混合车流三大参数关系的计算机仿真

以我国混合车流作为高等级公路交通流的基本构成，分析混合车流的交通特性，采用实地采集数据和计算机模拟仿真相结合的手段，得到了不经换算的混合车流条件下不同交通总量和不同车型比例速度，密度和流量三大参数的偌模图。     

考虑逆行行为的混合自行车流微观建模及仿真

非机动车逆行严重威胁驾驶人的人身安全,且对道路通行效率影响极大。为研究逆行行为对混合自行车流交通特性的影响,建立了考虑逆行行为的混合自行车流微观仿真模型,通过仿真分析电动自行车比例、逆行车辆比例对混合自行车流的影响以及单侧双向非机动车道的设置条件。研究结果表明：逆行行为会降低混合自行车流的速度和流量;混合自行车流的速度和流量与逆行车辆比例成非线性关系;车流密度相对较小时,随着密度的增加低逆行比例的车流平均速度下降速度比高逆行比例的车流平均速度下降速度快;逆行比例较小时的最大流量比逆行比例较大时的最大流量小;合理设置单侧双向非机动车道可以提高通行效率。     

基于混合车流的公路无控交叉口行车延误模型

为了预测公路无信号控制交叉口次要车流的平均延误时间,建立了由多种车型构成的混合交通流的行车延误模型．在对无信号控制交叉口车辆延误的形成过程进行系统分析的基础上,以可接受间隙理论为基础,采用概率分析方法,对由多种车型组成的混合车流特性进行了分析,在无控交叉口主路车流车头时距服从二阶Erlang分布条件下,建立了支路多车型混合车流的行车延误模型．通过与实际观测的支路行车延误对比分析,模型计算结果与观测的延误值接近,表明该模型较为符合公路无信号控制交叉口的实际情况．     

混合车流交通流特性分析

混合车流基本交通流特性描述是混合车流理论研究的基础。分析了未来我国高等级公路车型结构、界定混合车流研究的合理范围;提出描述混合车流运动自由度的随机度和相互影响的粘度两个基本概念;通过理论计算和实地测定得到混合车流的速度模型和堵塞密度。     

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为了描述无信号交叉口混合车流的等待延误特性，论文建立了由大小两种车型构成的混合车流的等待延误公式。本文在分析了目前无信号交叉口延误研究方法存在某些不足的基础之上，以可接受间隙理论为基础，建立了无信号交叉口大小两种车型构成的次要车流的等待延误公式。通过选取适当的参数数据，分析了次要车流等待延误与主要车流流量、次要车流不同车型比例构成的关系，结果表明该公式较为符合无信号交叉口实际情况。     

车头间距分布规律的研究

以我国混合车流作为高等级公路交通流的基本构成,分析了混合车流车型跟驶序列组合的概率;采用计算机模拟手段,得到了车头时距阈值与速度关系、不同跟车序列最小车头间距、车头间距与随机度关系和车头间距与流量关系;并通过随机度参数将微观和宏观参数整合为一体。     

基于IAGSO 算法的VISSIM 模型校正研究与实现

微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使 模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了 改进的自适应步长的人工萤火虫算法（IAGSO）和以排队长度为指标的目标函数.然后,设 计了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的方法.最后,设计和实现了基于B/S 结构 的交叉口仿真分析系统,应用VISSIM 对北京市某交叉口建模,利用系统对此模型进行参 数校正,比较模型校正前、校正后和现场调查的四个进口方向的排队长度.通过比较结果 验证了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的有效性.     

道路拥堵概率估计方法及其在城市交通运行评价中的应用

首先提出能够统一描述不同交通负荷下路段内车流离散性进的出行时间指数 （TTI）概率分布模型,并建立该分布模型参数随路段速度变化的模型.进而给出一种新的 拥堵概率估计方法.其根据路段速度获得路段内车辆TTI 的概率分布参数,进而获得隐含 的车辆TTI 概率分布及路段处于不同拥堵状态的概率.应用于交通运行评价,解决了现有 方法评价结果受路段长度影响,以及微观评价波动性大的缺陷.给出的理论方法在交通运 行分析、仿真及控制领域具有广泛的应用前景.     

车间间距分布规律的研究

以我国混合车流作为高等级公路交通流的基本构成，分析了混合车流车型跟驶序列组合的概率；采用计算机模拟手段，得到了车头时距阈值与速度关系、不同跟车序列最小车头间距、车头间距与随机度关系和车头间距与流量关系；并通过随机度参数将微观和宏观参数整合为一体。     

基于黄金分割遗传算法的VISSIM仿真模型参数校正

微观交通仿真模型的准度直接决定所模拟交通场景的真实性。提出一种黄金分割遗传算法的VISSIM仿真模型参数校正方法。首先,详细梳理了VISSIM仿真的标准作业流程及模型参数的校正原理;接着,设计了以通过量为指标的目标函数和仿真参数个体的离散化方法;然后,采用黄金分割遗传算法具体设计了VISSIM模型参数的校正方法;最后,以典型城市信控路口为例,分析参数校正后的仿真模型特性,并采用实测路口转向流量数据验证所提出参数校正算法的效用。     

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为了克服经典速度－密度模型刻画道路交通流动态变化特性的缺陷,将更丰富的路段检测信息运用到交通仿真模型参数的标定过程中.提出在预处理检测器数据后,采用一种基于凝聚层次聚类的局部加权回归算法标定车辆速度.该算法先对训练样本进行聚类,然后用凝聚层次聚类法对每一个约束类生成一棵聚类树;其次用k 最近邻方法将与待估计速度相关的新样本划入适当的类中,最后采用局部加权回归标定车辆速度.利用现场数据对算法进行了大量测试,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速.结果表明,提出的算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.     

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

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微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况，在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素，建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型；引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度；利用RV和AV混行场景跟车数据，以模型拟合精度最高为目标，对所有参数遍历寻优，进行标定；对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性，解析了车速对交通流稳定性的影响；设计了数值仿真试验，模拟了城市道路和高速公路2种常见场景，分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明:考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性；车辆速度越低交通流稳定性越差；考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势，更好地模拟AV的动力学特征；与FVD模型相比，在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s-1和13.12%，拟合精度提高了4.47%；与PATH实验室的ACC模型相比，在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%，拟合精度提高了1.21%。可见，该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制，以及AV和RV的跟驰仿真。      

交通管理与控制对城市隧道机动车尾气排放的影响

选取城市中受污染较为严重的隧道为研究对象,在对交通量、道路特征等方面进行详细调查的基础上,联合微观交通仿真和机动车尾气排放模型,提出了交通尾气污染仿真计算方法,分析了不同交通管理控制手段对隧道内机动车尾气污染物排放的影响。以南京九华山隧道为例,基于VISSIM软件和CMEM模型构建了相应的仿真平台,模拟车速限制、车型限制、单双号限行等管理措施对尾气排放的影响。研究表明:该方法能够较好的模拟城市隧道中机动车的运行及尾气的排放。     

出行分布观测数据中的稀疏矩阵问题研究

对出行分布观测数据中的稀疏矩阵问题进行分析,提出了部分矩阵估计、补零矩阵估计和增量矩阵估计3 种不同方法来标定双约束重力模型的参数.通过定义估计的精确性和有效性两个不同的估计效果测度,将双约束重力模型等价为带有约束的数学规划,并采用解析方法比较3 种不同标定方法的估计精度差异.在此基础上,通过数值方法模拟计算,并比较3 种标定方法的估计有效性.通过研究可以发现,补零矩阵估计的参数精确性最好,而增量矩阵估计的有效性最好.研究成果能够作为实际城市交通规划中观测稀疏矩阵参数标定工作的理论依据.