基于公交优先的信号控制优化理论研究

根据信号交叉口理论,在以往信号延误研究的基础上,考虑到公交车辆平均载客数远大于社会车辆平均载客数,以交叉口人总延误最小为系统优化目标,分析并推导了公交优先信号控制优化模型.运用该优化方法能够明显降低交叉口的人均延误,有效保证公交车的准时性,是减少公交车延误的一种可行、有效的方式,为进一步研究交通信号自适应控制方法和建立交通信号控制参数优化的性能指标函数提供了信息.     

基于公交优先的信号控制优化理论研究

根据信号交叉口理论,在以往信号延误研究的基础上,考虑到公交车辆平均载客数远大于社会车辆平均载客数,以交叉口人总延误最小为系统优化目标,分析并推导了公交优先信号控制优化模型。运用该优化方法能够明显降低交叉口的人均延误,有效保证公交车的准时性,是减少公交车延误的一种可行、有效的方式,为进一步研究交通信号自适应控制方法和建立交通信号控制参数优化的性能指标函数提供了信息。     

自适应公交优先控制交叉口平均延误分析

以自适应公交信号优先控制交叉口为研究对象,提出了全新自适应公交信号优先控制交叉口车辆平均延误计算模型。并运用仿真测试平台,对该信号控制交叉口车辆平均延误进行了仿真分析。仿真结果表明：较常规信号控制方法,自适应公交信号优先配时虽然有助于减少公交行车延误,但是对道路交通系统中的其他车辆通行会造成很大的干扰,对整个交叉口通行能力的影响不一定是正面的。车辆平均延误分析对公交优先策略的具体实行方式、城市交叉口信号控制算法优化及其服务水平的提升具有良好的指导作用和借鉴意义。     

基于分形理论的城市公交优先控制策略研究

论述了国内外公交优先的研究现状,系统地阐述了信号控制交叉口公交优先分形几何控制技术。采用视频控制技术对主干道上的公交车流进行控制。应用这种新的理论可以减少公交车辆在交叉口处的延误。消除再次排队现象。     

基于公交优先的单点交叉口信号配时研究

为有效缓解城市交通拥堵、促进土地集约利用,公交优先理念已为我国社会所共识。传统的交叉口信号配时方案的信号周期是用车辆总延误最小来确定,没有给公交车以优先权,没有体现"以人为本"的思想。提出一种新的交叉口信号配时方法,该方法以公交车辆的人均延误最小为决策目标,并将其运用在实际的交叉口上进行配时优化研究。以哈尔滨市红旗大街-东直路交叉口为研究对象,对其现有配时数据和交通量进行实地调查,应用公交优先的配时方法进行配时,提高公交车的运行效率,降低公交车在交叉口的延误。     

单交叉口公交信号优先控制策略建模研究

为研究公交信号优先策略对交叉口公交车及社会车辆的影响,建立公交信号优先控制模型及延误模型,以采取公交优先方式后交叉口所有车辆的人总延误减小为控制目标,引入效益指数PI,以信号交叉口优先相位获得的效益与非优先相位损失效益的差值来衡量整体效益,使得每一次采取的公交优先策略都能提高信号交叉口的整体效益。结果表明:在信号交叉口采取信号优先控制策略后,交叉口车辆的人总延误显著降低。本研究成果对其他信号优先控制方式模型、交叉口群公交优先协调控制等具有一定的参考价值和理论意义。     

基于人均延误的公交优先信号交叉口配时研究

以交叉口人均延误最小为目标,考虑公交专用道影响因素,利用延误偏差优度指数建立信号配时优化模型。结合实例,实现定时控制交叉口参数确定过程,并得到参数与延误偏差优度指数的关系。该配时方案能有效减少人均延误,为进一步发展公交优先及提高交叉口通行能力提供理论依据。     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。     

基于优先权重的公交信号优先算法研究

在信号控制交叉口,优先信号的实施不仅要考虑公交车辆的乘客数,同时还与公交车辆的时刻表的偏离程度有关。本文根据公交车辆当前的运行状态在信号配时计算中为公交车辆赋予一定的优先权重,在满足交叉口各进口方向车辆通行需求的同时,以最小的车辆延误代价获取人均延误降低最大化为目标,在交叉口信号配时方案进行优化计算中,为偏离公交出行时刻表的公交车辆分配权重,以确保公交车辆尽可能以绿灯信号通过信号控制交叉口。最后利用MatLab对该算法进行求解计算、验证。     

模糊自适应控制理论在公交优先信号控制中的应用

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了基于模糊自适应控制的公交优先信号控制算法,通过对车辆在交叉口延误时间的估算,对量化因子Ie进行自适应调整.仿真结果表明,自适应模糊控制能有效地减少公交车辆延误,具有较强的自适应能力,提供了一种解决城市交通堵塞问题的途径,可用于未来的信号控制系统中.     

公交优先的信号交叉口配时优化方法

传统的交叉口信号配时方法将所有车辆同等对待,对于公交车辆比例较大的相位是不公平的。提出了以人总延误最小为信号周期时长的优化目标,以相位乘客流量比和相位饱和度确定绿信比的方法。应用分析表明,按照这一方法进行配时,虽然车均延误比用传统方法进行配时略大,但公交车辆和人均延误却降低了约30％,在保障交叉口交通顺畅的前提下体现了公交优先,减少了公交车辆在信号交叉口的延误。     

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分析了F-B配时方法延误计算模型的缺陷。证明了上海配时方法的结果是各个相位的饱和度为1。建立了延误-通行能力联合优化配时模型,以延误与通行能力之比最小为优化目标。应用分析表明：F-B配时方法使车均延误比现状减少了1.65s;上海配时方法使车均延误减少了8.15s,但通行能力降低了422pcu/h;联合优化配时法使车均延误减少了9.46s,通行能力保持了现状水平。     

基于信号优先和滞站调度的BRT组合控制策略

合理的实时调度和信号优先控制是保障快速公交系统（Bus Rapid Transit）服务质量的关键. 交叉口信号优先控制策略同样需要考虑到BRT车辆起停、公共交通乘客延误、社会车辆延误等相关因素. 本文以北京快速公交一号线为研究对象,在建立交叉口整体延误损失函数的基础上,研究并提出了一种适用于快速公交系统的组合控制策略. 该策略将交叉口优先控制方法（绿灯提前启亮、绿灯相位延长）和站台控制方法（滞站调度）进行组合优化,在使快速公交系统享有优先权的同时,降低其对冲突相位车流的影响,减少延误损耗,同时降低了乘客上下车时间等不确定性因素对系统产生的影响. 本文最后针对不同路口交通状态下的优化组合控制策略进行了仿真验证.     

基于驻站和限流的组合公交控制策略研究

为减少串车现象以提高公交服务可靠性,提出了一种基于车头时距阈值的驻站-限流的组合公交策略.为了验证新策略的有效性,基于元胞自动机模型建立了可描述公交车运行特征和乘客出行特性的仿真框架,并利用实际的公交线路数据对其参数进行了校验.数值实验分析了组合策略中控制参数的取值对系统性能的影响.结果表明,以最小化乘客平均等待时间为目标所求解的组合策略有助于公交系统服务可靠性的提高,而最小化单位乘客出行时间时所求解的策略具有更高的乘客出行效率和公交运行速度.     

考虑停靠能力约束的主干道公交车站长度计算

分析了影响公交车站停靠能力的因素,在此基础上构建了主干道公交车站停靠能力计算模型.在公交车站停靠能力满足需求的前提下,得到主干道最小站台长度计算公式.最后对魏公村车站进行了实例分析,计算该车站长度以检验模型的准确性,并利用VISSIM进行仿真比较分析.结果表明：计算得到的长度在对社会车辆造成的车均延误以及公交车辆平均在站时间方面都具有较大优势,车均延误减少0.2s左右,而平均在站时间减少约2.9s.     

基于粗糙集理论的公交信号优先算法研究

提出一种基于粗糙集理论的公交信号优先控制算法,以绿灯阻塞参数和红灯拥挤度为条件属性,以绿灯延时率为决策属性,构造知识库和边界域函数并约简规则,然后利用VISSIM仿真软件,以车辆延误和人均延误为评价指标对该算法进行评价。结果表明,该算法能减少交叉口4．93％的车辆延误和8．25％的人均延误。     

城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

基于不确定理论的常规公交车辆调度优化

为提高公交车的利用效率，本文将公交车辆调度方案划分为高峰型和平峰型。在考虑乘 客候车时间与站间运行时间不确定的现实条件下，综合考虑不同车型的运营成本和乘客候车成 本；基于不确定理论建立混合车型下的双重不确定多目标规划模型，并通过遗传算法的python编 码求解。以南昌市211路公交上行为例，进行sumo仿真结果表明：在保证公交持续运营的前提 下，调整车辆调度方案有助于降低成本和提高运行效率；在高峰期，将发车间隔降低25%，公交车 统一使用纯电动客车，总成本降低5%，平均延误减少4%；平峰期，总成本降低10%，平均延误降 低3%。两组仿真结果发现，考虑不确定因素的公交车辆合理调度安排有利于充分利用公交车辆 资源和提高运行效率。