高速公路收费站改扩建车道方案浅析

针对湖南省高速公路部分收费站目前的拥堵现状,深入分析了其原因,提出了收费站改扩建车道的可行方案及适用条件。     

数据驱动的收费站运行参数预测及车道配置

为优化电子不停车收费系统(ETC)推广期间收费站车道配置.依据数据驱动,提出了预测指定日期ETC和人工半自动收费车道(MTC)小时最高流量的方法.结合排队论和驾驶员在收费站选择车道的行为,提出了收费站车道资源配置的优化,并以上海市112个收费站实际数据为例进行验证.研究结果表明:所提出的预测收费站日流量、小时最高流量及ETC流量占比趋势等方法可行,可为收费站车道资源配置提供借鉴.     

数据驱动的收费站运行参数预测及车道配置

为优化电子不停车收费系统(ETC)推广期间收费站车道配置.依据数据驱动,提出了预测指定日期ETC和人工半自动收费车道(MTC)小时最高流量的方法.结合排队论和驾驶员在收费站选择车道的行为,提出了收费站车道资源配置的优化,并以上海市112个收费站实际数据为例进行验证.研究结果表明:所提出的预测收费站日流量、小时最高流量及ETC流量占比趋势等方法可行,可为收费站车道资源配置提供借鉴.     

多元收费方式下的高速公路收费站车道数优化研究

随着货车比增加和移动支付方式的应用,依据现有《收费公路联网技术要求》计算车道数用到的交通量换算和服务时间已不符合实际,造成车道数计算不准确,易导致车道拥堵或车道资源浪费. 本文围绕车道数优化计算展开研究. 首先分析多元收费方式服务时间及其差异性,提出多元收费方式服务时间计算模型. 考虑车辆跟驰、排队等行为因素,基于 VISSIM 建立收费站通行仿真模型,以车流量、车型比等数据为输入,获取满足设计需求的车道数. 将需求车道数和实际服务时间输入排队模型计算DHV修正值. 利用多项式回归,建立实际DHV值和DHV修正值间的DHV换算模型. 根据实际服务时间和DHV修正值,获得优化车道数. 最后,以典型收费站进行实证分析,表明本文方法可实现车道数的优化计算.     

多元收费方式下的高速公路收费站车道数优化研究

随着货车比增加和移动支付方式的应用,依据现有《收费公路联网技术要求》计算车道数用到的交通量换算和服务时间已不符合实际,造成车道数计算不准确,易导致车道拥堵或车道资源浪费. 本文围绕车道数优化计算展开研究. 首先分析多元收费方式服务时间及其差异性,提出多元收费方式服务时间计算模型. 考虑车辆跟驰、排队等行为因素,基于 VISSIM 建立收费站通行仿真模型,以车流量、车型比等数据为输入,获取满足设计需求的车道数. 将需求车道数和实际服务时间输入排队模型计算DHV修正值. 利用多项式回归,建立实际DHV值和DHV修正值间的DHV换算模型. 根据实际服务时间和DHV修正值,获得优化车道数. 最后,以典型收费站进行实证分析,表明本文方法可实现车道数的优化计算.     

高速公路收费站设计中的排队论模型分析

针对高速公路收费站设计不合理导致交通拥堵、安全问题,通过对M/M/n和M/M/1排队理论的分析,结合高速公路收费系统的特点,建立了用于高速公路收费站台设计的排队论模型。该模型给出了高速公路收费亭数目设计的理论依据,从而提供了一种解决收费站设计的合理方法。同时,运用Visual Basic 6.0程序进行了编程,给出了在一定服务水平条件下,不同收费亭可以服务的交通量。     

交叉口禁止变换车道线长度计算方法

基于排队理论,提出一种以等候信号放行车辆排队的平均长度为依据来计算交叉口进口道禁止变换车道线长度的方法,包括交通数据的采集、交通量的换算、排队车辆数的计算以及平均排队长度的计算,并结合具体实例,与根据现有方法计算得到的结果进行比较.     

双车道公路设置附加车道交通量条件研究

为了减少双车道公路交通事故数量、提高运行效率,提出了双车道公路设置附加车道的理念,基于试验数据开展了双车道公路设置附加车道的交通量条件研究.通过双车道公路实车实验获得的基础数据,建立了双车道公路交通冲突时间与交通量、设计速度的关系模型.依据构建的模型,给出了对应不同设计速度的双车道公路设置附加车道的交通量条件.基于样本数据的研究结果表明：设计速度为80 km/h的双车道公路,单向交通量大于495 veh/h/ln 时,应设置附加车道;设计速度为60 km/h 的双车道公路,单向交通量大于454 veh/h/ln,应设置附加车道;设计速度为40 km/h 及以下的双车道公路,设置附加车道效益不明显,不建议设置.     

基于遗传算法的车道配置优化方法

对收费车道配置进行研究是收费系统规划建设中一项重要内容，研究的目的是使得收费资源合理利用。根据车辆到达流的随机特点，运用排队论方法建立起以收费系统费用损失最小为目标的优化模型，然后利用遗传算法求得在不同ETC技术使用率情况下的最佳车道配置。所得结果对实际操作有一定的指导意义。     

多车道高速公路的通行能力分析与建模

随着经济的快速发展,高速公路的客货运输需求迅速增加,越来越多的高速公路扩建为8车道或10车道的多车道高速公路,而中国目前还没有针对8车道及以上高速公路的通行能力展开充分研究.本文研究了整体式、客货分离式和\"长途+集散\"式3种断面形式下多车道高速公路通行能力的影响因素,构建了3种横断面形式下的多车道高速公路通行能力计算模型,并借助VISSIM仿真平台进行各断面形式下的交通流运行模拟,运用所得到的一系列速度—流量曲线,对模型中的相关参数进行标定.本文的研究思想与成果,可以从通行能力角度为新建和改扩建多车道高速公路断面布设与组织形式选择提供有效参考.     

右置掉头与右转共用车道通行能力研究

在中央分隔带宽度受限的情形下,掉头置于靠近中央分隔带的车道上,公交车等大型车辆的转弯半径过小,对交叉口的行车安全和交通效率均有不利影响.将掉头车道置于行车方向的最右侧与右转共用车道,可以有效解决此问题.文章通过借鉴通行能力手册HCM上直左、直右以及左右共用车道通行能力计算方法,在确定左转及掉头调整因子基础上,建立了交叉口掉头右置与右转共用车道的通行能力计算模型.研究结论可为掉头车道设计提供理论支撑.     

高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响,并提出合理车道配置方案,依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据,建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型,开发收费广场交通运行微观仿真平台.分别针对平、高峰时段,以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案,综合评价不同方案下收费广场通行效率.与实测结果的对...     

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收费站车道配置研究是ETC收费系统规划、设计和建设中一项重要的内容,其目的是使收费资源最优配置及合理利用。为了合理配置ETC收费站人工收费车道和ETC收费车道数,发挥车道利用的最大效用。本文首先从排队论原理分析了ETC收费站车辆排队模型,再用增量效益成本比率分析其成本效益,并以增量效益成本比率最大为目标建立ETC车站车道优化配置模型,最后通过一个工程实例验证了此模型。该模型为ETC收费站人工收费车道和ETC收费车道数配置提供了一个科学的计算方法,为ETC系统的规划和建设提供帮助,并在实际工程应用中具有一定的指导意义。     

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基于神经网络对不完全信息具有良好的适应性和遗传算法具有较强的全局搜索能力的优良特性,将遗传算法和神经网络有机结合起来对高速公路短期流量进行预测,采用精英选择、按比例适应度分配和基于排序的适应度分配相结合的选择方法,以及自适应的交叉、变异概率改进遗传算法,通过使用自适应学习速率来改进BP算法,并提出使用新的结合方式获取新一代种群,提高获取全局最优解的搜索速度,构建符合高速公路短期流量特点的预测模型。同时,采用排队论模拟高速公路收费过程,构建高速公路收费站的排队模型,结合短期流量预测模型及收费站排队模型,根据车道与收费员的配备,预测短期各时段的收费员需求,从而实现收费员的动态最优配置。最后结合实例,证明了模型的有效性。     

电子收费系统资源优化方法

以排队论、非集计理论为理论基础,分别以系统平均延误最小、系统总成本最小、系统效益增量与成本增量之比最大为目标,对多收费方式收费系统进行资源优化.通过简单的数值案例说明其应用,为电子收费系统的建设提供参考.     

汤口收费站扩建中的启示

对一般高速公路,以第304位小时交通量作为设计参考具有合理性和适应性,而对旅游公路,交通流季节性变动很强．若采用第30位小时交通量进行计算,则会导致在高峰小时期间交通严重阻塞。结合交通量、平均服务时间、平均服务水平可合理确定收费车道数。     

京新高速公路北辛堡主线站进京方向收费车道数的计算验证

结合京新高速公路河北省张家口段一期京冀界北辛堡主线收费站的交通量现状,选取管理部门提供的收费站交通量报表,对该收费站进京方向收费车道数进行了重新计算,以确定现有进京方向收费车道数能否满足目前的交通量需求,并提出满足现有交通量的收费车道数量.     

路网最优费率的双层规划模型及算法

为寻求系统、科学的路网最优费率测算方法, 提出用双层规划模型描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系, 其中上层以路网用户盈余最大化为目标, 下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡模型, 设计了遗传-模拟退火混合优化的求解算法。计算发现路网收费收入目标的高低将直接影响测算所得费率的高低, 进而影响各车型OD出行量, 且时间价值低的车型用户比时间价值高的车型用户受费率变化的影响要更为显著, 表明双层模型在费率决策过程中能兼顾相关各方的利益, 建模时考虑车型分类能更合理地反映现实情况; 与遗传算法、模拟退火算法相比, 遗传-模拟退火算法计算结果最优。