关联信号交叉口排队长度计算模型

以相邻信号交叉口的最大排队长度为研究对象,分析了路段长度、相位差、绿信比等时空参数对路口最大排队长度的影响机理.基于交通波理论建立了最大排队长度计算模型,通过微观交通仿真实验对模型进行了验证,并提出了相邻信号交叉口时空协调指数的概念及其计算方法,分析了时空协调指数对相邻信号交叉口最大排队长度的影响规律.研究表明,该模型能定量计算相邻信号交叉口不同时空参数下的最大排队长度值,对相邻信号交叉口的时空协调设计具有指导意义.

基于排队最远点约束的最大周期时长优化方法

为充分考虑排队最远点对上游节点的影响,尽量避免短连线路段发生排队溢流现象,利用交通波理论分析了进口道排队长度的演化规律,推导了饱和状态持续时段内排队最远点相对停车线位置距离的计算方法,并以交叉口关键相位关键车道排队最远点最近为优化目标,建立了一种最大周期时长的优化模型.然后,设计了8种不同交通需求的测试环境,运用文中方法和现有方法分别计算了最大周期的最优值,根据等饱和度原则确定了两种方法下的信号配时方案,并利用VISSIM仿真获取了不同测试环境下两种方法的运行效率指标.结果表明:8种测试环境中,相对于现有方法,文中方法下关键相位关键车道的平均排队长度、排队最远点相对停车线位置的距离和车均停车次数分别降低了10.67%、11.36%和11.01%,上下游交叉口总的车均延误和停车次数分别降低了3.86%和3.81%,通过车辆数和平均车速分别提高了1.19%和3.58%.

最大当量排队长度模型及其时空特性

为描述最大排队长度的时空特性,基于单车道路段当量排队长度模型,推导出最大当量排队长度模型.运用数理统计方法分析最大当量排队长度的交通流特性、时间特性与空间特性.使用偏微分方法求解各个影响因素对最大当量排队长度的灵敏度.结果显示:最大当量排队长度对路段长度最为敏感,其次为滞留车辆数,对到达车流量、周期时长或绿信比的敏感程度均取决于另外两个变量.研究表明在交通控制系统中应优先协调短连线以避免交通多米诺效应;考虑不同因素对最大当量排队长度的影响特性,可以为优化或调整信号控制方案提供理论依据.

极端水位对长江中游船舶交通流特征的影响

极端水位下长江中游航道通航条件受到影响,通航管理部门通常采取必要管制措施,继而船舶交通流宏、微观特征发生变化。以长江中游太平口水道发生极端低水位,采取上下行间歇性封航措施为例,结合线性速度-密度关系下的船舶交通波模型,解释封航发生及解除后船舶交通流的集结、消散过程。结果表明:因封航产生的船舶交通流最大排队长度、阻塞时间与封航时间成正比。通航管理部门需制定科学详尽的通航计划,最大程度地减小封航影响。

基于浮动车数据的区域路网交通状态评价

城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效地发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。通过浮动车数据估算路段最大排队长度,并将其与路段车辆行驶速度、路段行程延误时间作为区域内交通状态评价参数,基于模糊综合评价算法,给出了一种在不同时间段内路段及区域交通状态评价方法。最后通过实际浮动车数据进行实例验证。实验结果表明该算法对于能够较好地检测区域路网交通状态,具有较好的实用性。

基于视频数据的交叉口状态判别及排队长度估计

为了评价信号控制交叉口的交通状态及估计周期排队长度,本文以集散波为理论基础,分析视频检测的机动车通过上下游相邻交叉口的数据,提出了基于车辆延误时间的交叉口交通状态判别划分,进一步设计了欠饱和及饱和交通状态下的交叉口最大排队长度估计方法.实例分析表明,本文方法所估计的排队长度比较接近实际调查值,排队相对误差在可接受的范围内,结果验证了所设计的排队长度估计方法是有效可行的.

城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型

文章针对交通波模型应用于城市道路排队长度估算所存在的问题,评述了累计到达-离去模型应用的优势。通过对累计到达-离去模型的三种变形形式的分析比较,选用出其中的一种模型为基础模型进行改进,得到城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型,并通过VISSIM仿真实验验证了这一改进模型的实用性。

多类顾客共享排队系统的信息理论

多类顾客的共享排队系统是排队论中一个既重要又困难的研究方向,它在计算机网络、生产制造系统与交通网络等领域中有着许多重要的实际应用.近年来,国外学者对多类顾客的共享排队系统已经开展了一些关键性的研究工作,给出了稳态联合队长的母函数,由此可以得到稳态联合队长的一阶矩和二阶矩.然而,由这个母函数反演来提供多类顾客共享排队系统的稳态联合队长的直接表达式却是一个多年来的困难问题.基于此,本文利用信息论中的最大熵原理,提供了一个高精度的近似表达式,其中这个近似表达式与它的精确表达式能够保证前三阶矩是相同的.另一方面,针对这个近似表达式,本文实现了它的有效数值计算,并通过数值算例分析了这个近似表达式中的重要因子是如何依赖于系统的原始参数.因此这个近似表达式对于推进多类顾客共享排队系统的实际应用具有重要的理论意义,同时本文的方法与结果不仅为研究多类顾客的共享排队系统提供了一条新的重要途径,而且为如何将信息理论应用于排队系统、排队网络以及更一般的随机模型研究提供了理论依据与技术支撑.

基于丢包概率的网络最大流研究

针对网络最大流问题,基于丢包概率提出了一种新的计算方法(Network Maximum Flow based on Dropping rate,NMFD).该方法首先利用实际队列长度和到达速率定义了丢包策略,并在以前的研究基础上对最大流的计算方法进行了改进.同时,通过仿真实验对比分析了该算法与DINIC算法、FORD算法的性能,结果表明NMFD具有较好的适应性.

枯水期长江中游船舶交通流特征分析

为研究枯水期对长江中游通航船舶的影响,基于交通波理论,考虑船舶交通流特征,构建了枯水期间处于长江中游的船舶交通流波动模型,说明了在枯水期内实施分时段放行管制措施后船舶交通流的集聚与消散过程。研究显示,因分时段放行管制措施导致的船舶流最大排队长度及其消散时间,仅与封航时间成正比。因此,相关部门需结合本航段特点制定科学、详细的通航计划,尽可能地减少分时段放行管制措施对通航安全产生的影响。

快速路菱形立交出入口间距设置及适应性研究

应用Vissim仿真模型研究了在不同的主辅路流量组合和交织流量比下,菱形立交出入口区间平均速度、平均最大排队长度、出口流量与出入口间距的关系。研究表明,交织区平均速度、平均最大排队长度和出口流量都随出入口间距的变化而变化。当主辅路流量和交织流量比较小时,三者随出入口间距变化较小;当主辅路流量和交织流量比较大时,三者随出入口间距变化较大。因此可以得出,当交通流量较小或出入口间距受限时,出入口间距为100m时比较适宜;当交通流量较大时,随交织流量比由0.2增大到0.3以上时,出入口间距应由300m增大到450m,才能有较好的运行状态。

突发交通事件对山区高速公路交通运行影响的VISSIM仿真分析及预测

为定量研判突发交通事件对山区高速公路交通运行的影响程度,提出一种基于VISSIM的突发交通事件对山区高速公路交通运行影响的仿真分析与建模方法。以某山区高速公路桥隧群区段为研究对象,提出突发交通事件VISSIM仿真建模分析方法与实验流程,并以车辆平均行驶速度为评价指标,分析不同事件持续时长、封闭车道数和交通流量下突发交通事件对山区高速公路交通流的影响与运行态势的演化特性;以最大排队长度为指标,采用多元非线性建模分析方法,构建了突发交通事件条件下最大排队长度预测模型。研究结果表明:最大排队长度与交通流量表现出正相关幂函数关系,而与事件持续时长、封闭车道数表现出线性正相关关系,提出的预测模型可预测80%的最大排队长度变化,具有较好的工程适用性。

高层建筑客梯运行状况的仿真

为了评估高层建筑中所配置的电梯是否满足要求,需要研究电梯的运送能力。本文提出了应用计算机动态仿真于客梯运行状况研究的方法。客梯系统是一个典型的离散型随机服务系统。选择了评估系统的指标:高峰运行时乘客的平均等待时间及乘客等待客梯运送的最大排队长度。表征客流状况的单位时间内乘客到达数是一个重要的随机变量。讨论了它的概率分布。根据其泊松分布的特性,可以算出乘客到达的时间间隔及客梯每上下一次运行所需的时间。在这个基础上,采用了下次事件推进法进行持续的仿真。所提出的客梯系统的动态仿真法不仅可以获得其它估算方法所不能获得的仿真结果,并可进一步推广到电梯群控系统。本文以单台客梯为例,给出了仿真程序框图。

基于最大熵的延迟启动/关闭N策略M/G/1可修排队稳态队长分布

研究具有延迟启动-关闭的N策略M/G/1可修排队系统,利用最大熵方法导出稳态队长分布的解析解,进一步得到基于最大熵的顾客平均等待时间.通过比较顾客的平均等待时间来检验最大熵方法的精度,结果表明基于最大熵方法得到的稳态队长分布是相当精确的.

短连线交叉口信号配时优化

针对短连线交叉口传统信号配时方案造成的车队排队超过路段距离,车流上溯诱发上游交叉口拥堵的难题,建立信号周期模型。以通行能力与车均延误时间之比最小为目标函数,以进口道车辆最大排队长度为约束条件,利用线性规划理论求解,同时探讨模型成立条件。最后选取实例,进行验证,仿真后提出相应评价参数与传统信号配时方案进行对比。

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年,基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中,信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而,在低渗透率条件下,单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入,难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此,融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息,提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先,依据历史轨迹数据的停车位置信息,估计排队长度的先验分布;其次,依据历史轨迹数据的车辆到达信息,估计周期内车辆的历史到达分布,并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置,构建排队长度似然函数;最后,基于贝叶斯理论,结合前述先验分布与似然函数,推导周期排队长度的后验分布,并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明:所提方法在不同饱和度和渗透率条件下,均优于现有的方法;即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^(-1)的低渗透率条件下,所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^(-1)。实证结果表明:在渗透率仅为8.96%的条件下,所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^(-1),平均相对估计误差为12.4%,同样优于现有同类方法。