面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明：相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。

     

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状,使路网具备抵抗短时激增车流的能力,将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性,提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标,反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性,并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重,提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法,结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例,设计韧性改善方案,针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化;通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示：方案8,10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应,所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势,但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性,并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异,流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近,损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性,能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。     

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.      

不同路网形态下城市交通拥堵特性分析

为了研究路网形态对城市交通拥堵的影响,对方格网式和环形放射式路网的交通拥堵特征进行了定量分析.利用元胞传输模型模拟方格网式和环形放射式路网的交通流运行状态,分析了2种路网在不同交通需求下的拥堵特征.结果表明:环形放射式路网比方格网式路网更容易产生交通拥堵和拥堵闭环；当路网交通负荷增加时,后者拥堵规模的增长率高于前者；前者最大拥堵规模随交通需求先呈线性增加而后趋于平缓,后者变化趋势整体上呈现“S”形.     

基于Agent的城市道路交通信号控制方法

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到交通信号控制系统中,提出基于Agent技术的城市道路交通信号控制方法,建立了基于Agent的单交叉口信号控制结构模型,并阐述了Q学习机制的实现方法.系统根据交叉口基本的路况信息,以及实时采集到的交通量,通过加强学习的奖惩机制来动态调整不同相位的通行权及信号配时时长.当奖惩值为加强时,保持该相位通行权,并适当延长绿灯时间;当为惩罚时,则相应缩短绿灯时间或将通行权切换到下一相位,实现自适应控制,减少路口排队车辆的平均延误.通过对一个四相位交叉口进行仿真研究,与定时控制相比,控制效果得到明显提高.     

高架出口匝道下游交叉口信号控制方法研究

城市高架快速路与地面道路,主要通过出口匝道及其下游交叉口进行交通转换,高峰时段出口匝道及下游交叉口交通拥堵频发。以元胞传输模型为基础,构建出口匝道及下游交叉口交通预测模型;采用动态调整周期时长和信号相位的控制策略,建立基于元胞传输模型的交叉口信号控制模型。以排队长度、绿灯和周期时长为约束条件,以各进口道加权平均延误为目标函数,进行信号配时动态优化。以成都市实例匝道和交叉口进行验证,表明本文提出信号控制策略可有效降低此类交叉口的饱和度、延误和排队长度,提升其通行效率。     

面向边界控制的路网小区划分

在城市路网中,将较为拥挤的子路网从整个路网提取出来,通过边界控制调节拥堵区域的出入流,缓解拥挤区域的拥挤程度,是解决城市交通大范围拥堵的一个有效途径。作为边界控制的对象小区,具有紧凑型的宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）是必备前提。首先利用归一分割（Normal Cut,Ncut）法将路网分割成一定数量的子路网,然后建立了在动态合并中寻找具有最优拟合度的MFD子区的数学模型。然后对模型进行分析,提出求解模型的贪婪算法。以美国爱达荷州博伊西市中心区的路网为研究对象,分析对比了该路网分别在Ji的方法和所提方法划分下的区别,发现所提方法在寻找最优MFD拟合度小区的同时也可以优化子区的密度均匀度,对路网进行合理划分。最后通过对比分析定时控制和自适应控制下小区划分结果和子路网MFD的特征发现：①最优MFD拟合度子区不仅继承了原路网的MFD基本特征,而且与原路网相比有更高的道路使用率;②非最优MFD拟合度子区的MFD特征对该子区的交通态势有一定表征;③自适应控制对路网的优化效果可在原路网和最优MFD拟合度子区的MFD特征上得到表现。     

一种基于模糊逻辑-遗传算法的城市单交叉口交通信号控制方法

针对传统的单交叉口交通信号控制方法考察不全面和运算量大等缺陷，引出了“大相位”的概念。提出了一种基于模糊逻辑-遗传算法的城市单交叉口交通信号控制方法，通过分析和仿真，对该信号控制方法的有效性进行了验证。仿真结果表明，该方法有效地提高了控制效果和计算效率，特别是在路口交通量相差较大和变化较快的情况下。     

考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法

传统的干道协调控制通常以协调流向的通行效率最大为优化目标, 然而在实际交通流量波动环境中, 某些非协调流向的流量在局部时段可能与协调流向相当甚至高于协调流向, 从而影响干道运行的总体效率。为了解决该问题, 研究了1种考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法。利用路径流量分担率和行程时间指数计算各车辆行驶路径的重要度, 并采用系统聚类算法识别干道上车辆行驶的关键路径。在此基础上构建了考虑关键路径序列的干道绿波协调控制模型: 考虑了各关键路径信号相位之间的协调关系, 设置了含0-1变量的信号相位矩阵, 并构建模型的基础约束条件; 设置了无效带宽存在性判断变量和最小重要度判断变量, 构建了考虑路径重要度的绿波带宽分配策略, 确保绿波带宽优先分配给重要度大的关键路径; 以关键路径序列加权绿波带宽总和最大为优化目标, 构建了模型的目标函数。利用VISSIM仿真软件搭建仿真环境, 以武汉市中山路4处交叉口组成的干道路段为例进行仿真验证。实验结果表明: 相比于传统的干道绿波协调控制方法和干道多路径绿波协调控制方法, 考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法使得干道平均延误分别减少了12.1%和4.8%, 平均排队长度分别减少了13.6%和7.6%, 平均停车次数分别下降了16.5%和9.7%;各关键路径的车辆平均行程时间与自身重要度大小严格成反比, 避免了绿波带宽的浪费。     

环形快速路交通流的改进元胞传输模型建立与仿真

交通流模型一直是交通系统中最基本的研究内容.适当的交通流模型可用于路网交通流预测和信号控制.以北京环形快速路为背景,采用改进的元胞传输模型(modified cell transmission model,MCTM)进行建模.在MCTM模型中,放宽了原始CTM模型均等划分元胞的限制,并采用密度代替车辆数表示元胞状态,对不同元胞连接方式(简单连接、融合、分离)建立了元胞交通流传输关系.与广泛应用的微观仿真软件Paramics进行了仿真对比分析.结果表明,与原始CTM相比MCTM虽然大大减少了计算复杂性,但仍然可以准确地描述环形快速路交通流动态特性,从而为进一步的交通流预测和匝道控制提供模型基础.     

基于 FCD 的城市路网常发性拥堵路段识别方法研究

常发性拥堵严重影响了城市路网运行效率,准确识别常发性拥堵是交通部门解决交通拥堵问题的重要任务。研究选取浮动车数据作为基础,确定了数据分析的时间粒度,从常发性拥堵的时空特性角度出发,建立拥堵阈值、时段拥堵时长比和常发频度3级判别指标,并运用 GIS 技术,结合指标体系设计了常发性拥堵时空分布的筛选平台。以北京为例,针对早高峰常发性拥堵路段进行识别。通过对识别结果的分析和相关数据对比,成果可反映常发拥堵的特征,以及北京近年来的缓堵工作效果。     

基于竞争循环双Q网络的自适应交通信号控制

为了更加有效且可靠地自适应协调交通流量,以减少车辆的停车等待时间为目标,提出了3DRQN(Dueling Double Deep Recurrent Q Network)算法对交通信号进行控制。算法基于深度Q网络,利用竞争架构、双Q网络和目标网络提高算法的学习性能;引入了LSTM网络编码历史状态信息,减少算法对当前时刻状态信息的依赖,使算法具有更强的鲁棒性。同时,针对实际应用中定位精度不高、车辆等待时间难以获取等问题,设计了低分辨率的状态空间和基于车流压力的奖励函数。基于SUMO建立交叉口的交通流模型,使用湖北省赤壁市交叉口收集的车流数据进行测试,并与韦伯斯特固定配时的策略、全感应式的信号控制策略和基于3DQN(Dueling Double Deep Q Network)的自适应控制策略进行比较。结果表明:所提出的3DRQN算法相较上述3种方法的车辆平均等待时间减少了25%以上。同时,在不同车流量及左转比例的场景中,随着左转比例和车流量的增大,3DRQN算法的车辆平均等待时间会有明显上升,但仍能保持较好效果,在车流量为1 800 pcu·h^-1、左转比例为50%的场景下,3DRQN算法的车辆平均等待时间相比3DQN算法减少约15%,相比感应式方法减少约24%,相比固定时长的方法减少约33%。在车流激增、道路通行受限、传感器失效等特殊场景下,该算法具有良好的适应性,即使在传感器50%失效的极端场景下,也优于固定时长的策略10%以上。表明3DRQN算法具有良好的控制效果,能有效减少车辆的停车等待时间,且具有较好的鲁棒性。     

降低交通排放的干线协调信号控制优化方法

为降低干线道路系统的交通排放量,基于机动车比功率改进红绿灯期间排放因子的标定方法,进而以相位有效绿灯时间为决策变量,构建使机动车排放总量最小化的干线交叉口群时空资源优化模型.分析相邻交叉口间车队延误与相位差的关系,改进以车队延误最小为目标的相位差优化模型.为验证模型,设计一个案例,根据传统方法获得参考配时方案,借助Vissim软件标定红绿灯期间的排放因子,并使用所提方法获得优化配时方案.结果显示,每种污染物绿灯期间的排放因子均明显高于红灯期间;与参考配时方案相比,优化配时方案下各交叉口车辆延误和排放量均减少8~11%.所提模型能同时降低干线交叉口群的车辆延误和交通排放量,可用于优化干线协调信号控制方案,进而缓解交通拥堵.     

城市快速路网络交通路由诱导方法设计与案例分析

为了达到均衡城市快速路网交通负荷,提高交通运行效率的目的,该文介绍了一种模型预测路由控制方法。其控制任务被描述为一个动态的、离散时间、空间的、带有约束控制变量的最优控制问题,通过在未来较长的时段内求解每一个控制周期的最优问题来实现反馈控制。案例分析结果表明,模型预测路由控制方法能够考虑时变的交通状态,取得良好的控制效果,可为先进的交通管理系统规划设计提供依据。     

城市交通干线信号协调控制方案过渡调整策略

介绍了国内外当前交通信号协调控制方案过渡方法的研究现状,分析比较了现有的干线协调过渡方法.针对当前过渡调整方法对于交通信号控制机如何实现协调方案的快速调整涉及较少,未考虑交通信号机实现过渡调整过程中的实际需求等不足,以当日零点为协调控制方案的起始点,针对交叉口过渡信号周期以及周期调整步幅的取值范围,提出了1种基于周期的交通信号协调控制过渡调整策略,并进行了算例分析.结果表明:该策略能够在1~2个周期内快速调整完毕,减少了信号配时的突变所引发路面交通的剧烈波动,实现了交通流运行的平稳和连续.文中所介绍的算法可以实现不同控制方式之间的切换,也可以用于城市区域协调控制中,具有较广的适用范围和实用价值.     

基于流量和出租车GPS数据的城市道路网络宏观基本图

为把握城市宏观交通状况,发掘城市道路网络交通流内在特性,从而达到缓解日益严峻的交通问题的目的,对交叉口流量和出租车GPS两类数据进行数据融合,运用宏观基本图(MFD)和广义宏观基本图(GMFD)在城市道路网络中的存在性以及二者之间存在的差异,以路网平均车辆数、路网通行能力和密度分布为指标来描述MFD和GMFD,并提出一种利用路段流量和出租车GPS数据拟合得到MFD和GMFD的方法,发现路网中密度的不均匀分布是导致路网通行能力不高的原因.针对由长沙市13个道路交叉口组成的区域路网,分别计算出分小区和分路段的MFD特征值,提出了根据存储空间能力(即临界路网平均车辆数的大小)对拥堵路网进行合理分流的方法,实现高峰时期拥堵路段的路径诱导以及路网通行能力的最大化.