快速路入口匝道瓶颈宏观交通流模型

基于入口匝道汇入方式与基本图形态, 提出了一种调整型元胞传输模型; 增加了入口匝道状态变量以追踪入口匝道交通状态, 定义了新的入口匝道汇入规则; 将双通行能力基本图引入到调整型元胞传输模型中, 以适应不同交通状态下通行能力的变化; 将单纯形法与遗传算法相结合, 提出了混合多目标参数优化方法; 建立了3个仿真场景, 评价调整型元胞传输模型与混合多目标参数优化方法的效果。仿真结果表明: 在预测入口匝道上游主线拥堵发生与结束时间方面, 与经典元胞传输模型相比, 调整型元胞传输模型将时间预测准确性分别提升了22.3、10.8 min; 在模拟入口匝道汇入段主线拥堵传播与消散方面, 调整型元胞传输模型模拟结果更加符合实际的传播与消散规律; 在模拟试验路段早发性失效交通特性方面, 调整型元胞传输模型对于拥堵前最大流量与拥堵后消散流量的拟合误差在4%以内, 小于经典元胞传输模型; 在模型仿真精度方面, 调整型元胞传输模型各项评价指标均优于经典元胞传输模型, 前者的仿真速度误差为10.42 km·h^-1, 较后者降低了25.4%;与传统的遗传算法相比, 混合多目标参数优化方法的总计算次数更少, 参数标定过程总耗时缩短了29.3%。     

城市快速路入口匝道短期交通流预测模型研究

短期交通流预测是智能交通运输系统研究的重要问题之一,现已建立了许多关于这方面预测模型,但大部分预测都属于单一模型预测,其预测结果往往不能满足预测精度的要求.为此,文章以城市快速路入口匝道交通流为研究对象,通过对单一模型预测流程的分析及其筛选,建立基于神经网络的多模型融合预测模型,并详述其预测流程和方法.通过实例应用,得出基于神经网络多模型融合预测模型预测结果的精度比单一模型预测要高.     

快速路匝道与主线合流区交通参数关系模型

为了研究快速路匝道与其主线合流区的交通流特征关系,选用南京长江大桥入口作为数据 采集点,观测其汇入路段的交通流,并对交通流速度、密度等宏观参数和换道次数、可接受间隙等微观特征变量进行了相关性分析。研究发现,速度、密度、换道次数和可接受间隙之间存在非 线性相关性。基于此,构建了主线车道车速与密度、换道次数和可接受间隙之间的非线性关系模型。快速路匝道与主线合流区是快速路的主要瓶颈路段,结合宏观交通参数模型和微观间隙接受模型,阐述了快速路主线和匝道汇入车流的交通参数数学关系。实测数据拟合结果表明,该模型能够准确描述匝道与主线合流区的交通流特性。     

城市快速路匝道合流区与基本路段交通流特征对比

基于快速路实测数据和微观仿真数据,从交通流基本图、交通流状态空间传播、匝道与主线流量关系和车道横向分布特征4个方面对比了匝道合流区与基本路段的交通流特征.结论表明:由于匝道车辆汇入的影响,匝道合流区与基本路段的交通流特征存在较大的差别,在城市快速路的规划、设计、管理和控制中都应该区别对待.     

快速路匝道协调控制模型

快速路多匝道协调控制是一种有效解决城市交通拥挤问题的方法,考虑下游交通需求的宏观动态交通流模型与匝道排队模型为快速路系统控制提供交通需求信息。根据匝道排队状况,主线交通运行状态确定汇入主线的交通量,以系统总行程时间最短为控制目标,控制目标函数考虑了匝道调节率的变动引起的运行状态变化对最优值的影响。     

快速路匝道协调控制模型

快速路多匝道协调控制是一种有效解决城市交通拥挤问题的方法,考虑下游交通需求的宏观动态交通流模型与匝道排队模型为快速路系统控制提供交通需求信息.根据匝道排队状况,主线交通运行状态确定汇入主线的交通量.以系统总行程时间最短为控制目标,控制目标函数考虑了匝道调节率的变动引起的运行状态变化对最优值的影响.     

平衡主线和匝道交通运行的强化学习型匝道控制研究

考虑合流区域主线和匝道的交通流运行状态,提出了一种基于深度强化学习的鲁棒自适应匝道控制模型——DRLARM模型。根据交通流运行特征,构造了平衡主线交通效率和匝道排队长度的强化学习奖励函数;为适应动态变化的交通环境,采用多交通流场景混合训练控制模型,在不同拥堵成因、不同拥堵时长、不同需求分布等测试场景下开展仿真实验,对比分析了无控制及DRLARM、ALINEA和PI-ALINEA模型控制的车辆平均行程时间A、车道占有率o、匝道排队长度W和匝道损失时间比P等评价指标。研究表明：DRLARM模型控制的平均行程时间A相比无控工况节省了22%,略好于ALINEA模型,与PI-ALINEA模型控制效果相当;DRLARM模型在不同测试场景下产生的匝道损失时间比P较稳定,匝道排队长度W绝对值相较于ALINEA模型和PI-ALINEA模型均缩短了约16%;深度强化学习方法兼顾了通行效率和路权公平性,训练所得DRLARM模型在动态交通条件下表现出良好的鲁棒性。     

城市快速路交通流特征分析

城市快速路交通流与高速公路相比具有明显不同的特点．高速公路的理论研究主要是交通流。交通科学是说证科学．运用其实证数据分析了在不同密度条件下城市快速路交通流速度概率分布的特性。在这基础上．在流密平面中将交通流划分4个稳态相位．别为自由流．谐动流．同步流和堵塞．对4个相位的区域范围进行了定量标定．并具体讨论了其各自的性质。     

快速路出口匝道型交叉口转向交通分析

快速路出口匝道型交叉口是指交叉口进口道有快速路出口匝道的地面交叉口。通过分析快速路出口匝道的服务范围,以及快速路出口匝道型交叉口的转向交通特征,建立转向交通的特征模型,并有针对性地提出此类交叉口的交通组织方法,这对指导实际工作具有一定的参考价值。     

城市快速路交通流特性研究

本文利用我国城市快速路交通信息采集系统的实时交通检测数据,对城市快速路交通流的动态特性进行了分析;对比了多车道交通流量、密度、速度的横向分布差异;最后比选了适用于城市快速路的稳态交通流模型,并标定了模型参数,本文的研究成果将对城市快速路的规划、设计、运营、管理和评价提供科学依据和数据支持．     

城市快速路入口匝道神经模糊控制

综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

城市快速路匝道最小间距模型

匝道间距是路线设计中的重要内容, 对交通流有决定性的影响。根据城市快速匝道的特点, 应用驾驶员行为理论, 模拟了驾驶员城市快速匝道上的驾驶行为。认为匝道间距是影响城市快速路主线运行状况的关键因素。为了合理确定匝道最小间距, 必须确定匝道组合模式和计算匝道加减速车道长度, 并计算出车流从匝道汇入主线后, 由于车流变道而形成交织车流长度。由此建立了不同匝道组合模式下的匝道最小间距模型。应用实例表明, 当匝道间距不能满足最小间距时, 车速降低, 服务水平下降。     

快速路匝道邻接交叉口交通设计方法

对匝道车流与地面车流交织、相位绿灯损失以及邻接路口通行能力不足等问题进行分析;运用时空优化设计方法避免交通流交织与冲突,空间上对交叉口进口车道功能的置换设计,时间上根据车流饱和度均衡原则,提出信号组合相位的设计思想,减少路口有效绿灯时间的损失;最后,通过具体实例对优化设计方法进行验证.结果表明,优化后立交的通行能力提高,车辆的平均延误大大降低,匝道车流与地面车流之间的交织情况基本被消除,改善效益明显.     

城市快速路交通流建模及非线性最优控制

分析了城市快速路的运行特点，以通道控制的基本思路，提出快速路主路和辅路协调控制的方法，根据快速路交通特性性，建立主路和辅路路段的动态模型，进口和交叉口口排队模型，根据不同的优化性能指标，确立了相应的优化策略和求解算法，为进一步开实时控制算法打下基础。     

城市快速路入口匝道控制策略与流程设计

基于城市快速路入口匝道控制的特点,设计了同时考虑快速路和地面道路的控制策略与流程。为充分发挥快速路主线的效率,控制流程首先根据快速路主线交通状况计算匝道调节率;当因交通分流导致地面道路服务水平不可接受时,采取修正调节率或者关闭匝道的措施。     

基于人工神经网络的快速路入口匝道流量预测

已有快速路入口匝道控制手段是以定时控制方法为主,虽然存在动态调整等方法,但缺乏预测机制,这主要是由于车流的动态性和随机性而难以进行定量分析,引入人工神经网络可对车流进行动态预测。分析了影响主线交通量的与匝道相关的因素,并在此基础上建立了神经网络预测模型,通过上海典型匝道（延安路-江苏路）一组实测数据对网络进行训练和预测,得到了满意的效果。     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

北京城市快速路交通流特性多维度研究

基于多天的快速路检测器实测数据,在利用平均车长进行占有率及密度转化后,采用Van-Aerde单一结构模型标定了北京市三环快速路典型路段的不同天、内外环及不同车道的交通流参数,进行了多维度的交通流特性对比分析,为北京城市快速路系统的运营管理及规划设计提供理论基础和数据支持.