基于浮动车数据的信号交叉口排队长度估计

排队长度是衡量交叉口性能的重要指标,也是优化交叉口信号配时的关键依据.本文利用浮动车数据建立基于队尾浮动车位置的信号交叉口排队长度估计模型,以队尾浮动车位置为基础项,采用加权平均到达率表示队尾浮动车之后排队车辆的到达率,从而计算信号周期内车辆最大排队长度.算例显示,模型对于队尾浮动车较早进入排队的情况,排队长度估计平均误差相对较大,但随着队尾浮动车进入排队时间的推迟,模型估计值的平均相对误差逐步降低.当队尾浮动车在红灯结束的1/10时间内排队的情况,平均相对误差仅为15%,说明对于队尾浮动车接近红灯结束时到达的情景,模型估计更为准确.     

多情景下公交停靠站线路容量优化方法研究

本文在分析公交停靠站通行能力的基础上,运用排队论公式确定出公交停靠站线路容量计算公式,从不同方面提出了公交停靠站线路容量优化分析方法。结果表明直线式公交停靠站改成港湾式时,在到达率不大时能够起到优化线路容量的效果;当平均到达率小于0.3(veh/min)时,提高泊位数能够大幅度增加线路容量;减少站距能够提高停靠站线路容量,而且效果显著。     

基于Vissim的公交停靠站有效泊位数分析

在公交车辆相同的延误情况下,以多个泊位公交停靠站能服务的公交车辆到达率与单个泊位的公交车辆到达率比值作为确定有效泊位数的方法,通过Vissim建立港湾式公交停靠站的仿真模型,结合相关数据,对不同泊位下公交停靠站的有效泊位进行了分析计算。     

排队论在高速公路收费系统中的应用研究

该文运用排队论,对高速公路收费系统建立了M/M/N排队模型,并分析了高速公路收费站服务强度、队列中排队等待的平均车辆数、车辆平均等待时间,进而计算出了适合在不同服务水平下的收费站最大通行能力。     

基于马尔科夫方程的快速公交瓶颈车站识别

通过对城市快速公交(BRT)系统中可能的瓶颈设施进行分类,明确以车站设施作为研究对象,基于马尔科夫方程建立车站排队服务模型,并利用VISSIM软件对广州中山大道BRT系统24个车站进行仿真,得到了车站模型的各项指标参数;以车站发生排队概率、车辆平均停站时间、站台乘客平均候车时间、车站泊位饱和度、车站平均排队长度5个主要性能指标为基础建立BRT车站瓶颈识别体系,对广州中山大道BRT各车站进行综合评价打分,确定岗顶站、师大暨大站、棠东站为潜在瓶颈车站。     

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年，基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中，信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而，在低渗透率条件下，单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入，难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此，融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息，提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先，依据历史轨迹数据的停车位置信息，估计排队长度的先验分布；其次，依据历史轨迹数据的车辆到达信息，估计周期内车辆的历史到达分布，并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置，构建排队长度似然函数；最后，基于贝叶斯理论，结合前述先验分布与似然函数，推导周期排队长度的后验分布，并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明：所提方法在不同饱和度和渗透率条件下，均优于现有的方法；即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^-1的低渗透率条件下，所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^-1。实证结果表明：在渗透率仅为8.96%的条件下，所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^-1，平均相对估计误差为12.4%，同样优于现有同类方法。     

港湾式公交站车辆延误估算模型

公交停靠站车辆延误是影响车站效率的主要因素.为了合理地规划设计公交停靠站,以路中港湾式公交站为例,运用排队论、运动学等原理,建立车辆延误分阶段、分情形的数学估算模型,给出公交车辆在停靠站的延误时间计算方法.通过模型的仿真验证,结果表明,公交车在站台的相对停驶位置导致车辆的平均进站时间略大于出站时间;相较于乘客数,分泊位的延误时间随公交到达率的变化更为明显;需等待进站的公交车辆,其过站时间随公交到达率的增加而增加,且以出站是否需要等待划分的2种情形之间的差距愈来愈小.延误估算模型能够计算公交车辆停靠站延误时间,为公交停靠站的规划与设计提供有效依据.     

基于熵权-云模型的三峡坝区过闸船舶拥堵程度综合评价

科学、合理地建立三峡坝区过闸船舶拥堵程度综合评价体系,才能有效、定量地评价三峡坝区过闸船舶拥堵程度.采用改进的熵权法来确定三峡坝区船舶拥堵评价指标权重,这一方法主要包含专家主观权重计算和实际船舶过闸统计数据客观权重计算,避免了单纯人为确定权重的主观性和统计数据不足造成的局限性.通过计算,主客观权重比例分配为0.624∶0.376.考虑到评价指标确定性和不确定性信息并存的特点,改进传统的云模型,将传统物元模型中的特征值参数用正态云代替,计算待评物元与标准云模型之间的云关联度,通过计算得到的评价指标权重和云关联度,得到待评价物元的等级隶属度.运用这一模型,对三峡坝区2015年船舶过闸拥堵程度进行综合评价,其等级隶属度为[0.126,0.221,0.172,0.325,0.156],拥堵程度等级为4级,与实际情况相符合.      

港湾式公交站点泊位数优化方法

为合理确定港湾式公交停靠站的泊位数,以实际公交站点交通观测数据为基础,从优化公交站点供需平衡的角度分析公交停靠需求与通行能力之间的关系,结合经典的通行能力计算模型,并在模型中添加港湾式公交出站变道造成的延误,建立单位时间内公交停靠需求大于站点通行能力的概率计算方法,在此基础上建立了港湾式公交站点泊位数优化方法.以武汉市中山大道长江二桥公交站点为例,根据站点运行情况将站点公交车排队溢出概率的上限值设定为15%,经计算得出该站点单位时间(1 min)的公交动态停靠需求大于站点通行能力的概率高于15%,通过调整泊位数提高站点通行能力后,通行能力满足公交停靠需求(p<15%),表明该方法能准确确定港湾式公交站点的泊位需求数,为港湾式公交站点泊位数设计提供依据.     

基于排队论的BRT线路停靠方案优化研究

快速公交系统(BRT)通过专用通道实现了在区间的快速运行,但车站的服务水平成为提高整体服务水平的瓶颈.在定义了排队概率作为车站服务水平的有效度量指标后,以排队论为数学建模基础,建立了BRT子站串联排队服务模型,模型中用生、灭图描述了含有3个泊位的子站的15种状态,用哥尔莫可夫方程解得各状态的概率.结合广州BRT的运营现状提出了线路停靠调度方案的优化思路,通过仿真得到数据,对比了线路停靠方案优化前后的最大排队长度、停车次数和平均排队长度3项指标,结果表明,优化方案中各子站的排队概率达到基本均衡,车辆在于站一和子站二停车次数有明显减少,车辆排队情况明显改善.      

基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

基于出站时间的高速公路收费站车辆排队检测

目前,对高速公路收费站进行服务评价的数据主要依靠人工现场调查或使用专用检测设备来获取,在人力、资金方面消耗较大。而收费站的海量收费数据则可通过自动调查直接获得,充分利用这些收费数据资源可以获得很好的经济价值。分析了目前国内在公路收费站排队研究方面的局限性和不足。基于高速公路收费站的实际数据,研究分析了排队情况下同车道相邻车辆的出站时间规律,对收费站的车辆排队检测算法,以及车辆队长、排队逗留时间、服务时间等指标的量化计算进行了方法设计。以陕西省富平、韩城和芝川收费站的收费数据进行了实例计算,并与 M/G/1模型的计算结果以及调研数据进行对比,分析其绝对误差,对比结果表明平均服务时间的绝对误差不超过3 s;除韩城收费站105车道外,平均队长的绝对误差不超过1辆;除富平收费站101车道外,平均逗留时间的绝对误差不超过10 s。验证了算法的有效性与普适性。     

基于排队论的并联双通道公交站台使用效率研究

针对公交车在车站排队延误过长的问题,提出设置并联双站台的形式加以解决,从候车人的心理和实际观察角度进行了微观设计。为从理论上证明双站台的优点与通行能力,结合实例应用统计方法验证了具体路段公交车连续到站间隔服从泊松分布,应用WinQSB工具箱、根据排队论计算分析了并联双通道站台公交站点的各项排队指标。将该指标与实际站台排队数据比较,新型双站台形式能有效减少延误和排队长度。     

网联环境下考虑非优先车辆延误的公交优先信号控制方法

网联环境具有数据采集和交互方面的优势，能更精确地评估交通需求，更科学地实施交通管控措施。根据公交车与非优先车辆权重及延误分布差异，研究了考虑非优先车辆延误的公交优先单点信号控制方法。利用交叉口车辆轨迹数据计算轨迹样本到达率参数，根据车辆到达交叉口的分布特征构建各相位的车辆到达率概率函数，并采用极大似然估计预测到达率，基于交通流冲击波模型分别计算出各相位的排队波、驶离波和消散波波速。公交车数量少权重较高且网联化程度高，利用基于冲击波的时距图推导延误表达式；而非优先车辆数量多单车权重低且网联化程度低，利用基于到达率的定数理论推导延误表达式。按乘员数对公交车延误值和非优先车辆延误值进行加权，以加权延误最小为目标函数建立了混合整数线性规划模型，解得相位时长整数解，并反馈到信号机系统实现公交优先自适应信号控制。以武汉市车城北路与东风大道交叉口为对象，采集不同时段交叉口流量数据，利用SUMO软件开展仿真实验，结果表明:相比优化前，低、中、高流量情况下公交车单车平均延误时间分别减少25.63%、25.25%、18.32%；同等条件下平均每周期非优先车辆延误时间分别减少8.80%、4.68%、1.99%；同等条件下平均每周期加权延误时间分别减少20.98%、9.39%、12.70%。证明所提方法能较好地适配交通需求，且流量较低时效果最好。      

高速公路收费广场收费车道配置研究

为建设合理规模的高速公路收费车道提供科学的理论依据,运用流体力学模拟理论和排队论建立了车辆通过收费广场的延误时间模型。以车辆通过收费广场的总延误时间作为目标函数,总延误时间最小即收费车道个数最优。在进入过渡段和离开过渡段将车流比拟为流体,通过交通流量、交通流速、交通流密度三者间关系宏观描述车流聚集和消散的过程。对应于第2阶段,依据排队论的基本原理,建立关于收费车道个数的模型。然后建立总延误时间关于收费车道个数n的函数,通过表格和图形直观地得到最优的收费车道设置个数。流体力学理论建立的延误时间模型为收费广场收费车道配置提供了计算依据。     

基于车辆变道行为与排队论的交叉口进口道优化设计

城市信号交叉口进口道处的车辆行驶情况对于交叉口的安全与否起着至关重要的作用,为此,有必要根据车辆在交叉路口行驶的具体情况对进口道线进行具有针对性的设计.本文从车辆排队的角度出发,将车辆的到达与交叉口的信号配时视为一个完整的排队服务系统,在考虑了车辆从变道开始至制动结束进入排队系统的运行特征的基础上,对信号交叉口进口道线长度的设计提出了新的模型,并以北京市某交叉口北进口道为例进行计算,结果表明进口道线长度适宜范围为37~43 m.该模型对交叉路口的规划和评价具有一定的指导作用.     

机动车左弯待转区设置的临界条件

为寻求左弯待转区的设置依据,分析了交叉口的几何形状,给出了设置左弯待转区的几何临界条件;利用累计曲线和交通波理论建立了左转车排队位置模型,如果交叉口的渠化方案和信号配时方案保持不变,应用排队位置模型可以得出在排队长度约束下的临界流量和极限流量;如果左转车的到达率一定时间段是稳定不变的,可以得到设置左弯待转区的左转相位最短绿灯时间和最长红灯时间.研究成果可为左弯待转区的设置提供理论依据.     

Real-Time Bus Arrival Information System: An Empirical Evaluation

The provision of real-time information concerning bus arrival times could potentially reduce the uncertainty associated with public transport trips and improve the overall level of service. In addition, real-time predictions might enable operators to apply proactive control strategies. Even though considerable research efforts were devoted to the development of bus arrival prediction schemes, there is a lack of knowledge on the performance of real-world operational systems. This article aims to investigate the performance of a commonly deployed real-time information generation scheme. A conventionally used scheme is implemented and evaluated based on an empirical analysis. Performance metrics concerning the prediction error accuracy and reliability and their impact on expected waiting time were formulated from both passengers’ and operators’ perspectives. The real-time information generator was applied on the trunk line network in Stockholm, Sweden. The accuracy and reliability of the prediction scheme was analyzed by comparing the generated predictions against vehicle positioning data. This scheme was found to systematically underestimate the remaining waiting time by 6.2% on average. The provision of real-time information yields a waiting time estimate that is more than twice as close to the actual waiting times than the timetable. This difference in waiting time expectations is equivalent to 30% of the average waiting time.     

基于交通流理论的公交站点间行程时间预测

分析了公交站点间车辆运行过程,将行程预测时间划分为交叉口排队等待时间、路段行驶时间和停站时间3个部分,利用交通波理论和延误三角形,分别建立了无公交专用车道和有公交专用车道2种情况下排队等待时间的动态预测模型;根据乘客到站规律和上下车规律,提出了公交车进站停靠时间模型;针对无公交专用车道条件下的时间预测方法进行了实例演算.实验数据表明,基于交通波行程时间预测方法具有较高的精度,可以满足站点间行程时间预报要求.