车道宽度、转弯半径对左转饱和流量的影响研究

针对我国现有道路交通条件下典型的信号控制交叉口,通过实地调查,对不同车道宽度、转弯半径的左转车道的饱和车头时距进行现场测定.分析得知左转车道饱和车头时距服从对数正态分布或正态分布.考虑左转车道宽度、转弯半径的影响,给出了左转车道饱和流量的回归计算模型.将模型与HCM2000计算模型进行比较,结果表明,所给计算模型更符合国内的实际使用.     

信号交叉口右转车道饱和流率部分影响因素研究

针对北京市典型信号交叉口,对右转车辆饱和车头时距进行现场测定.通过编写计算机程序对数据分析处理,排除了数据中的异常值,结果表明右转车辆饱和车头时距服从正态分布.研究了交通组成、车道宽度和转弯半径对右转车道饱和流率的影响,给出了基于上述三项影响因素的右转车道饱和流率计算模型.     

信号交叉口专用多左转车道特性分析

针对北京市典型信号控制交叉口,调查高峰时段若干左转转角约为90°的专用多（双、三）左转及直行车道组的车头时距、周期流量、大型车比例等数据.通过对数据的分析处理,得出多左转车道和大型车车道使用特性及双、三左转车道不同车道位置饱和流率的差异性,具有一定的参考价值.     

设计时速与直行车道数对饱和流率的影响分析

信号交叉口作为城市道路的重要组成部分,其饱和流率受众多因素的影响。以美国通行能力手册中饱和流率模型为基础,通过对北京市典型信号交叉口车头时距的现场测定,对设计时速与直行车道数对饱和流率的影响进行研究,可完善饱和流率修正模型。     

信号交叉口直行车道饱和流率研究

为了提高城市信号交叉口车辆运行效率,本文分析了直行车道饱和流率的影响因素。基于长沙市典型信号控制交叉口直行车道在不同车道宽度、大车率和车道数情况下饱和车头时距的采集数据,分别建立了饱和流率与车道宽度、大车率、车道数的一元回归关系模型和饱和流率关于车道宽度、大车率和车道数的三元回归线性模型,最后并将拟合的模型放入南京典型信号控制交叉口的应用环境中。结果表明交叉口延误和饱和度值减少,进而说明所得到的模型具有一定的适用性。     

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车头时距分布是研究交通流特性的重要方法。本文基于北京市若干交叉口的实测样本数据,研究分析了拥堵状态下信号交叉口的排队车辆越过停车线的车头时距分布及其变化特点,结果表明在第6个车辆之后达到饱和车头时距。在此基础上,针对中心城区拥堵区域次干道以上等级的信号交叉口,提出拥堵状态下的通行能力模型。进一步地,利用实测数据作了案例计算与对比分析,直行与左转车道通行能力的平均误差率分别为2.27%与4.28%,验证了模型的可行性与有效性。此外,该结果优于其它计算方法所得结果,表明在拥堵状态下,该方法的适用性更高。     

信号交叉口车头时距特性分析

针对我国城市典型信号交叉口,即南京市成贤街一北京东路交叉口,通过大量实地测量和统计分析,研究信号交叉口排队车辆通过停车线的车头时距特性。给出不同转向车道的启动延误估计,通过对车型、转向对饱和车头时距的影响研究,得出相应的关系模型;文章最后分析各车型、转向间车辆饱和时距,为信号交叉口通行能力的估算和提高奠定基础．     

连续流交叉口左转车道交通适用条件研究

连续流交叉口作为一种新型交叉口,又被称为CFI(Continuous Flow Intersection),通过将左转提前至对向直行的外侧,在主交叉口上游构建分交叉口,协调信号控制,从而实现左转与直行同时通过主交叉口,减少主交叉口处左转与直行的冲突点,缩短主交叉口处的信号相位。针对连续流交叉口,以左转储存车道长度为研究对象,基于排队论和交通流理论,分别将左转流量、信号周期作为变量,建立专用相位下左转储存车道长度的计算模型,探讨左转储存车道长度与左转流量及信号周期的关系。     

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了解信号交叉口下游车辆的车头时距分布特征是进行城市道路控制、通行能力计算、交通安全分析等的基础.利用NC200、MC5600对信号交叉口下游不同断面不同车道的车头时距进行调查.采用χ2检验法对信号交叉口下游车辆的车头时距分布进行拟合,得到高峰时段和平峰时段的不同断面、不同车道车头时距分布.研究结果表明:随着高峰时段向平峰时段过渡,以及车辆由交叉口向下游移动,车道的车头时距在移位负指数分布和M3分布之间进行过渡.     

左转短车道长度与配时参数的协同优化模型

针对进口道渠化左转短车道的信号交叉口,研究交叉口时空资源的最优配置。基于短车道对进口道饱和流率的影响,建立联合优化配时模型。以大连市典型交叉口为例,运用MATLAB对优化模型进行求解,并通过VISSIM软件进行仿真试验。研究结果表明,交通组织与信号控制的协同设计可以实现交叉口时空资源的最优配置,从而充分发挥交叉口的能效。     

城市信号交叉口左转车流车头时距分布特征研究

针对长沙市典型信号交叉口芙蓉中路-人民中路,分别在饱和状态和复合状态下对高峰与非高峰两个时段左转车流的车头时距分布进行特性分析。交叉口实测数据验算表明,我国现行规范CJJ37和美国规范HCM2010等常用方法对左转车流饱和车头时距预测结果均偏大较多,采用4种传统的车头时距分布模型和SPSS中的9大基本曲线模型的拟合效果均不理想。采用分段函数分别建立了饱和状态和复合状态下的统一模型,通过调整模型中的标定系数和增长系数,即可分别得到高峰时段和非高峰时段的车头时距分布特征。实测数据检验分析表明:饱和状态和复合状态的车头时距分布都存在2.000～2.500 s内集中程度最高且超过27%,集中在1.500～2.500 s内超过50%的现象;非高峰时段车头时距分布集中程度低于高峰时段,且倾向于集中在较小的车头时距上;目前常用方法对车头时距平均值的预测误差通常都超过16%,文中模型误差则低于4%,与传统模型相比能较好地拟合车头时距的实际分布形态,拟合效果更为理想。     

信号交叉口左转车道外置的影响因素仿真研究

为了探究信号交叉口左转车道外置的适用条件,开展影响因素仿真研究.借助Vissim软件,构建了不同几何条件的交叉口仿真模型.通过输入不同的交通量与交通组成参数并进行仿真实验,对比分析了左转车道内置与外置的延误指标.得到了不同的进口道车道数、交织段长度、直行车辆数、外侧车道左转车辆数与左转大车率等因素对左转车道内外置延误的定量影响关系.针对两个城市的四个交叉口开展了道路交通调查与仿真实验,定量分析了在这些交叉口左转车道外置的延误降低效果.研究表明,在其他条件相同的情况下,外侧车道左转车辆数或左转大车率越大、直行车辆数越多、交织段长度越短,左转车道外置的延误降低效果越明显.     

信号交叉口饱和流率动态提取方法

提出了利用感应线圈检测器动态提取饱和流率的方法,前后车辆离开线圈的时间差为车头时距,计算第4辆至最后一辆处于饱和状态车辆的平均饱和车头时距,运用指数平滑法处理历史饱和车头时距与当前周期饱和车头时距.确定了车型及饱和车头时距判断阈值,当线圈占用时间大于小型车平均占用线圈时间2倍时,判断为大型车,小型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加1 s,大型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加5 s.用VISSIM软件进行仿真,验证提取方法的有效性.仿真结果表明:动态提取方法能减少饱和车头时距突变的影响,当前周期车头时距骤减31.3％,饱和流率仅增加5.6％,5个周期的饱和流率分别为1 782、1 682、1 600、1 690、1 773 veh· h-1,而HCM模型的计算结果为1 680 veh· h-1.与传统方法相比,该方法能满足动态提取的需求,实施成本低.     

基于分类车头时距的城市道路大型车影响分析

为量化大型车对城市道路交通运行的影响，提出基于大量车牌识别(License Plate Recognition, LPR)数据研究路段、交叉口左转、交叉口直行这3类车头时距，分析大型车影响的方 法。首先，将LPR数据按采集位置划分，提出差异化数据预处理流程，得到用于考察不同车道条 件下4类过车组合的车头时距集合；然后，以高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM)、对数正 态混合模型及高斯/对数正态混合模型这3类共13个子模型分别对上述所有集合建模，以最大期 望算法求解参数；之后，以Kolmogorov-Smirnov检验排除不满足要求的模型，综合赤池信息准则 与最小描述长度准则对剩余模型择优；最后，基于最优模型参数定量评价大型车对不同类型车道 的影响。以某城市区域多个卡口与电子警察设备采集的大量LPR数据验证方法有效性。结果表 明：路段与交叉口、交叉口各功能车道的车头时距不符合同一分布，宜区分建模；3个密度分支的 GMM拟合各类车头时距集合均有最佳表现，其他模型在不同阶段体现出不适应性；各种车道条 件下，大型车对相关过车组合的车头时距均值及标准差均有不同程度的影响，且该影响按照路 段、交叉口左转、交叉口直行的顺序依次递减。拟合结果可供大型车影响评价借鉴。     

无信号T型交叉口左转车辆转向灯对交通流影响研究

为研究无信号T型交叉口左转车辆转向灯对道路交通流的影响,建立无信号T型交叉口处路段元胞自动机模型,在开放边界条件下研究左转车辆转向灯开启位置距交叉口的距离对交叉口处交通流影响.研究表明:左转车辆转向灯开启位置距交叉口的距离与交叉口处路段平均行驶速度、车流密度关系密切.左转车辆在通过无信号T型交叉口之前,提前开启转向灯为后方车辆提供变道信息,有利于提高交叉口处的车流通行效率,但过早开启转向灯会造成道路资源浪费,同时降低相邻车道的车流通行效率,会对相邻车道车辆的正常行驶产生较大影响.     

信号交叉口专用左转车道车辆运行特性分析

对信号交叉口专用左转车道上的车辆运行特性进行了理论分析,给出了车辆实现左转的三种可能方式及影响车辆实现左转的各项因素。利用概率论方法,推导出车辆利用三种方式实现左转的概率公式及其适用条件,并给出了计算步骤。讨论了左转车辆到达分布的确定依据及参数估计方法,推荐直行车辆车头时距分布采用韦布尔分布并建议采用图形法求解参数。     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

无信号交叉口支路车道通行能力建模与仿真

为了解决现有无信号交叉口支路通行能力模型的假设过于理想化与计算误差偏大的问题,针对无信号交叉口常见1车道与2车道支路的各种车道功能划分,基于可接受间隙理论与主路车头时距服从M3分布,分析了无信号交叉口支路大小车型构成混合车队的交通流运行特性,建立了各种支路功能划分车道的通行能力模型;利用Vissim交通仿真软件,对模型的可靠性进行检验,并对模型进行简化以加强实用性。研究表明:当主路车流量为600～1 000 veh/h时,该模型误差小于2%。     

交叉口下游公交站点对车辆饱和流率的影响

公交站点的选择对于交叉口车辆饱和流率有着较大的影响。本文以交叉口下游直线式公交站点对交叉口饱和流率的影响为研究对象，对公交车辆的停靠过程及停靠时间进行分析，以此构建交叉口下游的交叉口流率影响模型，根据所建模型计算得出的数据对交叉口饱和流率进行识别，然后对通过交叉口的流率进行分析，确定交叉口饱和流率的识别流程及折减幅度计算方法，并分析在公交车停靠影响下交叉口流率的可能影响因素。最后对模型进行敏感性分析，得到车道合并折减系数以及车流率对交叉口饱和流率的影响关系。     

基于交叉口交通流影响程度的不利天气分级方法

信号交叉口的交通流由于受到不利天气的影响呈现不同特征,根据不同级别不利天气设置有针对性的信号控制方案,是减少天气对交通运行影响的重要途径.本文选取北京市不同规模、不同类型的信号交叉口为观测对象,以视频采集方式获取了2012 年 4 月–2013 年2 月期间不同类型和强度的不利天气条件下交叉口交通流数据,通过显著性差异分析、回归拟合的方法,分析了交叉口直行车道饱和车头时距、饱和流率及起动损失时间等特征参数的变化,构建了信号交叉口特征参数的影响模型,量化了降雨、降雪天气对交叉口交通流的影响.最后,基于不利天气对交通流特征参数的折减程度,将不同类别的不利天气统一划分为四级,并明确了各级不利天气对应的饱和流率折减范围,为制定天气响应型的交通控制方案提供了重要的参数基础.