网联混合流高速公路车道管理及通行能力分析

为提高网联混合交通流环境下高速公路基本路段通行能力,需针对车流量、网联自动驾驶车辆(CAV)比例制定与之匹配的车道管理策略。针对低CAV比例环境下CAV专用车道闲置浪费的问题,提出了一种CAV优先车道管理策略。利用跟驰模型推导了混合交通流基本图模型,构建了人工驾驶车辆(HV)专用车道、CAV专用车道、混行车道及CAV优先车道通行能力模型,分析了高速公路不同车道组合方案适用的交通需求范围。然后,以双向4车道高速公路为例,基于SUMO仿真平台分析了CAV优先车道性能,对不同车道组合方案的通行能力和适用范围进行了仿真验证,并从效率、安全及能耗角度对车道组合方案进行了比较。结果表明:在适用性方面,CAV比例p≤0.5时,两条混行车道适用的交通需求范围最大,CAV优先车道次之,CAV专用车道最小;在效率方面,p≤0.5时,设置CAV专用车道方案的效率最差,CAV优先车道表现较好,且p越小优先车道效率提升越显著;在安全、能耗方面,设置CAV专用车道方案的能耗和安全性能较佳,CAV优先车道次之;在p>0.5时,设置CAV专用车道方案的综合表现更优;在多种车道管理方案均可行时,相比于两条混行车道方案,采取其他车道管理措施在安全、能耗上的表现均有提升;在需求D≤2500 veh/h,p≤0.5时,相比于其他车道方案,采用CAV优先车道方案既能满足通行需求、降低能耗,也能更充分地利用道路资源,综合表现均衡。

大型IP网络流量矩阵分析预测的探讨研究

高效、准确的网际协议(internet protocol,IP)网络流量流向分析预测是网络规划建设的基础。通过部署流量采集分析系统,运营商可轻松获取网络总流量、节点流量、节点分方向流量等较完备的历史基础数据,为流量分析预测提供关键的输入。IP网络流量分析预测方法主要包括两类:传统统计模型和神经网络模型,近年提出的NeuralProphet模型因结合两者优点而得到广泛关注和应用。首次基于NeuralProphet模型对大型运营级IP网络源节点到目的节点的流量流向进行直接预测,并采用改进的损失函数优化模型训练,预测结果表明NeuralProphet模型能够更科学、准确地预测IP网络流量矩阵,整体预测精度提升了8.7%,同时模型扩展性和鲁棒性也具有更佳的表现,可以更好地满足IP网络规划建设和运行维护的实际需求。

异质交通流环境下无信号T形交叉口控制策略

针对无信号控制T形交叉口,提出一种异质交通流环境下交叉口的分级限速控制模型.根据异质交通流的车辆运行特性提出分级限速的概念,并建立交叉口的车辆信息矩阵.构建以车流通过冲突区域时间最短为优化目标,以保证冲突车辆安全行驶的时间间隔为约束条件的线性规划模型.通过MATLAB搭建仿真平台对所提出的模型有效性进行试验验证.结果表明:在混合行驶的交通环境下,当车辆到达率为0.30~0.50时,本研究所提模型可以在传统控制模型的基础上提升交叉口通行能力约20%;分级限速控制模型下智能网联车辆渗透率达到0.90时,最多可以增加交叉口约17%的通行能力;所提模型能有效提高道路资源利用效率,保证主路运行通畅的情况下大幅降低支路车辆延误.

智能网联环境下信号交叉口车辆轨迹重构模型

车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息,可用于各类交通研究.传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象,普遍未考虑由常规车(RV)、网联人工驾驶车(CV)以及智能网联车(CAV)组成的混合交通流的影响.为解决该问题,构建智能网联环境下信号交叉口全样本车辆轨迹重构模型.首先,介绍并分析智能网联环境下城市道路交叉口处车辆组成及排队通过情况;然后,构建城市道路混合交通流轨迹数量估计模型,并针对前后车的排队情况提出虚拟车的概念,用于估计不同车辆的交通状态;最后,设计数值仿真实验分析交通流密度和网联车渗透率对模型的影响,并基于NGSIM数据进行实例验证.结果表明:轨迹重构模型的数量误差和位置误差均随着交通流密度和网联车渗透率的增大而减小,如交通流密度由20 veh/km增大至50 veh/km的过程中,模型数量误差和位置误差均呈现下降趋势,且最大误差分别不超过6.88%和8.02 m;与网联人工驾驶车渗透率相比,智能网联车的渗透率对模型结果影响更大.

考虑车道间差异和上下游断面关联的快速路交通流量预测方法

在现有的交通流量预测研究中,并未充分考虑断面道路内不同车道间的交通流量差异性以及上下游断面交通流量相关性。研究了结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的快速路交通流量预测框架,可以满足智能网联技术实时性和准确性的需求。收集城市快速路的交通流量数据,应用快速傅里叶变换方法(fast fourier transform,FFT)进行数据预处理,以提高原始数据的可预测性能;通过PCA方法对车道间的横向及纵向交通流量进行特征融合,建立车道间交通流量的关联性数据,以降低数据维度;并将关联性数据融入到LSTM模型中,进行车道级交通流量预测并汇总其预测结果,得到断面交通流量的预测值。选取武汉市三环线上的城市快速路卡口检测数据对本文方法进行验证。结果表明:考虑车道间差异和上下游断面关联的模型能够提高断面交通流量的预测精度,相较于仅考虑时间特征的断面交通流量预测结果,平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别能降低6.66%,6.23%,17.51%;与单独考虑上下游断面关联性或者车道间差异的断面交通流量预测结果相比均具有更好的预测效果,在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差上的优化幅度,最低可降低1.53%,最高可降低12.88%;此外,所提的模型相较于支持向量机回归(support vector regression,SVR)和随机森林(random forest,RF)算法具有更高的预测精度;并且在分时段预测中,在晚高峰和平峰时段预测精度表现更佳。

大跨度桥梁钢桥面板跨尺度疲劳损伤评估方法

大跨度斜拉桥正交异性钢桥面板的顶板与纵肋焊接构造细节在车辆荷载作用下易产生疲劳损伤进而导致服役性能降低、影响行车安全。为评估大跨度桥梁钢桥面板的疲劳性能,提出基于细观损伤力学的大跨度钢桥疲劳损伤跨尺度评估方法;推导了基于细观损伤力学的钢桥面板疲劳损伤演化模型,在此基础上,结合实测交通数据,实现了基于Monte-Carlo法的随机车流模拟;最后,将提出的方法应用于一座大跨度三塔斜拉桥。研究结果表明,大跨度斜拉桥钢桥面板体系焊缝周围区域的累积疲劳损伤程度明显高于桥面板体系的其他部位;顶板与纵肋焊接构造细节的疲劳损伤累积呈现明显的非线性,预测的疲劳寿命远小于Miner线性疲劳损伤累积准则的结果。

基于循环独立机制的交通流量预测

交通流量预测是智能交通控制和管理系统的一个重要环节,但交通流量数据具有时间和空间上的非线性和复杂性等特征,为对其进行精准预测,本文提出了Graph Temopral Recurrent Independent Mechanisms (G-tRIM)模型。该模型使用图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)来有效捕获交通流量数据的空间依赖关系,使用循环独立机制(Recurrent Independent Mechanisms, RIM)来精准刻画交通流量数据的潜在状态。最后在北京和贵州数据集上,以均方误差(Mean Square Error, MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)为指标进行实验,结果表明,G-tRIM在各个数据集上的表现均优于基准模型。

实测车流作用下大跨悬索桥吊索疲劳性能分析

为研究车辆长期作用下悬索桥吊索的疲劳性能,以南京栖霞山长江大桥为工程背景,利用该桥动态称重系统的实测数据,采用有限混合分布拟合了车辆荷载模型.然后,基于时间权重矩阵模拟了桥面多车道随机车流,并基于Ansys计算了随机车流作用下的桥梁动力时程响应.在上述基础上,获取了大桥短吊索、长吊索和限位吊索3组典型吊索的应力时程,并采用名义应力法对其疲劳性能进行分析.结果表明:在随机车流作用下,大部分时间段内吊索应力波动较为平稳;各吊索应力变化趋势与车流量的变化密切相关,短吊索、长吊索以及限位吊索的最大应力幅分别为40、30和25 MPa;在车辆荷载的长期作用下,短吊索的疲劳可靠度显著低于长吊索与限位吊索.

时空相关的道路网络短时交通流预测模型

为有效解决复杂路网短时交通流预测问题中涉及的时空特征挖掘问题,提出一种基于改进长短时记忆神经网络(Improved Long Short-Term Memory, ILSTM)的交通流预测模型.首先,通过改进的遗传算法对长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型初始参数进行优化获得最优参数组合,解决LSTM初始参数设置对输出结果影响较大的问题.其次,针对复杂路网多路段交通流预测中遇到的空间特征提取问题,通过挖掘相关路段对目标路段交通流预测的影响程度,重新构建LSTM模型的损失函数,采用路网中相关路段对目标路段的影响系数,以损失函数输出值最小为终止条件,构建ILSTM模型.最后,选择加州公路局交通数据进行模型验证实验,采用遗传算法优化LSTM模型(Genetic Algorithm-LSTM, GA-LSTM)和单纯LSTM模型,以及皮尔森相关系数与LSTM组合模型(Pearson Correlation Coefficient-LSTM,PCC-LSTM),对工作日和周末数据的多次实验结果进行对比分析.实验结果表明:ILSTM模型能够充分考虑复杂路网交通流的时间和空间特征,预测平均误差约为1.16%,在收敛效率和预测精度方面均优于其他模型.

融入智能网联汽车的混行交通流混沌特性

为了研究混行交通流混沌特性、辨析影响混行车队混沌程度的因素,在传统交通流理论基础上,利用Cao方法和改进的Cao方法确定混行交通流延迟时间和嵌入维数,对混行交通流序列进行相空间重构并通过计算最大Lyapunov指数判定其混沌特性.对混行交通流中智能网联汽车(intelligent connected vehicle,ICV)协同自适应巡航(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆比例及延迟时间关键参数进行影响分析.结果表明:在跟驰过程中车头间距序列的最大Lyapunov指数小于0时,混行交通流存在混沌;CACC车辆比例增加能够减弱混沌的时间区域,比如当CACC车辆比例达到0.6时,跟驰系统趋于稳定;CACC车辆的延迟时间对混沌的影响显著,保持低通信延迟才能发挥CACC车辆的作用,从而有效抑制混沌.

震后RC桥墩竖向承载力最优工程需求参数的选取方法

桥墩结构的震后竖向承载力是评估梁式桥梁震后通行功能的重要指标,但其难以测量。为了快速定量地评估桥梁结构的震后通行能力,对评估梁式桥梁结构震后竖向承载力的最优工程需求参数(EDP)进行了系统地研究。首先选取与墩柱残余侧移和损伤相关的5个EDPs,通过对考虑了材料不确定性的RC桥墩进行Pushover分析和动力时程分析得到5个EDPs,进一步对震后的桥墩进行Pushdown分析获取震后竖向承载力。然后采用回归模型对所选EDPs与震后竖向承载力损失比的关系曲线进行回归分析,选取竖向承载力损失比关系曲线的最优回归模型为在ln(x)-y坐标系中的正态累积函数模型,进一步通过最优EDP评价准则对评估竖向承载力损失比的5个EDPs进行评价分析。评价结果表明:当考虑震后可计算性时,峰值侧移率最优;当考虑震后可测性时,残余侧移率最优;当考虑余震时,改进的Park-Ang指标最优。通过选取的最优EDP可以建立桥梁结构功能指标与抗震性能指标之间的联系,为进一步发展和完善桥梁结构的抗震韧性评估和设计提供参考。

考虑CAV与公交车比的混合交通流特性

为探究网联环境下汽车和公交车组成的混合交通流特性,考虑驾驶员行为改进Gipps安全距离规则,结合美国path实验室提出的自适应巡航(Adaptive Cruise Control,ACC)、协同自适应巡航(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)跟驰模型加速度定义,构建异质流元胞自动机模型。通过数值仿真实验,分析网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicles,CAV)与公交车辆混入比例对交通流通行能力、行驶速度、道路拥堵的影响。结果表明:随着CAV比例的提高,道路通行能力增大,临界密度增大;当道路上车辆组成仅为CAV车辆时,通行能力提升2.45倍、临界密度提高2.84倍;当CAV比例为0.5,随着公交车比例的增加,道路随机多发的轻微拥堵明显减少,通行能力、平均行驶速度略微减小。网联车能有效提高道路通行能力和行驶速度、减少拥堵,且随着公交车比例的提高,网联公交车更易形成队列,使道路拥堵得到明显改善。

高速公路客货混行交通流元胞传输模型

针对客货混行引发的交通流稳定性下降、交通安全风险增加以及运行效率降低等问题,构建一个多车道客货混行交通流元胞传输模型,从宏观角度研究不同货车渗透率下的高速公路客货混行交通流特性.首先,利用微观车辆跟驰模型,分析均质小汽车和货车交通流的基本图特征,提出不同货车渗透率下的客货混行交通流基本图模型.然后,采用具体参数表征换道、有限加速度造成的道路交通容量下降效应,刻画客货混行交通流中货车对直行和换道流量的影响,采用Logit模型计算多因素影响下的换道交通流量,构建多车道客货混行交通流元胞传输模型.最后,通过高速公路多场景仿真实验验证模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型可准确模拟高速公路上的客货混行交通流演变过程;货车渗透率是影响混行交通运行的关键因素,在交通事件导致车道数减少时,货车渗透率超过0.6会导致交通拥堵难以消散.研究成果可为高速公路客货混行交通流特性研究提供分析工具,为客货混行下的交通管理和疏导策略制定提供理论方法.

考虑CAV自主停车行为的混合交通均衡配流模型

为了评估网联自动驾驶汽车(CAV)的自主停车行为对交通系统效率的影响,建立了CAV通勤流、人工驾驶汽车(HDV)通勤流、CAV自主停车流3类交通流混行下的交通均衡配流模型.通过引入CAV停车需求内生变量,考虑CAV对路段通行能力的提升效应,从而定量描述CAV停车需求分布以及3类交通流在路段上混行的拥挤效应.分别采用用户均衡、随机用户均衡原则描述CAV、HDV出行者的路径选择行为,采用Logit离散选择模型描述自主停车CAV的停车场选择行为,由此建立多用户混合交通均衡条件以及等价的变分不等式(VI)模型.由于模型中CAV自主停车需求为未知的内生变量,提出一种改进的相继加权平均法求解该模型.最后,通过算例验证了混合交通均衡配流模型及求解算法的有效性.

考虑智能网联车队要素的交通震荡特性研究

针对智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)的加入所引发的交通震荡问题,以不同CAV市场渗透率的异质交通流为研究对象,引入CAV车队规模和强度,对异质车队组成进行划分并仿真复现交通震荡现象,采用时空轨迹图和加减速波传播速度可视化交通震荡的演变情况,同时选用加速、减速持续时间衡量交通震荡周期,速度标准差衡量交通震荡振幅.通过设计考虑CAV车队规模、强度和渗透率因素以及头车不同变速模式的交互实验,探究CAV车队要素和头车不同变速模式对交通震荡的影响.研究结果表明:CAV车队规模、强度和渗透率的提高均对震荡周期的减小具有积极影响;车队规模的扩大会增加震荡振幅,而车队强度的增强会减小震荡振幅;随着CAV渗透率的提高,震荡振幅先上升再下降,当渗透率为0.5~0.6时,震荡振幅达到峰值;头车急减速-急加速模式下的交通震荡周期和振幅最小,头车缓慢减速-缓慢加速模式下的交通震荡周期和振幅最大.

考虑截获交通流量与充电行驶距离的电动汽车充电网络规划

为优化电动汽车充电网络布局,提高充电服务能力与效率,提出了同时考虑截获交通流量与充电行驶距离的充电网络规划模型。电动汽车动力电池初始荷电状态的不确定性导致充电网络截获交通流量具有随机特性,采用蒙特卡洛模拟方法对其概率特性进行了分析。为提升充电网络在任何情况下的充电服务能力,所提模型以充电网络截获交通流量最小值最大为优化目标之一。为提升充电服务效率,模型另一个优化目标为平均充电行驶距离最短。此外,模型考虑了充电行驶距离机会约束及充电站建设数目约束,采用非支配遗传算法对所提模型进行求解,获得Pareto最优解集。最后,以25节点交通网络为例进行了仿真实验,验证了所提方法的有效性。并基于仿真结果,分析了机会约束置信度与充电站数目对规划结果的影响。

考虑交通流量俘获的电动汽车充电负荷预测和充电站规划

针对电动汽车(EV)的充电需求,考虑路径的交通流量,以最大交通流量俘获、最小配电系统网络损耗和最小节点电压偏移为目标,构建了一个多目标决策模型对EV充电站进行规划。运用网络扩展技术确定交通流量俘获路径;运用蒙特卡罗模拟算法,确定规划区内EV的最大充电负荷,从而推算得到充电站的容量;运用超效率数据包络分析评价方法,确定经过归一化处理后各目标函数的权重系数,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用改进的二进制粒子群优化算法进行求解。以一个包含25个节点的交通网络耦合33节点配电系统为算例进行仿真,验证所建模型和所提方法的有效性,并进一步分析EV最大行驶里程、充电站负荷接入不同节点以及不同时刻对各目标函数的影响。

城市隧道允许变车道分界线设置方法研究

为了缓解低速车辆对隧道行车安全的影响,探讨城市隧道内部允许变车道分界线的设置方法,采用VISSIM仿真软件,分析城市隧道内部车道分界线设置为允许变道和禁止变道两种状态下低速行驶车辆对隧道交通流的影响。结果表明:城市隧道内低速行驶车辆对本车道的交通流平均速度影响最大,车道分界线设置为允许变道时可以明显缓解低速行驶车辆对交通流平均速度的影响。低速车辆的存在显著增加了本车道的平均延误时间,且车辆时速越低、道路交通量越大,平均延误时间越长;禁止变道状态下,低速车辆的存在造成本车道后方车辆的排队积压,导致交通密度显著增大,设置允许变道能够缓解低速车辆对交通流的影响。研究成果可为城市隧道的运营管理提供科学依据。

基于起点-终点数据的成山角船舶交通流特征分析

文中提出了一种基于起点-终点(origin-destination,OD)数据的船舶AIS(automatic identification system)轨迹聚类模型.该模型通过对船舶AIS轨迹的OD数据聚类,得到起点标签和终点标签的OD类别组合,从而将行为相似的船舶轨迹划分到同一个簇中,实现船舶AIS轨迹的有效聚类,并识别噪声轨迹.在此基础上,分析了成山角定线制水域船舶航行偏好、OD位置特点和船舶的群体性活动规律等交通流特征.

基于YOLO模型的车流量实时采集系统研究

对于一座现代化城市来说,合理的交通规划是一个城市高效运行的关键,作为交通规划的关键信息的城市车流量信息,原本需要人工进行识别、获取、验证的提取方式,随着计算机视觉技术的蓬勃发展弊端尽显,终将退出历史的舞台。为了提高城市车流量信息的准确性和及时性,利用现有的计算机技术设计一种基于YOLO模型的车流量实时采集系统。该系统基于YOLO视觉检测模型,采用DeepSORT算法对检测到的目标车辆进行跟踪识别、判断车辆的运行状态、实现当前路段的车流量统计、对已记录车流量信息进行可视化展示以及数据输出等。该系统可以有效地代替传统消耗人力的死板工作,实现自动化数据收集以及道路交通情况的快速监测。该系统操作简单,交互性强,为城市的交通管理和交通规划提供准确实时的信息数据。