基于网络瓶颈控制的轨道交通车站客流疏导研究

轨道交通客流在特定时空区间的强聚集效应导致车站内部设施的服务能力与客流量不匹配,极易造成乘客拥堵、滞留等问题。通过对轨道交通车站客流流线大范围调研,确定服务设施实际通行能力,识别车站瓶颈区域。进而利用多点联动的瓶颈控制方法,构建网络瓶颈客流疏导模型,协调流线网络结构中设施通行能力的匹配度,计算瓶颈点上下游客流调节量。以北京东单地铁换乘站为例进行流线瓶颈优化,制定不同客流强度下瓶颈优化方案,验证模型的有效性和实用性。模型可协助车站管理人员明确瓶颈控制区域的范围,并制定详细的限流泄流乘客量分配,为高密度客流组织提供理论依据与数据支撑。     

交通信息系统在高峰期事故瓶颈中影响作用分析

根据驾驶者的行为模式建立了一个路径选择模型及排队模型.在高峰时期发生交通事故的情形下,通过对比行驶车辆在配备车载信息系统和未配备交通信息系统两种情况,分析事故瓶颈引起车辆阻塞占用道路长度与事故处理时间的关系的影响,论证交通信息系统对交通瓶颈的改善作用.通过案例分析予以验证.     

基于均衡原理的单向交通瓶颈路段诊断法

以单向交通组织区域边界的道路节点为OD点,把交叉口转向流线虚拟成路段,转向车道的通行能力作为虚拟路段的容量,转向车道的行程延误作为虚拟路段的交通阻抗,与实际的路段一起组成单向交通组织区域节点OD之间的路径,采用集合运算合成节点OD之间的通道容量。利用交通均衡方法,经交通分配得到单向交通组织区域的路段和虚拟路段的交通量。通过计算饱和度判断路段和交叉口的拥挤程度,诊断出交通瓶颈,为单向交通组织方案的完善提供可靠的支持。     

城市轨道交通车站集散能力瓶颈识别方法研究

城市轨道交通车站集散能力瓶颈会导致车站内部分区域出现严重的客流拥堵现象,降低车站集散效能,影响乘客出行效率和安全。在分析城市轨道交通车站集散能力瓶颈内涵和成因的基础上,提出了基于拥堵强度的瓶颈识别方法。构建基于累计 Logistic 回归的拥堵强度判别模型,结合调查数据对模型进行参数标定和验证。以北京地铁东直门站为例,结合 Anylogic 动态仿真,验证了模型的有效性,表明该模型能够准确、实时地识别出城市轨道交通车站集散能力瓶颈。      

综合客运枢纽行人集散设施瓶颈识别方法

为充分发挥综合客运枢纽行人集散设施的能力,提高枢纽运行效率,分析枢纽行人集散设施瓶颈的形成机理,给出瓶颈的定义和识别流程,提出客流拥堵自动识别算法,考虑拥堵强度、拥堵持续时间和拥堵频率等拥堵特性,构建综合客运枢纽行人集散设施瓶颈识别指数模型并制定瓶颈分级标准.最后以北京南站地下一层换乘大厅为例,验证了方法的有效性.结果表明,高峰时段换乘大厅地铁进出闸机处为Ⅰ级瓶颈,平均排队长度5人,地铁东北、西南售票处为Ⅲ级瓶颈,平均排队长度为14人,与实际情况相符,而通过瓶颈缓解措施,能有效降低排队长度.      

基于强化学习的汇流瓶颈区可变限速策略研究

为提高高速公路汇流瓶颈区的通行效率,本文结合强化学习无需建立模型,具有智能学习的特点,对瓶颈区的可变限速策略进行了优化,首次提出了基于Q学习算法的可变限速控制策略.策略以最大化系统总流出车辆数为目标,通过遍历交通流状态集合,尝试不同限速值序列进行自适应学习.以真实路段交通流数据搭建了元胞传输模型仿真平台,通过将其与无控制和基于反馈控制的可变限速策略进行对比,对Q学习策略的控制效果进行评价.通行时间的降低和交通参数的变化表明,强化学习控制策略在提高汇流瓶颈区通行效率和改善交通流运行状况方面具有优越性.     

基于逆向搜索的轨道交通车站客流瓶颈筛选方法研究

在城市轨道交通客流量急剧增加的同时,城市轨道交通车站的相关设施设备也暴露了严重的集散能力瓶颈问题。为了研究以设施疏散能力为基础的静态瓶颈识别方法,改善轨道交通车站客流组织方案内容,结合通行能力的理论计算方法,提出了一种基于逆向搜索筛选出车站客流瓶颈的方法:通过模拟乘客在车站的走行路径,结合各设备及通道等部位的通行能力,运用逆推的方法来找到车站疏散体系的瓶颈节点。最后,根据广州地铁三号线市桥站的车站空间结构和设施最大通行能力,进行了算法的实际应用。结果表明,该车站的客流瓶颈与实际观测的可能拥堵点相吻合,验证了方法的可用性和有效性。     

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为提高高速公路汇流瓶颈区的通行效率,本文结合强化学习无需建立模型,具有智能学习的特点,对瓶颈区的可变限速策略进行了优化,首次提出了基于Q学习算法的可变限速控制策略。策略以最大化系统总流出车辆数为目标,通过遍历交通流状态集合,尝试不同限速值序列进行自适应学习。以真实路段交通流数据搭建了元胞传输模型仿真平台,通过将其与无控制和基于反馈控制的可变限速策略进行对比,对Q学习策略的控制效果进行评价。通行时间的降低和交通参数的变化表明,强化学习控制策略在提高汇流瓶颈区通行效率和改善交通流运行状况方面具有优越性。     

The effects of on‐street parking on the service rate of nearby intersections

An on‐street parking maneuver can often start a temporary bottleneck, leading to additional delay endured by the following vehicles. If the maneuver occurs near a signalized intersection, the service rate of the intersection might be reduced. In this paper, a model is built to analyze the effects of parking maneuvers on the intersection service rate. Based on the hydrodynamic theory of traffic flow, the perturbation caused by the parking maneuver is analyzed. Using dimensional analysis, we illustrate the relation between the background conditions, the distance from the parking area to the intersection, and the intersection service rate. Based on this relation, one can compute the service rate reduction caused by existing on‐street parking areas. A minimum distance between the parking area and the intersection to avoid such reduction can be accordingly found. Numerical examples based on empirical data from the city of Zurich, Switzerland, are provided to illustrate the practical applications. Although the analysis is based on streets with a single lane per direction, the findings can provide some insights regarding different situations. We hope such findings can be used as a basis for developing on‐street parking design guidelines. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.