基于预测的多模式公交综合信号优先控制方法

摘要

为缓解和抑制世界范围内各大中型城市面临的日益严峻的交通拥堵难题，各地交通管理者和研究者提出了建立公共交通为导向的交通发展模式，建立快捷、高效的公共交通服务系统，吸引更多的公交乘客，从而抑制小汽车的使用率。在我国及其他国家的大中型城市，已建成或正在建设的公交（本文特指公共汽、电车交通）系统规模巨大、网络复杂，为数量庞大的出行者提供运输服务，在城市公共交通服务中占据重要地位。然而，随着交通需求的持续增长，公交系统的运营效率已越来越不能满足出行者的需求。公交信号优先控制作为一种特殊的信号控制手段，其策略可靠、方案合理、功能全面的优先方法是提升公交运营管理与服务的重要保障。
　　该论文主要是通过查阅国内外大量相关文献和研究成果，总结现有理论与方法的空白点和薄弱点，综合利用交通工程学、智能控制、交通仿真技术、网络优化技术及计算机软件工程等理论对城市交叉口和于道公交信号优先控制理论与方法展开系统研究，以推动和完善城市公交运营与管理、城市交通信号控制理论的发展。论文从公交优先控制系统的结构出发，分别研究了公交车辆到达时间预测和公交信号优先决策两部分。并依据不周的公交运营模式（基于发车间隔和基于发车时刻表）、公交路网结构（常规公交和快速公交）、以及优先位置（交叉口和干道）的特点，分别构筑了不同场景下的信号优先决策方法。
　　首先，从我国大部分城市公交运营特点出发，分析了公交乘客数、发车间隔、路网结构、到达时间等影响公交到达时间的关键变量，以能够实际采集的公交数据为基础，分别构筑了单一神经网络和递阶神经网络到站时间预测模型。利用济南市实际公交线路采集的数据，对比分析了各种预测模型，结果证明:在预测的准确性和可靠性方面，神经网络模型要优胜于卡尔曼滤波算法。此外，当预测距离较近时，递阶神经网络预测更加准确、可靠，能够支持路口信号优先、以及干道优先对公交路段旅行时间的需求。
　　然后，在基于发车间隔的常规公交运营模式下，针对交叉口多优先请求时公交到达先后顺序对优先时间的冲突需求，建立了常规公交路口信号优先控制模型，目的是最小化下游公交站台乘客候车延误，而且不增加整个路口的总人均延误。利用微观交通仿真技术和计算机编程实现了控制系统，结合济南市实际网络验证了该模型能够降低乘客候车延误和路口总延误。
　　第三，针对具有路中式公交专用道的快速公交系统，当路中岛式公交站台位于路口时，研究了两个方向上公交车辆进出站和通过路口时的行驶效率和安全性，发现了公交站台排队车辆容易回堵到路口区域导致“溢流”现象。因此，论文创新性的提出公交信号优先抑制策略，实时控制进入公交站台区域的公交车辆，尽可能减少“溢流”，并结合优先策略进行绿灯时间补偿，降低双方向公交车辆的延误时间。此外，以济南市快速公交线路为基础，利用微观仿真二次开发证明了上述策略能够有效缩短站台排队长度，减少溢流现象。
　　最后，从战略决策层面，将路口信号优先扩展到干道信号优先。一方面，在公交需求较高的干道上，设计了公交绿波带和综合绿波带被动优先控制模型，尽可能降低干道上的总人均延误，发挥公交大运量的优势，并结合微观仿真建立了基于支持向量机的系统效益估计模型。另一方面，在公交需求较低的干道上，结合已有的协调控制方法，设计干道公交信号主动优先策略，考虑公交车辆、社会车辆在多个路口和站台之间的运营效率，以及下游站台是否会排队回堵到上游路口等问题。以济南市经十路实际路网为例，验证了提出的被动优先和实时优先的可行性。
　　该论文分别从路口优先与干道优先两个层面，剖析了常规公交与快速公交、低公交需求和高公交需求等不同模式下，公交车辆对信号优先的需求，创新性的研究了公交到达先后顺序、多优先申请时间冲突、站台容量限制、社会车辆与公交车辆路段旅行时间的差异等因素对优先控制的影响，构筑了一整套较为完整的公交信号优先控制理论，可概括为“运营模式分类、路网结构分层、控制方法分级”，通过微观交通仿真验证了该理论的有效性和可靠性，能够为城市公交运营者和交通管理者进行公交调度和信号设计提供较好的理论和方法支撑。