基于主线密度预测的快速路入口匝道控制方法

针对快速路入口匝道区域拥堵问题,本文提出一种基于交通密度预测的入口匝道控制方法。通过分析快速路匝道区域的交通特性,定义交通流缓行状态,利用经典宏观交通流模型对快速路主线的历史密度进行统计,基于速度、密度参数进行聚类分析量化缓行状态交通参数特征。基于城市交通流的日变化特性,利用时间序列模型对交通密度进行短期预测,基于预测结果识别缓行状态。针对交通缓行状态,提出一种快速路主线交通密度与入口匝道排队长度的协同控制模型,通过控制入口匝道进而控制主线下游密度不超过临界密度,利用PSO-PID(Particle Swarm Optimization-Proportional Integral Derivative Control)算法对控制模型进行求解。以南昌市洪都大道快速路为例,对晚高峰缓行时段进行仿真分析,并与经典的匝道控制方案进行对比分析。结果表明:本文模型相较ALINEA模型,将匝道调节率提高11.0%,匝道平均排队长度和平均延误分别降低了14.8%和13.5%。

基于航拍视频的快速路入口匝道车辆汇入特性研究

为了研究不同交通流状态下快速路入口匝道车辆汇入特性,采用无人机设备在200米高空对快速路入口合流区进行航拍,利用Tracker软件提取入口匝道车辆汇入轨迹和运行参数。以入口匝道车辆换道持续时间、换道距离以及汇入位置作为其汇入特性表征指标进行分析。研究发现:入口匝道车辆换道持续时间和换道距离的均值分别为6.96s和80.17m;高峰时段和平峰时段的换道持续时间的均值分别为8.92s和5.94s,不同时段的换道时间均服从对数正态分布;不同交通流状态下入口匝道车辆汇入主线的汇入位置存在明显差异,平峰时段大部分入口匝道车辆在加速车道段均匀汇入,高峰时段入口匝道车辆主要集中在加速车道前端和渐变段汇入。

高速公路入口匝道的模糊逻辑控制

利用模糊逻辑控制器实时地调节高速公路入口匝道， 该控制器由模糊规则库、模糊生成器、模糊消除器等组成， 控制器的输入量来自入口匝道以及上下游的检测器， 输出是入口匝道的调节率． 这种模糊逻辑控制器的参数（ 如规则库中规则的权值） 可以调整， 使之与不同的入口匝道相适应． 最后给出了仿真结果．

基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法

建立了高速公路入口匝道控制的数学模型 ,把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明 ,该算法在各种交通模式下都是有效的 ,能够在维持一个理想主线交通流密度的同时 ,保持入口排队长度尽可能短 ;在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和 ALINEA算法更有效。

高速公路交通流的建模与入口匝道最优控制

针对 MARKOS PAPAGEORGIOU(1 990 )所建立的交通流模型在高速公路某路段发生阻塞现象时不能反映这一路段交通流真实状态的局限性 ,给出一个改进的交通流模型。在新模型基础上构造了入口匝道最优控制问题 ,计算机仿真结果表明本文的控制策略在降低入口匝道平均等待时间、提高服务流量等性能上有较好的控制效果。

基于车路协同的高速公路入口匝道车辆汇入引导方法

为提高高速公路入口匝道区域交通安全和通行效率,提出了基于车路协同的高速公路入口匝道车辆汇入引导方法和模型.根据车路协同系统获取的各车辆实时位置和速度信息,在主线外侧车道上搜寻合适的匝道车辆汇入间隙,或通过调节主线外侧车道的车速形成合适的汇入间隙,在此基础上确定匝道车辆汇入时间、汇入位置、汇入车速等,并引导匝道车辆顺利汇入主线.利用Vissim交通仿真软件的COM接口,编程实现了车路协同环境下高速公路入口匝道车辆汇入引导功能,并针对主线和匝道流量分别处于低峰、平峰和高峰的情况进行了仿真实验.结果表明,与无车辆汇入引导情况相比,在主线交通流量处于低峰、平峰、高峰三种情况下,该方法可使入口匝道交通延误分别降低15.6%,20.9%和19.2%,并使交通冲突数分别降低17.9%,23.5%和32.3%,可有效改善高速公路入口匝道区域交通运行状况.

基于仿真的快速路入口匝道控制实验设计

在剖析快速路入口匝道定时、感应控制方法原理的基础上,结合仿真软件VISSIM,给出了快速路入口匝道定时控制、感应控制的实验方法和实验步骤。结合具体的道路交通数据,给出了实验设计的案例,结合实验结果对两种控制方法的适用性进行了探索性分析。给出了控制实验的应用效果。该实验可以促进学生对理论知识的掌握,提高解决实际问题的能力,提高对复杂的交通实际和交通科技的适应能力。

主路不同流量条件下入口匝道通行能力研究

详细分析入口匝道和无信号控制交叉口交通行为的异同之处,借鉴无控制交叉口通行能力的诸多研究成果,运用接受间隙理论分析研究入口匝道通行能力,提出主路在低流量、中等流量和高流量时下车头时距分别服从移位负指数分布、2阶Erlang分布和3阶Erlang分布。考虑不同类型车辆汇入的临界间隙和跟车时距,建立主路不同流量条件下的入口匝道通行能力模型。求出相应条件下混合车流的入口匝道通行能力值,为高速公路及城市快速路的入口匝道控制以及系统控制提供基础信息。

基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法

为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。

高速公路入口匝道控制的仿真研究

本文针对MarkosPapageorgiou的高速公路交通流宏观、动态、确定性交通流模型，从入口匝道流量对高速公路主线交通流影响的实质出发，通过对入口匝道可汇入量影响因素的详细分析，提出了独立的入口匝道控制和入口匝道联合控制两种控制策略，并以高速公路的总行程时间、总服务流量及入口匝道平均等待时间作为入口匝道控制效果评价的目标函数。将目标函数、交通流模型和入口匝道控制模型转化为求解二个最优问题。最后，利用计算机仿真的方法对上述两种控制策略进行了仿真，其结果表明：上述两种入匝道控制策略能够提高道路的服务水平、减少行程时间，控制效果较好。

高速道路入口匝道通行能力研究

高速道路入口匝道的通行能力主要受3个因素的制约：干道最外侧车道上的车流特性；匝道车辆接受空档的特性；匝道车辆连续跟车行驶特性．因此运用平面优先交叉口通行能力的研究成果，根据高速道路人口匝道与干道结合部的交通流特性以及我国交通的混合交通流特点，建立了高速道路入口匝道通行能力模型，并对3个影响因素进行了讨论．最后对数值计算的结果进行了比较和分析．

高速道路入口匝道控制方法综述

高速道路入口匝道控制,在国外许多大城市已有广泛的应用和研究.其控制方法依据控制范围、复杂程度可归纳为静态控制、单点动态控制、动态协调控制三类.国内在此领域内尚未展开大规模的研究,目前也没有实际应用的案例.本文对几种基本的高速道路入口匝道控制方法及其优缺点进行总结和分析,并对相关研究的发展提出看法.

城市快速路入口匝道神经模糊控制

综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中.通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例.研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.

快速路入口匝道连接段通行能力间隙接受模型

针对目前国内外匝道连接段通行能力计算以美国HCM为主的现状和不足,研究发现城市快速路入口匝道连接段车头时距服从Weibull分布规律,利用改进的Drew方法及实际现场调查交通流数据确定了临界车头时距和随车时距,建立了城市快速路入口匝道连接段通行能力的间隙接受计算模型,并利用数值积分法进行计算和求解,从而得到了主线不同设计速度及不同加速车道长度条件下的城市快速路入口匝道连接段可能通行能力值.研究结果表明,快速路匝道连接段通行能力随加速车道长度和主线设计速度的增加而增加,变速车道长度大于400 m时通行能力值趋近于基本路段通行能力.

高速公路入口匝道模糊控制及其仿真研究(英文)

提出一种模糊逻辑方法控制高峰期间进入高速公路的车辆数目。分析了模糊逻辑控制器的基本结构,阐述了模糊控制算法,给出了隶属度函数,根据高速公路上游、下游及入口匝道上安装的传感器检测到的流量、速度、占有率、匝道排队长度等信息,设计了入口匝道模糊逻辑控制器,并用计算机对控制器进行了仿真,仿真结果表明该方法切实可行、具有实用价值,它能避免高速公路主线交通拥挤和堵塞,提高主线的通行能力,实现车辆在高速公路上高效、安全的运行。

考虑驾驶员行为变化的入口匝道通行能力模型

考虑城市快速路入口匝道加速车道上驾驶员行为变化特征,以间隙接受理论为基础,建立了可变临界间隙条件下的入口匝道通行能力模型.当驾驶员在加速车道上向前行驶寻找汇入机会时,距离加速车道末端越近,其试图汇入主线的意向越强烈,所选择的临界间隙也会越小.因此,驾驶员所选择的可接受临界间隙随着其在加速车道上行驶距离的增加而减小,从而会导致在加速车道不同位置的理论通行能力发生变化.最后,通过数值算例分析可变临界间隙下入口匝道通行能力与固定条件下的差异.结果表明:在考虑驾驶员汇入行为变化导致临界间隙减小条件下,入口匝道理论通行能力大于以往固定临界间隙条件下的通行能力,并且,在主路流量较大时这种差异更加明显.

高速公路入口匝道控制策略研究

入口匝道交通控制是应用最为广泛的一种高速公路控制策略,根据被控匝道的相互关系,入口匝道控制可以分为单点控制和协调控制.依据控制中采用的理论和方法对上述两种控制进行了分类探讨,总结了各种控制理论及手段的特点和适用条件,并介绍了每类控制策略中比较经典的控制模型及其应用.

高速公路入口匝道启发式控制的仿真研究

为了解决高速公路交通事件引起拥堵的控制问题,提出了基于Bottleneck算法的高速公路入口匝道启发式控制方法并进行了数字仿真。针对交通事件引起拥挤时,事发点上游密度变大,下游密度变小的事实,选取交通密度代替Bottleneck算法中的流量作为控制参数,推导出拥堵条件下的入口匝道协调控制算法;针对单点层面调节缓慢,协调层面调节振荡与调节过度的缺陷,应用数字仿真方法,通过控制效果的仿真分析,提出了改进的调节率公式。以宁杭高速公路为背景,应用MATLAB仿真软件,进行了控制效果的仿真研究,从数字仿真层面表明了所提出的启发式控制算法的有效性。

出入口匝道对快速路安全性的影响

快速路系统中,出入口匝道作为不可分割的一部分,对快速路的运行效果具有很大影响。一旦出入口匝道产生拥堵,将直接影响快速路的安全性。因此首先分析出入口匝道的位置设计、长度和出口匝道下游的交通状态对快速路运行状态的影响,建立基于出入口匝道的快速路运行状态模型;并分析交通运行状态与交通安全之间的联系,建立基于拥堵程度的快速路安全性模型。基于以上两个模型,实现基于出入口匝道的快速路安全性模型;并通过模拟验证,分析出入口匝道对快速路安全性的影响程度,最终得出结论:受出入口匝道车流汇入、汇出的产生延误,将会大大降低快速路的安全性。

快速路入口匝道的的非参数自适应迭代学习控制

基于快速路交通系统重复性和周期性的特征,引入"拟伪偏导数"概念,给出了宏观交通流模型沿迭代轴的非参数动态线性化形式.进一步,提出了快速路入口匝道的非参数自适应迭代学习控制(NP-AILC)方案.该控制方法本质上是无模型的,并且学习增益可迭代调节.收敛性分析表明当系统初始状态随迭代次数随机变化时,该方法可实现几乎完全跟踪性能.仿真结果进一步验证了方法的有效性.