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高速公路入口匝道车流对高速公路主路车流存在较大影响,在未来车联网环境下,驾驶员能够获取更为丰富的交通信息,并对下一时段的交通状态做出预判.本文提出考虑有驾驶员预测特性的带有匝道的新格点流体动力学模型.基于线性稳定性分析方法,得到关于新格点模型的中性稳定性条件;在非线性稳定性分析中,采用还原扰动法推导模型在临界点附近的mKdV(modified Korteweg de Vries)方程,求解方程所得的扭结-反扭结孤立波,可以用于描述交通密度波在中性稳定曲线附近的传播机制.最后,基于仿真算例验证匝道交通流率和驾驶员预测时间对交通流稳定性的重要影响. 相似文献
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城市快速路匝道连接段车头时距分布模型 总被引:6,自引:0,他引:6
在总结、分析现有车头时距分布规律及威布尔分布函数特性的基础上,建立了快速路匝道连接段车辆车头时距分布模型,并就参数估计的图形法和解析法进行讨论,解析法能够直接应用于交通流车头时距威布尔分布模型参数估计.运用实际匝道连接段数据进行验证,结果表明,三参数威布尔分布描述快速路匝道连接段车头时距分布规律较为理想,其对于高密度交通流描述效果较负指数分布、爱尔朗分布等具有明显优势. 相似文献
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基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于人工神经网络的高速公路入口匝道控制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用BP人工神经网络对高速公路单个入口匝道进行控制。根据具体问题对神经网络控制器的设计进行了讨论,利用BP改进算法对神经网络控制器进行训练。利用Matlab对控制器的控制效果进行了仿真,将仿真结果与车道、需求-容量控制的效果进行了比较,结果表明,该神经网络控制器可以获得优良的控制效果。 相似文献
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针对入口匝道控制中局部需求大于高速公路主线容量情况下Alinea控制算法不能有效反馈的问题,结合模糊控制和神经网络的优点,通过神经网络来训练模糊控制规则,提出蚁群算法优化的模糊神经网络控制器,并对控制器应用于入口匝道控制进行了详细设计。仿真结果表明,基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器学习次数远小于Alinea控制算法,且收敛速度快,运算效率高,控制品质好,能够更好地稳定主线交通流密度。 相似文献
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首先分析了快速路入口匝道排队导致地面交通拥堵的现象,然后综合考虑快速路主线交通流密度和入口匝道排队长度两个因素,提出了一种基于神经元自适应PID控制的快速路入口匝道控制策略。与传统的入口匝道调节方法ALINEA相比,新方法将快速路系统和平面道路系统有机的结合起来,仅略微地增加快速路交通流密度,且对快速路的负面影响较小,有效降低了入口匝道排队长度并消除了入口匝道回溢现象与快速路交通拥挤的反复振荡现象,对于实际应用中的随机干扰具有良好的抑制能力,提高了整个交通网络的运行效率。最后通过仿真对新方法进行了说明和验证。 相似文献
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高速公路入口匝道的模糊逻辑控制及辅助方案设计 总被引:3,自引:1,他引:2
为保证高速公路主线安全、畅通与舒适运行,减少对相连道路的影响,构造了匝道逻辑模糊控制器,提出了三种入口匝道辅助设计方案。结合工程实际,选择了上游车流密度、下游车流密度和入口处等待车辆的总长度作为模糊控制器的输入量,入口匝道的调节率为输出量。计算结果表明,随着入口匝道车辆数量的增加,高速公路主线下游的车速将明显下降,根据主线上、下游车流密度及匝道车辆的数量变化,计算出不同的匝道调节率,通过对高速公路入口匝道的调节率进行实时调节,可控制匝道上车辆的进入,入口匝道辅助方案的实施可缓解与高速公路相连道路的拥堵,对改善高速公路运行安全和效率具有重要的作用。 相似文献
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高速公路入口匝道控制策略研究 总被引:1,自引:2,他引:1
入口匝道交通控制是应用最为广泛的一种高速公路控制策略,根据被控匝道的相互关系,入口匝道控制可以分为单点控制和协调控制.依据控制中采用的理论和方法对上述两种控制进行了分类探讨,总结了各种控制理论及手段的特点和适用条件,并介绍了每类控制策略中比较经典的控制模型及其应用. 相似文献