交通事故导致车辆被迫采取换道、减速等行为,严重影响路段的通行能力。为缓解交叉口处因事故导致的交通阻塞,有必要基于事故车道位置、与交叉口距离及事故规模等信息,分析事故前后交通流变化规律,从而进行交通影响研究,并制定满足交通...交通事故导致车辆被迫采取换道、减速等行为,严重影响路段的通行能力。为缓解交叉口处因事故导致的交通阻塞,有必要基于事故车道位置、与交叉口距离及事故规模等信息,分析事故前后交通流变化规律,从而进行交通影响研究,并制定满足交通需求的临时性信号配时方案。该研究借助实地调研事故数据,构建了宏观交通流仿真模型,以选定交叉口的交通量、平均车速、最大排队车辆数和平均延误作为优化目标,并通过SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真试验验证4种信号配时方案的有效性。最后,建立基于熵权-TOPSIS法的综合评估模型,对4种信号配时方案的效果进行综合评估。结果表明:事故发生位置、事故规模对交通运行的影响呈非线性变化;在4种信号配时方案中,方案2的整体优化效果最佳,事故方向交通量提升了11.76%,平均车速提升了16.37%,事故方向平均延误降低了12.59%,最大排队车辆数降低22.41%。展开更多
文摘交通事故导致车辆被迫采取换道、减速等行为,严重影响路段的通行能力。为缓解交叉口处因事故导致的交通阻塞,有必要基于事故车道位置、与交叉口距离及事故规模等信息,分析事故前后交通流变化规律,从而进行交通影响研究,并制定满足交通需求的临时性信号配时方案。该研究借助实地调研事故数据,构建了宏观交通流仿真模型,以选定交叉口的交通量、平均车速、最大排队车辆数和平均延误作为优化目标,并通过SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真试验验证4种信号配时方案的有效性。最后,建立基于熵权-TOPSIS法的综合评估模型,对4种信号配时方案的效果进行综合评估。结果表明:事故发生位置、事故规模对交通运行的影响呈非线性变化;在4种信号配时方案中,方案2的整体优化效果最佳,事故方向交通量提升了11.76%,平均车速提升了16.37%,事故方向平均延误降低了12.59%,最大排队车辆数降低22.41%。