临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率,提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先,建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型,分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二,构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型,通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三,构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型,并提出了相应的求解算法,通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成,考虑各交叉口间的制约影响关系,有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法,通过通过量最大化模型优化周期及绿信比,继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差,获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后,应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化,并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化,与对照方案相比,优化方案的双向总交通量提升了21.9%,车均延误降低了63.1%,通行能力与服务水平提升显著。     

考虑可变导向车道的干线交叉口协调控制方法

为降低包含可变导向车道的干线车均延误与排队长度,提出一种考虑可变导向车道的干线交通信号协调控制方法.以直行和左转方向交通流饱和度为判别标准,对可变导向车道行车方向是否切换进行判断;基于车道行车方向切换对干线交通流造成的影响,对HCM模型中的通行能力、均匀延误修正系数等参数进行修正,建立考虑可变导向车道的干线协调控制信号配时优化模型.以武汉市青年路3个交叉口为例,利用Vissim软件进行仿真实验,结果表明,相比于现状情况下的单点信号配时方案,模型能够有效降低干线车均延误与排队长度,可变导向车道所在的信号交叉口进口道优化效果最为明显,车均延误减少16.87%,直行和左转方向排队长度分别降低17.95% 和23.24%,证明模型对包含可变导向车道的干线协调控制交叉口运行具有积极影响.      

基于Paramics的干线协调控制模型效果对比研究

文章基于微观交通仿真软件Paramics,提出针对干线协调控制优化模型控制效果的比较评价思路以及较全面的评价指标。以典型城市干线为仿真实例,从干线控制效果及全路网控制效果两方面,选取6个评价指标,对比分析了三个不同优化模型的控制效果。结果表明,基于Paramics的干线协调控制模型效果评价思路有效可行;实例中三个模型都有不同程度的优化;TRANSYT模型明显减小路网总延误;MAXBAND模型提高干线车流行驶连续性;三者中TRANSYT-MAXBAND结合模型最优,可在减小路网延误的前提下,提供较大的主干道双向绿波带宽。     

城市连续流交通协调控制策略研究

通过对城市交通信号协调控制发展和理论研究现状的论述,指出城市交通拥堵问题可以通过构造城市连续流交通以保证车流顺畅、快速、大量地通过交通拥堵严重区域的交叉口来解决。在协调控制研究和应用的基础上,提出了连续流交通协调控制应用策略和具体实施流程,通过实际案例说明控制策略对解决城市交通问题有着显著的效果。     

变带速干线协调控制模型研究

建立了以绿波带宽度为目标函数、以时差为决策变量的变带速干线协调控制的数学模型。模型中以各交叉口可以为绿波带提供的绿时最大为分解目标,以各交叉口间上下行实测自由行驶时间代替以平均车速计算的交叉口间行驶时间,大大地提高了绿波控制的效率。     

缓解大型活动拥堵的城市干线交通协调控制

为缓解大型活动交通拥堵,针对活动期间拥堵演化特征以及交通需求和道路时空资源的耦合关系,研究以精细化管控为导向的、基于红波和绿波理念的干线协调控制系统方法.面向大型活动期间的线拥堵和辅助局域网络拥堵疏解的要求,构建干线协调控制的基本框架,进而确定决策交叉口,采用图解法分情况研究了红波协调控制相位差和绿波协调控制相位差的确定,给出了计算模型.结合2个真实路段采集的交通数据,对提出的方法和模型进行了仿真测试.结果表明,基于红波、绿波理念的干线协调控制可有效均分交通压力,瓶颈交叉口拥堵状况得到缓解,平均排队长度相比现状方案降幅分别为72%和70%;整个干线交通流有序性得以增强,车辆通过流量相比现状方案增幅分别为19%和22%.所提方法在现有交通设施条件下,协调优化道路交通系统的时空要素,有利于提升大型活动期间路网运行效率、改善活动参与者和居民出行品质.     

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.     

基于线性规划的干线模糊补偿控制

针对传统干线控制方法的不足,提出了新的控制策略,采用递阶结构将传统的控制方法与模糊控制结合在一起对交通干线进行实时协调控制。由上层的中央协调单元通过传统的线性规划对交通中的确定性因素进行建模,得到干线控制所需要的信号周期、各个路口之间的相位差和绿信比等参数作为初步配时方案;然后针对交通问题中较强的随机性和不确定性,以模糊控制对得到的初步方案进行补偿,主要通过模糊逻辑对相位差进行调整,并最终由路口信号机根据路口的实际情况对绿信比进行调节,使整个干线控制得到优化。仿真结果表明,该方法比传统的定时控制和感应控制能更有效地提高干线的通行能力。     

城市快速路入口匝道与关联交叉口协调控制分析

为了提高快速路匝道与关联交叉口运行效率,以快速路-交叉口协调控制影响因素为关键,建立基于交通状态指数、匝道入口影响因子的匝道与关联交叉口协调控制模型。以实际区域进行仿真验证,结果显示,模型能够明显改善系统运行情况,匝道总通过交通量增加8.7%,交叉口延误降低11%。     

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.     

干道交通瓶颈交叉口的红波双向协调控制模型

针对当前城市干道瓶颈交叉口交通拥堵状况,从信号控制角度提出了1种红波双向协调控制模型,对于缓解此类问题具有现实意义.模型是在流量均分思想和绿波协调控制时距图分析方法基础上建立的1种双向协调控制模型,能够针对干道瓶颈交叉口上下游交通流不同的交通控制需求分别实施红波协调控制和绿波协调控制,并通过引入红波控制参数,可以满足不同的交通控制策略需求.以佛山市顺德区南国西路为案例,通过对Vissim仿真评价数据进行协调前后对比分析,结果表明模型能够有效减小瓶颈交叉口排队长度39.48%,缩短行程时间22.01%,验证说明了模型的有效性.      

基于满意控制的动态交通分配模型研究

城市交通意外事件易诱发局部交通路网拥堵,为防止交通状况恶化,需采取相应的交通控制、诱导手段。针对交通意外事件造成城市交通路网运行状态突变的现象,从用户平衡原理出发,提出了基于满意控制理论的动态交通分配模型。该模型不仅考虑了动态交通分配过程中各种常规的要求(目标、约束),还考虑了动态交通分配的易操作性和交通流控制、疏导过程中的安全性。通过该模型可寻找易于求解及实现的满意解,快速、平稳地实现区域内交通流的正常运行。算例表明该模型及其算法能够快速获得满意解,有效地解决交通状况突变情况下的动态交通分配问题。     

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标,导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题,基于车路协同环境,研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况,提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数,双周期交叉口次路方向延误为优化目标,构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型,采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口,采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境,以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果,结果表明,本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型,干线平均延误分别减少19.6%,8.3%,通行能力分别提升5.6%,8.4%,平均停车次数分别减少11.2%,24.2%,双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%,5.8%,表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合,提高了双周期干线的通行效率,降低了双周期交叉口次路方向的延误,达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。     

线控制相位差概率模型研究

在对现有线控制模型和算法进行分析的基础上提出按照概率思想求解相位差参数的策略。论文确立优化相位差的目标为通过车流在主干道上的停车次数和停车延误最小。建立相位差概率模型时,着重考虑4个影响因素:路段上车流行驶速度不均匀性,主干道上下行流量不均衡现象,相交道路上的转弯车流,短连线上的车辆排队约束。最后,论文用实际算例对建立的模型进行了验证,并对进一步的研究工作给出了建议。     

基于遗传算法的动态交通分配研究

主要研究动态系统最优（DSO）模型。以总的花费时间最小为目标函数,对模型的节点集、路段集分别进行研究。通过模拟路段的流入量、流出量和路段上的交通量来建模。用传统的迭代算法解决动态交通分配问题非常复杂,而对传统迭代算法进行改进或用遗传算法等新的智能算法求解则会很简洁和方便。     

交通流预测控制的机制与方法

应用预测控制的机理,提出基于可校正交通流预测模型和两级遗传算法以实现交通分配和交通控制相结合的交通流系统计算机控制方法。基于伪给定、预测模型、滚动优化和反馈调节的交通流预测控制系统能够实现有性能保障的交通流系统控制,为交通拥堵预防和拥堵恢复畅通提供全局性的分析和决策支持。该系统通过综合集成应用现代信息处理技术、优化技术、专家系统、交通流及交通控制理论,为交通分配和交通控制的结合提供了工程实现途径。     

协调路口划分对交通控制效果的影响分析

基于Synchro软件对干线协调的路口进行恰当地划分,Synchro软件中用协调因子来衡量相邻路口间是否需要实行协调控制,协调因子的计算主要考虑行程时间、距离、流量、车队形式、周期时长等因素;然后分析了干线协调优化逻辑,并用交通仿真的方法分析不同划分策略对控制效果的影响,并选取最佳的划分;对六一路全线11个交叉口进行案例分析,Synchro在协调路口划分中的有效性得到验证.结果表明协调路口划分会显著地影响整个网络中车辆的延误和停车次数,不恰当的划分会导致延误大幅增加.但不论哪种划分方式,都会显著减小主路和整个网络的停车次数.最佳的划分方式使整个网络延误降低10％,平均停车次数降低11％.     

交叉口流线动态控制的优化配时模型研究

针对城市交叉口信号控制仍以单点固定相位方式为主,且配时优化方法不能随交通流线的状态变化而优化的问题,以交通流线相容且绿灯损失最小为原则,根据交叉口进口流线流量动态生成了最优流线组合的相位.在确定周期相位组合的情况下,考虑周期结束流线是否有车滞留,对应分析了流线车辆平均延误.将延误模型组合,建立了适应交叉口流线流量动态变化的优化配时模型,计算了各相位的最优配时,以实现交叉口流线动态优化控制效果.实例计算分析表明:采用流线动态控制配时优化模型延误更小,对改善交叉口运行状况更为有效.     

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场,未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响,利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型,并在综合已有ACC和CACC模型的基础上,提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型,进而得出不同ACC,CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量;与ACC车辆比例r_a相比,CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著;当r_c>0.5时,饱和流量快速增加,当r_c=1时,饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步,通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性,对存在跟驰关系的连续车流来说,自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为,车流会在更短的时间内进入稳态;在交通瓶颈处,自动驾驶降低了拥堵程度,提高了阻塞发生的临界流量。总体来看,自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升,特别是在协同式自动驾驶场景下,车辆行为更加协调一致,交通流表现出良好的抗扰性,进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。