城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

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基于行程时间对交通需求的影响,建立路段交通流模型,对路段交通流量稳定性及通行能力的退化状态进行分析.在出行者的交通需求具有弹性的情况下,路段行程时间越长,交通需求越低.模型中行程时间由道路上的交通状态决定,车辆行驶过程的计算利用MITSIM模型,通过数值模拟方法分析弹性需求对交通流的稳定性及通行能力的影响.仿真结果表明,在交通需求和路段性能相互作用下,路段交通流量趋向于稳定,非饱和状态下的稳定流量随着交通压力的增加逐渐上升到最大通行能力,而饱和状态下的稳定流量小于最大通行能力且交通压力越高通行能力退化越严重.因此在城市路网规划时,应综合考虑路网中各路段通行能力,避免路段通行能力下降.     

城市道路拥堵程度评判方法研究

对城市道路拥堵程度进行科学的评判可以为人们的出行和交管部门的决策提供指导.采用平均行程速度和交通饱和度这两个交通流参数作为道路拥堵程度的评判指标,首先设计了获取平均行程速度和交通饱和度的方法,然后应用模糊算法对评判指标和拥堵程度进行量化,建立了相应的隶属度函数与模糊判断规则体系,设计了城市道路拥堵程度的评判方法,最后结合实例进行分析.     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.     

基于BP神经网络的Q-学习可变限速控制对拥堵路段交通流的优化

为提高可变限速(variable speed limits,VSL)控制对高速公路交通流的控制效能,提出一种连续状态下BP神经网络的Q-学习VSL控制方法。以路网总通行时间、路段内平均速度、平均密度和平均流量为评价指标,应用VISSIM4.30与MATLAB软件对比分析采用与不采用BP神经网络的Q-学习VSL控制时,入口匝道和主线合流区域附近潜在拥堵路段对交通流的影响。结果表明,基于BP神经网络的Q-学习型VSL控制方法对主线瓶颈区域上游易拥堵路段的交通流有明显的优化作用。     

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。     

山区小城市机非混行道路行程时间修正模型研究

为准确估计山区小城市路段行程时间,以山区小城市道路为研究对象,在分析其交通特性和传统BPR模型的基础上,通过定义路段累计流量,构造了基于路段累计流量的机非混行道路行程时间修正模型。采用人工记录法获取非拥堵状态下的实测数据,并通过VISSIM仿真得到拥堵状态下的实验数据,根据大量数据标定修正BPR模型的主要参数,并对两种模型进行误差分析。结果表明:山区小城市干路行程时间估计中,修正BPR模型的误差均值为4.597%,传统BPR模型的误差均值为35.021%;支路行程时间估计中,修正BPR模型的误差均值为3.120%,传统BPR模型的误差均值为46.737%。修正BPR模型的估计效果明显优于传统BPR模型,且非机动车干扰对支路路段行程时间的影响更为显著。     

动态宏观路段行程时间模型研究

在分析和对比了静态交通分配和动态交通分配条件下的路阻函数的不同之处和静态交通分配下路阻函数局限性的基础上，根据交通流理论和集散波分析，提出考虑信号交叉口排队长度的有度动态路段行程时间模型(SQ)，该模型以在动态交通分配条件下的车流密度和交叉口信号参数为变量的动态路段阻抗函数模型，文中实例证明SO模型能适用于大型动态交通网络复杂的动态交通分配(DTA)计算．     

城市道路交通拥堵状态出行者感知差异性研究

为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市 5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序 Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数,深入分析道路及交通流因素对出行者拥堵感知影响的差异程度,并进一步探究造成感知差异的个体属性因素.结果表明：所选道路和交通流特征因素,对出行者的拥堵感知结果有显著影响;在其他变量不变的情况下,道路特征因素对不同出行者拥堵感知结果的影响差异性大于交通流特征因素,其中平均车速的影响差异性最小;个人属性的不同,是造成感知差异的主要原因.     

Property Analysis of Urban Road Travel Time

To estimate arterial link traffic condition based on probe vehicles, it is necessary to investigate the fluctuation characteristics of road travel time with traffic condition. On the basis of micro traffic simulation model, this paper analyzes the fluctuation of road travel time with traffic condition, and examines whether the mean travel time can reflect the variation of traffic conditions including free flow, congestion to traffic jam. As a conclusion, (1) mean link travel time can be used to identify free flow, congestion, and traffic jam; (2) mean link travel time divides congestion condition, but cannot subdivide free flow condition; (3) in the condition of congestion, travel time is distributed as a two-peak mode, and the average travel time is difficult to be estimated by small size sample.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

不同交通流运行状态下的行程时间可靠性分析

行程时间可靠性可以直观反映道路交通流的运行状况,为管理者和出行者提供决策依据。本文以车牌识别系统数据为行程时间数据来源,每10 min作为一个出发时段,研究行程时间可靠性在全天的分布情况。提出了从运行效率和运行稳定性两个层面定义行程时间可靠性的内涵,并通过相关性分析,将现有常用行程时间可靠性指标分成了两类。提出了基于行程时间的交通拥挤判别方法,依照拥挤情况对交通流运行状态进行了分类,分析了行程时间可靠性随交通流运行状态的变化趋势:从效率层面讲,行程时间可靠性与交通拥挤情况的变化趋势完全一致;从稳定性层面讲,稳定交通拥挤时段行程时间可靠性较高,而交通流转变时段行程时间可靠性较差。     

道路网络容量与机动车流规模

针对以车速为标准对城市交通拥堵进行排序和对新型城镇化提出的路网密度要求存在认识误区的现象进行论述,指出有必要明确车速是路网容量和车流规模相互关系的反映,不能脱离路网饱和度和不同城市交通特性差异片面追求速度指标。结合上海市第三次、第五次交通调查成果,回顾上海10年间的路网发展和车流增长过程,提出路网容量与车流规模的增长过程要互动契合。借鉴国际先进城市经验,确定合理的速度目标,在路网达到一定规模之后,不应再无休止增加路网,高密度路网不能解决交通拥堵问题,路网规模有增长极限。     

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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

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错位交叉口交通特性研究对于制定合理有效的错位交叉口交通管控策略具有重要意义.针对无灯控错位交叉口交通流间的冲突过程分别建立了相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了主路进口道交通流密度变化对不同路段交通流平均速度的影响.研究结果表明,错位交叉口主路上较小的车流密度也能导致主路进口道及两T型口中间路段发生交通堵塞,每个T型口主路进口道交通流量变化会对另一个T型口主路进口道交通流平均速度产生较大影响,此外,无灯控下的交通堵塞也会呈现周期性的排队-消散过程。上述方法及结果可为错位交叉口实施信号控制提供有意义的指导.     

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...     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

基于模糊推理的区域路网交通状态分析方法

为准确判别区域路网的交通状态,对区域路网交通流的宏观特性进行了详细分析,建立了路网交通状态评估指标体系。结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,基于模糊推理技术提出了路网交通状态分析方法。以城市主干道路网为例,验证了路网交通状态分析方法的有效性。该方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供基础信息。