交叉口信号控制模型指标权重的确定方法

交叉口信号控制评价指标的权重系数应随控制策略的不同而变化。根据各个进口道流量和占有率的关系,可以把交叉口交通状态划分为空闲、顺畅、繁忙和拥堵4种类型。考虑4种交通状态下交通流的不同特点,运用层次分析法,对机动车平均延误、平均停车时间、车道通行能力、车辆排队长度和行人平均延误等评价指标建立判断矩阵,通过计算特征向量,从而确定各个评价指标的在信号控制模型的权重系数。最后对佛山市实际交叉口的例子进行计算和仿真,结果表明,基于层次分析法的权重确定方法综合反映了不同交通状态的控制需求,提高了权重制定的准确性和客观性。     

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.     

基于交通预测的多态交通流信号控制

为解决现有信号控制方法对多态交通流交叉口适应性不足的问题,通过在交叉口设置多功能进口车道和车辆检测器、车道控制器等硬件设施,进行了短时交通流预测基础上的多态交通流条件下交叉口信号配时优化研究。根据交通量预测数据,建立信号控制延误估计模型,以交叉口总延误最小为优化目标选取多功能车道流向,根据每相位最大排队长度逐步优化绿灯时长并实施信号控制。短时交通预测以小波分析为基础,采用RBF神经网络及Markov链分别预测交通流的稳态与随机部分。使用VISSIM软件对设置多功能车道的交叉口多态流信号控制方法进行了交通仿真。分析结果表明：该方法可有效降低行车延误,提高交叉口服务水平。     

交叉口流线动态控制的优化配时模型研究

针对城市交叉口信号控制仍以单点固定相位方式为主,且配时优化方法不能随交通流线的状态变化而优化的问题,以交通流线相容且绿灯损失最小为原则,根据交叉口进口流线流量动态生成了最优流线组合的相位.在确定周期相位组合的情况下,考虑周期结束流线是否有车滞留,对应分析了流线车辆平均延误.将延误模型组合,建立了适应交叉口流线流量动态变化的优化配时模型,计算了各相位的最优配时,以实现交叉口流线动态优化控制效果.实例计算分析表明:采用流线动态控制配时优化模型延误更小,对改善交叉口运行状况更为有效.     

基于MFD的路网周边交通控制策略与仿真

宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagrams,MFD)是路网的固有属性,可从宏观层面监视和预测路网交通运行状态。鉴于此,该文提出基于MFD的路网周边交通控制策略,其思路是依据MFD理论确定路网的MFD,当路网交通趋于拥挤时,通过调整周边交叉口的信号配时方案(如周期、绿信比),对周边车流涌入量进行限制,使路网区域交通保持良好的运行状态。为验证该策略的有效性,以广州天河商业区为试验区域,运用Vissim交通仿真软件进行仿真建模,依据MFD相关理论和仿真数据,确定该区域的MFD,当该区域交通趋于拥堵时,根据该策略确定周边交通涌入量和入口绿灯时长,并仿真对比该区域实施该策略前后的各项交通信号控制性能指标。结果表明:当路网交通趋于拥挤时,实施周边交通控制策略后路网平均延误时间、平均停车次数、平均排队长度等交通信号控制指标得到明显改善。     

基于人均延误最小的干线交叉口协调配时优化

为了提高干线协调控制在国内混合交通流条件下的交通运行综合效率,以干线中小汽车、公交车和自行车为研究对象,提出了综合考虑上述3种车型通行效率的干线交通信号协调控制的配时优化模型与算法。模型的研究从出行者的角度分析干线协调的延误,以干线人均延误最小建立了目标函数,并设计启发式算法进行计算,从而获得目标函数的优化值。为了验证提出的干线协调配时优化方法的有效性,选取南京洪武北路上的干线协调交叉口为实例进行验证,通过在Vissim中建立实际干线协调控制路段的空间模型并采用提出的优化方法进行配时,发现在不同车型组成比例条件下,人均延误最多减少了11．4％。结果显示,该模型能够有效地提高混合交通流条件下的干线交通运行综合效率。     

基于交通环境的单交叉口信号配时优化研究

为维护交通环境的可持续发展和降低机动车的尾气排放,采用系统建模和仿真技术,提出了一种基于交通环境的单交叉口信号配时优化模型。根据机动车尾气排放的污染物特性,确定了信号配时延误函数计算方式,设计了基于交通环境信号配时优化目标和环境质量约束条件,根据韦伯斯特配时法构建了单交叉口信号配时数学模型,并以广州大学城某交叉口为例进行了仿真模型有效性验证。结果表明:相较于现行信号配时方案,新的最优方案可     

交通干线相邻交叉口动态协调控制研究

建立了交叉口交通流的动态模型,基于该模型实现了交通信号相位的动态配时,提出了一种考虑双向绿波的干线相邻交叉口相位差优化控制方法,并采用改进的遗传算法(GA)进行求解,从而实现交通干线分级递阶协调控制,避免了交通拥挤和堵塞。以济南市经十路干线交叉口为对象,选择不同时段的车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,本文提出的控制方案能够有效地减小车辆排队长度,从而提高干线交通畅通,降低车辆平均延误时间,是进行城市交通干线控制有效且实用的方法。     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点，是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略，在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流，推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革，为交通控制提出巨大挑战的同时，也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点，尚处于研究起步阶段。根据路权特征，先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究，包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究，包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展，但RV驾驶行为的随机性、...     

基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略研究

提出基于粒子群优化的城市关联交叉口群信号控制策略.采用具有车型信息的感应线圈检测装置,获取各交叉口的实时交通流信息;通过对短时交通流时间序列进行可预测分析,确定交通流时间序列的动力学性质,对于具有确定性变化规律的时间序列建立基于神经网络的组合预测模型,实现对交通流的在线预测;以车辆平均延误时间最少为优化目标,建立关联交叉口群的信号控制参数优化性能函数,根据粒子群优化思想求解信号控制参数.仿真实验证实,基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略有效.