基于自适应动态规划的公交串车防治方法研究

公交串车优化主动性差会造成公交线路准点率低、乘客需求响应度差的问题.本文首先对公交串车的状态过程演化描述和公交串车防治手段进行了分析,提出1种基于自适应动态规划提出面向单路段的公交串车优化策略,实现了公交滞站、速度引导、信号调整3种手段的组合调度,最后经过仿真验证发现,能本文方法能使线路累计偏移降低76.83%,实现串车防治控制.

基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法

为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题,考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系,兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略,以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体,次要交叉口作为下层博弈主体,构建了一种Nash-Stackelberg分层博弈(NSHG)模型.然后,提出2种多Agent强化学习算法,即基于NSHG的Q学习(NSHG-QL)算法和基于NSHG的深度Q网络(NSHG-DQN)算法.在实验中,使用NSHG-QL和NSHG-DQN算法在SUMO仿真软件搭建的路网环境中对信号灯进行控制,并与基础博弈模型求解算法进行比较.实验结果表明:NSHG-QL算法和NSHG-DQN算法减少了交叉口内车辆的平均旅行时间和平均时间损失,提高了平均速度;NSHG模型在满足重要交叉口间上层博弈的基础上协调次要交叉口,做出最优策略选择,而且基于分层博弈模型的多Agent强化学习算法能明显提高学习性能和收敛性.

基于时延特性建模的多断面短时交通流预测

针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法.该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数.基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测.通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性.

基于公交优先的交叉口定周期多时段划分方法

现行的交叉口多时段划分并未以公共交通为导向(transit-oriented development,TOD)进行设计,据此根据交叉口的公交车辆流量特性,研究满足TOD模式要求的交叉口定周期多时段划分方法.将通过调查统计所得的公交车辆流量同社会车辆流量数据进行对比,采用谱聚类(spectral clustering)的方法确定两者之间的加权比重,据此选用PAA(piecewise aggregate approximation)方法进行交叉口的多时段划分.选取人均延误作为效益指标来衡量路口通行效率,经VISSIM仿真验证发现,满足TOD模式要求的交叉口定周期多时段划分方法提高了公交车辆的通行效率,进而使路口的人均延误显著降低,达到了以公共交通为导向的目的,提高了公共交通的优先性.

基于深度强化学习的综合干线协调控制方法

针对社会车辆和专用道公交干线运行特性差异大、协调控制效果差的问题,提出一种集成社会车辆干线协调控制和公交干线优先控制的综合干线协调控制方法。首先,基于两者路段行程时间的分布差异,结合公交车辆上下游路口不停车通行概率分析,确定干线协调的关联交通状态和对应信号调整策略;然后,结合信号调整策略对车辆延误损失和公交优先收益的量化分析确定奖惩机制;最后,提出一种深度强化学习框架用于最佳信号调整策略的实时求解。仿真实验分析发现:本文方法在人均延误上比社会车辆干线协调、公交干线协调控制分别提升38.63%和27.43%,在公交停车次数上比社会车辆干线协调提升52.17%,证明该方法能够有效提高公交车辆和社会车辆的通行效率。

基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型

为解决干线公交速度引导存在多要素关联约束强,全局效果差的问题,本文提出基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型。基于公交线路运行特性的全局优化指标优势分析,设计以公交线路综合准点率为主,交叉口停车次数和分段引导速度均衡为辅的线路全局优化目标体系,并考虑多目标间的关联约束和优先控制差异,构建基于拉格朗日乘子法和遗传算法分层组合的干线公交速度引导分级多目标递阶决策模型;最后,通过实际场景测试,验证模型的有效性。测试结果表明:模型能够克服非全局指标优化的局部最优问题,将全线路各班次综合准点率和交叉口停车次数由非全局指标的69.67%和2.37次·班^(-1)提升到90.53%和1.23次·班^(-1);并且综合准点率比全局多目标加权方法提升8.65%,能够较好保障综合准点率目标的优先性,有效提升干线公交的通行效率和服务可靠性。

基于可拓决策的城市快速路入口匝道控制方法研究

入口匝道控制是缓解城市快速路交通拥挤的有效方法之一。基于可拓控制理论,建立了快速路主线交通流密度与入口匝道排队长度的物元模型,并通过计算关联度来观察输出控制指标与测度模式的关系,进而对入口匝道调节率的确定进行了分析和探讨。在上述工作的基础上,应用Vissim微观仿真软件对所提控制方法进行了仿真实验。结果表明,与定时控制相比,所提控制方法能够根据匝道交通需求来进行入口匝道放行调节,控制效果明显优于定时控制方法,具有一定的应用价值。

潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后,利用遗传算法对目标函数进行最优求解,获取最优组合控制方案.经仿真验证发现,不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略,会提高车道的清空速率,但也会带来下游路口车均延误的增加,而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.

基于区块链技术的高速公路收费凭证信息认证方法研究

随着高速公路便捷、无感收费的持续发展,高速公路车辆轨迹信息的可靠认证逐渐成为公正、准确收费的关键支撑。针对现有系统逃费稽查时延高、海量数据检索耗时长、数据篡改可查性低等问题,基于高速公路车辆多主体多阶段运行状态的特点,从高速公路车辆行驶过程动态认证和车辆信息安全关联认证入手,通过多阶段认证内容分析、分布式网络认证共识、车辆信息主链关联、车辆轨迹侧链跟踪的综合关联分析,提出基于异构区块链技术的高速公路可靠行驶轨迹认证方法,实现了车辆信息实时稽查、轨迹信息链式关联的高速公路车辆的可靠轨迹认证。通过典型应用场景介绍,进一步分析了该方法在高速公路车辆行驶轨迹认证中的应用前景和应用价值。

面向安全的高速公路分岔口限速标志设置研究

针对高速公路分岔口相关区域交通安全问题,从分岔口相关路段车辆标准速度差入手,首先对应高速公路分岔口关联区域车辆跟车、换道行为建立相应的元胞自动机模型,进而对不同参数设置下交通流演化过程进行数值分析.结果表明,路段车流密度及驶出分岔口车辆的比例的变化会对该路段车辆标准速度差产生重要影响;根据交通流情况,在高速公路分岔口上游设置限速标志并确定合理的限速值,有利于提高高速公路分岔口处交通安全.

潮汐车道时空资源协同优化控制关键技术:现状和展望

潮汐车道对于缓解交通拥堵具有重要意义,目前受到广泛关注。而传统的潮汐车道控制技术在车道清空、切换过渡、区域关联控制等关键阶段未能深入挖掘,控制效果有待提升。本文首先从与上述问题相关的交通信号控制方案过渡、潮汐车道交通控制几方面出发,对目前的研究现状进行了总结分析,在此基础上,针对潮汐车道控制特点,给出了协同清空、协同过渡、区域分布式协同控制等潮汐车道时空资源协同优化控制关键技术未来可能的研究内容。

城市道路交通态势演化研究现状及展望

针对现有城市道路交通态势演化规律对交通管控研究中的数据空间单一、影响要素维度少、趋势特征粒度粗、多层次融合效果差等问题,从交通态势表征及辨识、交通态势演化分析和交通态势影响评估3个方面对国内外研究现状进行总结和分析.研究发现:交通态势表征及辨识分析仍局限于交通状态本身的表征和辨识上,鲜有涉及交通运行状态变化趋势特征的刻画;交通态势演化多基于单一空间进行分析,难以深入挖掘多元空间多交通要素作用下的交通态势演化关联协同机理;多数交通态势影响评估建立在宏观层面基础上,缺乏对同一交通状态不同变化趋势的差异分析,难以实现对交通态势影响的全面评估.基于此提出了城市道路交通态势演化领域未来可能的研究内容.

基于相序变化的单交叉口信号方案过渡优化算法

对于单点交叉口提出了基于相序变化的单点过渡优化算法.首先,建立相序冲突判定模型,判断新旧相位方案相序间的冲突关系,讨论过渡起始时刻的位置;进而,以交叉口排队长度均衡为理念,建立目标函数与排队模型;最后,提出不同相序冲突状况下的过渡周期计算模型,使过渡方案能满足实际交叉口需求,增强整体信号控制效果.仿真对比分析显示,本文算法与经Immediate法、Two-cycle算法相比,交叉口车均延误与平均排队长度均明显降低,有利于过渡周期控制效果与快速性的改善.

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。

基于改进DBSCAN算法的出租车载客热点区域挖掘研究

出租车载客热点区域对出租车寻客具有指导意义,针对现有密度聚类方法存在聚类精细程度不足的问题,提出改进的DBSCAN密度聚类算法用于出租车载客热点区域挖掘.首先,以道路交叉口、道路转弯点为节点提取道路拓扑结构;然后,使用A*算法进行寻路并以路段为单位提取邻域内载客点进行聚类,加快聚类速度.最后,使用成都市浮动车订单轨迹数据与订单数据进行验证,与传统的DBSCAN算法相比,本算法可以挖掘出更精细的载客热点,同时具有更好地稳定性.

基于轨迹数据的干线绿波协调控制效果评价

由于干线绿波协调控制方案实施路段的物理与交通特性差异,在实际交通场景中不同干线协调控制效果难以量化比较。从绿波协调特性出发,提出了一种基于车辆轨迹数据的城市干线绿波协调控制效果评价方法,以实现对不同绿波控制方案的评价。首先利用轨迹数据进行方案评价所需的车辆OD矩阵统计;在考虑协调干线路段内未协调车辆数对干线绿波协调影响下,利用车辆实际与理想连续通过交叉口数构建干线绿波协调控制评价方法;最后用VISSIM进行了仿真验证。结果表明:该评价方法能够对不同干线绿波协调控制方案进行准确评价,且在较低轨迹统计车辆渗透率下仍具备可行性。本文方法有助于绿波协调控制算法的优化与实际应用。

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.

专用道公交优先干线协调控制研究现状及展望

公交信号优先干线协调具有实施方便、效果突出等特点,在公交专用道连续性得到提升的前提下,进一步研究干线优先控制方法将具有更强的实际应用价值。在收集国内外交织区大量研究文献的基础上,从公交驻站时间预测、公交信号优先干线协调控制子区划分、公交信号优先干线协调控制、间歇式公交专用道等四个方面对国内外研究现状加以综述和分析,并针对后续可进一步工作研究的内容进行了展望。

基于换乘地铁的公交信号优先控制方法研究

针对公交车在临近公交站的交叉路口处的延误导致换乘地铁时间较长的问题,提出基于换乘地铁的交叉口处公交信号优先控制研究的方法.首先分析公交优先与地铁的衔接问题,其次根据历史调查数据运用DBSCAN聚类算法划分时段,然后分析在公交站点处公交车中换乘地铁的平均乘客人数以及非换乘地铁的平均乘客人数,建立优化模型并确定公交车在交叉口处的人均延误公交信号优先控制方法.最后建立交叉口的仿真模型,根据仿真的结果验证本文控制方法,将乘客公交换乘地铁的平均时间缩短了20%,提高了乘客公交换乘地铁的效率.

基于多学科设计优化的路网交通分布式协同控制

城市路网交通控制直接影响着交通运行效率,对其优化研究已成为缓解城市交通拥堵问题的热点之一.鉴于此,针对高峰交通路网将其分为过饱和区域与过饱和关联区域,在采用灰色关联分析-谱聚类方法对关联区域划分的基础上,构建路网交通分布式协同控制模型,进一步提出基于多学科设计优化的过饱和区域及其关联区域协同优化求解方法.通过搭建实例路网模型分析算法优化效果,结果表明所提出方法能够明显改善路网交通运行效率,有助于缓解城市通勤高峰时段的交通拥堵和扩散问题.