基于Robertson 模型的异质交通流车队离散研究

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结 合异质交通流条件下的车流特征和Robertson 模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建 模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到 达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson 模型与实际 数据进行比较分析.结果表明,与Robertson 模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条 件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.     

行程时间服从混合高斯分布的车队离散模型

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号配时优化、公交优先控制提供理论基础.考虑异质交通流条件下车辆行程时间分布特点,采用混合高斯分布拟合车辆行程时间分布.基于此,从流量角度推导了异质交通流条件下车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析了下游交叉口到达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型与Robertson模型、实际数据进行比较分析.结果表明,本文模型能够更好地描述异质交通流条件下的车队离散规律,与Robertson模型相比,平均预测均方误差减少了27%.     

基于vissim的车队离散特性研究

通过对线控系统上的四个交叉口交通量数据和信号配时数据进行调查,利用Vissim仿真软件对该线控系统进行仿真,对其中一个路段上的一个断面车辆到达情况进行分析,首先改变路段的长度,对比路段长度变化前后的车队离散数据,得到车队离散特性与路段长度之间的关系;其次改变路段上车流的分布函数,对比车流分布变化前后的车队离散数据,得到车流分布与车队离散特性之间的关系。通过对车队离散特性进行分析以及研究,为城市道路网交通流优化控制提供依据。     

基于元胞自动机的高速公路货车结伴行为研究

为了研究高速公路货车结伴行为,本文建立了一种适应于结伴货车车队的双 车道元胞自动机模型.分析了高速公路货车结伴特性及其对道路交通流的整体影响.研究 表明,结伴车辆在时空上是一个紧密联系的整体,流量较大时,车头时距分布曲线呈双峰 分布形式.同一流量时,不同长度车队间的平均速度差异较小,车队能保持较理想的速度 平稳行驶.结伴车队的存在激增了普通车辆的换道频率,改变了交通流状态,使基本图出 现明显的中断现象,当车队长度较长时,限制了同步流的产生.所提出模型刻画了高速公 路上货车主动结伴出行行为,为特殊情况下的交通流特性研究提供了参考和借鉴.     

车联网环境下的动态Robertson车队离散模型

传统Robertson车队离散模型参数估计是基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征,为解决这一问题,构建了车联网环境下的动态Robertson车队离散模型.考虑到车联网环境下车辆的行程时间数据易于获得,基于此可对Robertson模型的相关参数进行实时动态估计建立动态Robertson车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析了上游交叉口车辆离去流率与下游交叉口车辆到达流率的关系,并将文中模型与静态Robertson模型、实际观测数据进行了比较分析.结果表明,文中动态模型更能反映交通流的车队离散规律,与静态Robertson模型相比,平均预测均方误差减少了30.68%.      

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

左转影响下的车队离散模型研究

为了分析车队离散模型在实际中的适用性,首先剖析Roberston模型存在的不足,考虑左转影响下车队的离散特性,建立左转影响下直行车的离散模型.以北京市调查数据为基础,利用实际数据对离散模型进行验证,结果表明,A取0.1与实际数据比较吻合,左转影响下的离散模型预测的效果更佳.     

交叉口交通流动态模型的建立与分析

本文针对我国交通条件比较混乱的特性，提出描述交通流控制系统中车队离散规律的实用动态模型。同时，对车队离散动态进行稳定性分析与实际运算。     

某跨海大桥运营期交通特性及荷载效应研究

通过对某跨海大桥1个月的WIM数据进行统计,分析了运营阶段的交通组成特性及其规律,讨论了车辆荷载和车队荷载特性、多车道汽车荷载的横向分布规律。以该跨海大桥双塔三跨斜拉桥结构的关键截面为分析对象,研究了在实测车流荷载作用下的效应分布特征,并与现行设计规范的汽车效应标准值进行对比。结果显示:车头间距和时距与小时交通量呈现出二项指数函数关系;由于不同轴型车辆对行驶车道选择的倾向性,导致各车道汽车荷载水平分布存在明显的差异,单个重车车道效应极值大于规范值,而多车道总体效应小于规范值。探讨了现行规范在多车道荷载折减问题和大跨径桥梁汽车荷载效应计算模式上的不足与建议。     

双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。      

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

网联车辆编队的鲁棒模型预测控制方法

为研究一类带有结构不确定干扰的网联车辆编队控制问题,考虑结构扰动服从盒式不确定集约束情况,提出一种基于鲁棒对等变换的模型预测编队控制方法。首先,基于车辆运动学状态方程,对传统车辆编队控制模型进行描述;其次,在状态方程中引入仿射结构不确定矩阵,构建最小最大化范式下的网联车辆编队控制模型;然后,在盒式不确定集下,基于鲁棒对等理论将该模型转化为计算上易于处理的上图优化模型;最后,采用序列二次规划算法获得最优编队控制方案,并通过仿真实验将该控制方案与传统车辆编队控制方案进行对比,以此验证模型的有效性。 结果表明：本文提出的最优编队控制方法能够抵御编队系统结构不确定干扰,在实现稳定编队目标的同时保障车辆的编队安全性。     

队列行驶三辆汽车外流场的数值模拟

以智能车辆的MIRA简化模型作为研究对象,在自动控制的前提下,采用移动地面边界条件,对单车和队列行驶状态下的汽车外流场进行了数值模拟研究.分别获得了单车和各种行驶工况下的三辆汽车对称面的压力分布,队列行驶三辆汽车的压力分布与单车的压力分布相似,但是后两车前部的正压区明显减弱.对于等间距和不等间距2种行驶情况,改变车辆之间的距离来模拟多种状态.气动阻力的对比分析说明:队列行驶的三辆汽车,后两车的气动阻力都低于前车的气动阻力,而且平均气动阻力与单车相比均有了一定程度的降低.通过间距的改变分别进行数值模拟,获得了间距对前后行驶三辆汽车气动阻力影响的规律,为以后队列行驶的深入研究奠定了基础.     

队列行驶三辆汽车外流场的数值模拟

以智能车辆的MIRA简化模型作为研究对象,在自动控制的前提下,采用移动地面边界条件,对单车和队列行驶状态下的汽车外流场进行了数值模拟研究.分别获得了单车和各种行驶工况下的三辆汽车对称面的压力分布,队列行驶三辆汽车的压力分布与单车的压力分布相似,但是后两车前部的正压区明显减弱.对于等间距和不等间距2种行驶情况,改变车辆之间的距离来模拟多种状态.气动阻力的对比分析说明:队列行驶的三辆汽车,后两车的气动阻力都低于前车的气动阻力,而且平均气动阻力与单车相比均有了一定程度的降低.通过间距的改变分别进行数值模拟,获得了间距对前后行驶三辆汽车气动阻力影响的规律,为以后队列行驶的深入研究奠定了基础.