交通瓶颈下相序设置对路口交通状况影响分析

针对路段发生交通瓶颈时上游路段可能出现的溢流现象,在分析不同相序设置下进入交通瓶颈路段车流构成的基础上,应用车流波动理论,从进入交通瓶颈路段的车流与交通瓶颈通行能力间关系出发,分别就不同相序相同车流量以及相同相序不同车流量时交通瓶颈上游车流的集散波进行分析对比,将周期内不同的相序设置及车流量对交通瓶颈上游溢流情况的影响进行了研究,针对各种情况,得到通过改变相序避免溢流情况发生需要满足的条件。研究结果表明,在某些条件下,相序的变化对避免溢流现象发生的影响不大,而当满足一定条件时,通过改变相序设置可以有效的避免溢流情况的发生。     

干道交通瓶颈交叉口的红波双向协调控制模型

针对当前城市干道瓶颈交叉口交通拥堵状况,从信号控制角度提出了1种红波双向协调控制模型,对于缓解此类问题具有现实意义.模型是在流量均分思想和绿波协调控制时距图分析方法基础上建立的1种双向协调控制模型,能够针对干道瓶颈交叉口上下游交通流不同的交通控制需求分别实施红波协调控制和绿波协调控制,并通过引入红波控制参数,可以满足不同的交通控制策略需求.以佛山市顺德区南国西路为案例,通过对Vissim仿真评价数据进行协调前后对比分析,结果表明模型能够有效减小瓶颈交叉口排队长度39.48%,缩短行程时间22.01%,验证说明了模型的有效性.      

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在相互竞争的双模式交通系统中,考虑用户异质性,本文探讨了均匀行驶信用券计划对方式划分和帕累托提高特性的影响.在这一计划下,政府首先发布一定数量的行驶信用券,并均匀地分发给每一位出行者,允许出行者根据自身需求在市场中自由购买或出售信用券.根据预先设定的行驶信用券收取规模,使用快速路的出行者将会在经过瓶颈时被收取一定数量的信用券.研究结果表明,均匀行驶信用券计划总能让一部分快速路出行者转向地铁模式;对于同质用户来说,无论信用券收取数量多少,帕累托提高特性始终成立,然而对于异质用户来说,只有当行驶信用券收取数量小于某一临界值时,帕累托提高特性才能满足.     

基于两阶段行程时间的交通流分配理论

针对目前静态交通流分配理论难以处理网络流量演化的问题,给出了基于交通流 反λ 基本图的流量分配新模型.通过不断求解新模型更新路段交通状态,明确了利用静态交通 流分配模型分析网络交通流演变的具体方法.假设网络路段均处于自由流状态,通过求解得到 平衡路段流量,判断是否达到临界流量.将路段流量达到临界流量的路段设定为拥挤状态,重 新求解平衡流量,判断是否仍存在达到临界流量的路段.依据上述思路,直到新的模型无解或 无新的路段达到临界流量.本文通过定义网络不同级别的拥挤瓶颈,完成对网络流量演化的分 析描述.算例验证了新模型与方法的可行性.新理论提供了分析网络交通状态演变的新思路, 拓展了静态交通流分配理论.     

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.     

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以瓶颈模型在高峰期轨道交通客流平衡中应用不足为切入点,针对具有潮汐客流特征的轨道线路,给出能够反映不同站点出行特征的弹性瓶颈概念,并以此为基准,提出弹性“瓶颈”平衡模型。首先,扩充了拥挤风险费用的定义,建立了更加符合实际的高峰期不同轨道交通站点不同时段的出行费用模型;其次,建立轨道交通高峰时段计算方程,分析不同站点的高峰时段特征;再次,结合轨道交通站点的弹性特征,构建了高峰期轨道交通客流的弹性瓶颈平衡计算模型;最后,通过模型计算求解,对比分析模型分析结果与土地价值的空间递减性之间的相似度,以验证弹性“瓶颈”模型的合理性.     

交通波理论在交通瓶颈处的应用分析

根据交通瓶颈处的交通流特性,利用交通波理论建立交通瓶颈处的交通流模型,并对其交通波动进行理论分析,有助于为交通瓶颈处的交通管理控制提供合理化建议。     

快速路入口匝道瓶颈宏观交通流模型

基于入口匝道汇入方式与基本图形态, 提出了一种调整型元胞传输模型; 增加了入口匝道状态变量以追踪入口匝道交通状态, 定义了新的入口匝道汇入规则; 将双通行能力基本图引入到调整型元胞传输模型中, 以适应不同交通状态下通行能力的变化; 将单纯形法与遗传算法相结合, 提出了混合多目标参数优化方法; 建立了3个仿真场景, 评价调整型元胞传输模型与混合多目标参数优化方法的效果。仿真结果表明: 在预测入口匝道上游主线拥堵发生与结束时间方面, 与经典元胞传输模型相比, 调整型元胞传输模型将时间预测准确性分别提升了22.3、10.8 min; 在模拟入口匝道汇入段主线拥堵传播与消散方面, 调整型元胞传输模型模拟结果更加符合实际的传播与消散规律; 在模拟试验路段早发性失效交通特性方面, 调整型元胞传输模型对于拥堵前最大流量与拥堵后消散流量的拟合误差在4%以内, 小于经典元胞传输模型; 在模型仿真精度方面, 调整型元胞传输模型各项评价指标均优于经典元胞传输模型, 前者的仿真速度误差为10.42 km·h^-1, 较后者降低了25.4%;与传统的遗传算法相比, 混合多目标参数优化方法的总计算次数更少, 参数标定过程总耗时缩短了29.3%。     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。     

并列瓶颈路网下个人与家庭混合通勤行为研究

通勤者的出行行为对早高峰期间拥挤政策的制定有着至关重要的作用。本文基于瓶颈模型构建并列瓶颈路网下个人与家庭混合出行的均衡出行模型，分析两类通勤者的出行需求情况、 两个瓶颈处的通行能力以及学校-工作开始时间差这3个因素对用户均衡、用户出行成本和系统性能的影响。结果表明：在并列瓶颈路网下，混合出行的用户均衡状态并不唯一；无论两个瓶颈的通行能力大小如何变化，增加学校-工作开始时间差对个人通勤者都是有利的；受瓶颈通行能力的影响，增加学校-工作开始时间差对家庭通勤者的影响是否有利是不确定的；并不是在任何情况下调节学校-工作开始时间差对交通系统都是有效的，而是只有在特定情况下对其进行调节 才能提高系统运行效率，降低系统总出行成本。