基于冲突率的信号交叉口交通安全评价模型研究

交叉口是道路交通网的重要节点,也是交通事故的多发点,交叉口的安全状况对整个区域的交通安全水平有着十分重要的影响。     

基于车辆轨迹重构的信号交叉口延误提取研究

通过信号交叉口设置的监控设施,获取停车线前f 辆车的相关信息,以其为分析数据源,重构车辆运行轨迹,提取信号交叉口的延误参数. 对于轨迹重构中车辆运行时减速、停车、启动,以及恢复正常行驶速度等关键时间点的确定方法为：借助前f 辆车的停车时间信息和车辆到达概率分布函数,确定后续车辆的停车时间;结合车辆减速过程满足的双曲正弦函数,确定经历排队车辆的减速时间点;以前f 辆车的启动时间为输入,借助饱和车头时距,计算车辆启动时间点;根据车辆加速满足的匀变加速过程,确定车辆恢复正常行驶速度的时间点. 最后,通过实际车辆轨迹数据验证了该方法的精度.     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

信号控制交叉口布局型式适应性评价

交叉口布局型式是空间（车道数量及功能）和时间（相位组合及相位时长）两大资源的整合。为了定量描述城市道路信号控制交叉口布局型式的适应性,提出静态适应度和动态适应度的定义及计算方法。借助VISSIM软件对南京市3个典型信号控制交叉口进行仿真,分析适应度指标与每车平均信控延误、饱和度（v／c比）指标的相关性,得出适应度评价标准。以南京市北京东路-丹凤街交叉口为例,验证了利用适应度指标评价信号控制交叉口布局型式适应性是可行的,同时,在对交叉口时空资源进行优化设计时,适应性指标可为合理选择改善措施提供依据。     

�źŽ�����������������Ŷ��������

信号交叉口是城市交通系统的重要组成部分,制定合理的交叉口拥堵和安全治理方案尤为重要.交叉口扩容是缓解交叉口拥堵最直接有效的措施,但是传统的扩容方案（如增加车道,禁止左转和立体交叉等）,可能并不能达到预期的效果.由于上游的扩容,下游交叉口的交通状况可能会急剧恶化,导致更长的车辆排队,这些排队车辆可能蔓延至上游交叉口,引起堵塞.此情形在车流量大、交叉口之间距离小和信号灯周期长的情况下表现尤为显著.本文提出了一个简单、准确且实用的方法,用于判定这种下游排队蔓延现象的发生及其种类（循环性或持续性）,并且评估这种排队蔓延对上游信号交叉口通行能力的影响.此方法基于最新的美国交通运输署的高速公路通行能力手册.本文还介绍了该方法相应的计算程序的开发和运用,并给出运用实例.     

ƽ���źŽ������ת������΢�۷���ģ�͵��о�

混合交通是我国城市交通的主要特征，特别是在平面信号交叉口。同相位不同方向行驶的机动车和自行车之间产生大量的干扰，严重影响了交叉口的通行能力，增加了安全隐患，给交通管理带来了难以治理的问题。微观行为模型是研究机非混合交通的有效工具，本文基于三相位信号控制交叉口处的机非混合交通问题，分析了影响机动车右转弯通过交叉口的主要因素，建立了右转机动车在信号交叉口内穿越直行自行车的微观行为模型和自由行驶模型，并利用实测数据对模型参数进行了标定，验证了模型的有效性。该模型揭示了信号交叉口处的机非干扰机理，为进一步研究混合交通条件下机动车的微观行为模型提供了一种方便、高效的仿真分析手段。     

基于浮动车数据调查方法的交叉口延误计算

针对目前城市中现有的GPS浮动车研究城市交叉口延误估计方法,为了摆脱传统计算方法,提出一套利用浮动车数据估计延误的新方法。在分析了车辆经过交叉口的受阻过程,界定了交叉口范围以及车辆经过交叉口的畅行速度的基础上,确定了交叉口延误的计算流程以及计算公式,并且对此方法进行了验证。     

宏观交通模型中信号交叉口延误函数研究

针对不同进口道形式对交叉口分类,利用杭州市信号交叉口的实际观测延误数据,以统计出的进口道饱和度和延误值为基础,通过对饱和度和延误值关系的分析拟合,得出适合杭州市信号交叉口的延误函数,应用于杭州市宏观交通模型中,可提高模型的精确程度,并且在杭州市交通信息平台中得到了验证。     

城市信号交叉口行人过街速率分析

通过分析各种条件下的行人过街速度,对哈尔滨市三个大型信号交叉口的不同时段、区域和年龄群体的行人过街时的相关参数进行调查,应用统计学研究的方法对数据进行对比分析,可以计算在各类因素作用下的行人步行过街速度。在此基础上,推荐合理的交叉口行人过街设计速度,可为计算信号交叉口处的行人过街信号灯配时和制定相关政策以及管理设施的设置提供依据。     

基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型

为探究在不同场景下行人对信号交叉口右转车辆跟驰行为的影响,采用无人机采集信号交叉口视频录像,通过视频分析技术提取信号交叉口右转车辆跟驰数据,提出考虑行人过街平均流率影响的右转车辆优化速度函数,构建不同场景下基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型,并对模型进行参数标定和仿真验证.结果表明,保守驾驶员为避免人车冲突会先减速后停车,等待20 s可放行约27人;激进的驾驶员选择在过街行人间隙强行穿越人行横道,穿行前平均速度由13.8 m/s降至8.3 m/s,穿越完成后加速离开,速度波动较小,符合实际情形.