一体化公交网络均衡配流模型

分析了一体化公交网络的交通特性,基于一体化公交出行的路径特点,研究了公交出行时间与出行费用因素对出行阻抗的影响.考虑人流密度对步行速度的影响以及出行费用与时间的换算关系,将公交出行的路段阻抗、节点阻抗与费用阻抗统一换算为时间,建立了一体化公交网络的出行阻抗函数.利用Wardrop均衡原理,建立了一体化公交网络的均衡配流模型,并通过FW算法对配流模型进行求解.计算结果表明:当地面公交线路长度与轨道交通长度分别为57.3、16.2 km时,轨道交通线路输送的客流量占总客运量的65.4％,通过换乘进入轨道交通系统的客流量达55.4％.构建合理的一体化公交网络能降低乘客出行总阻抗,提高公交系统运输效率.     

高速公路增设一般互通式立交的选址选型

互通式立交是两条或以上干线公路之间,通过匝道完成交通的安全、快捷转换而互相通行的立体交叉。在我国常设置于高速公路间或高速公路与其他干线公路间,是高等级公路的重要设施。因其方案较复杂、占地规模大及工程投资高等特点,在高速公路的规划设计各阶段均予以充分重视,并进行详细的选型选址等方案论证。近年来,随着我国社会经济的快速发展,部分已通车运营的高速公路走廊带内,新的干线公路,新的产业园区、新的城镇规划不断涌现,亟需在原高速公路互通式立交布局的基础上增设新的互通式立交,以满足周边交通快捷出行的需求。以下结合典型实例,就运营高速公路增设一般互通式立交的选址、选型的一般方法进行探讨。     

祥云寺互通式立交方案设计探讨

祥云寺互通式立交是连接京港澳高速公路、郑州西南绕城高速公路、开封至新郑国际机场高速公路的枢纽式互通立体交叉,对互通方案的研究思路、互通功能和互通形式进行分析比较,得出了复杂因素控制下枢纽式互通立体交叉的设计思路,解决了该互通式立交的选型问题.     

互通式立交入口拥堵区的控制设计研究

互通式立交入口区是影响立交整体运行可靠性的关键点段.为了减轻入口合流区的拥挤,提高互通式立交的整体可靠性,提高车辆行驶的安全性,在交通需求增大到一定程度时,要采用一些交通控制设计.根据互通式立交匝道入口区域的特点,对高/快速路网可靠性作用较大的互通立交匝道和主线的控制设计进行了研究,分析了入口合流区的几何和交通特性,对匝道和主线分别提出了不同控制设计,即匝道入口控制设计和主线车道运行约束设计.     

网络流的多重解问题研究

介绍了最大流问题的多解,并从此问题出发,研究了最小费用最大流的多重最优解问题,总结了判断多重最优解存在的准则。该准则为若已求出的最小费用最大流分配网络中存在其两个弧组费用相等的可调圈,此问题就有多重最优解。在符合条件的可调圈上进行流量调整,便可得到该最小费用流问题不同的最优解。     

道路网络容量的多端最大流算法

道路网络作为无向网络,其容量分析必须考虑其起始点和终止点的随机开放特性.采用图论的多端最大流算法和衍生割集算法,研究了道路网络容量的计算方法.分析结果表明,新方法能提高计算效率,它不仅适应大规模道路网络复杂性,而且适应路网起、终点开放的特性.     

基于GIS的公交网络配流新方法

分析了传统公交网络配流中忽视公交行驶时间与路段流量的微关联性及公交车的容量限制等方面存在的弊端, 提出了用拥挤函数概念描述出行阻抗与流量的关系。结合公交出行时间链对公交网络阻抗进行了系统化研究, 建立了基于站点的多路径-容量限制的概率分配模型, 并提出了在配流过程中的具体方法和步骤, 同时将配流方法与GIS技术相结合进行公交网络配流分析。应用结果表明该方法预测结果与实测值基本吻合, 具有较高的准确性和可靠性。     

路网最大流问题的断路算法程序设计及应用

引进交通路网最大流问题求解的断路算法，有效地克服了传统的求解最大流标号法步骤复杂，不利于计算机操作的缺点；以Turboc作为程序实现工具，完成了断路算法的程序设计，程序适用于大型路网中单起点单讫点和多起点多讫点的最大流计算。通过对赣州市现有路网最大通行能力的实例分析，证实了该程序的合理性和有效性，并为本地区未来交通路网规划提供了决策依据。     

基于最大流的路网结构优化

用组合图论法构造道路网络的赋权有向图,分析路网结构的均衡性,确定造成路网不均衡的关键路段．利用网络可行流的平衡关系,以流等价和点守恒原则为约束条件,建立网络最大流模型．根据最大流最小割定理,用割集矩阵法求网络的最大流．网络流量最大时,那些流量饱和的路段即为关键路段．增加关键路段的通行能力,即可增加路网的通行能力．     

求解网络流的交通场方法

通过研究公路网规划工作中的交通ＯＤ推算方法,指出了目前常见方法推算精度不高的问题,提出了建立在交通场基础上的新型ＯＤ推算方法,并介绍了该方法及其原理。     

基于模型预测的城市快速路匝道流量协调控制

为保证城市快速路处于最大通行能力状态,提出了城市快速路交通流量的一种非线性模型预测方法,在此基础上,对快速路各入口匝道流量进行协调控制.以城市快速路某一拥挤路段为例进行了仿真研究,结果表明,该方法不仅能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定,而且匝道调节率平稳,同时该控制方法能保证各入口匝道交通需求的公平性.     

区域交通流协调控制方法

根据Agent技术和模糊控制方法, 提出了区域交通流协调控制方法。以路段拥挤度和绿灯持续时间为输入变量, 以绿灯修正延长时间为输出变量, 确定了变量数据的获取方式以及变量之间的对应关系, 设计了协调控制器。根据下游交叉口配时的不同方案, 制定了不同的模糊控制规则, 修正了控制策略, 并运用MATLAB进行仿真。仿真结果表明: 采用Agent技术和模糊控制方法后, 平均总延误为127.431 s·km^-1, 下降了约9.9%;路段平均流量密度为18.828 veh·km^-1; 路段平均流量为9 597 veh·h^-1; 平均车速为17.798 km·h^-1, 提高了约6.3%。可见, 路网密度明显降低, 交通状况明显改善。     

自适应巡航控制车辆跟驰模型综述

分析了自动驾驶汽车自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC) 和协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC) 车辆跟驰模型, 从系统控制原理、车车通信技术与车间时距方面阐述了ACC与CACC车辆的异同点; 将目前主流ACC/CACC车辆跟驰模型分为3类: 基于智能驾驶的车辆跟驰模型、加州伯克利大学PATH实验室车辆跟驰模型与基于控制论的车辆跟驰模型, 总结3类车辆跟驰模型的建模思路与主要优缺点; 从道路通行能力、交通安全和交通流稳定性3方面, 分析了ACC/CACC车辆对交通流特性的影响, 及其研究现状与未来发展趋势。研究结果表明: 不同的ACC/CACC车辆跟驰模型对通行能力的影响存在较大差别, ACC/CACC车辆有利于提升交通安全性, 但由于缺乏统一的安全性评价指标, 难以量化ACC/CACC车辆对交通安全性的影响程度; 小规模实车试验验证了ACC车辆具有不稳定的交通流特性, 否定了ACC车辆稳定性数值仿真结果, 而数值仿真试验和小规模实车试验均表明CACC车辆可较好提升交通流稳定性, 因此, 完全依赖于计算机仿真试验无法获得令人信服的结论, 实车试验是ACC/CACC研究的必要途径; 为了完善ACC/CACC在交通领域的研究, 应构建不同ACC/CACC车辆比例下的混合交通流基本图模型、智能网联环境下的ACC/CACC车辆跟驰模型建模方法与ACC/CACC混合交通流稳定性解析方法。     

考虑拥挤交通流再分配的单点自组织信号控制方法

为解决目前拥挤交通流无法得到有效疏散的问题,研究一种考虑局部拥挤条件下交通流再分配的自组织信号控制方法。提出该方法的基本原理,拥挤交通流的再分配原则,关键相位的确定方法,并结合模糊理论研究绿灯相位的切换条件,最后以单交叉口为例,借助VISSIM软件进行仿真验证。结果表明,该方法有较好的控制效果。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型: 统计预测算法和人工神经网络模型。对其中各种模型的特征进行了比较, 将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF) 神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型, 应用于一个真实路网的短期流量预测, 比较了各模型的预测结果。结果表明, 组合神经网络模型预测误差最小, 可靠性最高, 是一种对短期交通流预测的有效方法。     

东昌路立交方案比选

以东昌路立交方案设计为例,提出交通适应性强,技术经济合理的立交方案.根据项目交通量、自然条件,从工程特点、交通分析、方案比较等方面分析,对立交方案论证,指出了自然条件、交通量,立交功能对立交的影响,并提出了满足主交通流要求,交通适应性强的立交方案.     

网联自动驾驶车辆混合交通流专用道管控方法

分析了网联自动驾驶车辆(CAV)混合交通流中各车辆类型及其跟驰模式下的车头间距,从通用性混合交通流特征层面理论推导了各车头间距模式的概率表达式,从而对混合交通流进行了数学描述;以混合交通流整体通行流率最大为目标,计算了多车道混合交通流中一个CAV专用道的设置条件以及专用道设置后CAV交通流在专用道和混合道上的最优交通流分配比例,将一个CAV专用道情形推广至多个CAV专用道动态管控的一般性情形,构建了混合交通流专用道动态管控的分析方法;应用案例分析论证了CAV专用道管控方法的有效性。研究结果表明：在交通需求为2 000 veh·h^-1时,各CAV渗透率阶段均无需设置CAV专用道;在交通需求为3 000 veh·h^-1时,需在CAV渗透率为0.2~0.4的阶段下考虑设置CAV专用道;在交通需求为5 000 veh·h^-1时,需考虑在各CAV渗透率阶段下设置CAV专用道;提出的CAV专用道管控方法可根据交通需求和车道总数等条件定量化计算不同CAV渗透率阶段下的最优CAV专用道数量以及CAV交通流最优分配比例,且交通需求能够影响反映CAV专用道设置条件的临界CAV渗透率范围,交通需求和车道总数量可分别从交通需求属性和道路空间属性方面促进最优CAV专用道数量的提升,符合多车道场景混合交通流CAV专用道管控的特性。     

基于宏观基本图的相邻子区协调控制方法

为了提升道路网整体运行效益,克服针对单个控制子区的最优化控制可能造 成的拥堵转移,本研究基于宏观基本图的概念,建立控制子区间驶入驶出交通量的协调 控制模型.该模型以两个相邻控制子区为对象,考虑各子区自身宏观基本图特征及交通量 流入流出关系.在运用博弈论对其相互作用进行描述的基础上,提出了一种以两个子区整 体运行效益最大化为目标的博弈控制逻辑及其求解流程.通过VS2010 对所建立的博弈进 行仿真,验证了模型的可行性及控制效果.研究表明,不同的控制策略对相邻小区的运行 水平（收益）会造成不同的影响,但经多次博弈后,两相邻控制子区整体运行状况可稳定 在一个最佳水平.博弈结果显示路网容量相对较小的控制子区更应受到保护,当内部车辆 数达到最佳车辆数时应对其进行流入限制.     

基于多智能体的城市交通流控制原型系统

对中国目前的城市交通流控制系统存在的问题进行了分析。针对原系统结构中的不足提出了构建基于多智能体的智能城市交通流控制系统的思路, 并研究了该系统的基本框架和实现途径及方法, 同时探讨了该系统中各个交通智能体的结构以及它们的协调合作关系, 为基于多智能体的智能城市交通流控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。     

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。