高速公路入口匝道控制的仿真研究

本文针对Ｍａｒｋｏｓ Ｐａｐａｇｅｏｒｉｏｕ的高速公路交通流宏观，动态，确定性效能流模型，从入口匝道流量对高速公路主线交通流影响的实质出发，通过对入口匝道可汇入量影响因素的详细分析，提出了独立的入口匝道控制和入口匝道联合控制两种控制策略，并以高速公路的总行程时间，总服务流量及入口匝道平均等待时间作为入口匝道控制效果评价的目标函数，将目标函数、交通流模型和入口匝道控制模型化为求解二个最优问题，最后利     

高速公路交通流的建模与入口匝道最优控制

针对ＭＡＲＫＯＳ ＰＡＰＡＧＥＯＲＧＩＯＵ（１９９０）所建立的交通流模型在高速公路某路发生阻塞现象时不能反映这一路段交通流起初状态的局限性，给出一个改进的交通流模型，在新模型基础上构造了入口匝道最优控制问题，计算机仿真结果表明本文的控制策略在降低入口匝道平均等待时间、提高服务流量等性能上有较好的控制效果。     

基于ALINEA控制的高速公路入口匝道及主线交通流仿真研究

高速公路入口匝道的ALINEA控制是一种典型和有效的感应控制。文中就ALINEA控制对高速公路匝道及其主线上交通流的影响进行分析和研究,采用TSIS交通仿真软件,在固定期望占有率、改变匝道调节率更新时间和调节率参数的情形下,获得交通流的实时数据。仿真结果表明,这两个参数的变化对匝道上车辆排队消散所需时间和车辆累积延误时间均有重要影响。     

高速公路隧道入口区域交通工程设施改善对策与应用

高速公路隧道入口区域交通事故率高于普通路段,尤其是追尾、撞击洞门事故频发,容易造成群死群伤。为提升高速公路隧 道入口区域的交通安全,在《公路隧道提质升级行动技术指南》对交通工程设施相关规定的基础上,提出隧道入口区域交通工程设 施应满足空间路权、驾驶人因和驾驶任务的基本原则。隧道入口区域典型问题集中于可变信息板、标志信息和视线诱导设施上,主 要是信息组合不良、交通标志位置不当、诱导信息不连续和不一致。由此进一步提出隧道入口区域标牌内容、形式和位置的设置建 议,并提出通过增设环形立面标记、隧道轮廓带、警示型线形诱导标、柔性警示柱和防撞桶等视线诱导设施来加强隧道入口区域的 视觉环境过渡的方法。最后,基于空间路权、驾驶人因和驾驶任务3 个基本原则对交通工程设施改善效果进行评价。     

高速公路动态交通流的模型与仿真研究

从高速公路交通流的宏观，动态特性出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观，动态，确定性交通流模型，通过对各种交通状况的分析，指出该模型存在的缺陷，在此基础上提出了一种改进模型，仿真结果表明，改进模型能够比较准确地描述交通流真实行为。     

高速公路交通流控制仿真的若干问题

本文从控制理论和计算机仿真的角度，结合高速公路交通流的确定性和随机性共存的特点，提出了高速公路交通流控制仿真的若干问题，阐述了利用计算机仿真解决这些问题的必要性，详细列举了高速公路交通流建模，仿真优化，参数辨识，交通流状态估计，控制策略和方法的选择，控制系统效果评价及系统实现等问题。     

高速公路入口交通动态控制系统的研究

在论述了高速公路入口匝道调节的基础上，提出了如何利用ＰＬＣ机对高速公路入口匝道实现交通动态控制。     

高速公路交通流动态模型的参数辩识

给高速公路交通控制和住址人中常用的宏观、动态交通模型。对模型中的参数结合交通调查利用逐步法分两步进行了辨识，并给出了仿真实例。     

基于交通流稳定距离的匝道连续入口最小间距研究

针对中国规范在匝道连续入口间距值规定未考虑合流区整体交通流运行安全的情况,该文从安全角度出发,将匝道连续入口间距分为三角区Lt,交通流稳定距离Ls,反应距离Lr,操作距离L.进行分段计算.从主次匝道速度组合最不利情况考虑,利用Vissim仿真技术进行仿真试验,并从上游合流点开始以20 m为间隔进行数据采集,对仿真所得的...     

基于分布式强化学习的高速公路控制模型

针对公路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,提出了面向控制的交通网络宏观动态离散模型,并且引入分布式强化学习来解决交通网络的控制与诱导问题。以传统网络交通流模型Metanet为基础,对其作了改进,引入起讫点的因素到模型中,提出基于OD的网络交通流动态模型Metanet-OD。根据交通网络的特点,将分布式强化学习DRL引入到交通网络中,进行匝道控制和可变显示牌的诱导控制,设定了强化学习的动作空间,并给出了DRL算法。在仿真试验中对控制效果进行了验证。     

基于改进贝叶斯网络模型的高速公路交通设施风险评估

交通设施对高速公路交通安全起着关键作用,对交通设施进行风险评估是预防交通事故的有效方法之一.为实现对高速公路交通设施风险的评估,分析了交通设施对交通安全的影响机理.通过因子分析法提取了各作用节点和作用网络,根据网络中各节点之间的关系,结合条件概率知识对贝叶斯公式进行了变形与推导,舍去无关变量和无影响常量,构建基于改进贝叶斯网络的高速公路交通设施风险评估模型.用高速公路历史事故数据对模型概率参数进行标定和校准之后,可将高速公路交通设施现状调查结果带入模型进行风险评估.模型计算得到的 值越小,高速公路交通设施风险越大.采用珲乌高速公路实地调查数据,带入模型分析发现,值小于0.5时,事故数相对较高,设施风险较大;值大于0.5时,设施风险较小.     

高速公路交通流组织方法

介绍了高速公路交通流的概念、组织意义;分析了高速公路的特点及影响其安全通行的因素;阐述了交通安全管理者在日常情况下、恶劣天气条件下、发生重特大交通事故时对高速公路交通流实施科学有效的组织方法,达到预防或减少事故发生,确保高速公路安全畅通的目的。     

一种新的基于细胞模型车流模拟方法

考虑到原始细胞传输模型(CTM)在处理多细胞汇合、分岔以及多对细胞流线间交叉等情形时存在明显的局限性,通过分析细胞间车流流线关系来反映多种不同细胞连接结构,提出一种新的基于细胞阶段传输车流量累计模拟方法(简记ASCF-TS),不仅满足了细胞内车流的FIFO规则和细胞输送车流能力约束,同时也能满足流线交叉点的车流输送能力约束,有效处理车流流线交叉产生的优先权问题,增强了CTM模型的适用性.最后的数值算例结果表明,所提出的ASCF-TS车流模拟方法能有效处理多细胞汇合、分岔情形,且相比较于原始CTM模型,能模拟出车流在交叉口流线交叉的滞后影响,方法具有较强的时间有效性.     

基于Vissim的驾驶模拟系统交通流仿真

在道路交通驾驶模拟系统开发平台的基础上,加载动态车流,以实现交通流的真实性,利用Vissim的交通流仿真功能,通过编程语言VC对驾驶模拟系统与Vissim的接口进行了研究,实现了道路交通驾驶模拟系统的交通流仿真,并通过实例验证了这一方法的有效性和实用性.     

车道限制策略下八车道高速公路交通流特征

为掌握车道限制策略的实施效果,应用某八车道高速公路非高峰期和高峰期的实测数据,对交通量、速度和车头时距等3项交通流参数的特征进行分析,并得出结论.限制货车通行的车道1、2比不限货车的车道3、4交通量大且速度高,说明限制货车对于提高车道的服务水平有明显效果.车道1、2的车头时距用M3分布拟合效果较好,车道3、4用2阶爱尔朗分布或移位负指数分布拟合效果较好,说明前者易结成车队,而后者的行驶自由度相对较大,交通量仍有提升空间.综上所述,车道限制策略实质上是对车道进行差异化管理,限制货车和不限货车的车道分别以提高服务水平和通行能力作为首要目标,以期获得整体运行质量的优化,但实施条件和保障机制仍有待探索.     

基于驾驶行为的高速公路出口标志形式研究

为了给中国指路标志标准规范修订完善提供参考,针对中国当前标准规范中高速公路互通出口标志形式与以美国为代表的发达国家之间的差异,设计了2种出口标志形式,分别设置在r形和Y形出口,共形成4组设置方案组。通过驾驶模拟实施寻路试验,获取微观驾驶行为数据,以此为基础研究不同形式出口标志的效用。利用因子分析法得到综合因子得分,定义为“出口行动作用参数”,基于行动作用参数选择了强度值、变化率和行动作用位置3个评价指标,比较了不同出口形式下不同形式出口标志的效用。研究结果表明：对于r形和Y形出口,简化型的强度值和行动作用位置均优于国标型,r形出口简化型的变化率劣于国标型,Y形出口简化型的变化率与国标型没有差别。不同出口形式的评价指标效果是不同的,简化型的出口标志有助于增强出口行动作用参数强度值和提前行动作用位置,用于Y形出口综合效果较优,建议简化型作为Y形出口标志的推荐形式。     

高速公路隧道进出口视觉震荡与行车安全研究

利用EMR-8B眼动仪,以高速公路隧道进出口驾驶员的瞳孔变化为研究对象,在大量行车试验基础上,针对明暗适应中的视觉震荡现象,选取换算视觉震荡持续时间作为驾驶员视觉舒适度评价指标,用于评价隧道进出口驾驶员视觉负荷程度及行车安全性。结果表明:当隧道进出口行车速度控制在85 km.h-1以下时,能保证驾驶员良好的视觉舒适度,并得出高速公路隧道进出口停车视距应比现行规范增加20~30 m。     

城市隧道出口公交车换道行为对交通流的影响

为了研究城市隧道出口处公交车的换道行为对交通流的影响,以城市隧道出口公交车的换道特性为研究对象,阐述并分析了公交车在城市隧道出口换道过程中的3种影响状态.然后采用摄像法采集相关数据并分析,借助SPSS软件构建了关于公交换道频率、公交换道持续时间、最大公交换道长度及其存在时间、隧道交通流量与车头时距关系的多元线性模型,并进行了相关性检验,得出了公交车换道对城市隧道出口交通流影响的主要因素.     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明：使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。