基于车道的瓶颈交通流失效识别实证研究

交通流失效识别是确定交通状态、制定交通管理策略的关键。为精细化识别各车道交通状态的差异,提出以车道为基础,利用速度变形累积曲线将每个时间间隔内的速度波动"转折点"放大,较为精确和直观地确定各车道的瓶颈交通流失效时间。相比于以往基于断面和基于阈值的识别方法,该方法更为精细和客观,不仅能有效识别路段的半拥挤状态,也可以深入分析拥挤的横向、纵向传播特性。以上海市快速路军工路出口匝道附近作为研究对象,结果表明,出口匝道附近的拥挤一般先由最外侧车道开始,平均经4min之后扩散到最内侧车道,但在向上游纵向蔓延的过程当中,内侧车道反而比外侧车道更容易发生交通拥挤。

考虑交通流失效的快速路出口匝道信号控制优化

对快速路出口匝道及衔接区进行信号控制是解决该区域拥堵的有效手段,但现有研究将交通量视为已知及确定的,未能考虑交通流失效的情况,导致所得信号控制方案实用性不足。为此,在分析交通流失效机理上,研究交通流失效概率与交通量的函数关系;针对此交通特性,应用感应式信号控制方案,并编制了基于VAP控制模块的程序;以某城市出口匝道及衔接区交叉口为例,对该文所述方法进行验证。结果表明:当失效概率一定时,采用感应信号控制方案,与固定信号控制相比,平均车辆总延误、平均停车时间、平均停车次数均有较大改善;当失效概率变化时,各项延误指标呈随机变化趋势,但与现状相比均有明显改善。

城市快速路驶入匝道瓶颈车辆汇入行为

基于上海延安高架两个驶入匝道(南线虹许路驶入匝道、虹井路驶入匝道)瓶颈的汇入行为视频,对汇入车辆、当前和目标车道汇入交互车辆进行了轨迹和汇入行为参数提取,共获得416个汇入行为样本;应用分类回归树(CART)对3种汇入行为分别进行建模,分析影响不同汇入行为的因素,并用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,CART能较好地预测3种不同汇入类型,其分类准确率均达到了75%以上.CART与经典离散选择模型和朴素贝叶斯分类结果对比表明,CART的分类效果明显优于上述两类模型.