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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路（简称结合部区域）交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

基于模糊神经网络的结合部匝道控制方法研究

针对高速公路与关联城市快速路（简称结合部）路段拥堵日益严重的现状,从匝道控制影响要素分析入手,基于模糊控制和神经网络思想,本文提出了以主线交通状态与期望状态差值和匝道交通状态为输入变量,以匝道调节率为输出变量的模糊控制方法. 同时针对结合部路网互通式立交设计的实际情况,分单匝道控制和双匝道控制两种情况进行了分析,提出了相应的匝道控制方法,并建立了5层模糊神经网络控制模型. 最后以北京京津塘高速公路与北京三环和四环关联城市快速路为案例,对建立的模型进行效果验证,结果证明了所建立方法的有效性.     

基于 CS5464电能计量芯片的研究与应用

介绍了单相电能计量芯片CS5464,描述了其工作原理与软硬件设计,利用低功耗单片机C8051 F330实现对电压、电流等参数的精确测量。     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

国内垃圾车车载称重系统分析

随着城市环境意识的提高,根据智慧环卫的城市发展需求以及计量收费的政策要求,对我国垃圾车车载称重功能提出了更高的要求,本文分析了国内三类垃圾车车载称重系统的运行结构及原理,并对国内垃圾车车载称重系统提出了设计建议。     

Optimisation of dynamic motorway traffic via a parsimonious and decentralised approach

This paper presents an optimisation framework for motorway management via ramp metering and variable speed limit. We start with presenting a centralised global optimal control problem aiming to minimise the total travel delay in a motorway system. Given the centralised global optimal control solutions, we propose a set of decentralised ramp metering and speed control strategies which operate on a novel parsimonious dynamic platform without needing an underlying traffic model. The control strategies are applied to a case on UK M25 motorway. The results show that the proposed set of decentralised control is able to deliver a performance that is close to the global optimal ones with significantly less computational and implementation effort. This study provides new insights to motorway management.     

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既有研究已经论证高速公路独有的运营特点，包括双能力现象。双能力现象表明，高速公路在自由运行(非排队式)条件下比在排队条件下具有更大能力。在孤立的匝道区，双能力现象的存在，决定了匝道控制在减缓高速公路和匝道交通延迟的效率。本文进一步探讨了微观仿真模型(VISSIM)是否能够在分析现象有关特征的基础上，校准复制双能力现象。本文指出，微观模拟模型用于研究匝道控制延误评价时，必须具有再现双能力现象的能力，否则就会得到错误的结论。本文发现大多数微观模拟模型，例如VISSIM，尽管使用了传统的跟弛理论，但不能自动展示双能力现象。然而，如果在VISSIM中使用一组特殊的编码参数就能再现双能力现象。利用VISSIM模型，本文分析了匝道控制和双能力现象的特征，发现匝道控制减小了双能力值的差距，尤其是采用排队政策时。由于高速公路在自由运行状态下的能力难以评佑，本文建议可用有排队状态下的能力值来代替。     

Development and Comparative Evaluation of Ramp Metering Algorithms Using Microscopic Traffic Simulation

Freeway ramp metering is an efficient freeway control that can ameliorate freeway congestion by limiting the number of vehicles entering the freeway. This study presents development and comparative evaluation of five ramp controls including no control, time-of-day plan, and three well-known ramp metering algorithms; ALINEA, FLOW and Stratified Zone through the use of microscopic traffic simulation. In this paper, ramp controls were developed and evaluated using Microscopic Traffic Simulation, AIMSUN NG. The simulation model of the Pacific Motorway in Queensland, Australia was used as a test-bed model. The results from the study indicated that ramp metering was basically found to be able to improve network performances up to 40% compared to no control. In terms of network and freeway mainline performance, ALINEA was superior to other algorithms under both normal and high traffic demand, whereas, Stratified Zone was the best algorithm for on-ramp performance. In terms of on-ramp performance, ALINEA was found to generate the lowest on-ramp performance. FLOW was found to be slightly superior to Stratified Zone. However, the trend was opposite for on-ramp performance. Gini coefficient was applied to measure the road user equity under the implementation of different algorithms. The results showed that FLOW was the most equitable algorithm, whereas, ALINEA was the worst. The results also indicated that network performance and on-ramp performance were trade-off in the presence of ramp metering operation.