不同信息模式下车辆多站点目标选择及影响分析

特定条件下,车辆能源补给行为会恶化道路交通状况,而交通信息引导、共享技术的应用为这一问题的解决提供了可能性.为分析和明确该应用的效果,本文以道路和多个能源供应站所构成的系统作为对象,通过系统和车辆行驶的特征分析,构建了基于多服务台多排队的干线多站点元胞自动机模型.不同信息共享模式下的模型实验表明：模型能够模拟需求车辆对目标站点的选择过程;信息共享时,需求车辆聚集程度能够得到缓解,进而延缓了交通流饱和状态的出现;站点信息共享的系统优化效果好于路况信息共享,而相应拥堵边界条件的分析也明确了信息共享介入的时机.     

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为了研究驾驶疲劳对道路交通流运行状态的影响,提出了一种改进的一维元胞自动机交通流模型.在周期性边界条件下,通过分析驾驶员的疲劳特性,考虑驾驶疲劳对驾驶员驾驶行为的影响,分别对疲劳车辆与正常车辆制定各自的演化规则,并以此对车辆进行状态更新,以建立改进的交通流模型.通过计算机仿真实验,得出不同疲劳车辆比例下车流密度、速度与流量的关系数据,并分析了疲劳车辆对交通流安全性的影响.仿真结果表明,对于本文改进的模型,随着道路上疲劳车辆比例的增加,交通流的拥堵呈分散趋势,车辆的拥堵频率显著提高,整体车流的安全性有所下降.同传统的SDNaSch模型相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.     

考虑驾驶愤怒的元胞自动机交通流模型

驾驶员在愤怒时的驾驶行为表现与正常驾驶时存在较大的差异,这些行为差异会影响车辆的运行速度、运行轨迹等,进而对道路交通流产生影响.文中在NaSch元胞自动机交通流模型的基础上,考虑愤怒驾驶行为的特点,从运行速度、换道条件和安全距离3个方面重新确定元胞更新规则,构建考虑驾驶愤怒情绪的周期边界条件下双车道元胞自动机交通流模型.在MATLAB环境下,对所建模型与普通NaSch交通流模型进行对比仿真分析.结果表明,驾驶愤怒所引起的行驶速度变化对交通流影响明显.     

基于元胞自动机的城市道路偶发性拥堵交通行为模拟

以元胞自动机模型为基础,在传统的车辆换道规则上,引入驾驶人行为因素,根据不同区域交通流特点和驾驶行为特点,给出了不同的车辆换道规则,建立了一种适用于城市道路偶发性拥堵交通流行为分析的元胞自动机改进模型。并利用该模型,模拟分析了偶发性拥堵发生时不同车流密度的车辆排队和平均车速情况。     

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突发事故及其所造成的非重复性拥堵会对城市交通系统正常运行有重大影响,其造成的拥堵传播会使得拥堵区域内的大量路段瘫痪.因此研究缓解突发事故下交通拥堵的策略具有十分重要的意义.本文研究突发事故下先进的交通信息系统策略设计问题.建立了ATIS策略设计的双层规划模型,上层目标从交通管理者的角度追求出行者的系统总阻抗与交通信息运营成本最小化,下层描述在ATIS作用下出行者的动态路径选择行为,并通过元胞传输模型仿真拥堵的传播与路段上车辆的走行.提出了基于遗传算法的求解方法.算例结果表明,优化的ATIS策略能够有效地缓解突发事故所导致的交通拥堵,提高交通网络的系统性能.     

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在道路系统中,交叉口和公交停靠站附近常出现局部交通堵塞,是干扰城市交通畅通的主要瓶颈.考虑交叉口和公交停靠站的组合配置情景,基于元胞自动机模型,在开放边界条件下对双车道混合交通流的车辆换道和停靠行为进行细化,模拟研究需求变化和公交比例对整个交通系统的影响.仿真结果表明,对于不同的公交车比例,存在一个临界流入率,该临界值随着公交车比例的增加而逐渐降低.在临界值以内,车流属于自由流,流量随着流入率的增大而升高,而在临界值以外,流量达到饱和状态,不再随流入率增大而升高.在交通高峰期,信号交叉口上游排队会影响公交停靠站附近车辆运行.因此,根据交通需求设立合适的车站位置和信号灯周期是非常必要的.     

无信号T型交叉口左转车辆驾驶行为对交通流的影响

为研究无信号T型交叉口主路左转车辆驾驶行为对交叉口交通流的影响,建立了元胞自动机无信号T型交叉口交通流模型,在开放边界条件下研究了不同左转车辆驾驶行为对交叉口车辆车均冲突频次与延误的影响.研究结果表明:左转车辆驾驶行为与交叉口车辆车均冲突、车均延误有密切关系.在保守型驾驶行为条件下,交叉口无车辆冲突,但相比于稳重型和冒险型驾驶行为,交叉口车均延误将更高;对于稳重型和冒险型驾驶行为而言,在交叉口车辆冲突方面,冒险型驾驶行为会导致交叉口产生更多的车辆冲突;在交叉口车均延误方面,当左转车流量较低时,冒险型驾驶行为下的交叉口车均延误更高,随着左转车流量的增加,冒险型驾驶行为下的交叉口车均延误逐渐低于稳重型驾驶行为下的交叉口车均延误.     

基于安全距离的元胞自动机交通流模型研究

随着交通拥堵状况日益显著,整体交通安全性下降,交通事故率逐渐增大.基于提高驾驶安全性考虑,细化元胞长度,引入被广泛证明在描述车辆驾驶行为方面具有很高精度的Gipps 安全距离规则,对NaSch模型进行改进,提出一个新的基于安全距离的元胞自动机交通流模型.采用实测数据对模型进行标定和评估,进一步对模型进行数值模拟分析.模型评估结果显示,新建立的模型相对NaSch 模型精度更高.数值模拟结果表明,改进模型能够很好地表现交通流特性,再现实际交通中的自由流、同步流及拥堵流等交通现象.此外,还发现驾驶员对前车最大减速度估计过高时,会导致道路通行能力下降,而驾驶员对自身车辆最大减速度估计过高时,会在一定程度上增大道路的通行能力,但是很可能会造成不安全的驾驶行为,增加了事故率.     

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随着汽车技术的发展,道路上自动驾驶的车辆在未来会越来越多,给道路交通带来了巨大影响.本文引入了经典的Gipps安全距离规则,对Na Sch模型进行改进,提出了基于安全距离的自动驾驶元胞自动机交通流模型.然后,利用数值模拟的方法研究了自动驾驶车辆对道路交通流的影响,研究获得一些新的结论.第一,通过降低自动驾驶车辆系统的反应时间,可大幅提高道路通行能力,最高可达2倍.第二,当自动驾驶车辆系统的反应时间降到0.5 s以下时,其对道路通行能力的影响可忽略.第三,道路上自动驾驶车辆的比例对道路通行能力和交通拥堵有显著影响.当自动驾驶车辆的比例达到80%时,通行能力可达到全手动驾驶交通流的2倍,交通拥堵可以降低50%.第四,在全自动驾驶的交通流中,增大自动驾驶反应时间会减少交通拥堵.特别是当密度在30~60 veh/km的范围内时作用更为明显,拥堵比例下降最高可达到20%,可以作为一种缓解拥堵的策略.     

路内停车车辆比例系数对交通流的影响研究

在实际交通中,路内停车带的设置对路段交通流有一定的负面影响,而路内停车车辆的比例系数是一个重要的影响因素。以带有路内停车带的单向单车道为例,针对道路车辆的行为过程建立车辆元胞自动机行为规则,并用数值模拟周期边界条件下道路停车车辆的比例系数f对道路交通的影响。研究结果表明:f越大,对道路交通的影响也越大。     

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。     

考虑边界条件不确定性的城市交通拥塞风险分布迁移规律研究

为分析交通联通边界(交通量、交通扩散系数)对特定城市研究区域内交通拥塞迁移规律的影响机理。本文从新的角度考虑城市交通拥塞风险分布迁移规律，将污染质迁移数值模拟模型运用到城市道路交通拥塞风险迁移中。首先对贵阳某区域2020年6~7月的城市交通调查数据及爬取的部分高德地图数据进行处理，并将研究区域以交通联通边界、交通隔断边界、区域分区边界划分为区域1和区域2。在此基础上考虑交通联通边界并建立基于城市交通拥塞风险分布及迁移数值替代模型，并运用Monte Carlo方法对贵阳某研究区域的输入输出结果进行统计分析，并将实际路网数据值输入替代模型，将结果与路网真实情况和高德地图情况进行对比，所建立模型 的预测精度比高德地图高3.7%，且模拟交通拥塞风险迁移规律较高。结果表明，交通联通边界对城市交通拥塞迁移数值模拟模型预报有很大影响，统计分析研究区域模拟模型的结果，可以有效评估不同交通联通边界条件对研究区域交通拥塞风险分布情况和准确预报研究区域内遭受不同 交通拥塞程度的风险。综上可知，本文建立的模型能高效精准分析城市交通拥塞的风险分布迁移规律，可为城市路网分区分段分点治理交通拥塞提供新的参考。     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

城市交通运行状况对机动车碳排放的影响研究

为定量分析不同城市交通运行状况对机动车碳排放的影响，利用高德平台提供的拥堵延时指数(Congestion Delay Index, CDI)数据，在分析我国交通拥堵城市时空分布特征以及CDI特征的基础上，通过构建基于速度的CO2排放因子，利用VISSIM模拟不同交通运行状况时的交通量， 实现不同交通运行状况下机动车碳排放的估算。结果显示：交通拥堵城市分布具有空间依赖性和聚集性，在长三角经济区和珠三角经济区形成两个高聚集中心；CDI具有明显的周期性(7 d)波动规律，且受天气和人类活动等的影响较大，疫情打破了此规律；城市交通运行状况(CDI)对机动车CO2排放有较大的影响，当交通处于轻度拥堵时(CDI为1.582)，交通高峰期我国城市机动车年排放的CO2总量约为0.77亿 t，是畅通状态下的4.51倍；当交通保持基本畅通时(CDI为1.35)，交通高峰期我国城市机动车CO2年排放总量可减少0.29亿 t；当交通达到中度拥堵时(CDI为1.909)，交 通高峰期我国城市机动车CO2的年排放增加0.22亿 t；当处于交通严重拥堵时(CDI达2.394)，交通高峰期我国城市机动车CO2的年排放总量可达1.33亿 t。改善城市交通运行状况，可大幅度降低机动车的CO2排放量。     

数据驱动的电动汽车充电站选址方法

电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

城市交通拥堵缓解对车辆减排的效益研究

城市交通拥堵缓解会释放潜在的交通需求,车辆减排的净效益与交通拥挤程 度密切相关.本文利用弹性系数的概念,提出一种考虑潜在交通需求的城市交通拥堵缓解 对车辆减排的效益研究方法.研究表明,车辆减排的净效益取决于潜在交通需求与单车减 排效率间的平衡;对不同的污染物,车辆减排的净效益呈现不同的特征.此外,本文探究了 私车牌照拍卖政策及快速机动化背景对拥堵缓解后车辆减排的效益影响.最后,定性分析 了城市交通拥堵缓解策略对车辆减排的影响.研究成果对评估城市交通拥堵缓解的车辆 减排净效益具有重要的理论及实际意义.