基于元胞传输模型的终端区交通流特性研究

为阐明终端区交通流时空演变规律,揭示其拥堵机理,构建了基于元胞传输模型(CTM)的宏观交通流模型,根据航线连接、汇聚、分流等结构特点,定义一般、汇聚、发散三种元胞构型,并引入元胞优先级和发散系数概念解决交叉航线的流量分配问题;基于所提出的模型,利用AnyLogic搭建终端区交通流仿真平台,使用实测ADS-B数据验证模型的准确性;最后基于管制间隔、管制速度等变量对模型进行敏感性分析。结果表明,提出的CTM模型可准确建模进离场航班流;终端区交通流量、密度与流速三者之间存在明显关联;管制间隔和速度通过影响元胞内临界密度,间接控制交通流运行状态;基于CTM推演终端区交通流时空运行态势,将有助于缓解交通拥堵,提升系统整体运行效率。

融合多源数据与元胞传输模型的高速公路交通状态估计方法

针对高速公路管控和决策应对交通状态进行准确、可靠和精细化估计的需求,本文提出了一种基于多源数据+元胞传输模型(Multi-Source Data Cell Transmission Model,MD-CTM)的交通状态估计方法。该方法针对传统CTM模型要求元胞长度必须一致的局限性,提出了一种元胞长度划分的优化方法,能够灵活调整元胞长度和数量。同时,应用卡尔曼滤波技术,将ETC门架流量、稀疏视频检测器流量和样本车辆平均速度数据融合,并与CTM模型相结合,实现高速公路元胞级交通状态估计。为了验证本文提出方法的有效性和准确性,我们利用VISSIM软件构建了长度5 km的高速公路仿真场景。仿真案例结果表明,本文提出的MD-CTM模型能够较为准确地反映不同流量需求下交通流状态的时空演化特征,且相较于CTM模型,其元胞密度估计精度提高12.59%~36.26%。此外,本文选取了成都市绕城高速路段实际场景,对模型的运行效果进行了展示。

基于元胞传输模型的应急交通疏散研究

为降低台风、飓风、洪水等严重自然灾害情况下的人员伤亡和财产损失,研究大范围应急交通疏散变得越来越重要。以元胞传输模型(CTM)理论为基础,以最小化总行程时间为目标函数,构建应急交通疏散模型。基于数值求解与微观交通仿真方法,采用MathProg和Lp-solve对应急交通疏散模型进行数值求解,并利用VISSIM软件对疏散过程进行微观仿真。通过案例应用,将数值结果与仿真结果进行比较分析,得出两者具有较好的一致性。

用元胞自动机与宏观传输模型耦合方法模拟凝固组织

用元胞自动机(cellular automaton,CA)方法模拟凝固组织,采用有限差分方法(FDM)模拟凝固过程中的热传导、溶质扩散及动量传输等宏观传输过程,将二者耦合(CA-FDM)模拟了钢锭凝固过程中晶粒的形核与生长过程,预测了表面柱状晶的长度、取向及柱状晶-等轴晶的转变,模拟结果表明,形核率与生长速度的比值是决定组织形态(包括晶粒形貌、柱状晶-等轴晶转变)的重要因素,合理地控制两者的比值可以获得优良的微观组织,为使这种方法实用化,以增加可模拟元胞的数目,在开发程序时使用了虚拟内存分配技术。

基于可变元胞传输模型的城市道路交通流估计方法

城市道路交通流预测的可靠性、实时性是城市交通管理与控制的基础.为提高城市道路交通流的预测能力,提出了可变元胞传输模型(VCTM模型).在分析元胞传输模型(CTM模型)在城市道路交通流预测方面应用不足的基础上,根据流量守恒定律,将元胞的交通流密度和元胞的长度两个参数引入CTM模型,建立了VCTM模型.VCTM模型根据路段连接、汇聚、分流等三种形式的不同特点,分别建立了元胞连接、汇聚、分流的交通流传输公式.虽然VCTM模型引入了元胞的交通流密度和元胞的长度两个参数,增加了模型求解的运算量,但克服了元胞长度必须相等的局限性,确保VCTM模型可以应用于城市路网中的不同道路.仿真结果表明,VCTM模型能够满足城市道路交通流预测的要求.

基于元胞传输模型的实时交通信息设计

随着智能交通技术的发展,可变信息标志(VMS,Variable Message Signs)被广泛应用于动态交通管理中.元胞传输模型(CTM,Cell Transmission Model)可以很好地模拟交通流激波、排队形成与消散等交通流动力学特性.提出一种新的基于CTM的路径行驶时间计算方法,并使用LOGIT原则计算路径选择概率,针对重复性拥挤和非重复性拥挤2种交通状况,分析了VMS对交通流的影响.数值模拟结果表明,理论模型能够合理反映现实的交通状况:发生重复性拥挤时,VMS能够合理疏导人们的出行,减缓交通拥挤;而发生非重复性拥挤时,VMS对高需求和低需求情形下的交通流影响相似,但在高需求情形下,路径选择对模型参数的敏感区很小.

基于元胞传输模型的区域疏散动态交通分配

为制定合理、高效的灾害条件下区域疏散交通管理与规划方案,针对道路交通应急区域疏散的动态交通分配问题进行研究.首先,采用元胞传输理论和单终点疏散方法,建立了元胞-连接桥疏散路网模型,进而以系统疏散出行时间最短为目标函数,以元胞流量守恒和流量传播等为约束条件,构建了区域疏散动态交通分配线性规划模型.对该模型的求解可以得到系统最优疏散出行时间、疏散清空时间、分阶段疏散优先权分配方案、交叉口车流诱导方案以及疏散者终点选择和路径选择最优方案.案例分析的结果表明,该模型即能够满足大规模疏散路网建模的需求,同时又能恰当地反映疏散交通流的动态特性.

基于元胞传输理论的应急疏散模型优化

大多数的灾难都无法避免,只能通过有效地疏散减少死亡人数和财产损失。而在疏散过程中,疏散需求的不确定影响着疏散的正常进行。针对需求不确定性,基于元胞传输模型(CTM)以最小疏散时间为目标建立应急疏散模型,然后采用affinely adjustable robust counterpart(AARC)方法对模型鲁棒优化,应用对偶理论改进模型以便于求解并进行算例分析。实例分析表明,AARC同原方案相比,能够极大地降低不确定性保证疏散的正常进行,为疏散决策提供了参考。

基于路段元胞传输模型的动态用户最优配流问题

利用基于路段的元胞传输模型进行模拟,给出了一种计算实际路段出行阻抗的方法,并在此基础上构造了基于路段变量的动态用户最优变分不等式模型.模型采用针对迄节点的路段变量,在每一个小时段都能给出路段流入率、流出率、路段流量和实际路段阻抗,为用户提供较为全面的诱导信息打下了较好的理论基础.采用了修正投影算法来进行求解.数值算例表明模型具有的实用性和优越性,使道路交通流宏观模型与动态网络交通配流问题得到较好的结合.

基于元胞传输模型的雨天高速公路可变限速方法

可变限速控制可减小降雨导致的高速公路交通拥堵和事故风险.提出雨天高速公路可变限速控制策略,对经典的元胞传输模型进行改进,构建适用于雨天可变限速控制问题的高速公路动态交通流模型;在综合考虑交通安全和效率基础上,建立雨天环境下高速公路可变限速控制方法和模型.实验结果表明,与固定限速相比,雨天可变限速控制下高速公路平均速度增加了9.3%,车辆总行驶时间减少了11.7%,相邻路段最大车速差从17.5 km/h减小为9.4 km/h,降幅达46.3%,有效地提高雨天环境下高速公路通行效率和安全性.

基于智能交通信息的预期与适应性元胞传输模型

动态智能交通(ITS)信息在微观层面提升驾驶员的预测能力和适应能力,在宏观层面表现为车队群体的预期性和适应性.本文引入期望密度/速度函数以及预期性和适应性调节系数扩展了元胞传输模型,弥补了原始模型未考虑ITS信息影响的不足.线性稳定性分析和收敛性仿真结果表明预期性和适应性会减少弛豫带来的负效应,增大交通流的线性稳定域,不同的状态调节系数组合刻画了不同程度的预期性和适应性,改变了平衡曲线与收敛速度,智能交通信息将有益于辅助安全驾驶和减少道路拥堵.

单机排序元胞传输模型在终端区排序中的应用

为缓解终端区航班延误问题,将终端区进场航空器排序过程分为航路飞行排序阶段和汇聚排序阶段,从而降低问题复杂度,结合单机排序算法与元胞传输理论,利用标准雷达引导航线,并结合实际管制经验,建立以系统运行时间最短为目标函数的元胞传输模型;根据航空器对链一体化原则,将等待着陆的航空器分组,并赋予相应的权值,针对航空器对链影响因子的不同进行排序,并结合实例计算得到系统总运行时间,起点处等待时间,最终着陆顺序等。结果分析表明,该优化模型能够反映终端区进场航班的动态特性,给出合理的航空器进场顺序,为终端区进场航班提供路径参考,满足实际的运行需求。

应急疏散路径选择元胞传输宏观模型

通过建立元胞传输模型,研究了紧急事件下动态网络交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效地克服网络规模较大时运算效率低的缺点。模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关。仿真实例说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果。

紧急事件下疏散元胞传输宏观模型研究

作者通过建立元胞传输模型研究了紧急事件下网络动态交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效的克服网络规模较大时运算效率低的缺点。模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关。仿真结果说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果。

一种数据传输网络元胞自动机模型的研究

根据现实的计算机数据传输网络,建立了一种数据传输网络元胞自动机模型,研究了在周期边界条件下路由节点最大发送速率和系统密度对路由节点的排队长度和发送速率的影响。计算机模拟结果表明,路由节点的平均排队长度与系统密度成线性关系,路由节点的发送速率与其最大发送速率和系统密度有关。利用平均场理论求出了发送速率与系统密度的解析关系。

基于元胞传输理论的航空器进场优化模型

随着空中交通流量的增长航班延误问题日益严重,终端区的情况尤为突出。为了缓解这一状况,利用标准雷达引导航线建立了基于元胞传输理论的终端区进场航班优化模型。结合实际案例,与当前实际进场运行情况进行了对比,求解得到系统运行最短时间、起点处延误时间。案例分析表明,该优化模型既能够反映终端区进场航班的动态特性,又在一定程度上减少了航班延误,可以为终端区进场航班的路径选择提供参考,满足实际的运行需求。

城市道路交通元胞传输模型构建方法及评估优化

随着我国经济的发展和城市化进程的加快,缓解和预防交通拥堵成为众多城市发展的先行规划。在城市交通工程中,合理地改进交叉口设计对提高城市路网的运输效率有重要意义。该文主要从两方面对交叉口进行了研究。首先从动态网络交通流出发,研究交叉口的渠化设计方法;其次将渠化设计方法应用于实证,分析其应用效果。

动态元胞传输模型仿真设计

基于元胞传输模型(Link-Node Cell Transmission Model)给出了路网交通流仿真流程.在Matlab环境下使用该流程对单向4车道高速公路上交通流进行仿真,并分析了其交通拥挤波的形成过程和消散过程.仿真结果表明:元胞传输模型能够很好地描述车辆排队形成和消散过程.因此,主干道宏观参数、交通事件的管理策略等对车辆的通行能力也有很大的影响.

基于元胞传输模型的交通信号优化控制与仿真

由于元胞传输模型更能详细描述实际的交通情况,因此在建立平面交叉口元胞传输模型的基础上,以交叉口延误最小为优化控制目标,利用自适应遗传算法进行优化从而得到配时方案,并以单交叉口为实例进行仿真。结果表明,相比传统遗传控制算法,自适应遗传算法既能够减少车辆延误,也能加快收敛速度。

基于前馈神经网络的改进交通流元胞传输模型

宏观交通流模型是交通估计、预测以及交通控制的基础。元胞传输模型(The Cell Transmission Model,CTM)已经被认为是一种能够实际应用到交通状态预测的建模方法。元胞之间交通流量的传输关系在交通状态预测精度方面起着重要的作用。但是,在实际的交通条件下,这种传输关系是一种非常复杂的非线性关系。原始的CTM交通流之间的简单函数关系在一定程度上与实际不符。为了提高CTM的精确度,本文提出了一种改进的元胞传输模型,在该模型中,使用前馈神经网络描述元胞之间交通流的非线性关系。准确地说,我们采用前馈神经网络利用交通感应线圈检测的历史数据训练参数,来改进模型的精度。然后,我们使用VISSIM构建京通快速路的一段快速路模型,使用该模型比较本文方法与原始方法的性能优劣。仿真结果表明,在预测交通流状态方面,本文提出模型的要比原始模型有更优的性能。