降雨对城市路网交通状态的影响机理

城市道路在雨天易发生交通拥堵是人们的普遍感受。然而,降雨是否必然引发拥堵?感受是否属实?本文从理论出发,结合实际数据进行解释。通过分析认为,雨天驾驶员倾向于保守驾驶,使饱和车头时距增大。基于该假设,建立受信号影响的城市道路交通流模型,并对不同降雨场景下平均行程速度的变化情况进行理论分析。利用视频数据统计得到的各降雨等级下的饱和车头时距,验证降雨会使饱和车头时距增大的假设。选取杭州市萧山区局部路网数据进行数值模拟,并基于VISSIM路网仿真验证构建的模型。结果表明:降雨对路网平均速度的影响是负面的。在交通需求较小时,降雨的负面影响几乎可以忽略;随着降雨等级提高,交通需求大的路网更容易出现过饱和,路网平均行程速度将出现陡降,交通状态迅速恶化。在选取的模拟场景下,相比于非降雨天气,小雨情景下路网平均速度下降7.03%,中雨下降14.61%,大雨下降21.34%,暴雨下降22.82%。基于VISSIM的仿真结果与模型理论值拟合度高,验证了模型的有效性。由结论可知,由于高峰时段的交通需求远大于平峰时段,因此,高峰时段的降雨会给城市路网交通状态带来更大的负面影响,更加需要交通管理部门的重视。

城市交通控制中的数据采集研究综述

过去几十年来,城市交通控制技术为适应不断增长的交通需求和日益复杂的管理目标有了长足发展.作为城市交通控制策略制定和控制算法设计的基础,交通数据决定了城市交通控制的适用性、可靠性和先进性.数据采集技术的发展为城市交通控制能力的提升带来了机遇和挑战.本文回顾交通控制系统中数据采集与参数估计的基本方法,分析评述检测数据方法从固定式无标识数据、移动式检测数据到固定式有标识数据的演变,指出它们给交通参数估计带来的变革.结合20世纪末出现的移动式检测技术,分析评述了对应的两种交通参数估计方法,即基于概率论的方法和基于交通流激波理论的方法给交通控制带来的影响.针对近年来出现的固定式有标识检测数据,分析其对城市交通需求估计及交通控制策略参数估计研究带来的新任务.最后,分析指出我国未来交通控制研究的三个方向:一是城市交通控制系统的信息范围已扩展到区域和路网层级,二是交通参数估计研究的重点随着数据采集方式的演变已转向提高参数估计的实时性与精度等领域,三是交通参数研究理论与实践存在差异,如何结合我国城市交通系统运行中检测环境差异导致数据误差率的变化,交通流到达规律的变化,道路上不同种类交通流间的交叉干扰等实际应用因素,使方法与模型能有效地指导我国复杂的交通控制实践是重要方向.

双向干线协调控制的改进数解算法

针对经典数解法不能确保得到最优解的问题,提出新的改进数解算法.明确理想信号位置的移动范围和移动方式,提出初始理想信号位置的概念;提出偏移绿信比的新定义,将信号相对于前、后方初始理想信号位置的偏移绿信比分别称为前、后投影绿信比;通过寻找绿波带宽度与前、后投影绿信比的关系,证明在理想信号移动的过程中绿波带宽度的变化次数等于干线交叉口的数量.预先计算前、后投影绿信比,避免在移动理想信号位置时对绿时损失的重复计算.研究结果表明,改进后的数解算法相比经典数解法,可以得到最大绿波带宽,并且在结果相同的情况下计算量更小.

基于数据采样方法的城市道路自由流行程时间估计

基于交通波模型,提出利用车牌识别数据估计城市道路自由流行程时间.无需额外架设检测器或现场测算,所提方法具备准确性、科学性、实用性的特点.基于车辆均匀到达的假设,将行程时间分为自由流行程时间和延误,建立信号影响下的路段行程时间分布函数.针对现实环境中车流非均匀到达的特点,提出数据重采样方法生成符合均匀流假设的行程时间数据;拟合行程时间分布函数以获得路段自由流行程时间.在杭州市多个路段的数据验证结果表明,重采样后的行程时间数据较好地拟合了行程时间分布模型,估得的自由流行程时间准确且具备理论支撑.

基于BPR函数的城市道路间断流动态路阻模型

针对BPR函数在过饱和情况下难以应用、不符合城市间断流特性的局限性进行了改进,重新定义交通需求,提出考虑上下游信号配时影响的城市道路间断流动态路阻函数形式。基于VISSIM路段仿真数据,采用SMOTE过采样算法平衡仿真数据集,标定改进路阻函数。研究表明,在BPR函数中加入绿波宽度占比ω、下游研究相位绿信比g_(s)、转向因子变量s_(l),能够同时反映信号配时、交通需求对于行程时间的影响。路段自由流行驶时间并非固定值,而是与ω有关,随着ω的增大,可协调程度增加,路段自由流行驶时间减小。