各进口单独放行条件下的双向绿波设计方法研究

针对由于几何条件不对称、对向流量不均衡而采用各进口单独放行方式的干道交叉口群,提出运用两个单向绿波的组合、实现双向绿波信号控制的新方法,并以东莞市虎门镇连升路为例,详细介绍各进口单独放行的双向绿波设计过程,算例分析表明,本方法求解的结果优于传统数解法.     

进口混合放行下的城市干道信号双向绿波协调方法研究

考虑不同交叉口平面几何特点与交通流运行特性及所选信号相位的差异性,提出一种混合放行方式下的干道交叉口群双向绿波协调控制模型,使各交叉口信号不受放行方式的制约,在获得协调方向最大绿波带宽的条件下,兼顾不同方向实际带宽需求,避免了对称放行模型MULTIBAND (MAXBAND)中兼顾双向绿波带等宽而造成某一方向富余绿波的舍弃或浪费.相比进口单独放行方式下的双向绿波协调控制方法,具有更高的科学合理性和广泛适应性.以深圳市横坪路-中山大道-深汕路干道为例,通过VISSIM仿真评价结果表明,该模型改善效果更为显著.     

进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制数解算法

针对进口单独放行的信号相位设计方式,遵循绿波带宽度最大化设计理念,利用干道协调控制中的时距分析方法,给出了进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制数解算法。通过优化选取各交叉口的信号相序组合,确定干道交叉口的最佳公共信号周期与相位差取值,计算不同干道行驶方向的绿波带宽度。分析结果表明:与进口对称放行方式下的数解算法相比,进口单独放行方式下的数解算法能使理想交叉口间距取值具有更大的选取空间,更适合于对交叉口间距不齐的多个干道交叉口进行绿波协调控制;进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制方法能够获得较好的控制效果,特别是对于交叉口间距参差不齐的干道交通条件同样具有较强的适应性。     

非对称放行方式下的干道双向绿波协调控制

通过对对称放行和非对称放行两种方式下的双向绿波设计进行比较,针对非对称放行方式的特点,根据绿波协调控制需求,进行独特的搭接相位设计,并在相位差的计算过程中考虑各路段行驶车速和红灯排队车辆的影响.在此基础上,提出了一种新的干道绿波协调控制实用设计方案,并通过其在昆明市滇池路上的应用验证了其准确性与有效性.     

虎门镇连升路干道协调控制系统的设计与实现

依据各进口单独放行条件下的双向绿波信号控制方法,对东莞市虎门镇连升路进行了双向绿波信号控制设计,并阐述了虎门镇连升路干道协调控制系统的控制策略、基本原理及软、硬件结构,最后介绍该系统的运行效果及特点.     

基于Paramics的城市主干道分段绿波协调控制研究

中心城区主干道是城市道路网的骨架,主要承担着联系重要交通枢纽、重要生产区、重要公共场所的任务,交通量大,任务繁重,单纯靠单点信号控制或传统的绿波协调已难以缓解其交通压力,应根据具体情况选择合适的交叉口作为关键交叉口,分方向、分段进行绿波协调,从根本上解决因为流向产生的交通问题。文中以云南省曲靖市寥廓南路为例,优化信号配时,采用对称式放行结合绿波协调控制,通过Paramics仿真软件进行交通仿真实验,结果证明采用分段式的单向协调控制对提高该类路段通行效率的效果更加明显。     

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标,导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题,基于车路协同环境,研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况,提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数,双周期交叉口次路方向延误为优化目标,构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型,采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口,采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境,以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果,结果表明,本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型,干线平均延误分别减少19.6%,8.3%,通行能力分别提升5.6%,8.4%,平均停车次数分别减少11.2%,24.2%,双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%,5.8%,表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合,提高了双周期干线的通行效率,降低了双周期交叉口次路方向的延误,达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。     

快速路进口匝道及其衔接交叉口的协调优化控制模型

为了缓解快速路主线交通流拥挤现象,分析了快速路进口匝道与主线以及与地面衔接交叉口的影响关系,确定了进口匝道不同交通状态下的控制目标;构建了进口匝道与衔接交叉口的3段式协调优化控制模型,提出基于层次分析的分布式求解算法;以1条进口匝道及3个衔接交叉口的典型路网进行试验,采用仿真模拟软件对模型及其算法进行效用评价.仿真试验优化了7次,结果表明:前3次实现了进口匝道排队减少,接着3次优化能够实现通行能力最大,在低交通需求下,优化能使通道平均延误时间减小.研究成果为在供需平衡的基础上优化进口匝道和衔接交叉口的信号配时提供了理论基础.     

绿灯终点型双向绿波协调控制数解算法

根据绿灯终点型绿波带设计需求,在绿灯中心点型双向绿波协调设计数解算法的基础上,建立一种绿灯终点型双向绿波协调控制数解算法。首先,针对上游交叉口协调相位绿灯时间短于、长于下游交叉口协调相位绿灯时间的2种情形,利用车辆行驶轨迹图对比分析绿灯终点型绿波协调控制方法的优势;然后,推导出理想交叉口间距的计算公式,分析中间交叉口的相位差调整方法,并给出中间交叉口偏移绿信比的计算公式,实现干道公共信号周期、交叉口相位相序以及相位差的组合优化,完成面向绿灯终点的双向绿波协调控制设计;最后,通过算例分析对比绿灯起点型、绿灯中心点型和绿灯终点型3种绿波带设计方案,仿真验证不同双向绿波带设计方案的协调控制效益。研究结果表明：在协调方向绿灯尾时仍有车辆通过交叉口的场景下,尽管绿灯起点型、绿灯中心点型和绿灯终点型3种绿波带设计方案的绿波带宽度相等,但在减少整个受协调车队延误时间方面,绿灯终点型双向绿波带设计方案的协调控制效益最为突出,与绿灯起点型和绿灯中心点型方案相比,绿灯终点型方案使协调车队的双向平均延误时间分别减少了44.5%与15.9%;绿灯终点型绿波带设计方法能够保证队尾车辆顺利通过下游交叉口,在提高协调车队整体服务水平方面具有重要作用。     

经典干道协调控制信号配时数解算法的改进

遵循最大绿波带设计理念,利用干道协调控制中的时距分析图,结合实际算例,对经典数解算法在理想交叉口间距取值范围的确定、通过带宽度的计算、最佳理想交叉口间距的选取、以及各交叉口相位差的设置上存在的问题进行深入剖析,提出了基于公共信号周期允许变化范围的理想交叉口间距取值范围确定法则,给出了一种新的通过带宽度计算方法,建立了一条新的最佳理想交叉口间距选取原则。算例分析表明,改进后的经典干道协调控制信号配时数解算法能确保干道协调控制系统获得尽可能宽的通过带宽度,计算得到的最佳公共信号周期与通过带宽度也更为准确有效。     

基于双站台的 BRT与社会车辆协同绿波优化模型

公交车在运行过程中需要停靠站台,导致现有绿波交通模型很难同时优化社会车辆与公交车。针对该难题,建立了以双站台为基础的社会车辆绿波与BRT行程时间协同优化模型。该模型以社会车辆绿波带宽最大与BRT行程时间最短的加权值为目标函数;以周期时长、相位相序、社会车辆与 BRT 车速、交叉口双站台停靠选择为优化变量。算例表明,与 maxband模型相比,优化模型在绿波带宽占周期比例不变的情况下,BRT平均行程时间由 407.54 s降为 308.08 s,降低24.4%;BRT平均延误由68.66 s降为9.2 s,降低86.6%;停车次数由35次降低为2次,降低94.6%。优化模型在保证社会车辆绿波通行的前提下可以显著提高BRT的通行效率,为BRT的进一步推广应用提供理论基础。     

基于手机信令数据的交通 OD 提取方法改进

手机信令数据作为一种大数据,在交通 OD 调查中应用日益广泛。从手机信令数据中提取交通 OD 量化指标需要经过出行端点识别和出行端点匹配2个步骤。为了克服现有研究中基站覆盖范围假设与实际出入较大的情况,笔者改进了出行端点匹配方法。首先分析了传统交通小区和基于蜂窝小区聚类交通小区2种交通小区划分方法各自的特点和适用条件;对于使用传统方式划分的交通小区,提出了缩小基站可能覆盖范围的方法,使用用户最大可能活动范围,排除用户不可能达到的区域,结果表明该方法可提高部分出行端点匹配精度。对使用蜂窝小区聚类划分的交通小区,将聚类流程进行了简化,去掉了部分不能显著提高精度的流程,结果表明简化后未明显降低匹配精度。     

基于灵活相位的双向绿波协调控制

先进的交通信号控制系统的核心是控制策略及参数模型,而信号相位设计是交通信号设计中最具有创造性的部分,也是控制策略实现前提条件.针对目前城市干线交通拥挤现状,提出了一种基于NEMA相位的灵活相位相序协调控制优化方案,并给出了相应的设计原则,再在MAXBAND核心数学模型上给出了基于灵活相位的双向绿波带宽最大化模型.最后通过实例验证分析表明,相对于传统相位相序策略,灵活相位策略具有一定的优越性,而且该策略能够有效提高干线的通行效率,减轻城市交通堵塞.     

基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.     

基于GA启发式抽样的交通事件自动检测

为了提高面向不平衡数据集的交通事件检测综合性能,提出了两种基于GA启发式抽样方法的交通事件检测算法.基于GA的实例选择抽样方法(GA-IS),解决非启发式抽样方法人为设定抽样率导致的检测效果不稳定问题.基于GA的支持向量选择抽样方法(GA-SS),改善学习集数据量较大时的检测效率.实验采用新加坡AYE仿真数据库,以支持向量机作为分类器进行事件检测.结果表明,基于遗传算法实例选择抽样的检测模型检测率达到94%,平均检测时间为1.413 3 min,性能指标PI为0.157;基于遗传算法支持向量选择抽样的检测模型决策时间为4.55 s,综合性能最优,其PI为0.151;基于少数类过抽样算法(SMOTE)的检测模型决策时间为35.21 s,PI为0.329,与非启发式抽样方法相比,所提方法能有效改善面向不平衡数据集的事件检测综合性能.     

基于车速与信号协同优化的区域绿波协调控制模型

针对车路协同环境下的区域绿波协调控制问题,根据自动驾驶车辆车速可控的特点,提出利用绿波车速与信号配时的协同优化方法,建立一种区域绿波协调控制模型.模型在信号配时与相位相序优化的基础上,增加对路段绿波车速的优化,为车路协同环境下的自动驾驶车辆提供路段车速引导方案;通过扩大优化模型的可行解空间,以解决区域协调中相位差的设计...