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既有研究已经论证高速公路独有的运营特点，包括双能力现象。双能力现象表明，高速公路在自由运行(非排队式)条件下比在排队条件下具有更大能力。在孤立的匝道区，双能力现象的存在，决定了匝道控制在减缓高速公路和匝道交通延迟的效率。本文进一步探讨了微观仿真模型(VISSIM)是否能够在分析现象有关特征的基础上，校准复制双能力现象。本文指出，微观模拟模型用于研究匝道控制延误评价时，必须具有再现双能力现象的能力，否则就会得到错误的结论。本文发现大多数微观模拟模型，例如VISSIM，尽管使用了传统的跟弛理论，但不能自动展示双能力现象。然而，如果在VISSIM中使用一组特殊的编码参数就能再现双能力现象。利用VISSIM模型，本文分析了匝道控制和双能力现象的特征，发现匝道控制减小了双能力值的差距，尤其是采用排队政策时。由于高速公路在自由运行状态下的能力难以评佑，本文建议可用有排队状态下的能力值来代替。     

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路（简称结合部）路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法. 同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型. 最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.     

基于收费站栏杆机控制的高速公路入口匝道控流算法设计

为缓解城市段高速公路的交通拥堵状况,研究了基于收费站栏杆机控制的入口匝道车流控制实用型算法。首先,阐述入口匝道控制原理及常用算法;其次,结合我国高速公路实际情况设计入口匝道分级控流算法:一级状态下,基于需求-容量差额控制理论,建立路段交通流模型、收费站栏杆机起降速度与车流的排队关系模型,通过控制栏杆机的起落速度实现对入口匝道车流的"预防式"调节;二级状态下,建立检测路段的上游各入口拥堵贡献权重模型,通过临时关闭收费站入口或压缩高接高匝道实现"治理式"控制;最后,以广州机场高速公路为例,通过构建交通流模型,针对不同拥堵情况进行匝道控流,验证本算法的有效性。     

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高速公路匝道控制是一种通过限制进入高速公路车辆数来有效改善高速公路拥堵的交通控制方法。本文通过微观交通仿真对无匝道控制、定时控制及三种广泛应用的匝道控制算法（ALINEA、FLOW、Stratified Zone）进行比较评价。仿真采用AIMSUN NG软件，以澳大利亚昆士兰州太平洋快速路的仿真模型为基础测试模型。研究结果表明，基本的匝道控制可使路网能力比无控制时提高40%。就路网和高速公路主要线路能力而言，在正常的和高的交通需求条件下，ALINEA算法优于其他算法，Stratified Zone在提高入口匝道能力方面最优。就匝道入口能力而言，ALINEA算法的匝道入口能力最低，FLOW算法比Stratified Zone算法略优。本文用基尼系数（Gini coefficient）评价不同算法的道路使用者效用。结论还表明，匝道控制可使高速公路路网和入口匝道能力达到平衡。     

基于延迟反馈的高速公路匝道混沌控制研究

针对高速公路不确定性特点,提出延迟反馈控制和积分控制相结合的高速公路混沌控制方法.介绍了具有开关功能的高速公路匝道混沌控制原理;设计了将高速公路不稳定周期运动转化为周期运动作为控制目标,匝道调节率作为控制变量的混沌控制器.通过仿真试验分析了采用延迟反馈和ALINEA控制算法的控制效果.试验结果证明了该原理与方法的可行性与正确性.     

多匝道协调控制方法在佛开高速公路中的应用

针对高速公路匝道控制的非线性、不确定性特点,考虑实际应用设计出多匝道协调控制方法,并应用于广东省佛开高速公路新南庄互通-龙山互通段,设计佛开高速公路主线和匝道控制仿真系统,仿真实验结果表明,多匝道协调控制方法可以应用于高速公路入口匝道的控制中,并能取得较好的控制效果。     

高速公路流量与入口匝道流量间的相互关系

为了揭示匝道控制对高速公路通行能力的影响，基于接受间隙理论综合考虑加速车道对车辆汇合的影响得出了高速公路干道流量与匝道流量间的关系模型，并且对各种服务水平下的实际流量进行了具体的计算，为匝道控制和高速公路管理提供了依据。     

高速公路入口匝道汇合控制研究

匝道控制是一种抑制交通需求、解决高速公路交通拥挤的有效手段.入口匝道汇合控制是一种以安全为目标的微观控制方法.本文详细介绍了汇合控制的控制流程,并与传统的匝道信号调节控制做了比较.当交通量较大时,为提高主线车流的运行效率、确保匝道车辆安全、快速地汇入主线,有必要对入口匝道实行汇合控制.根据间隙--接受理论,匝道汇入量由主线最外侧车道的车流间隙数量决定.建立了入口匝道移位负指数分布通行能力模型,并对模型进行了拟合验证.     

高速公路入口匝道汇合控制研究

匝道控制是一种抑制交通需求、解决高速公路交通拥挤的有效手段。入口匝道汇合控制是一种以安全为目标的微观控制方法。本文详细介绍了汇合控制的控制流程，并与传统的匝道信号调节控制做了比较。当交通量较大时，为提高主线车流的运行效率、确保匝道车辆安全、快速地汇入主线，有必要对入口匝道实行汇合控制。根据间隙——接受理论，匝道汇入量由主线最外侧车道的车流间隙数量决定。建立了入口匝道移位负指数分布通行能力模型，并对模型进行了拟合验证。     

基于进出口匝道流量的高速公路OD矩阵

分析了高速公路进出口匝道的交通流量特征及其与OD矩阵的关系，建立了高速公路进出口匝道交通量关系模型，生成了高速公路匝道系统的状态空间模型，分析了OD矩阵自身的特点，得到OD矩阵的约束关系，对常规的卡尔曼滤波方法进行了约束条件修正，从而形成了约束卡尔曼滤波递推方法。通过模拟数据的计算分析，约束卡尔曼滤波递推方法的性能与卡尔曼滤波递推方法相比有了很大的提高，能够较好地对高速公路上的时变OD矩阵进行跟踪，求解结果满足现代高速公路控制的需要。     

高速公路单点入口匝道RLRM控制方法

为缓解交通堵塞,基于人工智能的强化学习理论,提出了不完全信息下的强化学习单点入口匝道控制方法(RLRM)。基于6个仿真实例,分别计算了平均速度、平均密度、流出交通量与旅行时间,比较了无控制、定时控制与RLRM控制的控制效果。仿真结果表明:在交通量较小的实例1中,以旅行时间为评价指标,定时控制与RLRM控制的交通阻塞缓解率分别为-6.25%、-9.38%,几乎没有控制效果;在交通量变大的实例3中,以旅行时间为评价指标,定时控制与RLRM控制的交通阻塞缓解率分别为-8.19%、3.51%,匝道控制有一定效果,RLRM控制略优于定时控制;在交通量最大的实例6中,以平均速度、平均密度、流出交通量与旅行时间为评价指标,定时控制的交通阻塞缓解率分别为8.20%、0.39%、18.97%与23.99%,RLRM控制的交通阻塞缓解率分别为18.18%、3.42%、30.65%与44.41%,RLRM控制明显优于定时控制。可见,交通量越大,RLRM控制效果越明显。     

考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流,缓解高速公路交通拥堵现象,本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型.首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵,并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度;然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征,随后输出预测结果;最后,将某高速公路交通流数据...     

考虑边界条件不确定性的城市交通拥塞风险分布迁移规律研究

为分析交通联通边界(交通量、交通扩散系数)对特定城市研究区域内交通拥塞迁移规律的影响机理。本文从新的角度考虑城市交通拥塞风险分布迁移规律，将污染质迁移数值模拟模型运用到城市道路交通拥塞风险迁移中。首先对贵阳某区域2020年6~7月的城市交通调查数据及爬取的部分高德地图数据进行处理，并将研究区域以交通联通边界、交通隔断边界、区域分区边界划分为区域1和区域2。在此基础上考虑交通联通边界并建立基于城市交通拥塞风险分布及迁移数值替代模型，并运用Monte Carlo方法对贵阳某研究区域的输入输出结果进行统计分析，并将实际路网数据值输入替代模型，将结果与路网真实情况和高德地图情况进行对比，所建立模型 的预测精度比高德地图高3.7%，且模拟交通拥塞风险迁移规律较高。结果表明，交通联通边界对城市交通拥塞迁移数值模拟模型预报有很大影响，统计分析研究区域模拟模型的结果，可以有效评估不同交通联通边界条件对研究区域交通拥塞风险分布情况和准确预报研究区域内遭受不同 交通拥塞程度的风险。综上可知，本文建立的模型能高效精准分析城市交通拥塞的风险分布迁移规律，可为城市路网分区分段分点治理交通拥塞提供新的参考。     

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为了及时发现和预警城市交通高峰时期的偶发事件,研究了态势监控的城市交通拥堵动态跟踪问题.对交通拥堵的相关属性、变化规律、空间分布以及判别方式等进行综合研究的基础上,分析了道路交通流的非线性动力学特征,建立了基于时空分布的路网交通拥堵态势监控的动态预警模型,提出了解决城市路网交通拥堵的方法,达到了充分利用交通资源、疏导交通、缓解交通拥堵的目的.该模型在对占有率、速度、流量三个基本交通流参数进行处理获得新的交通拥挤判别指标基础上,通过形态识别模型对拥堵状态进行判定.实例分析表明,该模型为缓解城市交通拥堵问题、提高城市交通管理水平、改善道路交通安全形势等具有重要的理论意义和应用价值.     

基于强化学习的汇流瓶颈区可变限速策略研究

为提高高速公路汇流瓶颈区的通行效率,本文结合强化学习无需建立模型,具有智能学习的特点,对瓶颈区的可变限速策略进行了优化,首次提出了基于Q学习算法的可变限速控制策略.策略以最大化系统总流出车辆数为目标,通过遍历交通流状态集合,尝试不同限速值序列进行自适应学习.以真实路段交通流数据搭建了元胞传输模型仿真平台,通过将其与无控制和基于反馈控制的可变限速策略进行对比,对Q学习策略的控制效果进行评价.通行时间的降低和交通参数的变化表明,强化学习控制策略在提高汇流瓶颈区通行效率和改善交通流运行状况方面具有优越性.     

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为提高高速公路汇流瓶颈区的通行效率,本文结合强化学习无需建立模型,具有智能学习的特点,对瓶颈区的可变限速策略进行了优化,首次提出了基于Q学习算法的可变限速控制策略。策略以最大化系统总流出车辆数为目标,通过遍历交通流状态集合,尝试不同限速值序列进行自适应学习。以真实路段交通流数据搭建了元胞传输模型仿真平台,通过将其与无控制和基于反馈控制的可变限速策略进行对比,对Q学习策略的控制效果进行评价。通行时间的降低和交通参数的变化表明,强化学习控制策略在提高汇流瓶颈区通行效率和改善交通流运行状况方面具有优越性。     

基于强化学习的干线信号混合协同优化方法

交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一，愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类，且随着交通大数据的不断充实，基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而，现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计，缺乏对智能体结构的探讨；同时，在多路口协同方面多采用分布式策略， 忽略了智能体之间信息交互，无法保障区域层面的整体最优性。为此，本文以干线信号为对象， 构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先，针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性，设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型，并优化状态空间和回报函数，界定单路口控制的最佳方案；其次，融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法，在单路口分布式控制的基础上，设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型，实现干线多信号的协同运行。最后，搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明：新方法与独立优化和分布式协同相比，在支路交通流基本不受影响的前提下， 干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%，具有更好的控制效果。     

公路养护施工中的交通控制与管理

对高速公路养护施工中"单边全封闭交通组织和单边部分路段交通组织"两种可行整体路网交通组织方案进行对比和评价。运用交通仿真软件VISSIM,从宏观和微观两个角度,分别对高速公路养护作业区连续流的服务水平分级,并对养护区路段延长控制区域长度预留值和整体路网统筹交通组织方案进行讨论。以山东东港高速公路为例,进行交通组织预案,建立合理数学模型并进行交通仿真系统模型,提出科学合理的交通控制与管理的方案,并在山东烟威高速养护施工中实际运用验证,为日后的养护提供科学依据。     

高速公路作业区宏观动力学交通流模拟

在分析高速公路作业区汇合交通特性的基础上,提出了一个高速公路作业区的宏观动力学交通流模型及模型的离散格式,并用此模型做了汇合交通流的数值模型.数值模拟结果表明,模型可基本反映交通流的物理特性,在描述不均匀密度在车流中的传递,车道数目变化对交通流的影响方面,有一定的优势.     

基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究

为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题,明确交通拥 塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型,将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡 区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网交通拥塞疏导优化双层规划模型,并 以昆明市部分城市路网作为实验对象,通过仿真将实际控制方案与本文模型计算方案的控制效 果进行对比,以此验证模型的适用性和有效性。仿真结果表明：除两个方案的平均停车次数优化 效果一般以外,其他控制效果指标均具有很大的优化提升,其中车辆平均延误时间降低了7.7 s, 重度拥塞里程比例下降了10.1%,路网车辆占有率下降了14.1%。综上可知,本文的疏导优化模 型控制可快速疏导和有效缓解交通拥塞,模型具有良好的有效性,可为路网交通拥塞分区治理及 疏导控制提供参考。