基于路径关联性的交叉口群动态划分方法

交叉口群是路网交通流协调控制的基本单元,其动态范围划分与路网协调控制效益直接相关。在对经典Whitson路段关联性模型进行改进的基础上,考虑局部路网上交通流OD的空间分布特征建立了相邻交叉口之间的路径关联性模型;基于路径关联性模型计算结果,应用层次聚类方法对信号控制交叉口群进行动态划分。最后对路段关联性和路径关联性的交叉口群动态划分方法进行了算例验证和对比分析。研究结果表明,考虑路径关联性动态划分交叉口群可以减少对局部路网中主要OD路径的分割,从而降低主干道交通流的总停车次数和停车延误。     

信号交叉口不对称交通流的优化控制方法

为了改善不对称交通流导致信号交叉口进口道交通负荷分布不均、通行效率低下的问题,对交叉口对向交通流的分布形式及其适用的相位方案进行了分析,建立了信号周期动态相位方案的生成规则,并以综合交通效益最大为目标建立了交叉口不对称交通流的动态相位信号控制参数优化模型,并给出了其求解算法.分析了不对称系数大小及其阈值变化、不对称信号周期比例对优化方法的影响,并以哈尔滨市红旗大街-淮河路交叉口为例,VISSIM仿真结果显示,采用动态相位优化方法后,该交叉口的车均延误、平均排队长度和停车率等评价指标下降了27.8%以上,验证了动态相位优化方法的有效性.该方法能减少直行车流的停车等待时间、避免交叉口部分进口方向时空资源的空耗,有利于信号交叉口通行效益的提升.     

信号博弈下的交叉口TSCA间的协调学习模型的构建

针对路网中交叉口之间交通流的关联性、动态性及不确定性，应用了信号博弈作为交叉口交通信号控制agent（TSCA）间协调的模型，以分布式Q强化学习中Q值更新来进行其效用函数的学习，通过引入记忆因子对奖惩函数进行设计，及相邻交叉口之间的影响建立权值函数，构建了协调学习的仿真实现流程，并通过实验仿真验证此模型的有效性。     

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.     

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.     

信号控制系统若干问题探讨

本文通过交叉口延误的分析,阐述了道路网密度和路网车辆行程时间之间的关系,提出了信号控制系统中信号控制布点和交通组织的原则.此外,针对城市中经常出现的交通流方向特征的时变现象,通过分析对比信号控制相位设计和可变车道控制对提高交叉口利用效率的作用,得出可变车道控制在某些特殊情况下具有不可替代的作用的结论.     

基于间距临界值的短连线交叉口信号优化方法

应用美国NEMA标准和Paramics 仿真,首次引入间距临界值的概念,研究短连线交叉口的信号控制优化方法.首先,基于交通特性分析,按照信号控制方式将短连线交叉口分为信号合并和信号协调两类.进而构建短连线交叉口的信号控制方式选择模型,通过两个交叉口间的间隔距离与临界值的比对来判断信号控制方式的类型.基于美国NEMATS-2 标准中提出的双环相位结构,分别建立两种控制方式对应的信号相位相序设置策略和信号配时方法.最后,利用Paramics 交通仿真软件对实际调研的两处典型短连线交叉口的现状交通方案和优化改进后的方案进行仿真分析.得到的仿真评价指标结果表明,改进方案达到了优化效果,同时也说明提出的短连线交叉口信号控制方法有效且可行.     

基于间距临界值的短连线交叉口信号优化方法

应用美国NEMA标准和Paramics 仿真，首次引入间距临界值的概念，研究短连线交叉口的信号控制优化方法.首先，基于交通特性分析，按照信号控制方式将短连线交叉口分为信号合并和信号协调两类.进而构建短连线交叉口的信号控制方式选择模型，通过两个交叉口间的间隔距离与临界值的比对来判断信号控制方式的类型.基于美国NEMATS-2 标准中提出的双环相位结构，分别建立两种控制方式对应的信号相位相序设置策略和信号配时方法.最后，利用Paramics 交通仿真软件对实际调研的两处典型短连线交叉口的现状交通方案和优化改进后的方案进行仿真分析.得到的仿真评价指标结果表明，改进方案达到了优化效果，同时也说明提出的短连线交叉口信号控制方法有效且可行.     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制,将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程,将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程,提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法;利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性,动态精准地量化解析上下游交通耦合关系;在此基础上建立了分层动态决策框架,在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响,解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系;设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法,并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明：相较于传统协同控制方法,群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求,在交通效率和稳定性上具有显著优势,在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上;在路网交通饱和度较高的情况下,群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%,控制优势更加明显;由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出,可降低路网最大排队长度超40%,有效规避路网溢流风险;通过对群体决策协同控制模型的分布式求解...     

过饱和状态交通信号控制方法综述

为向拥堵状态城市路网的交通控制优化提供依据,综述并评价了过饱和状态的交通信号控制策略;分析了过饱和状态交通流的特征,提出了过饱和状态交通信号控制的对应优化原理;从单点交叉口、协同控制交叉口及路网3个层次对过饱和状态交通控制方法进行了总结与评价,应用VISSIM仿真环境评价了已有控制策略的适用性;总结了具备处理过饱和状态能力的自适应交通信号控制系统的控制策略.仿真结果表明:过饱和状态的交通信号控制应优先优化道路空间的分配矛盾;排队管理策略对过饱和交通流具有较好的优化效果;建议在进行过饱和交通信号控制优化时,结合实时交通信息,采用排队管理、关键路径通行能力最大等控制策略,在交叉口群或路网层面对交通信号控制方案进行优化.     

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传统区域交通信号控制系统对控制子区的划分未充分考虑交通网络拓扑结构的复杂特性,由工程师根据交叉口物理距离及现场交通流特性来确定,难以保证其客观性和统一性.本文以社区模块度为评价指标,利用凝聚社区发现算法实现了区域交通信号控制系统的控制子区划分;进而,以北京市望京地区为实验案例进行应用测试,利用VISSIM仿真平台比较了本文方法和传统方法在SCOOT系统控制条件下的控制效果.仿真结果表明,在高峰、平峰、低峰等不同交通需求下,区域主干道的平均旅行时间有明显下降,区域内车均停车延误、车均停车次数、车均延误、平均车速等指标均有改善,验证了方法的有效性和可行性,为区域交通信号控制系统结构优化提供了新方法.     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

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为对交叉口群范围内具有强关联性的路径实施信号协调控制,提出了交叉口群路径关联度计算方法.该方法以避免由强关联性导致的交叉口排队溢流和绿灯空放等负面效应为目标,考虑交叉口群拓扑结构、各交叉口渠化形式与信号配时方案、交通流量、行程车速及车流离散等诸多因素,建立由离散性关联指标和阻滞性关联指标组成的交叉口群路径关联度计算模型.以滁州市区某交叉口群为例,计算各路径关联度值,确定信号协调控制对象,通过Synchro仿真比较协调前后交叉口群交通运行效益指标.结果表明,路径关联度计算方法能有效描述路径的关联特征,可为交叉口群交通信号协调控制奠定基础.     

基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别

结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNodeRank的有向加权复杂网络关键节点识别方法对兰州市路网关键节点进行识别研究.本文研究方法和结果可为交通管理部门的规划、设计和管理提供科学指导.     

考虑交叉口影响的城市路网信号优化设计问题研究

基于城市路网交通间断流特性,本文将微观层面的信号交叉口延误计算方法引入宏观层面的平衡网络信号优化设计问题,构建了一个中观层面的城市路网交叉口信号优化设计双层规划模型,设计了基于遗传操作的优化算法。通过路网算例对模型及算法进行测试,并通过与微观、宏观层面的两种信号优化配时方法进行比较,验证所提出模型的优越性。     

基于遗传算法的城市区域交通信号控制系统仿真

城市交通信号控制是城市交通管理中的主要手段和途径。提出从系统最优原则出发制定交通管理策略的观点,建立城市区域系统最优模型,并基于MATLAB软件中的遗传算法给出求解。最后,通过两个典型交通路网模拟验证最优模型的适用性和合理性,并获得控制目标交叉口绿信比、延误数以及区域交通网络总的运行时间。     

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为了更加准确而有效地描述复杂、时变的城市道路网络和交通状况,并且为道路网络功能的合理级配和缓解城市交通拥堵的局面提供一个切实可行的途径,本文提出了城市道路网络失效相关分析的方法。该方法是在采用改进的多路径交通分配得到的路网流量数据基础上,使用失效准则判定道路单元,再使用Monte Carlo方法和线性回归方法计算道路单元的失效概率和相关系数,最后结合概率网络估算技术判断道路网络失效的相关性。本文还具体结合一个测试网络给出了该方法的使用流程,并论证其可行性。而且分析了失效相关性的影响因素和道路网络功能级配与失效相关性之间的关系。     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

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。     

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响.本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路...