高架道路下匝道衔接交叉口 U-turn 设计方法

高架道路下匝道地面衔接路段及其衔接交叉口的交通设计是城市快速路交通设计的一个重要组成部分,为解决我国城市高架道路下匝道与地面道路衔接交叉口排队和拥堵日益严重的问题,分析了U-turn设计对交叉口车辆延误和饱和度等运行效益指标的影响,以及U-turn在改善交叉口交通安全性方面的作用。以“变交叉为交织或避免交叉和交织”为目标,分析了高架道路下匝道不同接地类型与不同U—turn形式的最佳结合方法;以交叉口延误与左转交通流路段延误加权最小为目标的最佳U-turn选择模型,给出了高架路下匝道交叉口和路段两种U-turn的设计方法。最后,以上海市某高架道路下匝道及其衔接交叉口为例进行算例分析,实施U-turn设计后,可以显著降低交叉口的饱和度,最大降幅达29％：交叉口的车均延误最大降低60％,交叉口服务水平由D级上升到C级。     

单点交叉口固定信号配时优化模型

为获得更好的单点固定信号配时方案,以交叉口通行能力最大和车辆平均延误最小为目标,以相位有效绿灯时间受限为约束条件,提出一种信号配时优化模型.使用大连市交通调查数据得到韦伯斯特配时方案和2种优化配时方案,采用交叉口通行能力、车均延误和饱和度评价了各种配时方案.利用VISSIM软件进行了交通模拟试验,采用累计通过车辆数、车均延误和平均排队长度对各种方案进行了交叉口评价.结果表明,所提出的配时优化模型优于韦伯斯特配时模型,而且其评价结果更能反映交叉口的实际服务水平.     

考虑上游信号的交叉口延误计算

延误是交叉口交通设计和信号优化的重要评价指标.针对传统延误计算仅考虑单个交叉口的不足,本文构建了综合考虑上下游交叉口交通运行参数的延误计算模型. 模型以交通波理论为基础,综合考虑了上下游交叉口的相位相序、绿灯时长、流向流量、路段长度及相位差等因素,通过计算下游交叉口队尾时空点在各相位的演变构建队尾时空多边形,计算队尾时空多边形的面积即可得到下游交叉口计算车道组的停车延误,将其加上加减速延误最终得到交叉口信号控制延误.示例分析表明,该模型与VISSIM 和 SYNCHRO等软件相比,延误计算精度较高.     

城市信号交叉口混合交通秩序度模型

混合交通是我国城市信号交叉口最为显著的交通特点之一. 为了便于研究混合交通信号控制策略,并进行混合交通流仿真,从信号交叉口“时空资源”有效利用角度,提出了信号交叉口混合交通秩序度的概念,并建立了混合交通秩序度模型. 从信号交叉口的“空间资源”利用角度,建立行人自行车聚集群与机动车冲突区域模型;从信号交叉口的“时间资源”利用角度,建立行人自行车与机动车冲突时间模型,可以作为优化混合交通信号控制策略的一个重要评价指标. 最后,以混合交通秩序度和机动车延误作为评价指标,通过仿真的方法,对实际交叉口进行了混合交通信号控制策略优化,经过方案比选得到一个优化控制方案. 研究结果表明,以混合交通秩序度和机动车延误为评价指标优化的控制方案,比以往单一考虑机动车为评价指标优化的控制方案,效果得到明显改善,更能够表征我国信号交叉口混合交通流的运行状况.     

典型交叉口公交通行改善方案研究

根据石家庄市中山路与建设大街交叉口的交通现状,提出该交叉口公交通行改善的必要性,分析公交车辆产生通行延误的主要原因,针对延误原因,提出以信号配时优化、信号相序调整和站台延伸为主要内容的改善方案,并利用交通微观仿真软件VISSIM,对改善方案进行仿真分析和方案优化,获取了较为理想的公交通行改善方案。     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化,无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求,以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件,构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分,第1部分考虑进出口道车道平衡,计算可行的动态车道备选方案,将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数;第2部分根据实时交通需求,生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较,实验结果表明,本文模型能更好地降低交叉口平均延误,有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化，无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求，以交叉口车辆平均延误最小为目标，以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件，构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分，第1部分考虑进出口道车道平衡，计算可行的动态车道备选方案，将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数；第2部分根据实时交通需求，生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较，实验结果表明，本文模型能更好地降低交叉口平均延误，有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

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干线交通控制系统能有效减少机动车运行延误. 本文以系统延误最小和绿波带宽最大为目标,构建了基于系统周期和相位差最优的干线交通控制模型,以双向有隔离的北京城市主干路——皂君庙路—大柳树路（含4个信控交叉口）为实例,提出了两种线控优化方案,通过VISSIM仿真对该交叉口及其所在路段优化前后的交通状况进行了比较. 结果表明：在北京市这类行人流量较大、交叉口布局紧凑的道路条件下,采用重叠相位能更好地优化线控系统;应用本文提出的控制策略对该路段进行线控优化后,交叉口总信控延误减小了59.6％,主线上的南向北和北向南平均行程速度分别提高了140.0％和51.7％,交通运行效率显著提高.     

学府大道双向干道绿波控制研究

基于对学府大道上六个交叉口交通状况的大量调研,提出该路段各交叉口信号控制现状的不合理。首先利用韦伯斯特配时模型优化各交叉口单点控制,然后引用数解法,针对学府大道上的研究交叉口群进行信号协调线控设计。最后,利用VISSIM交通模拟软件对线控配时方案进行仿真验证,通过比较道路通行能力和延误时间的变化,证明通过该双向绿波控制可有效地改善干道交通运行状况。     

考虑交通事件影响的动态交通信号控制策略

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率; 采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台, 提出了交叉口流量传输优化模型, 分析了双排队模型中交叉口内交通流运行的状态; 假定用户依据瞬时用户最优原则选择路径, 提出了考虑信号控制惩罚时间的瞬时用户最优约束; 以系统总行程时间、有无交通事件影响的行程时间为评价指标, 研究了低、中、高3级不同交通需求下的信号控制效果。试验结果表明: 在低、中级交通需求下延误最小自适应控制策略的系统总行程时间最小, 比通行能力最大自适应控制在无交通事件影响下总行程时间分别降低0.45%和0.18%, 在有交通事件影响下总行程时间分别降低5.95%和2.52%;在高级交通需求下, 通行能力最大自适应控制总行程时间最小, 对比延误最小自适应控制, 在有、无交通事件影响下系统总行程时间分别降低5.46%、5.31%;对比有无交通事件影响下系统总行程时间变化幅度, 固定式信号控制在不同交通需求下均表现出最高的稳定性; 在低、中级交通需求下, 延误最小自适应控制策略较通行能力最大自适应信号控制策略更稳定, 在高级交通需求下, 两者的稳定性无显著差异。可见, 当交通需求较大时, 应提升交叉口通行能力, 当交通需求较小时, 应降低车辆延误。     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

盐城市建军路单向(西-东)绿波控制

在对现有盐城市五个交叉口的交通情况分析基础上,指出其信号配时的不合理。通过比较设计前后道路通行能力的变化和延误的变化以及交通综合效应的改善,证明单向绿波协调控制能够在不增加各交叉口总延误前提下,使主干道上主流方向的车辆在规定车速下不间断的通过各交叉口,从而改善该主流方向的交通运行状况。最后对盐城市一条实际道路上的五个交叉口进行单向绿波协调控制设计。     

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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。     

降雨天气单点交叉口交通信号控制优化方法

为优化降雨天气下单点交叉口交通控制的效率, 引入了降雨修正系数, 建立了单点交叉口交通信号配时方法; 应用行动分析软件分析降雨天气交叉口处的高精度视频, 以标定饱和流率、损失时间和到达车速等参数的变化特征, 提出了饱和流率、损失时间与到达车速的降雨修正系数; 建立了基于模拟退火算法的优化模型, 计算了各降雨等级下的修正系数; 构建了基于VISSIM仿真测试环境, 评估了提出的模型优化降雨天气下单点交叉口交通信号控制的效果, 分别比较了采用优化后参数的定时配时与感应配时对采用原参数的定时配时方案的交通运行效率。分析结果表明: 小雨、中雨与大到暴雨天气下的平均车头时距分别比正常天气增加了0.314%、1.256%、2.871%, 平均损失时间分别增加了1.042%、2.829%、3.424%;在流量低于600pcu· (h·lane) -1时, 改进的感应控制方案效果较好, 比采用原预设参数方案的车均延误降低了12%~23%;当流量高于600pcu· (h·lane) -1时, 采用改进的定时控制方案效果较好, 车均延误比原方案降低13%~25%, 并可在临近饱和与过饱和状态时推迟锁死状态的产生, 车均延误最低。     

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．     

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通过运用VISSIM交通仿真系统对有两个分离左转车道的道路交叉口实例进行仿真,研究外侧左转车流对内侧左转车流延误的影响.在VISSIM交通仿真运算中,以内侧左转车流的交通流参数为常量,与之相对应的外侧左转车流的交通流参数为变量,得到仿真运算后的离散数据.将这些数据进行回归分析,得出内侧左转车流延误的影响因素模型.最后基于仿真运算的研究成果及此交叉口的特性,提出合理的交通改善措施,将改善后每个周期的内侧左转延误及交叉口的车均延误与改善前的延误进行比较.结果表明,所提出的改善措施有显著效果,对其他同类型的有两个分离左转车道交叉口的改造具有实际的指导意义.     

基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型

针对基本通行能力不能全面反映道路交通状况的缺点, 提出了城市道路随机化通行能力概念; 依据评价体系定义交通中断与持续中断, 量化了城市道路交通拥堵程度; 研究了现有通行能力估计方法, 利用乘积限与寿命分布列构造并估计了交通流分布函数; 结合交叉口各入口交通流数据特性改进传统连续交通流参数模型, 提出了基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型; 将该模型估计结果与道路通行能力手册HCM2010中的模型估计结果和交叉口实测流量进行误差对比。分析结果表明: 生存函数模型计算出的中断、持续中断交叉口通行能力与HCM2010中的模型计算结果误差均值分别为0.162 1与0.116 4, 方差分别为0.029 0与0.015 2, 两者误差波动均较小; 提出的计算模型结果与实测较大流量相对误差分别为9.720%、3.822%和4.936%、4.779%, 统计意义下提出的计算模型相对误差为5.871%, 估计效果稳健; 城市道路交通中断次数、可接受中断概率、交通流、速度与道路通行能力之间存在生存函数乘积限对应关系, 研究交叉口的通行能力为7 632 pcu·h^-1, 提出的计算模型估计结果更具有可靠性。可见, 提出的计算模型适用性较好, 特别在不同拥堵程度的城市道路交通区域, 通过可接受中断概率估计通行能力, 可为城市道路交通组织与管理部门提供优化目标、科学决策和易于接受的理论依据。     

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针对单路口交通流运行的高度复杂性和随机性,本文通过引入演化博弈理论和选择机制,以路口车辆平均延误时长最小为目标,提出了一种新的信号灯控制算法——基于演化博弈的单路口信号灯配时优化控制（EGSTOA）.为了评估方法的有效性,在VISSIM仿真软件中进行实验,并将该方法的控制效果与优化定时控制和基于遗传算法的控制效果进行比较.对比结果表明,使用EGSTOA方法有效降低了路口车辆平均延迟时长,改善了路口的控制效果.