果评价的目标函数，将目标函数、交通流模型和入口匝道控制模型化为求解二个最优问题，最后利     

快速路入口匝道控制选择标准及基本参数分析

论述了快速路匝道管理与控制的必要性,分析了4种常用的匝道管理策略,重点对入口匝道控制进行剖析,给出了入口匝道控制的分类以及选择标准,并探讨了其中的3个基本设计参数,为我国快速路入口匝道控制的实施提供了参考。     

Development of analytical procedure for selection of control measures to reduce congestions at various freeway bottlenecks

Variable speed limit (VSL) and ramp metering (RM) affect freeway traffic operations in different ways and, accordingly, result in different effects on system travel time. The primary objective of this study is to propose an analytical procedure to help determine which control measure should be selected given different freeway bottlenecks and traffic conditions. The bottlenecks considered included an isolated merge bottleneck, a merge bottleneck with a closely spaced upstream off-ramp, and a diverge bottleneck with a closely spaced upstream on-ramp. Two RM and a VSL control strategies were considered, including the ALINEA, ALINEA/Q and feedback based VSL. The maximum achievable improvements in system efficiency by various control measures were calculated and the results were tested using modified cell transmission models. A coordinated control strategy that combined ALINEA/Q and VSL control was also proposed. The effects of VSL and RM control on system travel time at different freeway bottleneck areas were compared to identify the applicable conditions of different control measures. The analytical procedure was proposed for the selection of control measures at different bottlenecks and the ex-ante estimation of control effects were also discussed.     

城市快速路匝道控制设计与仿真分析

通过对城市快速路匝道特性的分析,利用神经网络的多模型融合预测交通流,设计了城市快速路协调控制系统,并用仿真实例进行了验证。该系统以匝道控制为手段,减少或消除入口匝道交通流对城市快速路主线交通运行的干扰和影响,使城市快速路能够快速、安全和高效的运行。     

高速公路入口匝道多维可调模糊控制器设计

鉴于入口匝道多维模糊控制器的控制规则库会随着人们控制方面经验的增加而变得愈加复杂,从而造成规则之间的冗余性、兼容性问题.因此,给出入口匝道多维模糊控制器的解析描述,不仅有效地解决了多维模糊控制器控制规则之间的冗余性、兼容性问题,而且通过在不同状态下引入不同加权因子实现了控制器的自调整,使所设计的模糊控制器更能适应实际的高速公路交通需求.最后通过MATLAB仿真得到的结果表明,控制效果令人满意.     

高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。     

集装箱卡车对高速公路入口匝道通行能力影响的仿真分析

基于合流区交通流作用机理,从时间和空间层面梳理了高速公路入口匝道通行能力的影响因素。结合集装箱卡车混合交通流的合流特征,通过实际观测数据对Vissim仿真参数进行了标定,进而定量分析了主路流量、主路及匝道交通组成、加速车道长度对入口匝道通行能力的影响。研究成果可以为集装箱卡车交通较多的高速公路入口匝道管理、合流区道路设计提供参考依据。     

上海城市快速路匝道处交通分析与控制方案设计

分析了上海市城市快速路交通运行的特点和主要症结,对关键瓶颈位置实施单点匝道控制方案.以洛川路入口匝道为切入点,分析了洛川路主线、匝道的交通状况和相关地面交通状况,针对洛川路入口匝道的具体情况设计匝道控制方案,具体研究了工程控制阈值和匝道调节方案的适用条件.最后对实施的方案效果进行评估,可改变现有拥挤、瘫痪的交通状态,提高快速路的使用效率.     

城市快速路匝道交通特性分析

城市快速路建设的速度远不及交通量的增长速度,且目前我国缺乏对其交通流特性及控制技术的系统研究,大量车流从入口匝道无序的汇入主线,严重影响了城市快速路功能的正常发挥。文中以实测数据为基础,利用设计学原理,分析城市快速路入口匝道交通流特性及其对主线交通流的影响,得出在快速路匝道上的车速特性。     

高速公路交通流密度的主线速度控制设计方法

结合高速公路出入口的实际设置情况、高速公路交通流的运行特点以及高速公路主线速度控制方式的实际需要,对经典高速公路宏观动态交通流模型进行了一定的修正;针对改进后的交通流模型,利用非线性系统控制中的反步设计方法,给出了求解控制率的矩阵方程;并提出了使用模糊控制方法进行主线速度控制的设计思路,为解决交通流模型难以确定、交通流参数难以检测等情况下的交通流密度主线速度控制问题提供了一种新方法。