两相位协调控制交叉口延误计算

延误是判断信号配时是否最优以及评价城市交叉口拥挤状况的重要指标之一。和多数文献只是研究孤立交叉口的延误计算不同,主要研究两相位协调控制交叉口,该交叉口由主、次干道相交而成,主干道处于协调控制,进口车流分为未饱和与过饱和2种状态;次干道进口车流只考虑未饱和状态,在此基础上分别对交叉口各进口道在一个周期内的延误计算公式进行推导和分析,并用具体的算例说明了公式的应用。不仅为协调控制交叉口拥挤状态的判别提供了依据,同时也对不同类型交叉口的延误计算给予了有益的补充。     

信号控制交叉口实时延误计算与仿真研究

信号控制交叉口实时延误计算模型是实时自适应交通控制系统核心模型之一。在HCM2000中提出的延误模型的基本假设决定了其在计算实时延误方面的局限性。根据车辆延误产生的基本原理，建立了基于上、下游检测器数据实时车均延误计算模型，并对模型进行了平滑处理。Vissim仿真结果显示，在不同流量的情况下，笔者提出的模型比HCM的延误模型的计算结果更能反映真实延误值随车流量的波动而变化的趋势。仿真还发现，以2个周期为单位经移动平均处理后，模型计算结果与真实值吻合程度较好。最后，对模型的适用条件进行了分析。     

信号交叉口控制延误模型研究

信号交叉口延误是评价信号交叉口运行效率和服务水平的重要度量。本文在分析已有控制延误模型的基础上,根据不同的交通状况,采用对增量延误协调变换的方法得到了新的控制延误模型,同时对模型中的参数加以标定,并与美国通行能力手册给出的延误公式作了比较。     

信号交叉口增量延误分析

为了对交通信号控制参数进行优化,需对交叉口延误进行定量分析与计算.对已有的平面信号交叉口增量延误模型提出了改进,并且对该模型进行了校正.针对交叉口处于非饱和与过饱和状态下的交通状况,用排队论分析并推导了交叉口增量延误公式.其结果既完善了现有的延误计算理论,又可为设置信号相位提供理论依据.     

信号交叉口增量延误分析

为了对交通信号控制参数进行优化,需对交叉口延误进行定量分析与计算.对已有的平面信号交叉口增量延误模型提出了改进,并且对该模型进行了校正.针对交叉口处于非饱和与过饱和状态下的交通状况,用排队论分析并推导了交叉口增量延误公式.其结果既完善了现有的延误计算理论,又可为设置信号相位提供理论依据.     

信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了对交通信号控制参数进行优化,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。根据信号控制交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,针对交叉口各进口方向同时处于非饱和与同时处于过饱和交通状况,分析并推导了交叉口延误公式.并用具体的算例说明了公式的用法。公式表明了交叉口延误与信号控制参数、车辆到达率等参数之间的动态关系,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。     

近距离相邻交叉口信号协调控制模型研究

主要研究近距离相邻交叉口的交通协调控制,使两交叉口的交通影响最小化;把延误作为信号优化的目标函数,以信号时长、有效绿灯时间为约束条件建立信号配时优化模型,通过寻找最小延误来寻求最优的信号周期时长和有效绿灯时间;通过实例计算,进行优化前后效果比较,证明该模型的实用性及可行性.     

信号交叉口通行能力有延误仿真系统结构研究

在概略阐述了系统的工作原理，运作方式，基本特点与功能的上，详细介绍了其总体布置，程序结构及内容，重点探讨了其中的“车流运行模拟程序”。     

信号交叉口不同走向行人延误的比较

在西安市,对信号交叉口不同走向行人延误进行了实地研究。研究包括两部分,第1部分仅在一条人行横道上进行,信号灯周期分为13个分相位;第2部分涉及13条人行横道,但信号灯周期仅分为绿灯期和非绿灯期。研究表明,在西安市的信号交叉口,不同走向行人都有行人到达率不均匀、绿灯期到达行人也可能有延误、非绿灯期到达行人闯红灯比例高、闯红灯行人仍可能有延误等特点,总平均延误也基本相同,只是平均延误和到达分相位关系有显著差异。     

城市道路信号交叉口禁左交通组织延误分析

在分析城市道路信号交叉口各种车道延误的基础上,探讨了禁左交通组织实施后被禁左转机动车采用不同绕行方式时的绕行延误,建立了禁左后交叉口等效延误公式.     

随机条件下单点交叉口绿灯时间计算方法研究

通过分析交叉口交通流的随机特性,建立了以期望排队长为目标函数的绿灯时间优化模型。在模型求解过程中,利用Lagrange乘数法给出了求解随机期望值模型的解析算法,通过随机仿真逼近随机函数得到了交叉口各相位绿灯时间的最优值。最后以两相位信号交叉口为例进行了算例试验和分析,结果表明到达率的随机变化特性对于绿灯时间的分配有明显影响,仿真结果验证了模型和算法的正确性。     

自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。     

快速路出口辅路与地面交叉口协调控制策略研究

快速路出口及辅路通过的流量增大时,易造成出口下游交叉口的拥堵,同时拥堵会向上游蔓延造成快速路出口范围的拥堵。为缓解出口范围的拥堵,提出了一种新的协调控制策略。以辅路衔接路段排队为检测变量,协调计算出口下游交叉口的周期、绿信比和辅路的绿灯时长,并给出了各控制变量小步距连续调整的算法。仿真实验结果表明该协调控制策略是有效的,与固定配时策略相比出口匝道通过固定流量持续时间至少减少了10%。     

快速路出口辅路与地面交叉口协调控制策略研究

快速路出口及辅路通过的流量增大时,易造成出口下游交叉口的拥堵,同时拥堵会向上游蔓延造成快速路出口范围的拥堵。为缓解出口范围的拥堵,提出了一种新的协调控制策略。以辅路衔接路段排队为监测变量,协调计算出口下游交叉口的周期、绿信比和辅路的绿灯时长,并给出了各控制变量小步距连续调整的算法。仿真实验结果表明该协调控制策略是有效的,与固定配时策略相比,出口匝道通过固定流量持续时间至少减少了10%。     

现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法

以交叉口交通效益最大化为目标,对现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法展开研究.改进了NSGA-II算法,提出了基于非支配排序的交叉口多目标优化算法,对单点交叉口多目标优化模型求解.在获取基础信号配时方案的基础上,根据车辆的实时参数,构建现代有轨电车主动信号优先控制方案评价指标体系,利用DEA-TOPSIS模型客观地从优先相位延误、非优先相位延误和电车偏移度等多个方面对各信号控制方法进行分析,实现最优信号控制.仿真实验表明:交叉口人均延误时间和平均停车次数为有效的控制目标;基于非支配排序的交叉口多目标优化算法与加权组合遗传算法相比,可综合优化多目标;与NSGA-II算法相比,可降低交叉口人均延误时间1.8 s,降低平均停车次数0.02;基于DEA-TOPSIS模型的有轨电车信号控制评价方法可以客观地综合多角度分析各信号控制方法的有效性和变化趋势,实现最优信号控制.     

过饱和条件下信号交叉口协调控制可靠性优化

以避免交叉口出现死锁和减少绿灯时间浪费为目标,利用交通流波动理论,建立了一种过饱和条件下的信号交叉口协调控制的可靠性优化模型,并提供了可靠性区间的计算方法.该模型基于信号控制交叉口处不同的排队溢出形式和交通流波动状态的分类研究,以控制排队溢出形式和上下游交叉口通行能力匹配作为约束条件,以增大排队溢出缓冲时间作为优化目标.通过仿真试验表明,该策略可以减少延误24.6％,同时交叉口的死锁概率降低30％,能有效地承受过饱和交通流的冲击,提高路网的可靠性.     

流量不对称“十”字交叉口信号相位设计方法研究

分析了流量不对称情况下对称流向放行相位方案的局限性。针对到达流量不对称的十字交叉口,运用经典的信号配时方法和延误模型计算对称流向放行和单进口放行2种相位设计方案下交叉口的平均延误,确定了不同交通需求情况下应选取的相位设计方案。结果表明,与对称流向放行方案相比,单进口放行方案在流量不对称系数较大时有一定的优越性。     

不同交通流状况下的交叉口信号控制策略

从交叉口信号的传统控制与现代控制两个层面，对不同交通流状况下的交叉口控制策略选取问题进行了较为全面深入的分析研究，分别讨论了定时控制、感应控制、模糊控制与最优控制在交叉口信号控制中的适用条件，并着重阐述了饱和交通状况下路口信号的最优控制方法，从而有效地解决了使用模糊控制技术进行交叉口信号控制时存在的一些问题。研究结果表明，在饱和交通状况下单纯依靠通过车辆数与排队车辆数来实施模糊控制并非合理，此时需要进一步考虑车道饱和流量因素的影响。     

交叉口定周期信号控制多目标优化方法

为了克服以往采用加权组合方法将多目标优化模型转为单目标优化模型进行求解的弊端,以非饱和交叉口为研究对象建立了定周期信号控制参数的多目标优化模型,并以非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA II)为基础建立了直接求解单个交叉口交通信号多目标控制模型的相容优化方法。最后通过实例分析了延误、停车率、排队长度等常用交通信号控制目标的有效性和对控制参数的敏感性。研究结果表明:与单目标优化方法相比,多目标相容优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和排队长度;与加权组合方法相比,多目标相容优化方法能获得更优的综合交通效益。