基于分层递阶结构和S模型预测控制的快速路多匝道协同控制模型研究

为缓解快速路匝道拥堵,提出一种基于分层递阶结构和S模型预测控制的快速路多匝道协同控制模型,包括上层主线关联多匝道协同控制模型和下层子系统的模型预测控制,案例分析中以VISSIM为仿真平台,结合MATLAB进行二次开发,结果表明:协同控制模型相对于ALINEA控制模型来说,在快速路主线的平均行程时间和车均延误方面没有优化效果,但是在入口匝道的平均行程时间、平均排队长度和车均延误方面都有较大程度的优化,且从整体上来说,协同控制模型相对于ALINEA控制模型在平均行程时间、平均排队长度和车均延误方面分别优化了14.6%、88.9%和71.7%,总体上能够提高快速路系统,尤其是入口匝道的运行效率。     

基于ALINEA算法的城市快速路入口匝道优化控制策略

为缓解城市快速路入口匝道交通拥堵,采用匝道管控技术,以实际工程为依托,收集了道路实际小时观测数据;将主线交通状态根据上下游实时监测的交通数据分为畅通、拥堵、阻塞3种状态,对应不同状态及之间的过渡,将入口匝道管控策略分为无控制策略、控制放行策略、关闭匝道策略;借助VISSIM仿真平台建立道路仿真模型,基于ALINEA算法,设定ALINEA控制参数;以工程高峰小时交通量为输入,对比分析了无控制和ALINEA控制条件下主线交通量、主线运行速度、匝道排队长度的参数变化。研究结果表明:在主线平均运行速度方面,无控制策略和ALINEA控制策略主线平均运行速度分别为52.93、77.64 km/h,采用ALINEA控制策略的主线平均运行速度增大了46.20%;在主线交通量方面,无控制策略和ALINEA控制策略主线平均交通量分别为235.50、270.08 veh/h,采用ALINEA控制策略的主线平均交通量增大了14.7%;在匝道影响方面,无控制策略和ALINEA控制策略匝道平均排队长度分别为13.79、15.50 pcu,采用ALINEA控制策略情况下匝道平均排队长度增加了14.7%。可见,ALINEA匝道管控能够有效提升主线平均运行速度和交通量。     

城市快速路入口匝道模糊控制器的设计及仿真研究

入口匝道控制是缓解快速路交通拥挤最为有效的措施之一。首先分析了快速路交通流的运行特性和匝道控制模型。提出了考虑相匝道交通运行状态的入口匝道模糊控制方法,该方法以两个相匝道的上游交通密度和入口匝道排队长度为模糊控制的输入量,建立了包含13条模糊控制规则的规则库,利用MATLAB工具对该控制系统进行了仿真实验,实验结果表明该模糊控制器在快速路入口匝道控制中具有良好的应用效果。     

基于遗传算法的动态模糊神经网络城市快速路入口匝道控制

为了实现城市快速路的入口匝道智能动态控制,通过建立入口匝道数学模型,并应用具有递归环节的动态模糊神经网络于匝道控制系统中。在模糊神经网络第二层中加入内部反馈连接,使控制系统更好地响应复杂多变的交通状况,解决了以往静态网络无法处理的暂态问题。控制入口匝道的动态模糊神经网络使用遗传算法与反向传播BP算法相结合来训练,遗传算法的宏观搜索能力及鲁棒性强等优点有效地避免了神经网络算法易陷入局部极小及震荡效应等缺点。通过仿真结果,验证了基于动态模糊神经网络的控制算法相对于经典的ALINEA入口匝道控制算法具有改善,能够更好地保证城市快速路的通行效率。     

城市快速路入口匝道速度控制研究

针对现有城市快速路入口匝道控制方法中驶入匝道的车辆需停车后才能汇入主线的典型问题,提出了对城市快速路入口匝道进行速度控制的方法。以速度为控制参量,在传统的需求-容量控制的基础上,提出了匝道汇入速度控制方法,使匝道上的车辆能够不停车地汇入主线;根据快速路主线上下游的通行能力以及运行特征,得到匝道汇入率,再由交通流基本流密速关系,确定匝道上车辆的控制速度。以上海市典型匝道———内环内侧武宁路上匝道为例,借助Vissim仿真软件,建立微观仿真模型,对该入口匝道进行速度控制的仿真评价。结果表明,与定时控制和无控制相比,对入口匝道进行速度控制可以减少路网平均延误和匝道平均延误,提高主线下游平均车速;减少匝道车辆平均停车次数。该类方法特别适合于上坡汇入高架快速路的匝道控制。     

快速路入口匝道控制选择标准及基本参数分析

论述了快速路匝道管理与控制的必要性,分析了4种常用的匝道管理策略,重点对入口匝道控制进行剖析,给出了入口匝道控制的分类以及选择标准,并探讨了其中的3个基本设计参数,为我国快速路入口匝道控制的实施提供了参考。     

上海城市快速路匝道处交通分析与控制方案设计

分析了上海市城市快速路交通运行的特点和主要症结,对关键瓶颈位置实施单点匝道控制方案.以洛川路入口匝道为切入点,分析了洛川路主线、匝道的交通状况和相关地面交通状况,针对洛川路入口匝道的具体情况设计匝道控制方案,具体研究了工程控制阈值和匝道调节方案的适用条件.最后对实施的方案效果进行评估,可改变现有拥挤、瘫痪的交通状态,提高快速路的使用效率.     

基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法

为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。     

快速路入口匝道控制适应性研究

通过回顾入口匝道单点控制经典方法的优缺点及适用条件，分析上海典型匝道——江苏路匝道的几何布局、占有率及速度的实测数据．运用微观仿真软件Vissim4．0和VAP（动态控制编程）模块对无控制、定时控制、动态Alinea控制、动态DC控制等控制策略进行仿真评价．实测数据和仿真结果对比分析表明，对快速路入口匝道控制是必要的Alinea单点控制策略优于定时控制、动态DC控制；Alinea单点控制适用于上海快速路入口匝道控制。     

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。