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801.
为了研究交叉口检测器的精确度对全感应信号控制的影响效果,利用Python程序模拟全感应信号控制的控制策略,使用淮安市实际交叉口调查数据在Vissim软件中对单个交叉口进行交通仿真建模.分析对比在不同车辆检测器的精确度下,交叉口采用全感应信号控制方案时的评价指标,主要包括排队长度、车均延误、停车次数等.结果表明,在低峰、平峰和高峰时期,当车辆检测器的精确度分别达到90%,85% 和70% 时,对排队长度、车均延误和停车次数的改善效果最为明显.交通流量的大小会影响检测器的精确度对全感应信号控制的控制效果.交通流量较小时,全感应信号控制对检测器的精确度要求较高.随着交通流量增大,即使较低精确度的检测器也可以使全感应信号控制达到较为理想的控制效果.而当交通流量达到饱和或者过饱和时,检测器的精确度将不再影响全感应信号控制的控制效果. 相似文献
802.
803.
推导了采用悬链线理论和抛物线理论计算斜拉索无应力索长的计算公式。以宁波中兴大桥为例,研究了采用悬链线理论与抛物线理论计算斜拉索无应力索长的误差范围。分析认为,对于主跨小于400 m的大跨度斜拉桥,采用抛物线理论计算斜拉索无应力长度,完全可以满足精度要求。 相似文献
804.
为了更准确地描述城市道路交叉口交通流演化规律,以具有进口道展宽设计和合用车道功能设计的信号控制交叉口为研究对象,综合考虑排队消散过程、分流过程、可选择性换道和合用车道4个现实因素改进了元胞传输模型(CTM);结合交叉口的几何特征,以车道组为单位提出了路段元胞划分方法;在此基础上,调整了元胞发送能力函数对排队的消散过程,并进行了建模;在分流过程建模中引入阻塞因子来描述不同车道组空间排队的相互影响,以平衡相邻车道组空间排队为目标对过渡区可选择性换道行为进行了建模,并在合用车道建模中考虑了不同流向车流的冲突效应;结合实际交叉口,选取车道组周期最大排队长度作为评价指标,验证了改进CTM的有效性。试验结果表明:改进CTM可以同时估计不同车道组的排队长度,随着直行车流比例的增大,改进CTM的估计误差逐渐减小,不同流量场景下,路段最大排队长度的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和加权平均绝对百分比误差(WMAPE)的平均值分别小于16.43、21.36 m和13.51%;与基准方法相比,不同场景下改进CTM对路段最大排队长度的MAE的减小幅度为15.31%~90.03%,且在高流量场景下... 相似文献
805.
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。 相似文献
808.
809.
810.