内河船舶机会性互联的复杂网络模型及其时变特性

针对内河船舶间出现时空邻近的机会性现象开展建模及实证研究。在社会网络分析方法的基础上,提出了1种考虑时序特征的网络分析方法,将大尺度时间跨度上的网络聚类转化为小尺度跨度上的网络聚类,进而分析内河船舶在有限水域内的动态行为;考察船舶间形成邻近关系网络的时变特征,利用复杂网络表示船舶社会网络随时间的演化特性,并借助复杂网络模型对内河水域内存在较多互相熟识船舶的现象给出统计解释。基于长江下游200 km河段1个月的AIS数据,按时隙划分得到网络模型的序列,由此表现船舶间发生单跳数据交换关系的互联形态。实证结果表明:①船舶联网瞬时的度分布可用高斯分布拟合,拟合度在96%以上;②随着时间尺度的增加船舶社会网络的小世界特性和无标度特征愈加明显,网络形态在空间维度上呈现簇团情形,局部密集的组团网络由大部分静止和少量运动船舶连接起来,网络密度随时间缓慢增加至0.1左右,相对平均路径长度稳定在0.2~0.3之间,平均赋权集聚系数呈现缓慢下降的趋势最后趋于0.4~0.5,离散度较快趋向于1,并实现整体上的连通;③度值较高的船舶节点,其平均速度在不同时隙的船舶社会网络中分时段呈现相关性;④相对于船舶密度的增加,船舶在1 d内的平均友邻时间以指数形式递增,而船舶的重复相遇近似服从负指数分布。上述结果表明,内河船舶航行中数据交换关系的建立或断开是由物理空间中船舶间邻近关系的时变性决定的;内河船舶的历史交互行为对未来交互行为具有记忆性并产生影响。

基于航测数据的不同风格换道轨迹规划

不当的换道行为可能危及交通安全,导致交通事故和拥堵,因此有必要探索不同驾驶风格下在车道出口的换道轨迹.本文利用中国高速公路和快速路拥堵场景数据集中的车辆轨迹数据,采用K-means算法将驾驶人分为谨慎型、普通型和激进型三类;通过聚类分析和换道时间预测,以最小化换道纵向位移和行驶稳定性加权值之和为优化目标,同时以舒适性和安全性评价指标为约束条件,采用五次多项式进行最优换道轨迹规划;随后,使用遗传算法解决轨迹规划问题,基于Prescan、CarSim、MATLAB/Simulink仿真平台建立横纵向联合控制二自由度车辆动力学模型;最后,设计自车前车、目标车道前车和目标车道后车三种典型换道场景,并通过仿真实验评价不同驾驶风格下的换道轨迹规划效果和车辆轨迹跟踪控制效果.实验结果表明:在目标车道有车的场景下提出的融合驾驶风格的轨迹规划算法使得规划的换道轨迹增加了激进型驾驶风格的换道时长,同时减少了普通型和谨慎型驾驶风格司机的换道时长,进而能够确保换道过程的时效性、安全性和舒适性.

考虑车流速度分布扰动的干道绿波最大带宽协调控制

城市车辆速度受多种因素影响呈现某种分布,鲁棒的干道协调控制模型应考虑不同速度下的车辆带宽需求。针对速度波动变化干道传统协调控制方法适用性差的问题,分析了带干扰的干道车辆速度时空分布特征,以推荐速度带宽最大与期望带宽最大为目标,提出了考虑车流速度分布扰动的干道绿波最大带宽协调控制方法。针对佛山市同济路4交叉口干道,速度分布扰动干道协调方法能够提供更符合车辆分布特性的协调方案,比Maxband模型和改进的Maxband模型提升约70%和14%的期望带宽。研究结果表明:笔者方法能够降低Maxband模型平均停车次数25%,平均延误45%和平均排队长度17%;针对不同速度期望和方差情况下的灵敏度分析实验表明,该方法能够为干道提供更具有鲁棒性的干道协调控制方案。

高速公路小净距互通立交车辆纵向运行特性

为明确车辆在高速公路小净距互通立交的纵向运行特性,在G50沪渝高速公路重庆段的白杨沟立交和跑马坪立交,开展了38位被试的实车驾驶试验。利用车载仪器采集了自然驾驶状态下的车辆运行速度以及纵向加速度等参数,计算了速度极差、带宽以及聚集系数,分析了驾驶行为的约束性以及速度变化特征。提取了纵向加速度连续变化曲线的峰值,研究了纵向加速度的累积频率、概率分布特性以及特征百分位值。结果表明:在小净距区段,合流区与分流区相互重叠,车辆交织行为增多,车辆间干涉严重,速度极差较大,离散性较高;断面速度总体呈现偏态分布,小净距区段断面速度区间大于其它断面。纵向加速概率分布曲线总体呈现偏态分布,加速度负值分布区间大于正值分布区间;小净距区段交通环境相对更复杂,驾驶人操作更加谨慎,与常规净距立交相比,小净距立交纵向加速度平均值低0.28 m/s^(2)。汇入过程中,驾驶人对加速度的选择存在一定差异,偏向于较大的加速度正值(0.542 m/s^(2))与较低的加速度负值(-0.081 m/s^(2))。然而,驶出过程中,驾驶人对加速度的选择具有一定趋同性,加速度正值(0.300 m/s^(2))与负值(-0.350 m/s^(2))差异性小;男性驾驶人纵向操作频率高于女性,幅度低于女性,不同驾驶风格驾驶人纵向加速度变化趋势具有一定的趋同性。

考虑智能网联车辆影响的八车道高速公路施工区可变限速控制方法

为提升车联网环境下高速公路施工区交通运行效率及安全水平,提出了一种基于强化学习的可变限速控制方法.选取智能驾驶模型和真车试验模型,分别对传统人工车辆和智能网联车辆的跟驰行为进行建模,构建了以瓶颈下游路段交通流量为效率指标、瓶颈路段速度标准差为安全指标的复合奖励值,利用深度确定性策略梯度算法,分车道动态求解最佳限速值.仿真结果表明,所提可变限速控制方法在不同智能网联车辆渗漏率条件下均能有效提升交通流运行效率和安全水平,且在智能网联车辆渗漏率较低时,提升效果更加显著.当智能网联车辆渗漏率为1.0时,瓶颈下游路段交通流量提升10.1%,瓶颈路段速度标准差均值下降68.9%;当智能网联车辆渗漏率为0时,瓶颈下游路段交通流量提升20.7%,瓶颈路段速度标准差均值下降78.1%.智能网联车辆的引入能够提升至多52.0%的瓶颈下游路段交通流量.

基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制模型

为了采用现代信息技术提升单交叉口的通行效率,综合考虑信息物理系统(CPS)的特性和功能,构建了基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制架构;提出了交叉口信号优化控制的分层建模思路与框架,实现了对交叉口不同层级的状态描述;针对不同流量环境,分别以单位时间车均预计延误和加权排队长度比作为优化目标,进行实时信号优化,构建了基于CPS的分层滚动优化模型;搭建了基于SUMO与Python的实时交互仿真环境,针对未饱和、过饱和以及饱和状态变化3种流量场景进行案例分析.算例结果表明,与Transyt、Synchro、Webster、感应控制、承载力方法相比,所提模型均取得了更优的控制效果,车均延误和平均排队长度最多分别可减少43.75%和16.05%,溢流时间最多可延长37.93%.

面向出口匝道分流的协同换道策略研究

【目的】提高网联高速出口匝道路段通行效率,降低交通事故风险,保障分流车辆通行秩序。【方法】针对出口匝道上游智能网联车辆(connected automated vehicle,CAV)的换道行为所导致的交通紊乱问题,提出一种协同换道策略。兼顾通行效率和舒适度,以研究时段内所有CAV平均速度、平均加速度变化率的加权和最小为目标,以速度、加速度、加速度振动、换道起点与分流点的纵向距离等为约束,构建CAV动态速度协同优化模型,有计划地优化每个时段每辆CAV的速度。采用Gurobi优化器求解协同控制模型,并使用SUMO软件建立仿真场景评估协同控制效果。【结果】与无控制情形相比,所提出的协同方法在不同总流量和分流比例下能使车辆平均速度最高提高17.7%,总延误降低75.9%以上,平均加速度变化率改善9.3%以上;当分流比例一定时,一定总流量情况下,总流量越高平均速度、平均加速度变化率改善效果越好;在安全换道所要求的最小纵向距离约束下,出口匝道路段通行效率最高。【结论】在不同总流量和分流比例下,协同策略可为换道车辆创造换道间隙,改善通行效率,提高乘客舒适度。

基于A2C的匝道相联交叉口信号控制优化

城市快速路的交通运行效率对于整个城市的顺畅通行至关重要,在早晚高峰期间,受限于相连接辅路的交通承载能力,快速路上较大的交通流量无法顺利从出口匝道驶入目标路段,在匝道上形成排队现象,严重时会导致匝道回溢,使快速路上车道由于被占用而产生交通瓶颈,造成较大的交通出行损失.利用深度强化学习算法进行出口匝道相关联的道路交叉口信号控制优化,将信号灯设为智能体,通过设置检测器,将快速路出口匝道及交叉口的交通运行情况作为智能体获取的状态信息,引入以辅路与出口匝道剩余通行能力之比为动态修正参数的奖励函数,在保证匝道交通运行效率下,完成交叉口信号优化过程.以中国北京市东三环快速路及某关联交叉口为例,借助交通仿真平台SUMO(simulation of urban mobility)及Traci库搭建仿真环境进行实验.结果表明,基于改进A2C(advantage actor critic)算法的信号控制方法在控制效果上优于传统信号控制以及基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法的信号控制方法,在出行高峰期间能够有效降低匝道回溢的发生概率,有效改善辅道相联交叉口的通行效率.

基于改进ASIF模型的内河港口碳排放预测方法

针对港口碳排放量中长期预测影响因素复杂、预测精度低等问题,提出了基于改进ASIF方法的内河集装箱港口碳排放量核算模型,旨在量化主要因素对港口长期碳排放量的影响,为针对性制定碳中和策略提供依据。将港口集装箱吞吐量、设备结构、能耗强度、排放因子等作为港口碳排放量影响因素,考虑集装箱运输链中“多过程、多设备”的特点,改进了ASIF(activity-modal structure-energy intensity-emission factor)模型,可实现从宏观到微观层面的碳排放量预测。基于改进ASIF模型的解释变量建立情景预测指标体系,并以长江干线某集装箱港口为例,对其基准情景(business-as-usual,BAU)和低碳情景(low-carbon,LC)下的吞吐量、设备构成、运输结构等进行预测和设定,进而核算船舶航行、船舶停泊、岸桥、内集卡、场桥和外集卡的碳排放量。采用单因素实验方法分析不同低碳发展策略下的减排潜力,结果表明:与现有核算模型相比,使用改进的ASIF模型计算案例港口碳排放量,偏差在10%以内;案例港口这2种预测情景下,随着集装箱吞吐量持续增长,基准情景至2060年碳排放尚未达峰,低碳情景下到2055年左右实现碳达峰;船舶排放控制、港机能效提升、港口能源结构优化、集疏运结构优化均为有效的低碳发展策略,但效果依次降低;采用上述方法减排,将在2020—2060年间分别可实现约19万、17万、14.4万及1.1万t的累计碳减排。

城市干线信号控制策略综合评估体系

城市干线信号交叉口是路网交通流汇合和分离的节点,是保障城市交通顺畅通行的关键所在。面对信号控制策略评估方法单一的问题,构建了一种面向交通效率、交通安全和交通环境的综合指标体系,并利用组合赋权-模糊综合评价(fuzzy comprehensive evaluation,FCE)模型对城市干线信号控制方案展开综合评估。最后以太原市兴华街干线的三种信控方案为例,借助VISSIM软件和间接安全模型,获取所需的评价指标值,计算综合得分。结果表明,在城市干线中使用信号联控方案最优,能有效提高干线的综合水平,其评估结果与实际结果较为一致,验证了评估体系的有效性。研究结果为城市干线信号系统的规划与管理提供了理论依据与技术支撑。

基于5G-CV2X的多路口智慧公交绿波通行方法

提出了一种基于5G-CV2X的多路口智慧公交绿波通行方法。该方法通过5G-CV2X设备实时采集公交车行驶状态(速度、位置等)、公交车与当前路口的距离、路口位置和红绿灯的相位,云端使用基于遗传的非侵入式信号控制算法对多个路口红绿灯相位时长和公交车车速进行全局优化,然后云端将全局优化后的行车建议速度和指导相位通过5G发送至公交车和信号机,实现多路口绿波通行。实际道路测试验证,该方法能够实现多路口公交快速绿波通行,提升了公交系统的运行效率。

考虑人因-环境因素的山区公路警觉水平量化模型

为描述山区公路驾驶者的警觉状态及水平,综合考虑人因-环境因素,提出了一种山区公路警觉水平量化方法。通过分析驾驶者的眼动及行为数据来确定初始观测指标,基于核主成分分析法对多源数据进行降维,对降维后的主成分使用K-means聚类方法划分高低警觉水平;以低警觉水平样本概率为目标变量,通过筛选人因-环境因素得到了警觉水平量化因子;基于评分卡方法建立了山区公路警觉水平量化模型,并对模型进行了实例验证。研究结果表明:基于人因-环境因素的山区公路警觉水平量化模型的AUC值为0.907,KS值为71.86%,模型效果较好,能为山区公路驾驶者警觉水平动态评价及安全配套设施建设提供参考依据。

非机动车影响下考虑不均衡车流的信号控制方案优化方法

针对目前信号交叉口相位设计过于依赖实践经验、未充分考虑机非交通流特性和非机动车过街模式的影响,导致通行效率低和时空资源利用不足的问题,基于机动车交通流不均衡性提出一种信号交叉口动态放行方案。建立不同放行方案的延误估计模型,综合考虑机非载客性差异,以减小交叉口人均延误为优化目标,采用灵敏度分析方法给出传统相位方案的定量设置条件,以北京市平安里西大街与赵登禹路交叉口为例,对模型的适用性进行验证,利用改进蚁群算法求解得到不同放行方案对应的最佳信号配时。结果表明:当机动车交通流不均衡系数aj>0.25时,采用轮转放行+二次过街;当aj<0.25、左转和直行流量之比大于1∶3,且非机动车左转流量在100~500辆/h时,采用对称放行+一次过街;当流量之比小于1∶3时,适宜采用对称放行+二次过街。与传统放行相位相比,采用对称搭接放行相位方案能使人均延误下降13.6 s,降幅为25.81%,有效提高交叉口的通行效率。

基于样本优化的PPO算法在单路口信号控制的应用

优化交通信号的控制策略可以提高道路车辆通行效率,缓解交通拥堵.针对基于值函数的深度强化学习算法难以高效优化单路口信号控制策略的问题,构建了一种基于样本优化的近端策略优化(MPPO)算法的单路口信号控制方法,通过对传统PPO算法中代理目标函数进行最大化提取,有效提高了模型选择样本的质量,采用多维交通状态向量作为模型观测值的输入方法,以及时跟踪并利用道路交通状态的动态变化过程.为了验证MPPO算法模型的准确性和有效性,在城市交通微观模拟软件(SUMO)上与值函数强化学习控制方法进行对比.仿真实验表明,相比于值函数强化学习控制方法,该方法更贴近真实的交通场景,显著加快了车辆累计等待时间的收敛速度,车辆的平均队列长度和平均等待时间明显缩短,有效提高了单路口车辆的通行效率.

HCO-ADE求解单点交叉口信号配时问题

为克服信号配时问题求解中单一约束优化方法的局限性,提出混合约束优化自适应差分进化算法(HCO-ADE)。以交叉口通行效率为目标建立信号配时优化模型,依据模型中约束条件被满足程度,采用外罚函数法和可行性准则法相结合的混合约束优化策略(HCOS)对约束条件进行处理,并提出饱和度偏好准则作为自适应差分进化算法(ADE)的选择策略,构建HCO-ADE。最后,以哈尔滨市四相位交叉口高峰时段5 min采集标段交通量数据为例,验证HCO-ADE。结果表明:提出的信号配时问题求解方法可行、有效,优于基于饱和度区间可能度的罚函数约束优化自适应差分进化算法(PFCO-ADE),所得信号配时方案较实测方案平均延误减少3.32%,通行能力提高2.16%,能够更好地提高信号配时方案稳定性。

路口让行控制设施设置规范性探析

平面交叉口作为道路网络的节点,存在大量交通冲突及安全隐患,也是交通事故易发之处,尤其是无信号控制交叉口。根据交通调查数据,40%的交通事故发生在交叉口内,其中28%发生在无信号控制交叉口。而交叉口事故多发的其中一个主要原因则是不按规定让行。据统计,2017—2019年农村平面路口事故中60%左右为不按规定让行所导致。

面向无人值守收费站入口通行的主动限流协同控制策略研究

高速公路无人值守收费站目前主要面临拥堵问题,影响用户通行体验和效率。为此,文章以高速公路主线、收费站、收费站地面连接路口组成的高地系统为研究对象,针对收费站入口场景,考虑高速公路入口匝道汇流引起的主线通行能力下降以及交通事故、施工等引起的入口匝道排队积压蔓延问题,利用收费站连接路口信号控制截流手段,提出收费站入口通行的主动限流协同控制策略,实现最大化高速公路主线通行效率、防止拥堵排队阻塞收费站入口与地面连接路口的控制目标。

基于AM-BAND模型的连续T型交叉口双周期协调控制方法

交通道路情况复杂多样,干线协调控制优化方法可根据实际道路问题进行改进。本研究为了优化高峰时段的连续T型交叉口交通状况,基于传统AM-BAND模型,结合双周期协调控制理论改进模型。并以南昌市红谷滩区赣江中大道为例,利用模型对协调控制方案进行优化,并对改进前后的协调控制方案进行仿真验证,通过对比评价指标数据,干线总延误减少16.78%,平均延误减少21.48%,总停车次数减少27.93%,平均停车次数减少31.78%,改进后的双周期协调控制模型有效优化了连续T型交叉口的交通状况,使得高峰时段内,道路拥堵情况大大减少,车辆通行更加顺畅。

交通公平性导向的平面过街横道信号配时设计

为了从交通公平性的角度解决平面过街横道的信号配时问题,避免配时结果偏向于机动车,文中首先通过采集平面过街横道几何参数以及交通流量数据,统计获得第15%位行人过街步速;然后基于双环相位结构,考虑相位绿灯时长、行人过街、信号周期等约束条件,以机动车和行人的平均延误之差和机动车平均延误最小为目标,建立平面过街横道的信号配时多目标优化模型,并设计遗传算法求解该模型;最后将求解得到的各种信号配时方案进行对比分析。结果表明:以机动车延误或总平均延误最小为目标,不能得到合理的信号配时结果;当机动车与行人平均延误之差的权重在0.3~0.9时,可以得到两种合理的信号配时结果。因此,以交通公平性为导向的平面过街横道信号配时方法,兼顾了公平性和高效性,在公平地对待每一个交通参与者的同时,也有效地提高了平面过街横道处的通行效率和质量,有利于更公平地分配交通资源,引导交通资源布局向合理化方向发展。

基于VISSIM交叉口仿真的信号配时优化研究

随着交通压力的增加,为了缓解交通压力,提高交叉口通行能力,改善交叉口交通状况,以昆明市白龙路-南院路交叉口为研究对象,采用Webster信号配时法优化此目标交叉口信号配时以降低车辆延误时间、排队长度及对环境的污染等。通过VISSIM仿真分析交叉口,对比优化前后的平均排队长度、延误时间、一氧化碳排放量、氮氧化合物排放量、停车时间等数据。结果表明:在实现Webster算法后,车辆平均排队长度减少25%、延误时间减少23%、一氧化碳排放减少6.9%、氮氧化合物排放下降6.9%、停车时间下降24.7%,优化交叉口信号配时在一定程度上缓解了交叉口通行压力,明显改善了城市交通状况。