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91.
公交车辆在进出站过程中与非机动车之间的干扰对交通运行产生重要影响.针对公交车进出3种布置形式车站时的机非混行交通系统,阐述该3种系统机非干扰形式与延误产生机理;基于公共交通和私人交通出行效益最大化,以机非混行系统延误为目标,构建基于2种延误折算方式的系统延误模型;并利用VISSIM软件完成84个仿真场景用于描述这3种公交车站布置形式下的延误影响效果.仿真数据表明,3种公交站布置形式下混行系统的延误随着机动车和非机动车流量的增加呈现不同的增长趋势.案例分析表明,本文提出的延误模型可应用于分析与判断不同机非流量条件下公交车站布置形式的选择.  相似文献   
92.
对信号交叉口行人交通进行优化组织不仅可以提升交叉口的整体运行效率,缓解城市交通拥堵,同时也体现了"以人为本"的交通组织内涵.本文首先分析了信号交叉口行人过街行为,指出信号交叉口处行人过街信号灯和行人过街设施存在的问题,然后提出了相应的改善措施:合理设置机动车信号灯与行人信号灯相位、优化行人过街设施.最后以北京市车公庄大街-车公庄北街交叉口为例,从改善信号灯相位和增加行人二次过街设施两个方面来优化交叉口行人交通.改善后,过街行人的绿灯时间增加了33.3%,行人过街效率显著提高.  相似文献   
93.
为了寻求两相位交叉口最佳的过街方式,文章就交叉口人均延误和交叉口车道通行能力两个方面展开研究,基于三种非机动车过街方式下的延误模型、车道通行能力模型,以人均延误和通行能力为判别指标,对比三种非机动车过街方式的交叉口人均延误和交叉口车道通行能力,取延误最小者或车道通行能力最大者为最优非机动车过街方式。具体应用中,以南京市两相位交叉口的调查流量为基础,计算出不同时段下延误最小的非机动车过街方式和交叉口车道通行能力最大的非机动车过街方式。结果表明:停车线后移方式下的交叉口车道通行能力最大,交叉口延误需要根据时段流量来确定最小延误对应的非机动车过街方式。研究可为选择合适的非机动车交叉口过街方式提供参考借鉴。  相似文献   
94.
针对武汉市珞瑜路-光谷大道交叉口的交通拥堵问题,对该交叉口的交通现状进行了调查分析,提出了交叉口信控配时优化设计方案,并对优化方案进行了评价。结果表明,经过优化设计,该交叉口延误大幅降低,服务水平由D提高到C。  相似文献   
95.
分析了高架道路车流,入口匝道车流及其所构成的系统。指出复合分布是适合高架车流分布的一个理想模型,匝道上车辆插入架车流的过程形成一个排队系统。当匝 到达车流服从Possion分布时,利用排队论建立了车流具有复合分布的高架道路的匝道入口处交通延计算公式,并推出具体表达式。  相似文献   
96.
自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。  相似文献   
97.
以边侧型快速公交系统(BRT)为研究对象,给出一种计算由常规公交系统(RBT)与(BRT)冲突造成延误的方法,该方法运用Matlab编程技术和随机模拟技术,文章介绍了应用这一方法的计算实例。  相似文献   
98.
实时自适应交通信号控制优化理论模型   总被引:12,自引:0,他引:12  
通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。  相似文献   
99.
利用高速铁路列车运行仿真实验系统,在已定的列车运行调整原则和模式的基础上,对高中速列车共线混行模式下的列车运行影响进行了仿真分析,给出一系列仿真结果数据和结论,为我国高速铁路运营模式的确定提供决策依据。  相似文献   
100.
石勇民 《汽车运输研究》1995,14(1):76-80,89
本文在识别了各种类型的延误后,总结了延误处理的一般原则,特别是对较为复杂的共同延误,结合网络图中的关键线路进行了探讨,为实际生产中正确地处理延误提供帮助。  相似文献   
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