城市主干道交通流随机分配模型研究

为了减少城市主干道出现局部拥堵,提出一种基于logit模型的城市主干道交通流分配方法。根据路段通行能力、路径延误时间和路径流量综合考虑,通过计算每条路段选择的概率大小,将交通流分配到路段上。同时改进了STOCH算法,通过实例对比验证,改进后的模型,不会出现单条路段拥堵,表明模型具有更好的分配能力。     

基于随机用户均衡的路网拥挤收费模型与算法

为了减轻交通路网拥堵问题,结合现实交通流分配,采用随机用户均衡配流模型,以最小化路网总体出行时间为目标建立了一个拥挤收费的双层模型.对于这种模型,提出了一种新的求解算法,这种算法是将仿射尺度算法与遗传算法相结合.具体地,对给定的收费值,由仿射尺度算法来求解下层随机用户均衡问题得均衡路段流,将其带入上层可求得系统总出行时间.当选取1组初始收费值,可以求得在取各个收费值下的系统总出行时间.这样便可以根据遗传算法来求得最优收费值.数值实验结果表明,在实施收费之后,系统总出行时间得到有效减少,这种模型及算法可以有效地应用于减缓交通路网的拥堵问题.     

城市潮汐车道优化设计的双层规划模型

针对周期性某时段路段通行能力不均衡所导致的单向拥堵问题,分析了潮汐车道的设置条件与方向分布系数。在此基础上,从路网系统的角度出发,建立潮汐车道设置方案的双层规划模型,上层模型用于路网车道分配,以系统总延误及潮汐车道交通流优化比的和最优为目标,下层模型为路径选择行为符合Wardrop用户平衡准则的用户均衡分配模型。基于遗传算法和Frank-Wolfe算法进行算例分析,并将优化前、后的方向分布系数与路段饱和度进行对比,结果表明:该模型可合理缓解潮汐交通现象,降低路网系统总延误。     

动态交通分配模型

本文介绍了动态交通分配模型的研究现状,将基于分流率的静态交通分配模型推广到动态,建立了以路段分流率为控制变量的动态系统最优交通分配模型,同时分析出该模型的必要条件;之后建立了以有向路段流入率和流出率为控制变量的动态用户最优交通分配模型,分析了模型的最优性条件,并从理论上严格证明了所给模型的最优解所对应的交通流形态与动态用户最优相符合。     

旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16. 70下降至11. 12,平均值由0. 93下降至0. 62,且各优化后的路段饱和度稳定在0. 5～0. 8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.     

基于模拟退火算法的用户均衡配流方法研究

借鉴了微观经济学中供需作用机制与均衡原理,对交通系统中的均衡状态及其演化过程进行了分析.通过对启发式算法中的模拟退火过程加以分析,在一个OD对之间具有多条路线条件下,应用模拟退火算法分析了交通分配均衡模型,并设计了求解步骤,以Beckmann的用户均衡模型为例,编制Matlab程序,证明了模拟退火算法可以有效的跳出局部最优解的陷阱,快速的找到全局最优解,得到更合理的结果.     

考虑交通诱导下新进出行者的网络交通流演化模型

研究了城市网络交通流的动态演化行为.在网络交通流的演化过程中,出行者根据路网状况不断调整自己的出行路径,假设OD对出行需求和路径流量受到OD对出行成本的影响,考虑在交通诱导下新进出行者的路径选择方式,以Logit分配模型表示新进出行者选择出行路径的比例,提出一个改进的交通流演化模型,并分析了该模型及其零点的一些特性,它能更好地反映现实中交通流演化结果.数值实验结果表明,模型可近似描述交通流演化到用户均衡态的过程,交通流能够收敛到均衡状态.     

城市路网交叉口信号预测及配时控制

针对车辆在行驶中速度受车辆密度的影响,文中提出了描述路网中交通流动态关系的排队模型,根据模型预测控制算法,设计相应的模型预测控制器.采用路网排队状态均衡的协调控制,实时动态地调整各交叉口的相位绿灯时间,避免部分路段因绿灯时间分配不足导致的长时间拥堵.测试结果表明,该方法能有效地减少车辆在路网行驶中的延误时间和停车次数.     

交通流诱导与控制协同优化模型的遗传算法求解

以路段和交叉口的加权拥挤程度最小为目标,建立诱导和控制的协同优化交通流分配模型,并提出基于遗传算法的求解.采用动态滚动式计算模型算法得出的均衡流量调整为诱导信息的发布提供定量依据,能够将诱导和控制协同起来均衡路网流量,避开拥挤.小路网试验结果表明该模型算法实时、有效,便于实施.     

基于动态反应时间的全速度差模型

为了描述真实路网交通流的跟驰行为,将车辆状态分为强跟驰、弱跟驰和自由行驶3种状态,考虑驾驶员对于不同间距的反应时间的差异性,提出了间距与速度差敏感系数函数,构建了基于动态反应时间的全速度差模型,并通过线性稳定性分析得到模型的临界条件。利用Matlab进行数值仿真,分别验证了模型在车辆启动加速、车辆避险减速和交通流从自由流状态向拥堵状态演变3种环境下的准确性,并与最优速度模型(OVM)和全速度差模型(FVDM)进行对比分析。结果表明:本文模型的启动延迟时间为1.5s,拥堵传播速度为17.76km/h,减速性能比FVDM模型提升了25%,本文模型能更有效地接近交通流的稳定状态。     

基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化

针对目前停车规划中很少考虑道路网络容量限制的情况,建立了基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化模型.该模型考虑道路网络容量对停车需求的限制和约束,通过各处停车设施规模的优化,引导停车需求合理分布,以充分利用道路网络资源,实现效益与公平性最大化.该模型优化目标为在满足道路网络容量约束下使得效益(即可满足的停车需求)最大,并通过用户平衡模型计算流量在道路网络上的分配,介绍了用遗传算法对模型求解的方法.数值算例表明,通过优化建模与求解,可得到各处停车设施的最佳泊位规模,并得到满足路网容量约束的合理停车需求分布.     

城市主干路拥挤路段基于地点交通参数的行程速度估计

以提高基于地点交通参数估计主干路拥挤交通流平均行程速度的精度为目标,通过分析信号控制主干路的交通流特性及地点交通参数与平均行程速度之间的相关关系,以路段下游停车线前的截面平均速度为基础,提出了城市主干路拥挤交通流路段平均行程速度的3种估计模型,并采用仿真手段进行了对比分析。结果表明,所提出的全状态行程速度估计模型明显优于对比方法,所提出的两种分状态平均行程速度估计模型可以进一步改善全状态模型的估计效果,尤其是基于模比系数的分状态估计模型可显著提高拥挤条件下的行程速度估计精度。     

广义出行费用下的冰雪条件路网容量可靠性

为体现冰雪条件下出行者路径选择行为,准确评价路网容量可靠性,采用行程时间、行程时间可靠性及安全性的加权和定义广义出行费用,引入坡道行驶安全系数量化安全性出行费用,建立基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.从路段角度定义容量可靠性的概念,建立基于广义出行费用的路网容量可靠性模型,给出Monte Carlo仿真和交通规划...     

弹性需求下的轨道交通客流分配模型和算法

分析了轨道交通客流需求量的影响因素,以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入弹性需求条件下的轨道交通均衡配流条件,构建了弹性需求下的均衡配流模型．根据模型的特点,给出了改进的用于求解弹性需求下的轨道交通均衡配流模型的Frank-wolfe算法,最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性。     

轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入随机均衡配流条件,构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型.根据模型的特点,以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础,给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的Frank-wolfe算法.最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性.     

轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础，通过引入随机均衡配流条件，构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型．根据模型的特点，以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础，给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的Frank-wolie算法．最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性．     

复杂网络链路危险度预测模型研究

提出了仅基于链路线形的危险链路预测模型,通过对链路线形数据的计算,得到相应的链路潜在危险程度,对新加入交通网络的链路进行预测,从而在碰撞发生之前进行相应的整治。实验选取自贡市檀木林—自来水厂路段为测试对象,通过分析其链路线形数据,探讨了该链路的危险性;同时,应用物理分析法和当量总碰撞法对结果进行验证比较。验证表明,该模型可以在不需要历史数据的情况下,有效准确地对危险链路进行预测。     

Bi-level programming model for reconstruction of urban branch road network

Considering the decision-making variables of the capacities of branch roads and the optimization targets of lowering the saturation of arterial roads and the reconstruction expense of branch roads, the bi-level programming model for reconstructing the branch roads was set up. The upper level model was for determining the enlarged capacities of the branch roads, and the lower level model was for calculating the flows of road sections via the user equilibrium traffic assignment method. The genetic algorithm for solving the bi-level model was designed to obtain the reconstruction capacities of the branch roads. The results show that by the bi-level model and its algorithm, the optimum scheme of urban branch roads reconstruction can be gained, which reduces the saturation of arterial roads apparently, and alleviates traffic congestion. In the data analysis the arterial saturation decreases from 1.100 to 0.996, which verifies the micro-circulation transportation’s function of urban branch road network. Foundation item: Project(2006CB705507) supported by the National Basic Research and Development Program of China; Project(20060533036) supported by the Specialized Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China     

拥挤流状态下城市快速路交通流时空特性

为了定量分析拥挤流状态下城市快速路交通流时间和空间特性,首先采用自相关函数法判断交通流率、占有率和速度时间序列的平稳性;其次,研究拥挤流状态下交通流参数空间传递特性;最后,基于混沌分析中的G-P算法建立模型将非平稳的交通流参数时间序列转化为平稳时间序列.研究表明:拥挤流状态下,交通流率表征为平稳的时间序列,速度和占有率属于非平稳时间序列;空间上,上游断面对下游断面的速度参数具有传递作用,下游断面的速度参数对上游具有回溯影响,当时间延迟为2 min时,取嵌入维为4进行相空间重构,可将速度时间序列转化为平稳的时间序列.     

局部拥挤条件下单点自组织信号控制方法研究

针对已有交通信号控制方法难以有效疏导拥挤交通流的现状,以感应线圈检测器采集到的实时数据为拥挤识别的基础,以拥挤流向放行车辆数最大为目标,提出了一种无信号周期、无固定相位相序限制的单个交叉口自组织信号控制的基本原理,研究了候选信号相位集、各流向权重、等待时间上限的确定方法,设计了局部拥挤条件下单个交叉口的自组织信号配时方法,并以VISSIM为工具进行了模拟验证和对比分析。结果表明,所提出的方法能够改善局部交通拥挤的疏导效果。